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Databricks実習を終えた皆様へ - データサイエンスと生成AIの未来

Databricks実習を終えた皆様へ - データサイエンスと生成AIの未来

高専向けワークショップのクロージング資料、学習リソースあります。

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Takaaki Yayoi

December 02, 2025
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Transcript

  1. 高専生の強み 今の時代の特徴 生成AIが出てきて、半年前の常識が古くなる 。 そんな世界。 でも、これってチャンス。だってみんな手探りなんです。 高専で鍛えた最強の武器 「まず動かしてみる」 「手を動かして覚える」 これこそ、AI時代に一番必要なスキル。

    AI時代に求められる力 試して、直して、 また試す その繰り返しができる人が、 この世界を前に進めていく。 実習でエラーが出た人、おめでとう 🎉 それを乗り越えた経験が財産 ベテランも若手も、新技術の前では同じスタートライン
  2. 今日の続きを試してみよう 無料で使える Databricks Free Edition クレジットカード不要。今日学んだことを 自分のペースで続けられます。 📓 ノートブック環境 今日使ったのと同じ環境でコード

    を書いて実行できる 🤖 生成AI機能 LLMを活用した開発やデータ分析 を体験できる 📚 学習リソース サンプルノートブックやチュートリ アルも充実 ♾ 期間無制限 いつでも好きなときに続きを試せ る https://www.databricks.com/jp/learn/free-edition
  3. ©2025 Databricks Inc. — All rights reserved トレーニングコースを受ける 無料の2時間講師付き基本コースに 登録

    • データエンジニアリング • データ分析 • 機械学習 • プラットフォーム管理
  4. ©2025 Databricks Inc. — All rights reserved Databricks Academy academy.databricks.com

    にアクセス: • お客様は無料の基本e-learning • ペルソナごとにキュレーションされた セルフペースのカリキュラムを フィーチャー • プラットフォームに対する知識を証明 したいユーザー向けに数多くの資格試験を 提供 登録手順はこちら
  5. ©2025 Databricks Inc. — All rights reserved 構築をスタートしましょう! フリートライアルアカウントであなたの Databricks

    を構築 • Databricks環境のデプロイ方法 ◦ AWS Docs Video | Azure | GCP コミュニティに参加 • 最新機能のキャッチアップ、国内ユーザーとのネットワーキング のためにDatabricks JapanコミュニティJEDAIに参加しましょ う。Discordもあります。 • 専門家のヘルプを得ることができる Databricks Community に参加しましょう。Tokyoグループも あります。 • お客様専用のオフィスアワーで、Databricksに 関するあなたのすべての質問を尋ねることができるライ ブQ&Aを通じて、専門家と直接対話しましょう
  6. ©2025 Databricks Inc. — All rights reserved 学習リソース • Databricks

    Academy - アクセス方法、セルフペーストレーニング動画の参照方法を確認するために、 これらの手順をご覧ください。 ◦ Course Catalog あなたの会社メールアドレスでアカウントを作成しましょう。 • Databricks Certifications - Databricksで資格を取得しましょう。 • Databricks Demo Hub - Databricks製品のショートデモをご覧ください! • チュートリアル - すぐに利用できるベストプラクティスのデモを、あなたのワークスペースに インストールしましょう。 • Instructor Led Training (購入した場合) - ラーニングパスをチェックするようにしてください! • Databricks Japanのエンジニアによる技術記事 • Databricks ブログ
  7. ©2025 Databricks Inc. — All rights reserved 有用なリソース Pythonを用いたDatabricksでの開発 Pythonを用いたDatabricksでの開発

