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。

Databricks リリースノート・ブログ｜最新アップデート日本語まとめ

Databricks プラットフォームの新機能、公式ブログの最新記事、本サイトの更新情報をまとめて確認できます。AI、データエンジニアリング、ガバナンス、BI など、Databricks の進化を効率よく追いたい方向けの更新情報ページです。

よくある質問

Databricks の最新リリース情報はどこで確認できますか？

Databricks Contents Hub の Releases ページに、主要なプラットフォームアップデートと公式ブログ記事をまとめています。最新の Release Notes は公式ドキュメント（docs.databricks.com）でも確認できます。

Databricks のリリースノートは日本語で読めますか？

本サイトでは主要なアップデートを日本語で要約しています。Databricks 公式 Qiita Organization（qiita.com/organizations/databricks-japan）にも日本語の機能解説記事が多数公開されています。

プレビュー機能（Public Preview / Private Preview）はどう使えますか？

Public Preview は通常、Workspace 設定の Previews メニューから有効化できます。Private Preview は Databricks 営業担当または SA（Solutions Architect）経由でエンロールを依頼してください。

Databricks のロードマップは公開されていますか？

公開ロードマップは限定的ですが、Data + AI Summit のキーノートや Databricks 公式ブログで主要な方向性が共有されます。具体的な機能リクエストは ideas.databricks.com（Aha! Ideas）で投票・提案できます。