目次 目次 はじめに Python3 エンジニア認定実践試験について 試験の申込と試験対策 試験の申込 試験対策 試験の結果と所感 結果 所感 まとめ さいごに はじめに こんにちは。株式会社エーピーコミュニケーションズ クラウド事業部の佐藤です。 Python3 エン…
Datadog Fundamentals、Log Management Fundamentals、APM & Distributed Tracing Fundamentals の3試験に合格しました。公式Learning Path、Practice Exam、受験ブログを活用した勉強法、英語試験対策、実務で役立った学びをまとめます。
はじめまして。2026年度新卒で入社いたしました組織能力開発部の福西ゆりです。 この度、Interop Tokyo 2026へ参加しましたので、そこで得た学びを皆様と共有したいと思い、技術ブログを作成いたしました。 至らぬ点もあるかと存じますが、皆様のご参考にな…
初めまして、2026年度新卒で入社いたしました組織能力開発部の長田芽唯です。 先日Interop Tokyo 2026に参加させていただきました。イベントで得た気づきや学びを報告いたします。 技術知識も浅く、初のブログ投稿で拙い文章ではありますが、温かい目で読ん…
Alkis Polyzotis氏とArthur Dooner氏（Databricks）が登壇した Closing the Agent Quality Loop Through Observability in Production のセッションでは 、GenAIエージェントを本番で運用する際の品質管理を自動化する実践的なアーキテクチャが示された。多…
TD SYNNEXのセッションでは、Denny OBrien氏がAIが急速に普及する中で企業はデータの断片化、マルチクラウドとオンプレミス混在、リアルタイム性の不足、ポイントソリューションの乱立といった課題に直面しており、統合的なエコシステムが求められると述べら…
導入 — なぜ"オンプレミスのままクラウド分析"が今必要か Ugur Tigli氏は、セッションでオンプレミスに残すデータ資産を活かしつつDatabricksの分析機能を利用するアプローチを紹介した。多くの組織でデータ主権やコンプライアンス、機密情報の扱いがクラウ…
Databricksによる「Databricksにおけるデータプライバシー」のセッションでは、AIエージェントが機械速度でデータにアクセスする現実を踏まえ、どのようにデータプライバシーを管理すべきかが議論された。AIの進化はデータ利用の可能性を広げる一方で、新た…
Databricksのプロダクトマネジメント担当ディレクターSamrat Ray氏とAIプラットフォーム開発者Sunil Seth氏が登壇したセッションでは、AIエージェントがもたらす新たなリスクとそれに対する防御策が示された。エージェントは予測困難で高スループットにデー…
DatabricksのWeston Hutchins氏によるセッション「Genie Codeの最新イノベーション：エージェンティックデータワークの未来」で紹介された内容を整理する。データエンジニアリング現場では、既存パイプラインの保守が工数を圧迫し、新規開発に割ける時間が限…
Daniel Tenedorio氏とWenchen Fan氏（Databricks）が登壇したWhat's New in Apache Spark™ 4.1?のセッションで紹介されたSpark 4.1は、運用性、SQLの表現力、半構造化データ処理、低遅延ストリーミング、クライアント接続とPySparkのプロダクション品質強化…
Ruo-Ting Sun氏とChad Novek氏（CVS Health）、Rohan Parikh氏（Databricks）が登壇したBuilding an Explainable AI Research Agent With Databricks Genieのセッションは、多くの小売現場で繰り返される「なぜ売上が下がったのか」「なぜ予測が外れたのか」…
Databricksの同名セッション資料をもとに、Jakob Mund氏とVladislav Mantic-Lugo氏が説明したUnity Catalogを使った外部データや外部サービスへのアクセス制御の要点をまとめる。生成AIの活用が進む中で、多様な外部データへの安全なアクセスとガバナンスは…
LlamaIndex の Jerry Liu 氏によるセッション「長期間AIエージェントによるドキュメント作業の自動化」では、非構造化ドキュメントを対象とした自動化の課題と実践的な技術要素が示された。本稿では講演の要点を踏まえ、アーキテクチャ要件、運用上の注意点…
Scaling Trustworthy AI: Takeda’s Self-Service AI Foundation on Databricksのセッションでは、武田薬品のDileep Shankar氏（データ＆AIエンジニアリング責任者）とHardeepsingh Saluja氏が、武田薬品内で進めているセルフサービスAI基盤の設計と運用につ…