    AWS, Azure Pythonライブラリのアップロード AWS, Azure Pythonにおける可視化 AWS, Azure データフレームのご紹介 AWS, Azure Pandasユーザー定義関数 AWS, Azure シングルノードワークロードを Databricksに移行 AWS, Azure Databricks Connect AWS, Azure Pandas APIs on Apache Spark Apache Spark Docs, AWS, Azure DatabricksでのBIツールの活用 BIアプリケーションへの接続 AWS, Azure DatabricksにおけるSQL AWS, Azure ETL & ストリーミング Delta Lake公式ドキュメント AWS, Azure Delta Lakeベストプラクティス AWS, Azure 構造化ストリーミングガイド AWS, Azure Databricks Deltaを用いてストリーミング ストックデータ分析をシンプルに Blogpost 構造化ストリーミングと Delta Lakeによる ETLパイプラインのデザイン Video ワークフローとジョブ Databricksジョブ AWS, Azure Delta Live Tables AWS, Azure
  8. ©2025 Databricks Inc. — All rights reserved Databricksソリューションアクセラレータ データ分析とAIの価値創出を加速 最も一般的でインパクトの大きいユースケース

    に取り組むために必要なものが完全に動作する リソースのセット Databricksのお客様が2週間以内のPoCで アイデアを具現化できるようにデザイン 同梱物: ノートブック、Webページ、 説明動画、ブログなど
  9. ©2025 Databricks Inc. — All rights reserved 80以上のソリューションアクセラレータ • パーソナライズのための

    トランザクション エンべディング • モデルリスク管理 • リスク管理 (VaR) • 規制レポート • リアルタイム不正検知 • 時系列を用いたモダン投資 プラットフォーム • ESGパフォーマンス分析 • スマートクレーム • カスタマーサービス分析で のNLP活用 • などなど • OMOPを用いたRWEの 抽象化 • 自動PHI除去 • 薬害イベント検知 • ゲノミクスパイプライン (GWAS) • 知識グラフを用いた R&Dの 最適化 • デジタル病理学画像分析 • FHIR & HL7相互運用 • 価格透明性 • 生化学文献での LLM活用 • 臨床ノート要約での LLM 活用 • などなど • マルチタッチ属性 • リアルタイムビッドの 最適化 • メディアミックス モデリング • 売り上げ予測 & 広告属性 • ゲームにおける有害行為 検知 • レスポンシブルゲーミング • 動画の体験品質 • 購読者解約予測 • 通信ネットワーク分析 • などなど • 顧客特定の解像度 • 顧客セグメント • 傾向スコアリング • 生存分析 & LTV • レコメンデーション • 需要予測 • リアルタイム POS • 在庫可用性 • 安全在庫分析 • Redkiteによる価格分析 • 小売り向けLLM - 製品 検索、製品レビュー要約 • などなど • デジタルツイン • 予兆保全 (IoT) • OEE: 装置監視 • コンピュータビジョンの基盤 • 部品予測 • コンピュータビジョンによる 品質チェック • サプライチェーン最適化 • グリッド・エッジ分析 • バーコードトレーサ ビリティによるリコールの管 理 • などなど 金融サービス ヘルスケア & ライフサイエンス 製造 & エネルギー 通信、メディア & エンターテイメント 小売 & 消費財 LLM • LLM - カスタマー サービス & 知識ベース • 製品検索 • 製品レコメンデーション • 製品レビュー要約 • LLMパフォーマンス (CleanLabを使用) サイバー • Splunkコネクター • DNSによる脅威検知 • Graphistryによるインシデ ント調査 • IOCマッチング & マルチク ラウドフェデレー ション 公共 • エンティティ解決 • 自動レコードリンク 業界横断 & 公共 https://www.databricks.com/jp/solutions/accelerators
  10. ©2025 Databricks Inc. — All rights reserved 自己紹介 弥生 隆明

    (やよい たかあき) Databricks シニア スペシャリスト ソリューションアーキテクト ▪ 2020年からデータブリックス ジャパンにお いて、プレセールス、POCに従事 ▪ 専門領域は生成AI、データエンジニアリン グ、Webアプリケーション ▪ 前職はコンサル、総合電機メーカー にてデータ分析・Webサービス構築 などに従事。インド赴任経験あり。 ▪ Qiitaでいろいろ書いています。 16 @taka_aki
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