Lee Wei Juin
メンバー加入日: 2019
ゴールドリーグ
5785 ポイント
Vertex AI を使用した ML オペレーション（MLOps）: モデルの評価
Earned 6月 24, 2025 EDT
Google Cloud コンピューティングの基礎: Google Cloud のインフラストラクチャ
Earned 5月 1, 2022 EDT
Deprecated : Managing Machine Learning Projects with Google Cloud
Earned 5月 1, 2022 EDT
Applying Machine Learning to Your Data with Google Cloud - 日本語版
Earned 5月 1, 2022 EDT
Google Cloud コンピューティングの基礎: Google Cloud のネットワークとセキュリティ
Earned 5月 1, 2022 EDT
Google Cloud Operations を使用したスケーリング
Earned 5月 1, 2022 EDT
Google Cloud によるインフラストラクチャとアプリケーションのモダナイゼーション
Earned 5月 1, 2022 EDT
Getting Started with Go on Google Cloud
Earned 4月 2, 2021 EDT
Google デベロッパー向け基礎
Earned 10月 10, 2020 EDT
ML のための BigQuery
Earned 10月 10, 2020 EDT
BigQuery for Data Warehousing
Earned 10月 10, 2020 EDT
ML 入門: 画像処理
Earned 10月 10, 2020 EDT
Data Catalog Fundamentals
Earned 10月 9, 2020 EDT
ML 入門: 言語処理
Earned 10月 6, 2020 EDT
ベースライン: インフラストラクチャ
Earned 10月 6, 2020 EDT
Data Science on the Google Cloud Platform
Earned 4月 26, 2020 EDT
BigQuery for Marketing Analysts
Earned 4月 18, 2020 EDT
VM Migration
Earned 4月 18, 2020 EDT
DEPRECATED BigQuery Basics for Data Analysts
Earned 4月 12, 2020 EDT
[DEPRECATED] Deploying Applications
Earned 4月 8, 2020 EDT
NCAA® March Madness®: Bracketology with Google Cloud
Earned 3月 21, 2019 EDT
Google Cloud の基礎
Earned 3月 20, 2019 EDT
このコースでは、ML の実務担当者に、生成 AI モデルと予測 AI モデルの両方を評価するための重要なツール、手法、ベスト プラクティスを身につけていただきます。モデル評価は、ML システムが本番環境で信頼性が高く、正確で、高性能な結果を確実に提供するための重要な分野です。
参加者は、さまざまな評価指標、方法論のほか、さまざまなモデルタイプやタスクにおけるそれらの適切な適用について理解を深めます。このコースでは、生成 AI モデルによってもたらされる固有の課題に重点を置き、それらの課題に効果的に取り組むための戦略を提供します。参加者は、Google Cloud の Vertex AI プラットフォームを活用して、モデルの選択、最適化、継続的なモニタリングのための堅牢な評価プロセスを実装する方法を学びます。
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Google Cloud コンピューティングの基礎コースは、クラウド コンピューティングのバックグラウンドや経験がほとんどまたはまったくない方を対象としています。クラウドの基礎、ビッグデータ、ML の中核となるコンセプトと、Google Cloud を活用できる場面や方法の概要を示します。
この一連のコースを修了すると、これらのコンセプトについて明確に理解し、実践的なスキルを実証できます。
このコースは、次の順で完了する必要があります。
1. Google Cloud コンピューティングの基礎: クラウド コンピューティングの基本
2. Google Cloud コンピューティングの基礎: Google Cloud のインフラストラクチャ
3. Google Cloud コンピューティングの基礎: Google Cloud でのネットワーキングとセキュリティ
4. Google Cloud コンピューティングの基礎: Google Cloud のデータ、ML、AI
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Business professionals in non-technical roles have a unique opportunity to lead or influence machine learning projects. If you have questions about machine learning and want to understand how to use it, without the technical jargon, this course is for you. Learn how to translate business problems into machine learning use cases and vet them for feasibility and impact. Find out how you can discover unexpected use cases, recognize the phases of an ML project and considerations within each, and gain confidence to propose a custom ML use case to your team or leadership or translate the requirements to a technical team.
