1. 初級編（Databricksの基礎知識と操作）

1-1. Databricksの概要とアーキテクチャ

• Databricksとは: Databricksの機能と概要
• Databricksのアーキテクチャ: クラスタ、ノートブック、ジョブ、ライブラリ
• Databricksの利点: 高速なデータ処理、大規模データの可視化、簡単な機械学習モデルの構築
• Databricksのインターフェース紹介: Workspace、Notebook、Cluster、Jobs

1-2. Databricks環境のセットアップ

• アカウント作成とログイン方法
• クラスターの作成と管理: クラスターの起動、停止、設定
• ノートブックの作成と管理: ノートブックの作成、セル操作（コードセル、マークダウンセル）
• 簡単なインタラクティブ分析: ノートブックでのSQLクエリ実行

1-3. Databricksノートブックの基本操作

• Python、R、SQLでのコード実行
• データフレームの操作: PySparkを使用したデータフレームの作成・操作
• データのインポート・エクスポート: CSV、Parquetファイルのロード、データのエクスポート
• データ可視化: Databricksノートブック内での簡単なグラフやチャートの作成

1-4. 基本的なデータ分析

• Spark SQLの使用: SQLクエリによるデータの取得と分析
• データフレーム操作: filter、select、groupByなどの操作
• 簡単な集計と統計分析: 平均、中央値、合計などの基本統計量の算出

2. 中級編（Databricksを用いた高度なデータ分析）

2-1. Databricksでのデータ処理

• Sparkの基本操作: RDD、DataFrame、Datasetの使い方
• データの前処理とクリーニング: 欠損値処理、重複データの削除、型変換
• データの結合: JOIN、UNIONによる複数データソースの統合
• パーティショニングと並列処理: Sparkでのデータ分割と並列処理によるパフォーマンス向上

2-2. Databricksでの機械学習の基本

• MLlibとMLflowの概要: Databricksにおける機械学習のライブラリとツール
• データセットの分割と前処理: トレーニングデータとテストデータの分割、特徴量選択
• 回帰モデルと分類モデルの作成: 線形回帰、ロジスティック回帰などの基本モデル
• モデルの評価とチューニング: 精度、F1スコア、混同行列などの評価指標

2-3. Databricksのジョブスケジューリング

• ジョブの作成とスケジュール: 定期的なジョブの実行、スケジューリング設定
• エラーハンドリング: ジョブの失敗時に通知を受ける設定、エラー処理
• クラスターの自動スケーリング: 必要に応じたクラスターのサイズ調整とスケーリング

2-4. チームコラボレーションとワークフロー管理

• Databricks Reposの使用: GitHubとの統合、コードのバージョン管理
• チームでのノートブック共有: ノートブックの共有、共同作業
• ワークフローの自動化: Databricksのワークフロー機能を使用したデータパイプラインの構築

3. 上級編（Databricksのパフォーマンス最適化と高度な機械学習）

3-1. パフォーマンスチューニング

• クエリ最適化: Spark SQLの最適化、コストベースのクエリ最適化
• データフレームの最適化: カラムプルーニング、フィルタープッシュダウンの最適化
• メモリ管理: スパーククラスターでのメモリ設定、メモリ使用量の最適化
• シャッフルとパーティション: シャッフルの回避、パーティション数の調整

3-2. 高度な機械学習の実践

• MLflowの使用: モデルのトラッキング、ハイパーパラメータのチューニング、モデルの保存と再利用
• XGBoostやTensorFlowとの連携: 高度な機械学習アルゴリズムの実装
• パラメータチューニング: GridSearchCVやRandomizedSearchCVによる最適化
• モデルのデプロイ: 作成したモデルのAPI化、リアルタイム予測の設定

3-3. ストリーミングデータの処理

• Spark Streamingの基礎: リアルタイムデータの取り込み、処理
• KafkaとDatabricksの統合: Kafkaを使ったリアルタイムデータのストリーミング
• ストリーム処理の最適化: ストリーミングアプリケーションのパフォーマンス向上

3-4. 大規模データ分析とデータウェアハウス

• Delta Lakeの活用: デルタレイクを用いたトランザクション管理、ACIDコンプライアンス
• データレイクの設計: 大規模データの管理、統合データレイクの作成
• Sparkクエリの最適化: 大規模データに対するクエリのパフォーマンス最適化

4. プロフェッショナル編（Databricksのスケーリング、運用管理、AI/MLの先進的な活用）

4-1. Databricksのスケーリングと最適化

• 複雑なワークロードのスケーリング: 高負荷ワークロードの管理とリソース最適化
• クラスター管理とオートスケーリング: クラスターの設定、負荷分散
• コスト管理と最適化: クラスターとリソースのコスト最適化戦略

4-2. 高度なAI/MLの実装

• 深層学習モデルのトレーニング: DatabricksでのTensorFlow/Kerasによる深層学習
• 強化学習の実装: 強化学習アルゴリズムの設計とトレーニング
• AI/MLのパイプライン設計: 自動化されたデータ前処理、モデルのトレーニングと評価パイプライン

4-3. Databricksの運用と管理

• モニタリングとアラート: Databricksジョブのモニタリングとパフォーマンス分析
• セキュリティとアクセス管理: ユーザーアクセス、ロール管理、データ保護
• CI/CDパイプラインの構築: DatabricksとGitHubを用いたコードのCI/CDパイプライン

4-4. Databricksでのエンタープライズデータパイプライン

• クラウド環境での運用: Azure Databricks、AWS Databricks、Google Databricksの運用
• エンタープライズデータパイプラインの設計: 高度なデータ統合とパイプラインの設計