Lopes Raul
メンバー加入日: 2023
ダイヤモンド リーグ
33790 ポイント
Google Cloud ネットワークの設定
Earned 3月 25, 2024 EDT
Building No-Code Apps with AppSheet: Foundations
Earned 3月 22, 2024 EDT
Analyzing and Visualizing Data in Looker - 日本語版
Earned 3月 19, 2024 EDT
BigQuery のデータから分析情報を引き出す
Earned 3月 19, 2024 EDT
Google Cloud でのデータ分析の概要
Earned 3月 19, 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 2月 20, 2024 EST
Google Cloud ネットワークの構築
Earned 2月 20, 2024 EST
Essential Google Cloud Infrastructure: Core Services - 日本語版
Earned 2月 20, 2024 EST
Getting Started with Google Kubernetes Engine - 日本語版
Earned 2月 19, 2024 EST
Preparing for Your Associate Cloud Engineer Journey - 日本語版
Earned 2月 19, 2024 EST
Elastic Google Cloud Infrastructure: Scaling and Automation - 日本語版
Earned 2月 19, 2024 EST
Essential Google Cloud Infrastructure: Foundation - 日本語版
Earned 2月 18, 2024 EST
Google Cloud Fundamentals: Core Infrastructure - 日本語版
Earned 2月 15, 2024 EST
Google Cloud Computing Foundations: Cloud Computing Fundamentals - 日本語版
Earned 11月 8, 2023 EST
責任ある AI: Google Cloud における AI に関する原則の適用
Earned 11月 6, 2023 EST
Generative AI Fundamentals - 日本語版
Earned 11月 6, 2023 EST
責任ある AI の概要
Earned 11月 6, 2023 EST
大規模言語モデルの概要
Earned 11月 6, 2023 EST
生成 AI の概要
Earned 11月 6, 2023 EST
Google Cloud の ML API 用にデータを準備
Earned 7月 8, 2023 EDT
安全な Google Cloud ネットワークの構築
Earned 7月 7, 2023 EDT
Google Cloud におけるアプリ開発環境の設定
Earned 7月 7, 2023 EDT
Compute Engine での Cloud Load Balancing の実装
Earned 7月 7, 2023 EDT
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。
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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.
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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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「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。
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この初級コースでは、Google Cloud のデータ分析ワークフローについてと、データを探索、分析、可視化し、得られた情報をステークホルダーと共有するために使用できるツールについて学びます。ケーススタディを取り上げながら、ハンズオンラボ、講義、理解度チェック、デモを通じて、元データセットをクリーンなデータに、さらには効果的な可視化やダッシュボードに生まれ変わらせる方法を示します。このコースは、Google Cloud で成果を上げる方法を知りたいと思っているデータ実務担当者にも、さらなるキャリアアップを目指している方にも、専門知識を深める入口として最適な内容になっています。データ分析業務を実際に行っている、あるいはデータ分析を利用している大多数の人に有益です。
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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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「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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このオンデマンド速習コースでは、Google Cloud で提供される包括的かつ柔軟なインフラストラクチャとプラットフォームのサービスについて、Compute Engine を中心に紹介します。受講者は、動画講義、デモ、ハンズオンラボを通してソリューションの各要素について学習し、演習を行います。これらの要素には、ネットワーク、システム、アプリケーション サービスなどのインフラストラクチャ コンポーネントが含まれます。また、実践的なソリューションの実装も取り上げ、顧客指定の暗号鍵、セキュリティとアクセス管理、割り当てと課金、リソース モニタリングなどについても学習します。
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「Getting Started with Google Kubernetes Engine」コースへようこそ。Kubernetes にご興味をお持ちいただきありがとうございます。Kubernetes は、アプリケーションとハードウェア インフラストラクチャとの間にあるソフトウェア レイヤです。Google Kubernetes Engine は、Google Cloud 上のマネージド サービスとしての Kubernetes を提供します。
このコースでは、Google Kubernetes Engine（一般に GKE と呼ばれています）の基礎と、Google Cloud でアプリケーションをコンテナ化して実行する方法を学びます。このコースでは、まず Google Cloud の基本事項を確認します。続けて、コンテナ、Kubernetes、Kubernetes アーキテクチャ、Kubernetes オペレーションの概要について学びます。
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このコースでは、Associate Cloud Engineer 認定試験の合格を目指す方が受験の準備を進めることができます。試験範囲に含まれる Google Cloud ドメインの概要と、ドメインに関する知識を高めるための学習計画の作成方法について学習します。
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このオンデマンド速習コースでは、Google Cloud が提供する包括的で柔軟なインフラストラクチャとプラットフォーム サービスについて紹介します。動画講義、デモ、ハンズオンラボを通してさまざまなソリューションの要素について学び、実際にデプロイしてみます。これにはセキュリティを維持しながらネットワークを相互接続する方法や、ロード バランシング、自動スケーリング、インフラストラクチャの自動化、マネージド サービスも含まれます。
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このオンデマンド速習コースでは、Google Cloud で提供される包括的かつ柔軟なインフラストラクチャとプラットフォームのサービスについて、Compute Engine を中心に紹介します。受講者は、動画講義、デモ、ハンズオンラボを通してさまざまなソリューションの各要素について学習し、実際のデプロイを演習します。これらの要素には、ネットワークや仮想マシン、アプリケーション サービスなどのインフラストラクチャ コンポーネントが含まれます。コンソールと Cloud Shell を使用して Google Cloud を運用する方法についても学習します。また、クラウド アーキテクトの役割、インフラストラクチャ設計の方法、Virtual Private Cloud（VPC）を使用した仮想ネットワークの構成、プロジェクト、ネットワーク、サブネットワーク、IP アドレス、ルート、ファイアウォール ルールについても学習します。
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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。
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Google Cloud Computing Foundations コースでは、クラウド コンピューティングの知識または経験がほとんどあるいはまったくない受講者に、
クラウドの基礎、ビッグデータ、機械学習を網羅したコンセプトの概要と、Google Cloud がどこで、どのように役立つかについて詳しく説明します。
最初にクラウド コンピューティングの概要を確認してから、クラウド·コンピューティング·インフラストラクチャと、ビッグデータおよび機械学習の 2 つの分野を詳しく見ていきます。
受講者はコースを修了するまでに、クラウド コンピューティング、ビッグデータ、機械学習に関連するコンセプトを明確に説明したり、
いくつかの実践的スキルを実証したりできるようになっているはずです。
このコースは、Google Cloud Computing Foundations という一連のコースの一部です。
コースは次の順序で受講してください:
Google Cloud Computing Foundations: Cloud Computing Fundamentals - Locales
Google Cloud Computing Foundations: Infrastructure in Google Cloud - Locales
Google Cloud Computing Foundations: Networking and Security in Google Cloud - Locales
Google Cloud Computing Foundations: Data, ML, and AI in Google Cloud - Locales
この最初のコースでは、クラウド コンピューティングの概要、Google Cloud の使用方法、さまざまなコンピューティング
オプションについて説明します。
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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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「Introduction to Generative AI」、「Introduction to Large Language Models」、「Introduction to Responsible AI」の各コースを修了すると、スキルバッジを獲得できます。最終テストに合格することで、ジェネレーティブ AI の基礎概念を理解していることが証明されます。
スキルバッジは、Google Cloud のプロダクトとサービスに関する知識を認定するために Google Cloud が発行するデジタルバッジです。スキルバッジは、ソーシャル メディアの公開プロフィールを作成してそこに追加することで一般向けに共有できます。
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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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「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。
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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 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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「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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