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Ngambenchawong Chatri

メンバー加入日: 2022

ダイヤモンド リーグ

36074 ポイント
Vertex AI と Flutter による 生成 AI エージェントの構築 Earned 3月 31, 2026 EDT
Build AI Agents with Enterprise Databases Earned 3月 30, 2026 EDT
Gemini モデルの機能を強化する Earned 3月 29, 2026 EDT
Vertex AI におけるプロンプト設計 Earned 3月 29, 2026 EDT
Gemini Code Assist を使用したアプリケーション開発を開始する Earned 3月 28, 2026 EDT
Google Cloud におけるモニタリング Earned 3月 27, 2026 EDT
Gemini と Streamlit を使用した生成 AI アプリの開発 Earned 3月 26, 2026 EDT
API を使用して Cloud Storage を操作する Earned 3月 25, 2026 EDT
Cloud Run でのサーバーレス アプリケーションの開発 Earned 3月 24, 2026 EDT
AI Boost Bites: Automate tasks with Gemini and Apps Script Earned 3月 23, 2026 EDT
DevOps エンジニア向けの Gemini Earned 3月 22, 2026 EDT
Cloud Run Functions を使用してサーバーレス アプリケーションを構築する Earned 3月 21, 2026 EDT
Google Cloud コンピューティングの基礎 Earned 3月 20, 2026 EDT
クラウド アーキテクト向けの Gemini Earned 3月 20, 2026 EDT
アプリケーション開発者向けの Gemini Earned 3月 19, 2026 EDT
Google Cloud における AI と ML の概要 Earned 5月 31, 2024 EDT
Google Cloud での Kubernetes の管理 Earned 5月 31, 2024 EDT
ML 入門: 画像処理 Earned 5月 29, 2024 EDT
ML 入門: 言語処理 Earned 5月 29, 2024 EDT
Smart Analytics, Machine Learning, and AI on Google Cloud - 日本語版 Earned 5月 28, 2024 EDT
Cloud SQL for PostgreSQL インスタンスの作成と管理 Earned 5月 24, 2024 EDT
ベースライン: インフラストラクチャ Earned 5月 22, 2024 EDT
Google Cloud 上の Gemini 1.0 Pro とアプリケーションの統合 Earned 5月 22, 2024 EDT
BigQuery で予測データ分析を行う Earned 5月 21, 2024 EDT
データ サイエンティストとアナリスト向けの Gemini Earned 5月 20, 2024 EDT
BigQuery ML を使用した ML モデルの作成 Earned 5月 19, 2024 EDT
Cloud Vision API を使用して画像を解析する Earned 5月 19, 2024 EDT
Natural Language API で感情分析を行う Earned 5月 19, 2024 EDT
Google API を使用して音声と言語を分析する Earned 5月 19, 2024 EDT
Generative AI Explorer - Vertex AI Earned 5月 18, 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 6月 29, 2023 EDT
BigQuery for Marketing Analysts Earned 6月 24, 2023 EDT
DEPRECATED Google Cloud Solutions II: Data and Machine Learning Earned 6月 24, 2023 EDT
Google Cloud Solutions I: Scaling Your Infrastructure Earned 6月 23, 2023 EDT
Google Cloud でのクラウド セキュリティの基礎の実践 Earned 6月 18, 2023 EDT
NCAA® March Madness®: Bracketology with Google Cloud Earned 6月 16, 2023 EDT
安全な Google Cloud ネットワークの構築 Earned 6月 15, 2023 EDT
Google Cloud での Kubernetes アプリケーションのデプロイ Earned 6月 14, 2023 EDT
Google Cloud におけるアプリ開発環境の設定 Earned 6月 12, 2023 EDT
Google Cloud ネットワークの構築 Earned 6月 10, 2023 EDT
Google Cloud ネットワークにおけるデプロイの自動化とトラフィックの管理 Earned 6月 10, 2023 EDT
クラウド エンジニアリング Earned 6月 8, 2023 EDT
Firebase を使用したサーバーレス アプリの開発 Earned 6月 6, 2023 EDT
Compute Engine での Cloud Load Balancing の実装 Earned 6月 6, 2023 EDT
Document AI を使用して大規模なデータ キャプチャを自動化 Earned 10月 22, 2022 EDT
Google Cloud Big Data and Machine Learning Fundamentals - 日本語版 Earned 10月 22, 2022 EDT
BigQuery のデータから分析情報を引き出す Earned 10月 21, 2022 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 10月 20, 2022 EDT
DEPRECATED Applying BigQuery ML's Classification, Regression, and Demand Forecasting for Retail Applications Earned 10月 17, 2022 EDT
ML のための BigQuery Earned 10月 15, 2022 EDT
ベースライン: データ、ML、AI Earned 10月 15, 2022 EDT
Google データクラウドを使用してデータを共有する Earned 10月 15, 2022 EDT
Looker でのデータモデルの管理 Earned 10月 14, 2022 EDT
BigQuery for Data Warehousing Earned 10月 13, 2022 EDT
DEPRECATED BigQuery Basics for Data Analysts Earned 10月 13, 2022 EDT
Google Cloud コンピューティングの基礎: Google Cloud のデータ、ML、AI Earned 10月 13, 2022 EDT
BigQuery ML を使用した ML モデルの作成 Earned 10月 12, 2022 EDT
Looker での LookML オブジェクトの構築 Earned 10月 12, 2022 EDT
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 4月 16, 2022 EDT
Data Catalog Fundamentals Earned 4月 15, 2022 EDT
Google Cloud での DevOps ワークフローの実装 Earned 4月 14, 2022 EDT
DevOps の基礎 Earned 4月 14, 2022 EDT
[DEPRECATED] Deploying Applications Earned 4月 14, 2022 EDT
Build Apps & Websites with Firebase Earned 4月 13, 2022 EDT
Google Cloud でのウェブサイトの構築 Earned 4月 13, 2022 EDT
Google Cloud の基礎 Earned 4月 12, 2022 EDT
Google Cloud の ML API 用にデータを準備 Earned 4月 12, 2022 EDT

