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 SDP ワークショップ：宣言型パイプラインで学ぶデータエンジニアリング

Lakeflow Spark Declarative Pipelinesを使い、宣言型パイプラインによるデータ処理開発をハンズオンで学ぶ実践ワークショップです。

Beginner / 240 min / Data Engineer / Lakeflow・Spark・Unity Catalog・Workflows

本ワークショップでは、Lakeflow Spark Declarative Pipelines（SDP）を使い、Databricks上で宣言型のデータパイプラインを構築する流れを学びます。前半では、Databricksの基本概念、データガバナンスとUnity Catalog、データエンジニアリングの基礎、Lakeflow SDPの構成要素を整理します。後半では、メダリオンアーキテクチャを意識しながら、販売履歴データを加工するパイプラインをハンズオン形式で構築します。さらに、イベントログの活用、CI/CD対応、外部システムとのデータ連携など、Lakeflow SDPを実運用で活用するための発展的なポイントも紹介します。

対象者・前提

Databricks上でデータパイプライン開発を行いたいデータエンジニア、分析基盤担当者、アーキテクト向けのワークショップです。 Sparkやデータエンジニアリングの基礎を学びたい方、既存のETL処理をDatabricks上でモダン化したい方、Lakeflow SDPの実践的な使い方を理解したい方を対象としています。

学べること

・Databricks、Unity Catalog、データエンジニアリングの基本概念を理解する・Lakeflow Spark Declarative Pipelines（SDP）の特徴と構成要素を理解する・メダリオンアーキテクチャに沿ったデータパイプラインをハンズオンで構築する・イベントログ、CI/CD、外部データ連携など、Lakeflow SDPの実運用に向けた活用ポイントを把握する

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