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mclaughlin matthew

メンバー加入日: 2023

ゴールドリーグ

43095 ポイント
Google Cloud におけるデータ分析の概要 Earned 12月 16, 2025 EST
クラウドにおけるデータ変換 Earned 12月 15, 2025 EST
総仕上げ: Google Cloud のデータ アナリストになるための準備 Earned 12月 11, 2025 EST
ストーリーテリングの力: クラウドでデータを可視化する方法 Earned 12月 11, 2025 EST
クラウドにおけるデータ マネジメントとストレージ Earned 12月 11, 2025 EST
Gemini in Google Vids Earned 1月 16, 2025 EST
Gemini in Google ドライブ Earned 1月 16, 2025 EST
Gemini in Google Meet Earned 1月 16, 2025 EST
Gemini in Google スプレッドシート Earned 1月 16, 2025 EST
Gemini in Google スライド Earned 1月 16, 2025 EST
Gemini in Google ドキュメント Earned 1月 16, 2025 EST
Gemini in Gmail Earned 1月 16, 2025 EST
Google Workspace with Gemini: AI ワークフローの基盤 Earned 1月 16, 2025 EST
Looker での LookML オブジェクトの構築 Earned 1月 15, 2025 EST
Data Management and Storage in the Cloud Earned 11月 30, 2024 EST
安全な Google Cloud ネットワークの構築 Earned 11月 11, 2024 EST
Google Cloud におけるアプリ開発環境の設定 Earned 11月 7, 2024 EST
Compute Engine での Cloud Load Balancing の実装 Earned 11月 6, 2024 EST
Google Cloud コンピューティングの基礎: Google Cloud のデータ、ML、AI Earned 11月 6, 2024 EST
Google Cloud コンピューティングの基礎: Google Cloud のネットワークとセキュリティ Earned 11月 5, 2024 EST
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 Earned 10月 31, 2024 EDT
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 Earned 10月 21, 2024 EDT
The Power of Storytelling: How to Visualize Data in the Cloud Earned 10月 14, 2024 EDT
Put It All Together: Prepare for a Cloud Data Analyst Job Earned 10月 13, 2024 EDT
Data Transformation in the Cloud Earned 9月 23, 2024 EDT
Introduction to Data Analytics in Google Cloud Earned 9月 10, 2024 EDT
認定試験の学習ガイドを作成する: ACE 認定試験対策 Earned 8月 19, 2024 EDT
Google Cloud Operations を使用したスケーリング Earned 7月 8, 2024 EDT
Google Cloud の AI を活用したイノベーション Earned 7月 8, 2024 EDT
Google Cloud によるデジタル トランスフォーメーション Earned 7月 8, 2024 EDT
Google Cloud で実現する信頼とセキュリティ Earned 2月 5, 2024 EST
Google Cloud によるインフラストラクチャとアプリケーションのモダナイゼーション Earned 1月 26, 2024 EST
Google Cloud によるデータ トランスフォーメーションの探求 Earned 1月 26, 2024 EST
Data Catalog Fundamentals Earned 11月 7, 2023 EST
BigQuery ML を使用した ML モデルの作成 Earned 9月 28, 2023 EDT
Google Cloud データ分析の基礎 Earned 9月 18, 2023 EDT
BigQuery のデータから分析情報を引き出す Earned 9月 18, 2023 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 6, 2023 EDT
Developing Data Models with LookML - 日本語版 Earned 9月 1, 2023 EDT
責任ある AI: Google Cloud における AI に関する原則の適用 Earned 8月 28, 2023 EDT
Analyzing and Visualizing Data in Looker - 日本語版 Earned 8月 21, 2023 EDT
Applying Machine Learning to Your Data with Google Cloud - 日本語版 Earned 8月 15, 2023 EDT
Achieving Advanced Insights with BigQuery - 日本語版 Earned 7月 26, 2023 EDT
Creating New BigQuery Datasets and Visualizing Insights - 日本語版 Earned 7月 19, 2023 EDT
Exploring and Preparing Your Data with BigQuery - 日本語版 Earned 6月 22, 2023 EDT
Google Cloud Big Data and Machine Learning Fundamentals - 日本語版 Earned 6月 16, 2023 EDT
Generative AI Explorer - Agent Platform Earned 6月 9, 2023 EDT
Vertex AI Studio の概要 Earned 6月 9, 2023 EDT
Generative AI Fundamentals - 日本語版 Earned 6月 8, 2023 EDT
責任ある AI の概要 Earned 6月 8, 2023 EDT
Google Cloud の ML API 用にデータを準備 Earned 6月 8, 2023 EDT
Encoder-Decoder アーキテクチャ Earned 6月 2, 2023 EDT
画像キャプション モデルの作成 Earned 6月 2, 2023 EDT
画像生成の概要 Earned 6月 2, 2023 EDT
Transformer モデルと BERT モデル Earned 6月 1, 2023 EDT
アテンション機構 Earned 6月 1, 2023 EDT
大規模言語モデルの概要 Earned 6月 1, 2023 EDT
生成 AI の概要 Earned 6月 1, 2023 EDT