このコースでは、Google のポータブル UI ツールキットである Flutter を使用してアプリを開発し、そのアプリを Google の生成 AI モデル ファミリーである Gemini と統合する方法について学びます。また、AI エージェントとアプリケーションを構築、管理するための Google のプラットフォームである Vertex AI Agent Builder も使用します。

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Build AI agents that can leverage enterprise databases using the MCP Toolbox for Databases. You will define secure database interaction tools, and implement intelligent querying capabilities (leveraging vector embeddings, structured queries).

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「Gemini モデルの機能を強化する」 の中級スキルバッジを獲得すると、次のスキルを実証できます。Gemini モデルの高度な機能 （コードの生成と実行、グラウンディング、制御されたコンテンツ生成、 合成データの作成など）を活用して、より強力で洗練された AI アプリケーションを構築できます。

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「Vertex AI におけるプロンプト設計」スキルバッジを獲得できる入門コースを修了すると、 Vertex AI のプロンプト エンジニアリング、画像分析、マルチモーダル生成手法のスキルを実証できます。効果的なプロンプトを作成する方法、目的どおりの生成 AI 出力を生成する方法、 Gemini モデルを実際のマーケティング シナリオに適用する方法を学びます。

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「Gemini Code Assist を使用したアプリケーション開発を開始する」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、 Google の AI コーディング アシスタントの機能を活用する方法を学びます。

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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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「Gemini と Streamlit を使用した生成 AI アプリの開発」の中級スキルバッジを獲得すると、 テキストの生成、Python SDK と Gemini API を使用した関数呼び出し、Cloud Run を使用した Streamlit アプリケーションのデプロイといったスキルを実証できます。 ここでは、Gemini にテキスト生成のプロンプトを与えるさまざまな方法を確認し、Cloud Shell を使用して Streamlit アプリケーションのテストとイテレーションを行い、Cloud Run にデプロイされる Docker コンテナとしてパッケージ化します。

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API を使用して Cloud Storage を操作する入門スキルバッジを終了すると Cloud Storage API を含む、API を使用してCloud Storage リソースを操作するスキルを証明できます。

