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dos Santos Soares Jullianne

メンバー加入日: 2023

シルバーリーグ

34215 ポイント
Looker Studio Pro の基礎 Earned 10月 8, 2025 EDT
Introduction to Looker Earned 8月 20, 2025 EDT
Looker Services Knowledge Test Earned 8月 19, 2025 EDT
Planning for a Google Workspace Deployment - 日本語版 Earned 11月 6, 2024 EST
Google Workspace のデータ ガバナンス Earned 11月 5, 2024 EST
Google Workspace のセキュリティ Earned 11月 5, 2024 EST
Google Workspace コアサービス Earned 11月 5, 2024 EST
Google Workspace ユーザーおよびリソース管理 Earned 11月 5, 2024 EST
Google Cloud におけるモニタリング Earned 11月 5, 2024 EST
Developing Data Models with LookML - 日本語版 Earned 10月 28, 2024 EDT
Security Practices with Chronicle SIEM - 日本語版 Earned 10月 24, 2024 EDT
Google Cloud データ分析の基礎 Earned 10月 22, 2024 EDT
Google Workspace with Gemini: AI ワークフローの基盤 Earned 10月 11, 2024 EDT
[DEPRECATED] Generative AI Fundamentals Earned 10月 11, 2024 EDT
[DEPRECATED] Generative AI for Business Leaders Earned 10月 11, 2024 EDT
Google Cloud での SAP ワークロードの実行: 基礎 Earned 10月 9, 2024 EDT
BI Reporting: Looker Visualization on BigQuery Earned 9月 26, 2024 EDT
Analyzing and Visualizing Data in Looker - 日本語版 Earned 9月 26, 2024 EDT
Looker での高度な LookML コンセプトの適用 Earned 9月 26, 2024 EDT
Looker の LookML について Earned 9月 25, 2024 EDT
Looker ダッシュボードとレポート用にデータを準備する Earned 9月 19, 2024 EDT
Cloud Vision API を使用して画像を解析する Earned 9月 5, 2024 EDT
Google App Engine でアプリケーションをデプロイして管理する Earned 8月 22, 2024 EDT
Google Cloud におけるデータの保存、処理、管理 - コンソール Earned 8月 22, 2024 EDT
Looker を使ってみる Earned 8月 22, 2024 EDT
コネクテッド シートで BigQuery データを分析する Earned 8月 5, 2024 EDT
画像生成の概要 Earned 5月 15, 2024 EDT
Vertex AI Studio の概要 Earned 5月 15, 2024 EDT
責任ある AI: Google Cloud における AI に関する原則の適用 Earned 5月 15, 2024 EDT
責任ある AI の概要 Earned 5月 13, 2024 EDT
大規模言語モデルの概要 Earned 5月 8, 2024 EDT
生成 AI の概要 Earned 5月 8, 2024 EDT
Technology + Within the UI Earned 8月 10, 2023 EDT
Table Calculations, Pivots, and Visualizations Earned 8月 10, 2023 EDT
Technology + Beyond the UI Earned 8月 10, 2023 EDT
Case Studies Earned 8月 10, 2023 EDT
Extends to Keep LookML DRY Earned 8月 10, 2023 EDT
Admin Roles and Folder Access Earned 8月 10, 2023 EDT
Delivery Shadowing Earned 8月 10, 2023 EDT
Version Control and Caching Earned 8月 10, 2023 EDT
The Modern Data Platform and LookML Earned 8月 10, 2023 EDT
Achieving Business Outcomes with Looker Earned 8月 10, 2023 EDT
Building Reports in Looker Earned 8月 10, 2023 EDT
Liquid Templates and Parameters Earned 8月 9, 2023 EDT
Driving Data Culture and Designing Dashboards Earned 8月 4, 2023 EDT
Looker Explained Earned 8月 2, 2023 EDT
生成 AI の概要 Earned 7月 28, 2023 EDT

このコースでは、Looker Studio の基礎だけでなく、Looker Studio Pro の高度な特長や機能について説明します。チーム ワークスペースを活用して効率的なコラボレーションを実現する方法、データのセキュリティと管理を強化する方法、Google Cloud カスタマーケアを活用してサポートを受ける方法について学びます。また、データの可視化やレポート機能を向上させるプレミアム機能を紹介します。このコースは、Looker Studio の基本的な知識をすでに持っていて、ビジネスや組織でその可能性を最大限に引き出したいと考えているユーザーを対象としています。

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In this introductory course, you'll learn how Looker can help you explore, analyze, and visualize your data to drive better decisions. Through a combination of video lectures and demos, you'll discover how to connect to various data sources, build interactive dashboards, and perform effective data analysis. Whether you're a data analyst, BI analyst, data scientist or business user, this course will equip you with the foundational knowledge to start using Looker effectively, regardless of your background.

