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。

MLOps実践ワークショップ：特徴量・モデル管理から推論・再学習まで

機械学習モデルの開発から運用までを、一つの流れで実践。Unity Catalog、MLflow、Feature Store、Lakeflow Jobsを使い、特徴量の管理から推論・再学習のパイプライン化までをハンズオンで学びます。

Intermediate / 150 min / Data Scientist / ML Engineer / Unity Catalog・MLflow・Feature Store・Lakeflow Jobs

Databricksを活用したMLOpsの基礎を、サンプルデータを使ったハンズオンで学ぶワークショップです。

Feature Storeによる特徴量の作成・管理、MLflow Trackingによるモデルの学習・評価、Unity Catalogのモデルレジストリによるモデル管理、Lakeflow Jobsによる推論・再学習のパイプライン化を体験します。

各パートで解説と実習を交えながら、特徴量の再利用性とモデル開発の再現性を確保し、機械学習モデルの開発から運用までをつなぐ一連の流れを習得します。

対象者・前提

特徴量や機械学習モデルを作成するデータサイエンティスト、本番環境で推論・再学習のパイプラインを実装するMLエンジニア。

Python、PySpark、SQLおよび機械学習ライブラリの基本的な使用経験を前提としています。本ワークショップでは、scikit-learnとLightGBMを使用します。

学べること

・Databricksにおける機械学習・MLOpsソリューションの全体像を理解する・Feature Storeを使い、再利用可能な特徴量を作成・管理できる・MLflow Trackingでモデルの学習・評価を行い、Unity Catalogのモデルレジストリで管理できる・Lakeflow Jobsで推論・再学習のパイプラインを構築できる

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