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「Cloud Run でのサーバーレス アプリケーションの開発」コースの中級スキルバッジを獲得すると、 データ マネジメントのための Cloud Run と Cloud Storage の統合、 Cloud Run と Pub/Sub を使用した復元力のある非同期システムの構築、 Cloud Run を使用した REST API ゲートウェイの構築、Cloud Run でのサービスの構築とデプロイといったスキルを実証できます。

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This video covers how to use Gemini and Apps Script to automate manual tasks across Google Workspace. You'll learn to prompt Gemini to generate Apps Script code that automatically drafts email reminders in Google Sheets for tasks not marked 'Complete.' Automate your workflow with little to no technical expertise, freeing up time for more important work and eliminating manual follow-ups.

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このコースでは、Google Cloud の生成 AI を活用したコラボレーターである Gemini が、エンジニアによるインフラストラクチャの管理にどのように役立つかについて学習します。アプリケーション ログを検索して理解するように Gemini に指示する方法、GKE クラスタを作成する方法、ビルド環境の作成方法を調査する方法を学びます。ハンズオンラボでは、Gemini を使用することで DevOps 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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Cloud Run Functions を使用してサーバーレス アプリケーションを構築するコースを修了して、入門レベルのスキルバッジを獲得しましょう。 このコースでは、 Google Cloud コンソールとコマンドラインを通じた Cloud Run functions の使用方法を学ぶことができます。」

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「Google Cloud コンピューティングの基礎」クエストを修了してスキルバッジを獲得しましょう。 クエストでは、Compute Engine を使用して、仮想マシン（VM）、永続ディスク、ウェブサーバーを操作する方法を学習します。

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このコースでは、Google Cloud の生成 AI を活用したコラボレーターである Gemini が、管理者によるインフラストラクチャのプロビジョニングにどのように役立つかについて学習します。Gemini にプロンプトを入力して、インフラストラクチャの説明、GKE クラスタのデプロイ、既存のインフラストラクチャの更新についての情報を取得する方法を学びます。ハンズオン ラボでは、Gemini を使用することで GKE のデプロイ 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、Google の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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このコースでは、Google Cloud の AI および ML 機能について紹介します。特に、生成 AI と予測 AI の両方のプロジェクトの開発に重点を置きます。データから AI へのライフサイクル全体で利用可能なさまざまなテクノロジー、プロダクト、ツールについて説明するとともに、データ サイエンティスト、AI デベロッパー、ML エンジニアがインタラクティブな演習を通じて専門知識を強化できるよう支援します。

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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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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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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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ML をデータ パイプラインに組み込むと、データから分析情報を抽出する能力を向上できます。このコースでは、Google Cloud でデータ パイプラインに ML を含める複数の方法について説明します。カスタマイズがほとんど、またはまったく必要ない場合のために、このコースでは AutoML について説明します。よりカスタマイズされた ML 機能については、Notebooks と BigQuery の機械学習（BigQuery ML）を紹介します。また、Vertex AI を使用して ML ソリューションを本番環境に導入する方法も説明します。

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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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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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Google Cloud 上の Gemini 1.0 Pro モデル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 1.0 Pro モデルと Gemini 1.0 Pro Vision 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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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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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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「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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「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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「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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「Generative AI Explorer - Vertex AI」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、Vertex AI PaLM API ファミリーの text-bison、chat-bison、 textembedding-gecko などのモデルの使用方法を確認し、プロンプト設計やベスト プラクティス、さらに Vertex AI 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、テキスト要約について 学びます。また、 Vertex AI カスタム トレーニングによって基盤モデルをチューニングし、Vertex AI エンドポイントにデプロイする方法も学びます。

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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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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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In this advanced-level quest, you will learn how to harness serious Google Cloud computing power to run big data and machine learning jobs. The hands-on labs will give you use cases, and you will be tasked with implementing big data and machine learning practices utilized by Google’s very own Solutions Architecture team. From running Big Query analytics on tens of thousands of basketball games, to training TensorFlow image classifiers, you will quickly see why Google Cloud is the go-to platform for running big data and machine learning jobs.