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IMPORTANT NOTE: There are only 2 attempts allowed for the knowledge test. If you don't pass you have to wait 14 days before your second and final attempt. Preparation and study are essential. Looker Services Knowledge Test: This comprehensive test validates advanced proficiency in Looker administration and development. Candidates will demonstrate their ability to: Administer and Maintain Looker Instances: Provision and configure Looker Cloud Core, establish database connections, manage authentication and authorization, analyze performance, and integrate with Google Cloud services. Develop and Optimize LookML Models: Design and implement complex LookML models, create derived tables, optimize performance, utilize Looker Marketplace blocks, manage Git deployments, and troubleshoot LookML and SQL errors. This advanced certification requires existing badge holders to re-validate their skills on the updated LookML content. For learners familiar with Looker: If you're familiar with Looker t…

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「Planning for a Google Workspace Deployment」は、「Google Workspace Administration」シリーズの最後のコースです。 このコースでは、Google の導入方法とベスト プラクティスについて説明します。Cymbal で Google Workspace の導入を計画している Katelyn と Marcus の例を見ていきます。プロビジョニング、メールフロー、データ移行、併用といった核となる技術プロジェクト分野に焦点を当て、各分野に最適な導入戦略を検討します。 また、Google Workspace の導入におけるチェンジ マネジメントの重要性についても説明します。チェンジ マネジメントにより、ユーザーは Google Workspace にスムーズに移行できるようになり、コミュニケーション、サポート、トレーニングを通じて働き方の変革のメリットを得ることができます。 このコースでは、理論的なトピックを取り上げます。実践的な演習は行いません。Google Workspace のトライアルをまだキャンセルしていない場合は、今すぐ行い、不要な料金が発生しないようにしてください。

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このコースでは、Google Workspace 環境内のデータを管理するためのスキルを身に付けます。まず、Gmail とドライブのデータ漏洩を防止するデータ損失防止（DLP）ルールについて確認します。その後、Google Vault を使用してデータを保持、保存、取得する方法を学習します。次に、規制を遵守するように、データ リージョンおよびエクスポート設定を構成する方法を学びます。最後に、組織とセキュリティを強化するために、ラベルを使用してデータを分類する方法を確認します。

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このコースを受講すると、Google Workspace 環境のセキュリティを確保できるようになります。まず、ユーザー アクセスを制御する強力なパスワード ポリシーと 2 段階認証プロセスを実装します。その後、セキュリティ調査ツールを利用して、セキュリティ リスクを事前に特定し、対処します。次に、サードパーティ製アプリへのアクセスとモバイル デバイスを管理し、セキュリティを確保します。最後に、メール セキュリティとコンプライアンス対策を適用して、組織データを保護します。

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このコースは、Google Workspace コアサービスを包括的に理解することを目的としたものです。このコースでは、Gmail、カレンダー、ドライブ、Meet、Chat、ドキュメントなどのサービスに関する設定の有効化、無効化、構成について学びます。次に、ユーザーを支援するために Gemini をデプロイして管理する方法を学びます。最後に、タスクの自動化や Google Workspace アプリケーションの機能拡張を目的とした AppSheet や Apps Script のユースケースを確認します。

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このコースでは、Google Workspace におけるユーザーおよびリソース管理の基礎を学びます。組織のニーズに応じた組織部門の構成方法や、さまざまな種類の Google グループの管理方法、ドメイン設定の管理方法についての理解を深め、最終的には Google Workspace 環境におけるリソースの最適化と構造化に関するスキルを習得します。

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「Google Cloud におけるモニタリング」入門スキルバッジ コースを修了すると、 Google Cloud のリソースをモニタリングするための Cloud Monitoring ツールの使用」のスキルを習得できます。

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このコースを受講すると、スケーラブルでパフォーマンスの高い LookML（Looker モデリング言語）モデルを開発し、ビジネス ユーザーの疑問解決に役立つ標準化されたすぐに使えるデータを提供できるようになります。このコースの修了時には、組織の Looker インスタンスでデータをキュレートして管理するための LookML モデルの構築と維持が可能になります。

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Chronicle について知っておくべき技術的な側面と、脅威の検出と対策を行ううえで Chronicleがどのように役立つかを学びます。

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Google Cloud を活用して、生の数値データを明確かつデータドリブンな意思決定に変換する方法を学びましょう。この初級レベルのコースでは、ハンズオンラボと実践的なシナリオを通じて、BigQuery でのデータのクエリ、Looker での傾向分析、データポータルでの共有可能なインタラクティブ レポートの作成について説明します。

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Gemini for Google Workspace は、Google Workspace の生成 AI 機能をお客様に提供します。この学習プログラムでは、Gemini の主な機能と、それらの機能を使用して Google Workspace の生産性と効率を向上させる方法について学びます。

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Earn a skill badge by passing the final quiz, you'll demonstrate your understanding of foundational concepts in generative AI. A skill badge is a digital badge issued by Google Cloud in recognition of your knowledge of Google Cloud products and services. Share your skill badge by making your profile public and adding it to your social media profile.

