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。

データエンジニアリングワークショップ：データ取り込みから加工・可視化・ジョブ化まで

クラウドストレージからのデータ取り込み、PySparkによる加工、AI/BIでの可視化、Lakeflow Jobsでの自動化を実践

Beginner / 150 min / Data Engineer / Lakeflow Connect・Auto Loader・Apache Spark・Delta Lake・AI/BI Dashboards・Lakeflow Jobs

本ワークショップでは、データエンジニア向けに、Databricksを活用した代表的なETLワークロードの実装方法をハンズオン形式で学びます。

最初にDatabricksのデータエンジニアリングソリューションの全体像を理解し、環境セットアップとサンプルデータの確認を行います。その後、Lakeflow ConnectやAuto Loaderによるデータ取り込み、PySpark・Spark SQLによるデータ加工、オープンテーブルフォーマットへの保存、AI/BI Dashboardでの可視化、Lakeflow Jobsによる処理の自動化までを順番に実践します。

各パートでは説明とハンズオンを繰り返し、ETLパイプラインをエンドツーエンドで構築するための基本的な知識と操作方法を習得します。

対象者・前提

データの取り込みや加工を行うETLパイプラインの構築・運用を担当するデータエンジニア、またはPythonやSQLの基本的なコーディング経験があり、Databricksを使ったデータパイプライン構築を学びたい方

学べること

Databricksのデータエンジニアリング機能の全体像を理解し、クラウドストレージからのデータ取り込み、PySpark・Spark SQLによる加工、AI/BI Dashboardでの可視化、Lakeflow Jobsによるジョブ化までを自身で実装できる

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