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データ接続（動画）¶

データの取込みは、予測モデルを構築する上で重要な第一歩です。このチュートリアルシリーズでは、UIとAPIの両方を使用して、一般的なデータソースへのデータ接続を設定するプロセスについて説明します。その他の重要なトピックとして、ご使用のクラウドアカウント内で接続のセットアップに必要なJDBC URLと資格情報がどこにあるかを詳しく説明します。

この動画では、1回限りのデータ接続を作成した後にデータを直接DataRobotに取り込む方法、つまり、データ接続を作成、テスト、および使用して以下のクラウドプロバイダーからデータを取得する方法を説明します。

AWS S3
Azure Cloud
Databricks
GCP BigQuery
SAP HANA
Snowflake

AWS S3からの取込み¶

AWSエコシステムを使用する組織では、クラウドオブジェクトストアの利点があるため、データソースとしてS3を使用することが一般的です。方法、URLベースまたはプログラムによるアクセスに応じて、この動画で説明されているようにS3のURLかアクセス資格情報を指定します。

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AWSを利用したエンドツーエンドのMLワークフロー（AIアクセラレーター）
DataRobot ClassicへのAWS S3からのインポート。

Azure Cloudからの取込み¶

組織は、Azure SQLなどのRDBMSシステムを使用して構造化データの格納と取得を行います。この動画では、JDBC接続を使用してAzure SQLに接続し、JDBC URLまたはAzure SQLインスタンスへの接続パラメーターのいずれかを使ってDataRobotにデータをプルする方法について説明します。

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Azureを利用したエンドツーエンドのモデリングワークフロー（AIアクセラレーター）

Databricksからの取込み¶

Databricksをデータ処理に使用する組織は、Databricksデータの機械学習アクティビティにDataRobotを簡単に使用できます。 Databricksからデータを取り込むには、DatabricksクラスターへのJDBCのURLが必要です。この動画では、Databricks Notebooksを使用して、データをDataRobotに合わせて調整する方法も紹介しています。

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Databricksを利用したエンドツーエンドのモデリングワークフロー（AIアクセラレーター）

GCP BigQueryからの取込み¶

GCPエコシステムを使用している組織の場合、DataRobotによって、BigQueryに存在するデータに簡単にアクセスできます。 DataRobotがGoogle Cloud Platformで認証され、BigQueryテーブルに接続できるようにするには、まずGCPのサービスアカウントと、それに付随する認証情報のJSONファイルが必要です。