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A Business Leader in Generative AI can articulate the capabilities of core cloud Generative AI products and services and understand how they benefit organizations. This course provides an overview of the types of opportunities and challenges that companies often encounter in their digital transformation journey and how they can leverage Google Cloud's generative AI products to overcome these challenges.

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SAP アプリケーションの AI 対応の未来を築く準備はできていますか？モダナイゼーションは、もはやクラウドへの移行だけを意味するものではありません。AI エージェントが正確な意思決定をリアルタイムに行うためのコンテキストを確保できるよう、エンタープライズ データを一元化することが重要になっています。このコースでは、SAP 環境のデプロイ、企業データの集約、影響力のあるエージェント ソリューションの構築のためのさまざまなオプションについて、明確なメンタルモデルを身につけることができます。

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This workload aims to upskill Google Cloud partners to perform specific tasks for modernization using LookML on BigQuery. A proof-of-concept will take learners through the process of creating LookML visualizations on BigQuery. During this course, learners will be guided specifically on how to write Looker modeling language, also known as LookML and create semantic data models, and learn how LookML constructs SQL queries against BigQuery. At a high level, this course will focus on basic LookML to create and access BigQuery objects, and optimize BigQuery objects with LookML.

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このコースでは、これまで主に SQL のデベロッパーやアナリストが行っていたようなデータの探索や分析を Looker で実施する方法について学びます。このコースを修了すると、Looker の最新の分析プラットフォームを活用して、組織の Looker インスタンスにおける関連性の高いコンテンツの検索と探索、データに関する問い合わせ、必要に応じた新しい指標の作成、データドリブンな意思決定を促進するためのビジュアリゼーションとダッシュボードの作成や共有を行えるようになります。

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このコースでは、Looker における高度な LookML の概念を 実践的に学びます。Liquid を使用して動的なディメンションやメジャーをカスタマイズ、作成する方法、 動的 SQL 派生テーブルやカスタマイズされたネイティブ派生テーブルの作成方法、 さらに extends を使って LookML コードをモジュール化する方法を習得します。

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このコースでは、Looker で LookML を実際に使用します。LookML コードを記述して、新しいディメンションとメジャーを作成する方法、派生テーブルを作成して Explore に結合する方法、 Explore をフィルタする方法、LookML でキャッシュ保存ポリシーを定義する方法を学びます。

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「Looker ダッシュボードとレポート用にデータを準備する」スキルバッジを獲得できる入門コースを修了すると、 データのフィルタ、並べ替え、ピボット、異なる Looker Explore から取得した結果の統合、 関数と演算子を使用してデータを分析し可視化するための Looker ダッシュボードとレポートの作成に関するスキルを実証できます。

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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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「Google App Engine でアプリケーションをデプロイして管理する」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、Python、Go、PHP で App Engine を使用する方法を学びます。

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Cloud Storage、Cloud Functions、Cloud Pub/Sub はいずれも データの保存、処理、管理に使用できる Google Cloud プラットフォーム サービスです。この 3 種の サービスを併用してさまざまなデータドリブン アプリケーションを作成できます。この スキルバッジでは、Cloud Storage を使用して画像を保存し、Cloud Functions を使用して 画像を処理し、Cloud Pub/Sub を使用して画像を別のアプリケーションに送信します。

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「Looker を使ってみる」クエストを修了すると スキルバッジを獲得できます。 このクエストでは、Looker Studio と Looker を使用してデータを分析、可視化、キュレートする方法 を学びます。

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「コネクテッド シートで BigQuery データを分析する」スキルバッジ コースを修了すると、コネクテッド シートを使用して Google スプレッドシートから数十億行の BigQuery データにアクセスし、分析、可視化、共有できるようになります。

