Asyari Agiel
メンバー加入日: 2019
シルバーリーグ
23615 ポイント
Google Cloud リソースのモニタリングと管理
Earned 9月 4, 2024 EDT
Google Cloud での Kubernetes の管理
Earned 9月 4, 2024 EDT
Looker での LookML オブジェクトの構築
Earned 9月 4, 2024 EDT
Google Cloud 上の Gemini とアプリケーションの統合
Earned 9月 3, 2024 EDT
データ サイエンティストとアナリスト向けの Gemini
Earned 9月 3, 2024 EDT
アプリケーション開発者向けの Gemini
Earned 9月 3, 2024 EDT
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 9月 3, 2024 EDT
Deprecated : Managing Machine Learning Projects with Google Cloud
Earned 9月 3, 2024 EDT
Google Cloud コンピューティングの基礎: Google Cloud のデータ、ML、AI
Earned 9月 3, 2024 EDT
ML 入門: 言語処理
Earned 9月 3, 2024 EDT
ML 入門: 画像処理
Earned 9月 3, 2024 EDT
Google API を使用して音声と言語を分析する
Earned 9月 2, 2024 EDT
Cloud Vision API を使用して画像を解析する
Earned 9月 2, 2024 EDT
Natural Language API で感情分析を行う
Earned 9月 2, 2024 EDT
BigQuery で予測データ分析を行う
Earned 9月 2, 2024 EDT
BigQuery ML を使用した ML モデルの作成
Earned 9月 2, 2024 EDT
Google Cloud の基礎: コア インフラストラクチャ
Earned 9月 2, 2024 EDT
認定資格の学習ガイドを作成する: PCSE 認定試験対策
Earned 9月 2, 2024 EDT
Generative AI Explorer - Agent Platform
Earned 9月 2, 2024 EDT
[DEPRECATED] Data Engineering
Earned 4月 2, 2019 EDT
DEPRECATED IoT in the Google Cloud
Earned 3月 30, 2019 EDT
ベースライン: データ、ML、AI
Earned 3月 21, 2019 EDT
機械学習API
Earned 3月 20, 2019 EDT
Google Cloud の Kubernetes
Earned 3月 14, 2019 EDT
Google Cloud の基礎
Earned 3月 14, 2019 EDT
「Google Cloud リソースのモニタリングと管理」入門スキルバッジ コースを修了すると、IAM 権限の付与と取り消し、 モニタリング エージェントとロギング エージェントのインストール、イベント ドリブンな Cloud Run 関数 の作成、デプロイ、テストなどのスキルが証明されます。
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「Google Cloud での Kubernetes の管理」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、 kubectl を活用したデプロイの管理、 Google Kubernetes Engine（GKE）でのアプリケーションのモニタリングとデバッグ、継続的デリバリーの手法におけるスキルを実証できます。
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「Looker での LookML オブジェクトの構築」スキルバッジを獲得できる入門コース を修了すると、 新しいディメンション、メジャー、ビュー、派生テーブルの構築、要件に基づくメジャー フィルタとメジャー タイプの設定、 ディメンションとメジャーの更新、 Explore の構築と改良、ビューと既存の Explore との結合、 ビジネス要件に基づいて作成すべき LookML オブジェクトの決定に関するスキルがあることを証明できます。
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Google Cloud 上の Gemini とアプリケーションの統合に関する短いコースです。ここでは、Gemini API とその生成 AI モデルについて学習し、Gemini モデルにコードからアクセスする方法を学びます。これらのモデルの機能は、アプリからのテキスト、画像、動画のプロンプトを使用してテストできます。
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このコースでは、生成 AI を活用した Google Cloud のコラボレーターである Gemini が、顧客データの分析や商品売上の予測にどのように役立つかについて学びます。また、BigQuery で顧客データを使用して、新規顧客を特定、分類、発見する方法も学習します。ハンズオンラボでは、Gemini でデータ分析と ML のワークフローがどのように向上するかを体験します。
Duet AI は、次世代モデルである Gemini に名称変更されました。
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このコースでは、生成 AI を活用した Google Cloud のコラボレーター、Gemini が、デベロッパーのアプリケーション構築にどのように役立つかについて学びます。コードの説明、Google Cloud サービスの提案、アプリケーションのコード生成を Gemini に指示する方法について学びます。ハンズオンラボを使用して、Gemini でアプリケーション開発ワークフローがどのように向上するかを体験します。
Duet AI は、次世代モデルである Gemini に名称変更されました。
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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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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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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
このシリーズの最後のコースでは、マネージド ビッグデータ サービス、ML とその価値、スキルバッジを獲得して Google Cloud に関するスキルセットをさらに実証する方法について説明します。
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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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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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「Google API を使用して音声と言語を分析する」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、Natural Language and Speed API を実際の環境で使用する方法を 学習します。
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「Cloud Vision API を使用して画像を解析する」コースを修了するとスキルバッジを獲得できます。このコースでは、画像からのテキスト抽出など、さまざまなタスクで Cloud Vision API を活用する方法を学びます。
