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。

Genie Agents品質向上ワークショップ：正確で一貫した回答を実現する設定・評価方法を学ぶ

メタデータやナレッジストア、クエリ例などを活用し、Genieエージェントの回答品質を継続的に改善する方法を学ぶ実践型ワークショップ

Beginner / 120 min / Data Analyst / BI / Genie Agents・Unity Catalog

本ワークショップでは、ビジネスユーザーが自然言語で質問した際に、Genieエージェントから正確で一貫した回答を得るための品質改善手法を学びます。

前半では、品質向上の基本的な考え方と、設定・評価の進め方を解説します。後半の演習では、メタデータ、ナレッジストア、SQL式、クエリ例、テキスト指示などを活用し、回答品質の評価、原因の切り分け、設定の修正、再評価までを実践します。

一般的な表現と現場固有の専門用語とのギャップを埋め、自社データでも再現可能な品質改善プロセスを習得することを目指します。

対象者・前提

データアナリストワークショップを受講済みの方、またはGenieエージェントを現場で利用し、回答品質の評価・改善を担当する方。未受講の場合は、事前にデータアナリストワークショップの受講を推奨します。

学べること

Genieエージェントの回答が不安定になる原因を切り分け、必要最小限の修正と再評価を行い、自社データに対して継続的な品質改善を実施できる

スライド

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