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。

Lakeflow Designer ワークショップ：ノーコードで学ぶデータ加工

Lakeflow Designerを使い、ノーコードとAIでデータ加工から可視化・分析までを体験する、ビジネスユーザー向けの実践ワークショップです。

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

本ワークショップでは、ビジネスユーザー向けのデータ加工ツール「Lakeflow Designer」を使い、ノーコードかつAIの支援を受けながらデータを加工する一連の流れを学びます。

前半では、Databricksの全体像や業務データの基本構造、Lakeflow Designerの特徴を解説します。後半では、サンプルデータを使ったハンズオンを通じて、データの取り込み・変換・結合から、パイプラインとしての実行までを体験します。

さらに、作成したデータをAI/BI DashboardsやGenieで可視化・分析し、Unity Catalogのガバナンスのもとで安全に管理できることも確認します。

対象者・前提

ビジネスアナリストや、企画・マーケティング・営業・サポートなど、現場部門でデータを活用する方を主な対象としたワークショップです。データ加工をデータエンジニアへ依頼するだけでなく、自らデータを準備・分析できるようになりたい方や、ノーコードでデータパイプラインを構築したい方に適しています。また、利用部門を支援するデータエンジニア、データ基盤管理者、IT部門の方にもご参加いただけます。高度なプログラミング経験は前提としません。

学べること

・業務データの基本構造と、データ加工の基礎を理解する・Lakeflow Designerを使い、ノーコードとAIの支援によってデータ加工処理を作成できるようになる・作成したデータ加工処理を、継続的に実行可能なパイプラインとして運用できるようになる・作成したデータをAI/BI DashboardsやGenieで可視化・分析できるようになる・Unity Catalogによるガバナンスのもとで、データを安全に管理・活用する考え方を理解する

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