Onufryk Oleh
メンバー加入日: 2019
シルバーリーグ
16000 ポイント
クラウド アーキテクチャ: 設計、実装、管理
Earned 7月 7, 2023 EDT
AWS プロフェッショナルのための Google Cloud インフラストラクチャの構築
Earned 7月 6, 2023 EDT
Google Cloud Observability を使用したモニタリングとロギング
Earned 7月 4, 2023 EDT
Google Cloud への CI / CD パイプラインの実装
Earned 7月 2, 2023 EDT
Google Cloud ネットワークの設定
Earned 7月 2, 2023 EDT
Google Cloud での DevOps ワークフローの実装
Earned 6月 29, 2023 EDT
Automate Interactions with Contact Center AI
Earned 3月 30, 2023 EDT
Google Cloud でのクラウド セキュリティの基礎の実践
Earned 3月 29, 2023 EDT
BigQuery ML を使用した ML モデルの作成
Earned 3月 20, 2023 EDT
Google Cloud での ML の API の使用
Earned 3月 20, 2023 EDT
Google Cloud ネットワークの構築
Earned 3月 20, 2023 EDT
Google Cloud の ML API 用にデータを準備
Earned 3月 15, 2023 EDT
BigQuery で予測データ分析を行う
Earned 2月 27, 2023 EST
BigQuery でデータ ウェアハウスを構築する
Earned 2月 18, 2023 EST
Google データクラウドを使用してデータを共有する
Earned 2月 18, 2023 EST
BigQuery のデータから分析情報を引き出す
Earned 2月 13, 2023 EST
BigQuery ML を使用した予測モデリング向けのデータ エンジニアリング
Earned 12月 1, 2022 EST
Google Cloud でのウェブサイトの構築
Earned 11月 21, 2022 EST
Google Cloud での Kubernetes アプリケーションのデプロイ
Earned 11月 16, 2022 EST
Google Workspace for IT Administrators
Earned 11月 14, 2022 EST
Google Cloud における Terraform を使用したインフラストラクチャの構築
Earned 11月 6, 2022 EST
Cloud Spanner インスタンスの作成と管理
Earned 11月 5, 2022 EDT
Cloud SQL for PostgreSQL インスタンスの作成と管理
Earned 11月 2, 2022 EDT
Compute Engine での Cloud Load Balancing の実装
Earned 10月 31, 2022 EDT
Google Cloud におけるアプリ開発環境の設定
Earned 10月 31, 2022 EDT
ベースライン: インフラストラクチャ
Earned 10月 19, 2022 EDT
DEPRECATED Cloud Architecture
Earned 10月 19, 2022 EDT
クラウド アーキテクチャ: 設計、実装、管理 コースを修了して、スキルバッジを獲得しましょう。 Apache ウェブサーバーを使用した一般公開ウェブサイトのデプロイ、 起動スクリプトを使用した Compute Engine VM の構成、 Windows の踏み台インスタンスとファイアウォール ルールを使用したセキュアな RDP の構成、ビルドした Docker イメージの Kubernetes クラスタへのデプロイと更新、 CloudSQL インスタンスの作成と MySQL データベースのインポートといったスキルを実証できます。 このスキルバッジは、 Google Cloud Certified Professional Cloud Architect 認定資格試験に出題されるトピックを理解するのに 役立つリソースです。
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「AWS プロフェッショナルのための Google Cloud インフラストラクチャの構築」コースを修了してスキルバッジを獲得しましょう。このコースでは、IAM 権限の構成、 Kubernetes を使用したワークロードのオーケストレーション、Compute Engine を使用したウェブ アプリケーションのホスト、 ロード バランシングの構成の各方法について学びます。
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入門スキルバッジ コース「Google Cloud Observability を使用したモニタリングとロギング」を修了すると、 Compute Engine における仮想マシンのモニタリング、 複数プロジェクトの監視を目的とした Cloud Monitoring の利用、モニタリング機能とロギング機能の Cloud Functions への拡張、 アプリケーションに対するカスタム指標の作成と送信、カスタム指標に基づく Cloud Monitoring アラートの構成に関するスキルを実証できます。
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「Google Cloud への CI / CD パイプラインの実装」コースを修了して中級のスキルバッジを獲得しましょう。 Artifact Registry、Cloud Build、Cloud Deploy の使用方法を学習できます。Cloud コンソール、Google Cloud CLI、Cloud Run、GKE を使用します 。このコースでは、継続的インテグレーション（CI） パイプラインの構築、アーティファクトの保存と保護、脆弱性のスキャン、承認されたリリースの有効性の証明 の方法を説明します。さらに、アプリケーションを GKE と Cloud Run の両方にデプロイするという実践的な経験を積むことができます。
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Google Cloud ネットワークの設定コースを修了してスキルバッジを獲得しましょう。 このコースでは、Google Cloud Platform で基本的なネットワーキング タスクを実行する方法を学習します。具体的には、カスタム ネットワークの作成、サブネット ファイアウォール ルールの追加、VM の作成、そして VM 同士が通信する際のレイテンシのテストについて学びます。