これは、5 つのコースからなる「Google Cloud データ アナリティクス認定証」プログラムの 1 つ目のコースです。このコースでは、クラウドデータ分析とは何かについて、そしてデータの取得、保存、処理、可視化に関連するクラウド データ アナリストの役割と責任について学びます。受講者は、Google Cloud ベースのツール（BigQuery や Cloud Storage など）のアーキテクチャと、それらを使用してデータを効果的に整理、提示し、レポートを作成する方法を確認します。

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これは、「Google Cloud データ アナリティクス認定証」プログラムの 5 つのコースのうちの 3 つ目です。最初に、データの収集から分析情報の取得まで、データ ジャーニーの概要について紹介します。次に、SQL を使用して元データを使用可能な形式に変換する方法を学びます。また、データ パイプラインを使用して大量のデータを変換する方法についても学びます。最後に、実際のデータセットに変換戦略を適用することで、ビジネスニーズに対応する方法を学びます。

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これは、5 つのコースからなる「Google Cloud データ アナリティクス認定証」プログラムの 5 つ目のコースです。このコースでは、コース 1～4 で学んだ基礎知識とスキルを組み合わせて応用することで、データ ライフサイクル全体に焦点を当てたハンズオン キャップストーン プロジェクトに取り組みます。クラウドベースのツールを使用して、データの分析情報を効果的に取得、保存、処理、分析、可視化し、明確に伝えるための実践を行います。このコースの終了までに、プロジェクトを完了し、複数のソースから得られたデータを効果的に構造化して、さまざまな関係者にソリューションを提示し、クラウドベースのソフトウェアを使用してデータ分析情報を可視化する能力を実証します。また、履歴書を更新し、面接の練習を行って、就職活動や面接に備えることができます。

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これは、「Google Cloud データ アナリティクス認定証」プログラムを構成する 5 つのコースのうちの 4 つ目です。このコースでは、クラウドでのデータ可視化における 5 つの主要な段階（ストーリーテリング、計画、データ探索、ビジュアリゼーションの構築、他のユーザーとのデータ共有）のスキルを開発することに重点を置いています。さらに、UI / UX スキルを使用して、クラウドネイティブで効果的な可視化のワイヤーフレームを実際に作成するとともに、クラウドネイティブのデータ可視化ツールを使用して、データセットの探索、レポートの作成のほか、意思決定とコラボレーションを促進するダッシュボードの構築を行います。

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これは、「Google Cloud データ アナリティクス認定証」の 5 つのコースのうちの 2 つ目です。このコースでは、データの構造化および整理の方法を確認します。また、BigQuery、Google Cloud Storage、DataProc などのデータ レイクハウス アーキテクチャやクラウド コンポーネントについて実践的な経験を積み、大規模なデータセットを効率的に保存、分析、処理できるようになります。

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このコースでは、Google Workspace の AI 搭載作成ツールである Google Vids を紹介します。Google Vids を使用すると、編集経験がなくても、未加工のドキュメントをプロフェッショナルで魅力的な動画に変換できます。テンプレートと自動化ツールを使用して下書きをすばやく生成する方法や、文字起こしベースの編集、動的な視覚効果、カスタム音楽を使用してコンテンツをカスタマイズする方法を学びます。最後に、AI アバターとナレーションを統合して、さまざまなビジネス ユースケースでプレゼンテーションのナレーションをシームレスに行う方法を学びます。

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このコースでは、Gemini in Google ドライブを使用してファイルを管理および取得する方法について解説します。自然言語を使用してアセットを検索する方法、ファイルを開かずに AI による概要から特定の事実を抽出する方法、複数のメディア形式を即座に要約する方法、ファイルのコレクションをプロジェクトとして保存して調査に繰り返し活用する方法を学びます。

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このコースでは、Gemini in Google Meet を使用して動画コラボレーションを強化する方法について解説します。メモの自動作成、テキストや音声のリアルタイム翻訳の活用、見逃した議論の内容を非公開で確認する方法、音声や動画の品質の瞬時に最適化する方法について学びます。

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このコースでは、Gemini in Google スプレッドシートを使用して、データの整理を自動化し、複雑な数値を処理する方法について説明します。高度なスプレッドシートの専門知識がなくても、未加工のテキストからテーブルを構造化したり、自然言語を使用してデータを自動入力したり、ネイティブのスプレッドシートの数式をオンデマンドで生成したり、大まかな分析情報や可視化を迅速に抽出したりする方法を学びます。

