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。

データアナリストワークショップ：ダッシュボードと自然言語で学ぶデータ分析

ビジネスユーザー向けに、Databricks のダッシュボードと自然言語分析機能 (AI/BI Genie) を活用したデータ分析をハンズオン形式で体験できる実践ワークショップです。

Beginner / 120 min / LoB / Business User / AI/BI・Dashboards・Genie・Unity Catalog

本ワークショップでは、ビジネスユーザーの皆様に Databricks AI/BI のダッシュボードと自然言語分析機能を活用したデータ分析をハンズオン形式で体験していただきます。

前半では、Unity Catalog によるガバナンスされたデータ環境のうえで、AI/BI Dashboard を使ったデータ可視化と共有の基礎を学びます。後半では、AI/BI Genie を使い、SQL を書かずに自然言語でデータを問い合わせる新しい分析体験をハンズオンで実践します。

ダッシュボードと自然言語分析の両方を組み合わせることで、データドリブンな意思決定を加速する分析の流れを体感していただける構成です。

対象者・前提

業務データの分析に興味をお持ちのビジネスユーザー、データ活用推進担当者、分析担当者向けのワークショップです。 Databricks の利用経験は不要です。Excel、BI ツール (Tableau / Power BI 等)、SQL のいずれかで業務データを分析した経験があるとよりスムーズに進めていただけます。

学べること

・Databricks のダッシュボード機能でデータを可視化・共有できるようになる・AI/BI Genie で自然言語からデータを分析できるようになる・Unity Catalog によるガバナンスされた分析環境のメリットを理解する・自社のデータ活用にダッシュボード／自然言語分析をどう取り入れるかをイメージできる

スライド · GitHub ノートブック

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