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コア学習
Databricksの例から関係・役割・設定の影響・トレードオフを学ぶ。
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中級
Databricksを一つのシステムとして理解する：データ、AI、Lakebase、Lakewatch
顧客対応の一件を、分析データ、AIのツール、取引状態、セキュリティ調査へたどる。各サービスの役割と境界、設定が設計に与える影響を理解する。
10 分↗
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基礎 → 設計実践
Auto Loader：届いたファイルを信頼できる BI につなぐ
ファイル発見、checkpoint、スキーマ、Delta の各層、BI の粒度をつなぎ、設定値・復旧・権限・費用の設計判断を身につける。
18 分↗
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基礎 → 設計演習
Lakebase：分析結果の配信と業務トランザクションを分けて設計する
返品サービスを題材に、分析結果の配信、Postgresの業務更新、変更履歴、LTAP Direct Writesをつなぐ。キー、同時実行、設定値、可用性、費用から採用判断を考える。
13 分↗
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中級 → エージェントのシステム設計
DatabricksのAIを役割で整理する：Genie、権限、メモリ、評価
業務の質問、エージェントの進行、コード支援を使い分ける。サポート事例から、実行主体の権限、状態の分離、予算制御の限界、失敗の証拠を追う。
13 分↗
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基礎 → セキュリティ設計
Lakewatchで理解するSecurity Lakehouse：収集から検知・対応まで
セキュリティのログ、正規化、権限付きの証拠、検知、エージェントによる調査の役割を分ける。AWSを想定した合成イベントから、アラート・インシデントの判断・対応の実行を区別する。
11 分↗
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中級
Databricksで作るデータ接続AI：Agent BricksとUnity Gatewayの実践
企業データへAIを接続する際に、検索精度より先に権限、意味、監査、費用を設計する。Databricks公式発表を起点にした実践章。
6 分↗