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このコースでは、Gemini in Google スライドを使用して、コンセプトを視覚的に魅力的なプレゼンテーションに変換する方法について説明します。単一のプロンプトまたは既存のソースドキュメントから構造化された資料を生成する方法、自動化されたデザイン強化を使用してスライドのレイアウトを改良する方法、カスタムのベクター グラフィックと写真を作成する方法、正確なスピーカー ノートとともにスライド上のコピーを動的に作成する方法を学びます。

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このコースでは、Gemini in Google ドキュメントを使用して、文章作成とコンテンツ作成を効率化する方法について説明します。ドキュメントの新規作成、インタラクティブなツールによるトーンの調整や明瞭化、複雑なファイルの要約、長文テキストの構造化されたアセットへのシームレスな変換など、他の Google Workspace アプリケーションで利用できる機能について学びます。

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このコースでは、Gemini in Gmail を使用してメール管理を最適化する方法について説明します。長いスレッドの要約、自然言語を使用した情報の取得、プロフェッショナルな返信文の下書き作成、受信トレイ内でのコミュニケーション戦略の整理などを学びます。

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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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「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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This is the second of five courses in the Google Cloud Data Analytics Certificate. In this course, you’ll explore how data is structured and organized. You’ll gain hands-on experience with the data lakehouse architecture and cloud components like BigQuery, Google Cloud Storage, and DataProc to efficiently store, analyze, and process large datasets.

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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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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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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 3 番目のコースでは、クラウドの自動化、管理ツール、安全なネットワークの構築について説明します。

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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

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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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This is the fourth of five courses in the Google Cloud Data Analytics Certificate. In this course, you’ll focus on developing skills in the five key stages of visualizing data in the cloud: storytelling, planning, exploring data, building visualizations, and sharing data with others. You’ll also gain experience using UI/UX skills to wireframe impactful, cloud-native visualizations and work with cloud-native data visualization tools to explore datasets, create reports, and build dashboards that drive decisions and foster collaboration.

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This is the fifth of five courses in the Google Cloud Data Analytics Certificate. In this course, you’ll combine and apply the foundational knowledge and skills from courses 1-4 in a hands-on Capstone project that focuses on the full data lifecycle project. You’ll practice using cloud-based tools to acquire, store, process, analyze, visualize, and communicate data insights effectively. By the end of the course, you’ll have completed a project demonstrating their proficiency in effectively structuring data from multiple sources, presenting solutions to varied stakeholders, and visualizing data insights using cloud-based software. You’ll also update your resume and practice interview techniques to help prepare for applying and interviewing for jobs.

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This is the third of five courses in the Google Cloud Data Analytics Certificate. In this course, you’ll begin by getting an overview of the data journey, from collection to insights. You’ll then learn how to use SQL to transform raw data into a usable format. Next, you’ll learn how to transform high volumes of data with a data pipeline. Finally, you’ll gain experience applying transformation strategies to real data sets to solve business needs.

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This is the first of five courses in the Google Cloud Data Analytics Certificate. In this course, you’ll define the field of cloud data analysis and describe roles and responsibilities of a cloud data analyst as they relate to data acquisition, storage, processing, and visualization. You’ll explore the architecture of Google Cloud-based tools, like BigQuery and Cloud Storage, and how they are used to effectively structure, present, and report data.

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Gemini Notebook を使用して、Associate Cloud Engineer 認定試験に向けて自分に合った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、Gemini Notebook でノートブックを作成し、認定試験に向けた練習に学習ガイドを使用する方法を身に付けます。

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あらゆる規模の組織が、事業運営の変革にクラウドの能力と柔軟性を活用しているなかで、 けれども、クラウド リソースを効果的に管理、スケーリングするのは複雑なタスクになる場合があります。 このコースでは、クラウドにおける最新の運用、信頼性、レジリエンスに関する基本的概念と、Google Cloud がこういった取り組みをどのように支援できるのかについて理解を深めます。このコースは Cloud Digital Leader 学習プログラムの一部で、個人が自分の役割において成長し、ビジネスの未来を構築することを目的としています。

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AI と ML は、幅広い業種に急速な変革をもたらしているインフォメーション テクノロジーにおける重要な進化です。 「Google Cloud の AI を活用したイノベーション」では、AI と ML を活用して組織でビジネス プロセスを変革する方法について学習します。 このコースは Cloud Digital Leader 学習プログラムの一部で、個人が自分の役割において成長し、ビジネスの未来を構築することを目的としています。