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このコースでは、ML について定義し、ビジネスで ML をどのように活用できるのかを学習します。機械学習を使用したデモをいくつか確認し、機械学習の主な用語（インスタンス、特徴、ラベルなど）について学習します。インタラクティブなラボでは、事前トレーニング済みの ML API の呼び出しを実行するほか、BigQuery ML で SQL のみを使用して独自の ML モデルを構築します。
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Google Cloud コンピューティングの基礎コースは、クラウド コンピューティングのバックグラウンドや経験がほとんどまたはまったくない方を対象としています。クラウドの基礎、ビッグデータ、ML の中核となるコンセプトと、Google Cloud を活用できる場面や方法の概要を示します。
この一連のコースを修了すると、これらのコンセプトについて明確に理解し、実践的なスキルを実証できます。
このコースは、次の順で完了する必要があります。
1. Google Cloud コンピューティングの基礎: クラウド コンピューティングの基本
2. Google Cloud コンピューティングの基礎: Google Cloud のインフラストラクチャGoogle Cloud コンピューティングの基礎: Google Cloud でのネットワーキングとセキュリティ
4. Google Cloud コンピューティングの基礎: Google Cloud のデータ、ML、AI
この 3 番目のコースでは、クラウドの自動化、管理ツール、安全なネットワークの構築について説明します。
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あらゆる規模の組織が、事業運営の変革にクラウドの能力と柔軟性を活用しているなかで、 けれども、クラウド リソースを効果的に管理、スケーリングするのは複雑なタスクになる場合があります。 このコースでは、クラウドにおける最新の運用、信頼性、レジリエンスに関する基本的概念と、Google Cloud がこういった取り組みをどのように支援できるのかについて理解を深めます。このコースは Cloud Digital Leader 学習プログラムの一部で、個人が自分の役割において成長し、ビジネスの未来を構築することを目的としています。
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多くの従来型企業では、既存のシステムやアプリで昨今の顧客の期待に応え続けることが難しくなっています。この場合、経営者は、老朽化した IT システムの保守を続けるのか、新たな製品やサービスに投資をするのか、選択を迫られることになります。このコースではそうした課題を明らかにするとともに、そうした課題をクラウド テクノロジーによって乗り越えるためのソリューションについて学びます。このコースは Cloud Digital Leader 学習プログラムの一部で、個人が自分の役割において成長し、ビジネスの未来を構築することを目的としています。
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Get started with Go (Golang) by reviewing Go code, and then creating and deploying simple Go apps on Google Cloud. Go is an open source programming language that makes it easy to build fast, reliable, and efficient software at scale. Go runs native on Google Cloud, and is fully supported on Google Kubernetes Engine, Compute Engine, App Engine, Cloud Run, and Cloud Functions. Go is a compiled language and is faster and more efficient than interpreted languages. As a result, Go requires no installed runtime like Node, Python, or JDK to execute.
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この入門レベルのコースでは、アプリケーション開発者を対象に、Google Cloud のエコシステムを使用して安全、スケーラブル、インテリジェントなクラウドネイティブ アプリケーションを構築する方法を説明 します。インフラストラクチャの設定を行わずにアプリケーションの開発やスケーリングを行う方法、 データ分析を実施する方法、データから分析情報を得る方法、トレーニング済み ML の API を使って開発し、ML のエキスパートでなくても ML を活用する方法を学びます。 また、さまざまな Google サービスや API とのシームレスな統合を利用して、 インテリジェントなアプリを作成します。
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SQL だけを使用して、数時間ではなく数分で ML モデルを構築したいとお考えの場合、BigQuery ML は、データ アナリストが既存の SQL ツールやスキルを使って、ML モデルを作成、トレーニング、 評価し、そのモデルで予測を行うことを可能にして、ML をより多くの人が利用できるようにします。 この一連のラボでは、さまざまなモデルタイプを試して、 優れたモデルを作成する方法を学習します。
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データ ウェアハウスの構築または最適化を検討している場合は、BigQuery を使ったデータの抽出、変換、Google Cloud への読み込みに関するおすすめの方法を学びます。この一連のインタラクティブなラボでは、各種の大規模な BigQuery 一般公開データセットを使って独自のデータ ウェアハウスを作成、最適化します。BigQuery は、Google が低料金で提供する NoOps のフルマネージド分析データベースです。インフラストラクチャを所有して管理したり、データベース管理者を配置したりすることなく、テラバイト単位の大規模なデータでクエリを実行できます。また、SQL が採用されており、従量課金制モデルでご利用いただけます。このような特徴を活かし、お客様は有用な情報を得るためのデータ分析に専念できます。
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大規模なコンピューティング能力を使用してパターンを認識し、 画像を「読み取る」ことは、自動運転車や顔認識に使用される AI の基盤技術の一つです 。 Google Cloud Platform は、 API を呼び出すだけで利用できるシステムを通じて、ワールドクラスの速度と精度を提供します。 こうした機能とさまざまな API を備えた GCP のツールを使えば、 ほぼあらゆる ML ジョブに対応できます。 この入門コースでは、 画像処理に用いられる ML の実践的な演習を行います。 ラボを活用して、画像にラベルを付けたり、顔やランドマークを検出したり、 画像内のテキストを抽出、分析、翻訳したりすることができます。
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Data Catalog is deprecated and will be discontinued on January 30, 2026. You can still complete this course if you want to. For steps to transition your Data Catalog users, workloads, and content to Dataplex Catalog, see Transition from Data Catalog to Dataplex Catalog (https://cloud.google.com/dataplex/docs/transition-to-dataplex-catalog). Data Catalog is a fully managed and scalable metadata management service that empowers organizations to quickly discover, understand, and manage all of their data. In this quest you will start small by learning how to search and tag data assets and metadata with Data Catalog. After learning how to build your own tag templates that map to BigQuery table data, you will learn how to build MySQL, PostgreSQL, and SQLServer to Data Catalog Connectors.