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Google Cloud での DevOps ワークフローの実装 コースの中級スキルバッジを獲得できるアクティビティを修了すると、 Git リポジトリの作成と管理、 Google Kubernetes Engine（GKE）上でのデプロイのリリース、管理、スケール、 コンテナ イメージのビルドと GKE へのデプロイを自動化する CI / CD パイプラインの設計といったスキルを実証できます。
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Contact Center AI の中核となるのはその会話力です。人間と同じような対応ができるので、AI を活用した会話の可能性が広がります。このクエストでは、仮想エージェントの構築方法のほか、仮想エージェントの会話フローの設計方法、仮想エージェントへの電話ゲートウェイの追加方法を学びます。最後のチャレンジラボも含め、このクエストを修了すると、Google Cloud の限定デジタルバッジを獲得できます。チャレンジラボには詳細な手順説明はありませんが、最小限のガイダンスを基にソリューションを構築することが求められ、Google Cloud テクノロジーのスキルがテストされます。
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Google Cloud でのクラウド セキュリティの基礎の実践 スキルバッジを獲得できる中級コースを修了すると、 Identity and Access Management（IAM）でのロールの作成と割り当て、 サービス アカウントの作成と管理、Virtual Private Cloud（VPC）ネットワーク全体でのプライベート接続の有効化、 Identity-Aware Proxy を使用したアプリケーション アクセスの制限、Cloud Key Management Service（KMS）を使用した鍵と暗号化されたデータの管理、 限定公開 Kubernetes クラスタの作成に関するスキルを実証できます。
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「BigQuery ML を使用した ML モデルの作成」コースの中級スキルバッジを獲得できるアクティビティを修了すると、 BigQuery ML を使用して ML モデルを作成および評価し、データを予測するスキルを証明できます。
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「Google Cloud での ML の API の使用 」コースを修了して、上級スキルバッジを獲得しましょう。このコースでは、ML と AI テクノロジーを活用する 3 つの API（Cloud Vision API、Cloud Translation API、Cloud Natural Language API） の基本機能について学習します。
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「Google Cloud ネットワークの構築」コースを修了してスキルバッジを獲得しましょう。このコースでは、 アプリケーションをデプロイしてモニタリングするための複数の方法について学びます。具体的には、IAM ロールの確認とプロジェクト アクセスの追加 / 削除、 VPC ネットワークの作成、Compute Engine VM のデプロイとモニタリング、 SQL クエリの記述、Compute Engine での VM のデプロイとモニタリング、Kubernetes を使用した複数のデプロイ アプローチによるアプリケーションのデプロイなどです。
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「Google Cloud の ML API 用にデータを準備」コースの入門スキルバッジを獲得できるアクティビティを修了すると、 Dataprep by Trifacta を使用したデータのクリーニング、Dataflow でのデータ パイプラインの実行、Managed Service for Apache Spark でのクラスタの作成と Apache Spark ジョブの実行、 Cloud Natural Language API、Google Cloud Speech-to-Text API、Video Intelligence API などの ML API の呼び出しに関するスキルを証明できます。
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中級コース「BigQuery で予測データ分析を行う」を修了してスキルバッジを取得すると、 CSV ファイルや JSON ファイルをインポートして BigQuery にデータセットを作成し、 BigQuery の高度な SQL 分析機能を活用してデータを分析するスキルを身につけていることを示せます。たとえば、BigQuery ML を使って サッカーの試合イベント データをもとに予想得点モデルをトレーニングし、ワールドカップで決まったそれぞれのゴールがどれほど「予想外ですごかった」かを評価することなどが可能になります。
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「BigQuery でデータ ウェアハウスを構築する」スキルバッジを獲得できる中級コースを修了すると、 データの結合による新しいテーブルの作成、結合のトラブルシューティング、UNION を使用したデータの連結、日付パーティション分割テーブルの作成、 BigQuery での JSON、配列、構造体の操作に関するスキルを証明できます。
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「Google データクラウドを使用してデータを共有する」スキルバッジ コースを修了して、スキルバッジを獲得しましょう。 このコースでは、Google Cloud の データ共有パートナーに関する実践的な経験を積むことができます。これらのパートナーは、顧客が分析ユースケースで活用できる独自のデータセットを 保有しています。顧客は、このデータをサブスクライブし、自身のプラットフォーム内で クエリを実行し、それを独自のデータセットで拡張して、 可視化ツールを使用して顧客向けのダッシュボードを作成します。
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「BigQuery のデータから分析情報を引き出す」の入門スキルバッジを獲得すると、 SQL クエリの作成、一般公開テーブルに対するクエリの実行、BigQuery へのサンプルデータの読み込み、BigQuery でのクエリ バリデータを使用した一般的な構文エラーのトラブルシューティング、 BigQuery データへの接続による Data Studio でのレポート作成といったスキルを実証できます。
