参加 ログイン

Fontes Anderson

メンバー加入日: 2023

ダイヤモンド リーグ

33615 ポイント
Looker での高度な LookML コンセプトの適用 Earned 5月 15, 2025 EDT
BigQuery で Gemini モデルを操作する Earned 5月 13, 2025 EDT
Gemini in BigQuery で生産性を高める Earned 5月 13, 2025 EDT
Looker でのデータモデルの管理 Earned 5月 10, 2025 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 5月 8, 2025 EDT
データ アナリストのための BigQuery Earned 4月 29, 2025 EDT
BigQuery ML を使用した ML モデルの作成 Earned 4月 22, 2025 EDT
Vertex AI での ML ソリューションの構築とデプロイ Earned 4月 16, 2025 EDT
Google Cloud Fundamentals: Core Infrastructure - 日本語版 Earned 4月 16, 2025 EDT
Developing Data Models with LookML - 日本語版 Earned 11月 27, 2024 EST
BigQuery のデータから分析情報を引き出す Earned 5月 15, 2024 EDT
Google Cloud ネットワークの設定 Earned 5月 14, 2024 EDT
Building No-Code Apps with AppSheet: Foundations Earned 3月 6, 2024 EST
Analyzing and Visualizing Data in Looker - 日本語版 Earned 3月 5, 2024 EST
BigQuery のデータから分析情報を引き出す Earned 3月 5, 2024 EST
Google Cloud データ分析の基礎 Earned 3月 5, 2024 EST
Google Cloud の ML API 用にデータを準備 Earned 12月 19, 2023 EST
安全な Google Cloud ネットワークの構築 Earned 10月 27, 2023 EDT
Google Cloud におけるアプリ開発環境の設定 Earned 9月 27, 2023 EDT
Compute Engine での Cloud Load Balancing の実装 Earned 9月 19, 2023 EDT

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。

詳細

このコースでは、BigQuery の生成 AI タスクで AI / ML モデルを使用する方法をご紹介します。顧客管理を含む実際のユースケースを通して、Gemini モデルを使用してビジネス上の問題を解決するワークフローを学びます。また、理解を深めるために、このコースでは SQL クエリと Python ノートブックの両方を使用したコーディング ソリューションの詳細な手順も提供しています。

詳細

このコースでは、データを AI 活用へつなげるためのワークフローに役立つ AI 搭載の機能スイート、Gemini in BigQuery について説明します。この機能スイートには、データの探索と準備、コード生成とトラブルシューティング、ワークフローの検出と可視化などが含まれます。このコースでは、概念の説明、実際のユースケース、ハンズオンラボを通じて、データ実務者が生産性を高め、開発パイプラインを迅速化できるよう支援します。

詳細

「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。

詳細

「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。

詳細

このコースは、データ分析のニーズに合わせた BigQuery の使用方法について学習したいと考えているデータ アナリストを対象としています。動画、ラボ、デモを組み合わせることにより、BigQuery でデータを取り込み、変換し、クエリを実行してビジネス上の意思決定に役立つ分析情報を引き出す方法について、さまざまなトピックを取り上げます。

詳細

「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。

詳細

Vertex AI での ML ソリューションの構築とデプロイ コースを修了して、 中級スキルバッジを獲得しましょう。このコースでは、Google Cloud の Vertex AI プラットフォーム、AutoML、カスタム トレーニング サービスを使用して、 ML モデルのトレーニング、評価、チューニング、説明、デプロイを行う方法を学びます。 このスキルバッジ コースは、データ サイエンティストと ML エンジニアのプロフェッショナルを 対象としています。 スキルバッジは、Google Cloud のプロダクトとサービスの習熟度を示す Google Cloud 発行の限定デジタルバッジで、 インタラクティブなハンズオン環境での知識の応用力を証明するものです。このスキルバッジと 最終評価チャレンジラボを完了し、デジタルバッジを獲得して ネットワークで共有しましょう。

詳細

Google Cloud Fundamentals: Core Infrastructure 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。

詳細

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。

詳細

「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。

詳細

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。

詳細

In this course you will learn the fundamentals of no-code app development and recognize use cases for no-code apps. The course provides an overview of the AppSheet no-code app development platform and its capabilities. You learn how to create an app with data from spreadsheets, create the app’s user experience using AppSheet views and publish the app to end users.

詳細

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。

詳細

「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。

詳細

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。

詳細

「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。

詳細

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。

詳細

「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。

詳細

「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。

詳細