Databricks の学習はどこから始めればよいですか？

Databricks Contents Hub の Academic Series（データアナリスト編・データエンジニアリング編・機械学習編・大規模言語モデル編）が体系的な学習の出発点として最適です。ロール別のラーニングパスから自分の役割に合った順序でワークショップを進めることができます。

Databricks のワークショップは無料で受講できますか？

はい、Databricks Contents Hub に掲載されているハンズオンワークショップはすべて無料で受講できます。Databricks のアカウントがあれば、Academic Series から RAG・MLOps・Lakeflow まで日本語で実践的に学べます。

Databricks の学習に必要な前提知識は何ですか？

ワークショップによって異なります。AI/BI やラーニングパスの初級コンテンツは SQL の基礎があれば始められます。生成AI（RAG）や MLOps の中級コンテンツは Python の基本操作と機械学習の概念理解が望ましいです。各ワークショップ詳細ページに前提条件が明記されています。

日本語の Databricks 学習コンテンツはありますか？

Databricks Contents Hub は日本語ファーストで設計された学習コンテンツハブです。ワークショップ・デモ動画・ラーニングパス・リリースノートをすべて日本語で提供しています。Databricks Japan 公式の Qiita Organization や YouTube チャンネルも併用できます。

Databricks の学習で生成AI（RAG・LLM）を実践したいです。何から学べますか？

Academic Series 大規模言語モデル/エージェント編で LLM・AIエージェント・LLMOps の基礎を学び、続いて生成AI ワークショップ（RAGチャットボット構築）で Vector Search と Foundation Model APIs を使った実装をハンズオンで体験できます。さらに Claude Code × Databricks Apps ワークショップで AI 支援アプリ開発まで進められます。

Databricks のイベントや勉強会に参加するには？

Databricks Contents Hub の Events ページに、Databricks Japan が主催・参加する日本語ウェビナーやミートアップ、Data + AI Summit などのカンファレンス情報が掲載されています。日本のユーザーコミュニティ JEDAI（Japan Databricks User Group）のミートアップにも connpass から無料で参加できます。

データソースが増え続ける組織の意思決定、Databricksを基盤とするGENDAのデータ活用

株式会社GENDA主催の勉強会「GENDA Tech Talk」。サブタイトルは「エンタメ領域で広がり続けるGENDAの、収集から分析・利活用・キャリアまで」。M&Aでグループが広がるほど、つながるべきデータソースは増え、パイプラインも増え続けます。今回はDatabricksを基盤にデータ活用を進めるGENDAのデータマネジメント部が登壇し、パイプライン運用、ツール選定、最適化、データサイエンス、キャリアについて、メンバー12名がそれぞれ5分ずつ担当領域の話を持ち寄ります。 Session 1｜増え続ける基盤をつくる・運用する（組織のかたち、CDCでの差分取り込み、数秒〜5分未満で届くリアルタイム基盤、Databricks上のdbt実行の管理）・増え続けるパイプラインと戦う組織構築・dbt用Lakeflow JobsのDABs管理・GENDAにおけるリアルタイムデータ基盤の構築・AWS DMS入門と、CDCのつまずき Session 2｜技術選定とガバナンス（BIツールをやめて定義と画面を持ち替えた話と、オントロジーが出てきてもデータモデリングは要らなくならないという話）・脱BIツール、ダッシュボードをAIで作る・オントロジーを使えば、データモデリングは要らなくなるか Session 3｜データ活用のための分析・AI（北米の約1.3万箇所を約200名で巡回するルートの最適化、クレーンゲームのリアルタイムPOSデータを現場に届けるまでなど）・データサイエンティストは足で稼ぐ・北米事業における数理最適化の活用とこれからのデータサイエンティスト・AI時代の専門家との関わり方・AI時代のOSS開発 ― 「作れる」の次に必要なネタの探し方と届け方 Session 4｜人とキャリア（開発経験ほぼゼロからの社内異動と、バックエンド6年を経ての転職）・データエンジニアとして初めて転職して、汎用的に求められるスキルについて考えてみた・AI時代に、ほぼ未経験からデータエンジニアになった話関連技術・トピック: Databricks、dbt、Lakeflow Jobs、DABs、AWS DMS、CDC、Amazon Kinesis、Terraform、Databricks Apps、メトリクスビュー、セマンティックレイヤー、Genie Ontology、データモデリング、数理最適化、Claude、GitHub Actions などタイムテーブル: ・18:00 開場・18:30 オープニング・18:35 LT × 12本・19:50 懇親会・20:45 クロージング当初10月1日（木）に予定されていましたが、台風26号の接近に伴い11月10日（火）に延期されました。現地開催のみ・参加費無料・定員20名（11月6日に抽選）。

meetup / 2026-11-10T09:30:00+00:00 / オルクドール・サロンAOYAMA（東京都港区南青山3-1-34 3rd MINAMI AOYAMA） / 株式会社GENDA

Session 1｜増え続ける基盤をつくる・運用する（組織のかたち、CDCでの差分取り込み、数秒〜5分未満で届くリアルタイム基盤、Databricks上のdbt実行の管理）・増え続けるパイプラインと戦う組織構築・dbt用Lakeflow JobsのDABs管理・GENDAにおけるリアルタイムデータ基盤の構築・AWS DMS入門と、CDCのつまずき

Session 2｜技術選定とガバナンス（BIツールをやめて定義と画面を持ち替えた話と、オントロジーが出てきてもデータモデリングは要らなくならないという話）・脱BIツール、ダッシュボードをAIで作る・オントロジーを使えば、データモデリングは要らなくなるか

Session 3｜データ活用のための分析・AI（北米の約1.3万箇所を約200名で巡回するルートの最適化、クレーンゲームのリアルタイムPOSデータを現場に届けるまでなど）・データサイエンティストは足で稼ぐ・北米事業における数理最適化の活用とこれからのデータサイエンティスト・AI時代の専門家との関わり方・AI時代のOSS開発 ― 「作れる」の次に必要なネタの探し方と届け方

Session 4｜人とキャリア（開発経験ほぼゼロからの社内異動と、バックエンド6年を経ての転職）・データエンジニアとして初めて転職して、汎用的に求められるスキルについて考えてみた・AI時代に、ほぼ未経験からデータエンジニアになった話

関連技術・トピック: Databricks、dbt、Lakeflow Jobs、DABs、AWS DMS、CDC、Amazon Kinesis、Terraform、Databricks Apps、メトリクスビュー、セマンティックレイヤー、Genie Ontology、データモデリング、数理最適化、Claude、GitHub Actions など

タイムテーブル: ・18:00 開場・18:30 オープニング・18:35 LT × 12本・19:50 懇親会・20:45 クロージング

当初10月1日（木）に予定されていましたが、台風26号の接近に伴い11月10日（火）に延期されました。現地開催のみ・参加費無料・定員20名（11月6日に抽選）。

登壇: 松村聡士（GENDA データマネジメント部部長）、山城広周（同データエンジニア）、小池孝明（同データエンジニア）、奥津惇矢（同データエンジニア）、松田一志（同データエンジニア）、平川貴士（同データエンジニア）、梅田芳直（同データサイエンティスト）、小貝洸希（同データサイエンティスト）、戸松真太朗（同 Principal Data Scientist）、馬渡大樹（同マネージャー）、久米航（同データエンジニア）、大川成美（同データエンジニア）

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