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In this course you will learn how you to harness serious Google Cloud power and infrastructure. The hands-on labs will give you use cases and you will be tasked with implementing scaling practices utilized by Google’s very own Solutions Architecture team. From developing enterprise grade load balancing and autoscaling, to building continuous delivery pipelines, Google Cloud Solutions I: Scaling your Infrastructure will teach you best practices for taking your Google Cloud projects to the next level.

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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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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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安全な 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、Google Cloud でアプリケーションを ビルド、スケール、保護するための複数のネットワーク関連リソースについて学習します。

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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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「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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「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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ネットワーキングはクラウド コンピューティングにおける主要なテーマです。Google Cloud の基盤となる 構造であり、すべてのリソースとサービスを 相互に接続するものです。このコースでは、Google Cloud の基本的なネットワーキング サービスについて学び、 優れたネットワークを開発するための専用ツールを使用して実践演習を 行います。VPC についての詳細な学習から、エンタープライズ クラスのロードバランサの作成まで、 「Google Cloud ネットワークにおけるデプロイの自動化とトラフィックの管理」では、 堅牢なネットワークを今すぐ構築するために必要となる実践的な経験を積むことができます。

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この入門コースは、他のコースとは異なるものです。 これらのラボは、Google Cloud Certified Associate Cloud Engineer 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 のデプロイまでを 網羅する個別のラボで構成されており、Goodle Cloud の知識が試されます。これらのラボによる演習で 知識やスキルや能力を向上させることは可能ですが、 試験ガイドやその他の対策資料も参照することをおすすめします。

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「Firebase を使用したサーバーレス アプリの開発」の中級スキルバッジを獲得すると、 Firebase を使用したサーバーレス ウェブ アプリケーションの設計とビルド、 データベース管理における Firestore の活用、Cloud Build を使用したデプロイ プロセスの自動化、 アプリケーションと Google アシスタント機能の統合といったスキルを実証できます。

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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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「Document AI を使用して大規模なデータ キャプチャを自動化」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。このコースでは、 Document AI を使用してデータを抽出、処理、取得する方法を学びます。

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このコースでは、データから AI へのライフサイクルをサポートする Google Cloud のビッグデータと機械学習のプロダクトおよびサービスを紹介します。Google Cloud で Vertex AI を使用して、ビッグデータ パイプラインと機械学習モデルを構築するためのプロセス、課題、メリットについて説明します。

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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 Looker 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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「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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In this course you will learn how to use several BigQuery ML features to improve retail use cases. Predict the demand for bike rentals in NYC with demand forecasting, and see how to use BigQuery ML for a classification task that predicts the likelihood of a website visitor making a purchase.

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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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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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「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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「Looker でのデータモデルの管理」スキルバッジを獲得できる中級コースを修了すると、 次のスキルを身につけていることを実証できます。LookML プロジェクトを健全に維持する、SQL Runner を利用してデータを検証する、 LookML のベスト プラクティスを実践する、パフォーマンス向上のためにクエリとレポートを最適化する、 永続的な派生テーブルとキャッシュ保存ポリシーを実装する。

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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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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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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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「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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「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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「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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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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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、 Cloud Source Repositories を使用した Git リポジトリの作成、 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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DevOps によって 競争優位性を確保します。DevOps とは、ソフトウェア デリバリーを迅速化し、サービスの信頼性を向上させ、 ソフトウェアの開発と運用に影響を与えるステークホルダーの間で共有の当事者意識を高めることを目的とする、組織的、 文化的な考え方や取り組みです。このクエストでは、Google Cloud を使用して ソフトウェア デリバリーの速度、安定性、可用性、安全性を向上させる方法を学びます。 DevOps Research and Assessment チームが Google Cloud に加わりました。自社の DevOps チームの実力はいかがですか？ 5 問の多肢選択式テストで評価してみましょう。

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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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Firebase is a backend-as-service (Bass) platform for creating mobile and web applications. In this quest you will learn to build serverless web apps, import data into a serverless database, and build a Google Assistant application with Firebase and its Google Cloud integrations. 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 this quest to receive an exclusive Google Cloud digital badge.

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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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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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「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、Dataproc 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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