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 〜大規模言語モデル / エージェント編〜

大規模言語モデル（LLM）の基礎から、AIエージェントの考え方、LLMOpsを含む実践的な運用・改善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 / Mosaic AI・MLflow・Model Serving・Vector Search・Unity Catalog・Agent Framework

本ワークショップでは、大規模言語モデル（LLM）の基本的な仕組みと活用パターンを理解したうえで、AIエージェントの構成要素や実装アプローチを学びます。さらに、LLMOpsを含む評価・監視・改善サイクルを通じて、LLM／AIエージェント活用を実運用につなげるための一連の流れをハンズオン形式で体験します。

対象者・前提

・AIエージェントの基本概念や実装アプローチを学びたい方・LLMアプリケーションの評価・改善・運用管理に関心のある方・生成AI・LLMを活用した業務アプリケーション開発に関心のある方

学べること

・LLMの基本的な仕組みと活用パターンを理解する・AIエージェントの構成要素と実装の考え方を理解する・LLMOpsによる評価・監視・改善サイクルを理解する・実践演習を通じて、LLM／AIエージェント活用の一連の流れを体験する

スライド · 動画

← ワークショップ一覧