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Instructions/Labs/02-analyze-spark.md

@@ -149,9 +149,9 @@ Apache Spark でデータを操作するには、"ノートブック" を作成
 1. データフレームには、**2019.csv** ファイルからのデータのみが含まれます。 ファイル パスで \* ワイルドカードを使うようにコードを変更して、**orders** フォルダー内のすべてのファイルから販売注文データを読み取ります。
 
     ```python
-    from pyspark.sql.types import *
+   from pyspark.sql.types import *
 
-    orderSchema = StructType([
+   orderSchema = StructType([
        StructField("SalesOrderNumber", StringType()),
        StructField("SalesOrderLineNumber", IntegerType()),
        StructField("OrderDate", DateType()),
@@ -163,8 +163,8 @@ Apache Spark でデータを操作するには、"ノートブック" を作成
        StructField("Tax", FloatType())
        ])
 
-    df = spark.read.format("csv").schema(orderSchema).load("Files/orders/*.csv")
-    display(df)
+   df = spark.read.format("csv").schema(orderSchema).load("Files/orders/*.csv")
+   display(df)
     ```
 
 1. 変更したコード セルを実行して出力を確認します。2019 年、2020 年、2021 年の売上が含まれるようになっているはずです。

Instructions/Labs/03b-medallion-lakehouse.md

@@ -198,6 +198,7 @@ Fabric でデータを操作する前に、Fabric 試用版を有効にしてワ
       ) \
       .execute()
     ```
+13. セルを実行し、****▷** ( *[セルの実行]* )** ボタンを使用してコードを実行します。
 
     この操作は、特定の列の値に基づいてテーブル内の既存のレコードを更新し、一致するものが見つからない場合に新しいレコードを挿入できるようにするため、重要です。 これは、既存のレコードの更新と新しいレコードを含む可能性があるデータをソース システムから読み込む場合の一般的な要件です。
 

Instructions/Labs/08c-data-science-train.md

@@ -14,7 +14,7 @@ lab:
 
 > **注**:この演習を完了するには、[Microsoft Fabric 試用版](https://learn.microsoft.com/fabric/get-started/fabric-trial)が必要です。
 
-## ワークスペースを作成する
+## ワークスペースの作成
 
 Fabric でデータを操作する前に、Fabric 試用版を有効にしてワークスペースを作成してください。
 

Instructions/Labs/08d-data-science-batch.md

@@ -14,7 +14,7 @@ lab:
 
 > **注**:この演習を完了するには、[Microsoft Fabric 試用版](https://learn.microsoft.com/fabric/get-started/fabric-trial)が必要です。
 
-## ワークスペースを作成する
+## ワークスペースの作成
 
 Fabric でデータを操作する前に、Fabric 試用版を有効にしてワークスペースを作成してください。