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Natural Language API で感情分析を行うクエストを完了してスキルバッジを獲得しましょう。 このクエストでは、API が感情をどのようにしてテキストから感情を導きすかを学びます。
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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 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 の基礎: コア インストラクチャ では、Google Cloud に関する重要なコンセプトと用語について説明します。このコースでは動画とハンズオンラボを通じて学習を進めていきます。Google Cloud の多数のコンピューティング サービスとストレージ サービス、そしてリソースとポリシーを管理するための重要なツールについて比較しながら説明します。
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Gemini Notebook を使用して、Professional Cloud Security Engineer 認定試験に向けた自分専用の学習ガイドを作成する方法を学びます。Gemini Notebook の機能を確認して、ノートブックを作成し、認定試験の対策として学習ガイドを活用する方法を身につけます。
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「Generative AI Explorer - Agent Platform」コースには、Google Cloud での生成 AI の使用方法に関する複数のラボが含まれます。ラボでは、Agent Platform で Gemini モデルを 使用する方法を学びます。プロンプト設計やベスト プラクティス、さらに Agent Platform を活用したアイディエーション、テキスト分類、テキスト抽出、テキスト要約などについても学習します。 また、Agent Platform でカスタム トレーニングを通じて基盤モデルをトレーニングし、 Agent Platform のエンドポイントにデプロイして、基盤モデルをチューニングする方法も学びます。
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This advanced-level quest is unique amongst the other catalog offerings. The labs have been curated to give IT professionals hands-on practice with topics and services that appear in the Google Cloud Certified Professional Data Engineer Certification. From Big Query, to Dataprep, to Cloud Composer, this quest is composed of specific labs that will put your Google Cloud data engineering knowledge to the test. Be aware that while practice with these labs will increase your skills and abilities, you will need other preparation, too. The exam is quite challenging and external studying, experience, and/or background in cloud data engineering is recommended. Looking for a hands on challenge lab to demonstrate your skills and validate your knowledge? On completing this quest, enroll in and finish the additional challenge lab at the end of the Engineer Data in the Google Cloud to receive an exclusive Google Cloud digital badge.
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In this quest, you will learn about Google Cloud’s IoT Core service and its integration with other services like GCS, Dataprep, Stackdriver and Firestore. The labs in this quest use simulator code to mimic IOT devices and the learning here should empower you to implement the same streaming pipeline with real world IoT devices.
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ビッグデータ、ML、AI は今日のコンピュータ業界ではホットなトピックですが、 これらの分野は非常に専門性が高く、 入門レベルの教材を見つけるのは困難です。幸いなことに、Google Cloud はこうした分野でユーザー フレンドリーなサービスを提供しており、 この入門レベルのコースを通じて、BigQuery、Cloud Speech API、 Video Intelligence などのツールを使い始めるための第一歩を踏み出せます。
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機械学習はもっとも迅速に成長しているテクノロジーの分野です。Google Cloud Platformは、その成長に一役かっています。APIのホストを使うことにより、GCPにはツールがあります。この上級レベルのクエストでは、「Implementing an AI Chatbot with Dialogflow」や「Detect Labels, Faces, and Landmarks in Images with the Cloud Vision API」と同様に機械学習APIについてハンズオンで演習ができます。
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Kubernetes は最も人気のあるコンテナ オーケストレーション システムであり、Google Kubernetes Engine は特に Google Cloud でマネージド Kubernetes Deployment をサポートするよう 設計されています。この上級レベルのコースでは、 Docker イメージとコンテナを構成し、本格的な Kubernetes Engine アプリケーションをデプロイする実践演習を行います。 また、コンテナ オーケストレーションを独自のワークフローに統合するために必要な 実践的なスキルを学びます。 ハンズオン チャレンジラボを受講して、 スキルを証明し、知識を確認することもできます。このコースの修了後、 Google Cloud での Kubernetes アプリケーションのデプロイコースの 最後にあるチャレンジラボを追加で完了して、Google Cloud の限定デジタルバッジを獲得しましょう。
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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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