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ML は、IT 分野で最も急速に成長している技術の一つであり、Google Cloud Platform はその発展に大きく貢献してきました。 Google Cloud では多数の API により、ほぼすべての ML ジョブに対応するツールを提供しています。 この入門コースでは、ラボを通じて言語処理に活用できる ML の実践演習を行います。 これにより、テキストからのエンティティの抽出、 感情分析と構文解析、音声文字変換のための Speech-to-Text API の使用方法を学ぶことができます。
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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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これは 2 つのクエストから構成されるハンズオンラボの 1 つ目のクエストで、『Data Science on Google Cloud Platform』（著者: Valliappa Lakshmanan、出版元: O'Reilly Media, Inc.）という書籍から抜粋した演習をもとに作成されたものです。1 つ目のクエストでは第 8 章までを扱い、Google Cloud Platform のツールとサービスを使用して、データセットの取り込み、準備、処理、クエリ、探索、可視化に関するあらゆる面について学習することができます。
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マーケティングデータを洞察し、ダッシュボード構築はいかがでしょう？大規模な分析とモデル構築のために、すべてのデータを1か所にまとめましょう。クエリ方法を学び、また BigQuery を使用しながら、再現性があり、拡張可能、そして価値ある洞察を データ化します。 BigQuery は、Google が完全管理しており、 NoOpsで、低コストの分析データベースです。 BigQuery を使用すれば、管理すべき インフラストラクチャを持たずに、またはデータベース管理者を必要とすることなく、何テラバイトものデータをクエリすることができます。 BigQuery は SQL を使用し、従量制モデルを利用できます。 BigQuery を使用すれば、データ分析に集中でき、意味ある洞察を見い出だすことができます。
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Google Cloud で VM の移行を行う場合、定義済みかつユーザーが実行できる再現性のある方法が用意されています。このクエストでは、4 つのステップで構成される移行手順で実践演習を行います。CloudPhysics で評価レポートを作成し、Terraform の Infrastructure as Code のテンプレートを活用し、CloudEndure でリフト＆シフトの移行を実行し、最後にクラウド ネイティブのワークロードとしてアプリケーションを複製します。このクエストに登録し、VM 移行用の Google の最新のソリューション セットで練習しましょう。さらに、Google Kubernetes Engine の基礎的なラボも含まれており、受講者は手順を再確認することができます。
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Want to scale your data analysis efforts without managing database hardware? Learn the best practices for querying and getting insights from your data warehouse with this interactive series of BigQuery labs. BigQuery is Google's fully managed, NoOps, low cost analytics database. With BigQuery you can query terabytes and terabytes of data without having any infrastructure to manage or needing a database administrator. BigQuery uses SQL and can take advantage of the pay-as-you-go model. BigQuery allows you to focus on analyzing data to find meaningful insights.
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The Google Cloud Platform provides many different frameworks and options to fit your application’s needs. In this introductory-level quest, you will get plenty of hands-on practice deploying sample applications on Google App Engine. You will also dive into other web application frameworks like Firebase, Wordpress, and Node.js and see firsthand how they can be integrated with Google Cloud.
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In this series of labs you will learn how to use BigQuery to analyze NCAA basketball data with SQL. Build a Machine Learning Model to predict the outcomes of NCAA March Madness basketball tournament games.
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この入門レベルのコースでは、 Google Cloud の基本的なツールやサービスに関する実践演習を行います。オプションで動画も提供されており、 ラボで取り上げられたコンセプトに関するさらなるコンテキストの確認や、復習に利用できます。「Google Cloud の基礎」は、Google Cloud の学習者に最初に推奨されるコースです。 クラウドの予備知識がほとんどなくても、 最初の Google Cloud プロジェクトに応用できる実践的な経験を積むことができます。Cloud Shell コマンドの記述、 初めての仮想マシンのデプロイ、Kubernetes Engine 上でのアプリケーションの実行や ロード バランシングなど、「Google Cloud の基礎」では、Google Cloud の 基本的な機能について学ぶことができます。
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