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「BigQuery ML を使用した予測モデリング向けのデータ エンジニアリング」のスキルバッジを獲得できる中級コースを修了すると、 Dataprep by Trifacta を使用した BigQuery へのデータ変換パイプラインの構築、 Cloud Storage、Dataflow、BigQuery を使用した抽出、変換、読み込み（ETL）ワークフローの構築、 BigQuery ML を使用した ML モデルの構築に関するスキルを実証できます。
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「Google Cloud でのウェブサイトの構築」スキルバッジ コースを修了して入門レベルの スキルバッジを獲得しましょう。 このコースは「Get Cooking in Cloud」シリーズに基づいており、次の内容を扱います。 Cloud Run でウェブサイトをデプロイするCompute Engine でウェブアプリをホストするGoogle Kubernetes Engine でウェブサイトを作成、デプロイ、 スケーリングするCloud Build を使用してモノリシック アプリケーションからマイクロサービス アーキテクチャに移行する
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Google Cloud での Kubernetes アプリケーションのデプロイ コースの中級スキルバッジを獲得できるアクティビティを修了すると、 Docker コンテナ イメージの構成とビルド、Google Kubernetes Engine（GKE）クラスタの作成と管理、kubectl を活用した効率的な クラスタ管理、堅牢な継続的デリバリー（CD）による Kubernetes アプリケーションのデプロイ手法といったスキルを実証できます。
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このクエストでは、セキュリティ、ユーザーとグループのプロビジョニング、アプリケーションや Google Meet の管理といった、Google Workspace 管理に関するいくつかのトピックについての実践演習を行います。
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「Google Cloud における Terraform を使用したインフラストラクチャの構築」の中級スキルバッジを獲得すると、 Terraform を使用した Infrastructure as Code（IaC）の原則、Terraform 構成を使用した Google Cloud リソースのプロビジョニングと管理、 状態の効果的な管理（ローカルおよびリモート）、組織内での再利用性を念頭に置いた Terraform コードのモジュール化といったスキルを実証できます。
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「Cloud Spanner インスタンスの作成と管理」スキルバッジを 獲得できる入門コースを修了すると、 Cloud Spanner のインスタンスとデータベースの作成と操作、 さまざまな手法による Cloud Spanner データベースの読み込み、 Cloud Spanner データベースのバックアップ、スキーマの定義、クエリプランの理解、 Cloud Spanner インスタンスに接続された最新ウェブアプリのデプロイといったスキルを実証できます。
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「Cloud SQL for PostgreSQL インスタンスの作成と管理」入門スキルバッジ コースを完了すると、 Cloud SQL for PostgreSQL インスタンスとデータベースを移行、構成、管理するスキルを証明できます。
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「Compute Engine での Cloud Load Balancing の実装」入門コースを修了してスキルバッジを獲得すると、次のスキルを実証できます: Compute Engine における仮想マシンの作成とデプロイ、 ネットワーク ロードバランサとアプリケーション ロードバランサの構成。
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「Google Cloud におけるアプリ開発環境の設定」コースを完了すると、スキルバッジを獲得できます。このコースでは、 Cloud Storage、Identity and Access Management、Cloud Functions、Pub/Sub のテクノロジーの基本機能を使用して、ストレージ中心のクラウド インフラストラクチャを構築し接続する方法を学びます。
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これは、Google Cloud Essentials よりもレベルの高い内容の練習機会を求めている初心者のクラウド デベロッパーに おすすめのコースです。Cloud Storage だけでなく、 Monitoring や Cloud Run functions などの主要なアプリケーション サービスに関連するラボを通して、 実践的な経験を積むことが可能です。また、 あらゆる Google Cloud イニシアチブに応用できる有益なスキルを身に付けることができます。
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この基礎レベルの クエスト は他の Qwiklabs 製品の中でもユニークです。これらのラボは、Google Cloud Certified Professional Cloud Architect 認定資格試験に出題されるトピックやサービスについて、 IT プロフェッショナルがハンズオンで演習するために作成されました。 IAM からネットワーキング、Kubernetes engine のデプロイまで、Goodle Cloud の知識が試される特定のラボで構成されています。これらのラボでの演習は スキルや能力の向上に役立ちますが、試験ガイドやその他の対策資料も参照することをお勧めします。
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