既存のデータパイプラインを Databricks に移行するにあたり、データエンジニアリングチームは開発言語の選定が正しいか迷っています。すべてを書き換えたくはありませんが、選んだ言語が長期的に最適であり、Databricks がその言語をサポートしていることは確認したいところです。
次のうち、Databricks でサポートされているタスクはどれですか？
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理論を実践に変える、インタラクティブな演習のひとつをお試しください
Databricks Lakehouse プラットフォームが、新しい Lakehouse パラダイムによってどのようにデータアーキテクチャをモダナイズするかを学びましょう。Databricksの基礎コンポーネントとその連携を探ります。DatabricksのUI、プラットフォームアーキテクチャ、ワークスペース管理を実際に触れながら理解します。同時に、実践的な演習を通じて、SQLクエリ、プラットフォームの各機能、外部システムとの接続を体験し、Databricksが提供する効率的なデータ管理とシームレスな統合について学びます。
Databricks Data Intelligence Platform の主要コンポーネントと、それが分析プロセスをどのように強化できるかを学びます。データ管理とコンピュート機能に関するDatabricksの基礎を確認します。さらに、データカタログ管理やデータ取り込みについても扱います。対話型の演習では、データセットの統合、権限設定、クラスター構成を実際に行いながら理解を深めます。
Databricks Data Intelligence Platform を、Business Intelligence（BI）ユースケース向けのデータウェアハウスソリューションとして活用しましょう。Databricksに組み込まれたSQL最適化機能を使って、データ上でクエリやダッシュボードを作成します。
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