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このコースでは拡散モデルについて説明します。拡散モデルは ML モデル ファミリーの一つで、最近、画像生成分野での有望性が示されました。拡散モデルは物理学、特に熱力学からインスピレーションを得ています。ここ数年、拡散モデルは研究と産業界の両方で広まりました。拡散モデルは、Google Cloud の最先端の画像生成モデルやツールの多くを支える技術です。このコースでは、拡散モデルの背景にある理論と、モデルを Vertex AI でトレーニングしてデプロイする方法について説明します。

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このコースでは、生成 AI モデルとのやりとり、ビジネス アイデアのプロトタイプ作成、本番環境へのリリースを行うツールである Vertex AI Studio をご紹介します。現実感のあるユースケースや、興味深い講義、ハンズオンラボを通して、プロンプトの作成から成果の実現に至るまでのライフサイクルを詳細に学び、Gemini マルチモーダル アプリケーションの開発、プロンプトの設計、モデルのチューニングに Vertex AI を活用する方法を学習します。Vertex AI Studio を利用することで、生成 AI をプロジェクトに最大限に活かせるようになることを目指します。

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企業における AI と ML の利用が拡大し続けるなか、責任を持ってそれを構築することの重要性も増しています。多くの企業にとっての課題は、責任ある AI と口で言うのは簡単でも、それを実践するのは難しいということです。このコースは、責任ある AI を組織で運用化する方法を学びたい方に最適です。 このコースでは、Google Cloud が責任ある AI を現在どのように運用化しているかを、ベスト プラクティスや教訓と併せて学び、責任ある AI に対する独自のアプローチを構築するためのフレームワークとして活用できるようにします。

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この入門レベルのマイクロラーニング コースでは、責任ある AI の概要と重要性、および Google が責任ある AI を自社プロダクトにどのように実装しているのかについて説明します。また、Google の AI に関する 7 つの原則についても説明します。

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このコースは、大規模言語モデル（LLM）とは何か、どのようなユースケースで活用できるのか、プロンプトのチューニングで LLM のパフォーマンスを高めるにはどうすればよいかについて学習する、入門レベルのマイクロ ラーニング コースです。独自の生成 AI アプリを開発する際に利用できる Google ツールも紹介します。

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この入門レベルのマイクロラーニング コースでは、生成 AI の概要、利用方法、従来の ML の手法との違いについて説明します。独自の生成 AI アプリを作成する際に利用できる Google ツールも紹介します。

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Develop technical skills beyond LookML along with basic administration for optimizing Looker instances

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This course reviews the processes for creating table calculations, pivots and visualizations

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In this course you will discover additional tools for your toolbox for working with complex deployments, building robust solutions, and delivering even more value.

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By the end of this course, you should feel confident employing technical concepts to fulfill business requirements and be familiar with common complex design patterns.

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Hands on course covering the main uses of extends and the three primary LookML objects extends are used on as well as some advanced usage of extends.

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This course is designed to teach you about roles, permission sets and model sets. These are areas that are used together to manage what users can do and what they can see in Looker.

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In this course, you shadow a series of client meetings led by a Looker Professional Services Consultant.

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This course aims to introduce you to the basic concepts of Git: what it is and how it's used in Looker. You will also develop an in-depth knowledge of the caching process on the Looker platform, such as why they are used and why they work

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This course provides an introduction to databases and summarized the differences in the main database technologies. This course will also introduce you to Looker and how Looker scales as a modern data platform. In the lessons, you will build and maintain standard Looker data models and establish the foundation necessary to learn Looker's more advanced features.

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In this course, we’ll show you how organizations are aligning their BI strategy to most effectively achieve business outcomes with Looker. We'll follow four iterative steps: Plan, Build, Launch, Grow, and provide resources to take into your own services delivery to build Looker with the goal of achieving business outcomes.

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This course is designed for Looker users who want to create their own ad-hoc reports. It assumes experience of everything covered in our Get Started with Looker course (logging in, finding Looks & dashboards, adjusting filters, and sending data)

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In this course you will discover Liquid, the templating language invented by Shopify and explore how it can be used in Looker to create dynamic links, content, formatting, and more.

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This course provides an iterative approach to plan, build, launch, and grow a modern, scalable, mature analytics ecosystem and data culture in an organization that consistently achieves established business outcomes. Users will also learn how to design and build a useful, easy-to-use dashboard in Looker. It assumes experience with everything covered in our Getting Started with Looker and Building Reports in Looker courses.

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By the end of this course, you should be able to articulate Looker's value propositions and what makes it different from other analytics tools in the market. You should also be able to explain how Looker works, and explain the standard components of successful service delivery.

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この入門レベルのマイクロラーニング コースでは、生成 AI の概要、利用方法、従来の ML の手法との違いについて説明します。独自の生成 AI アプリを作成する際に利用できる Google ツールも紹介します。

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