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 Academic Series 〜機械学習編〜

ノートブックによる機械学習モデル開発から、SparkMLを活用した実装、MLOpsによるモデル開発サイクルまでを学ぶハンズオンワークショップです。

Beginner / 120 min / Data Scientist / ML Engineer / Notebooks・SparkML・MLflow・Unity Catalog・Model Serving

本ワークショップでは、Databricks上でノートブックを用いた機械学習モデル開発を体験し、SparkMLを活用した実装方法を学びます。さらに、MLOpsによるモデルの評価・管理・運用の考え方を理解し、業務品質のモデル開発サイクルを実践的に体験します。

対象者・前提

・機械学習モデルの開発プロセスを実践的に学びたい方・SparkMLを活用したモデル開発に関心のある方・MLOpsによるモデルの評価・管理・運用に関心のある方

学べること

・Databricks上での機械学習モデル開発の流れを理解する・SparkMLを活用したモデル開発の基本を理解する・MLOpsによるモデルの評価・管理・運用の考え方を理解する・実践演習を通じて、一連のモデル開発サイクルを体験する

スライド · 動画

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