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デジタル トランスフォーメーションは、現代の組織にとって重要なプロセスです。クラウド コンピューティングで強固なベースラインを確立することは、有意義なイノベーションを推進するための第一歩となります。「Google Cloud によるデジタル トランスフォーメーション」では、組織が業務をモダナイズするのに役立つコア テクノロジーと戦略的フレームワークを紹介します。このコースでは、クラウドの基本的なコンセプト、グローバル ネットワーク インフラストラクチャ、責任の共有モデルについて説明し、リーダーが自信を持ってクラウドへの移行を進められるようにします。このコースは Cloud Digital Leader 学習プログラムの一部で、個人が自分の役割において成長し、ビジネスの未来を構築することを目的としています。

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組織がデータやアプリケーションをクラウドへ移行する際には、急速に進化するセキュリティ上の課題に対処することが求められます。このコースでは、クラウド セキュリティの基礎、Google Cloud の安全性を重視した設計のインフラストラクチャの価値、多層防御戦略について説明します。また、AI を活用した運用とコンプライアンス ツールが、組織が厳格なグローバル規制要件を満たすのにどのように役立つかについても説明します。このコースは Cloud Digital Leader 学習プログラムの一部で、個人が自分の役割において成長し、ビジネスの未来を構築することを目的としています。

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多くの従来型企業では、既存のシステムやアプリで昨今の顧客の期待に応え続けることが難しくなっています。この場合、経営者は、老朽化した IT システムの保守を続けるのか、新たな製品やサービスに投資をするのか、選択を迫られることになります。このコースではそうした課題を明らかにするとともに、そうした課題をクラウド テクノロジーによって乗り越えるためのソリューションについて学びます。このコースは Cloud Digital Leader 学習プログラムの一部で、個人が自分の役割において成長し、ビジネスの未来を構築することを目的としています。

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クラウド テクノロジーは組織に大きな力をもたらします。データと組み合わせることで、イノベーションの触媒となり、カスタマー エクスペリエンスの向上を促進します。「Google Cloud によるデータ トランスフォーメーションの探求」では、組織がクラウドを活用して、データをよりアクセスしやすく、実用的で、価値のあるものにする方法を学びます。このコースは Cloud Digital Leader 学習プログラムの一部で、個人が自分の役割において成長し、ビジネスの未来を構築することを目的としています。

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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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「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 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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「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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「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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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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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、ML について定義し、ビジネスで ML をどのように活用できるのかを学習します。機械学習を使用したデモをいくつか確認し、機械学習の主な用語（インスタンス、特徴、ラベルなど）について学習します。インタラクティブなラボでは、事前トレーニング済みの ML API の呼び出しを実行するほか、BigQuery ML で SQL のみを使用して独自の ML モデルを構築します。

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このコースシリーズの 3 番目のコースは、「Achieving Advanced Insights with BigQuery」です。ここでは、高度な関数と、複雑なクエリを管理可能なステップに分割する方法を学びながら、SQL に関する知識を深めます。 BigQuery の内部アーキテクチャ（列ベースのシャーディング ストレージ）についてや、ARRAY と STRUCT を使用した、ネストされたフィールドと繰り返しフィールドなどの高度な SQL トピックについて説明します。最後に、クエリのパフォーマンスを最適化する方法と、承認済みビューを使用してデータを保護する方法について説明します。 このコースを修了したら、「Applying Machine Learning to Your Data with Google」コースに登録してください。

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これは「Data to Insights」コースシリーズの 2 つ目のコースです。ここでは、新しい外部データセットを BigQuery に取り込み、Looker Studio で可視化する方法について説明します。また、複数テーブルの JOIN と UNION など、中級者向けの SQL のコンセプトについても説明します。JOIN や UNION を使用すると、複数のデータソースのデータを分析できます。 注: すでに SQL に関する知識をお持ちの方も、BigQuery に固有の要素（クエリ キャッシュやテーブル ワイルドカードの処理など）について学ぶことができます。 このコースを修了したら、「Achieving Advanced Insights with BigQuery」コースに登録してください。

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このコースでは、データ アナリストが共通して直面する課題と、その課題を Google Cloud のビッグデータ ツールを使用して解決する方法を取り上げます。その過程で SQL を学習しながら、BigQuery と Dataprep を使用してデータセットを分析し、変換する方法について理解を深めます。 これは「From Data to Insights with Google Cloud」シリーズの最初のコースです。このコースを修了したら、「Creating New BigQuery Datasets and Visualizing Insights」コースを受講してください。

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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 ML のプロダクトやサービスを紹介します。また、Google Cloud で Vertex AI を使用してビッグデータ パイプラインと ML モデルを作成する際のプロセス、課題、メリットについて説明します。

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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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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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「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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「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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このコースでは、機械翻訳、テキスト要約、質問応答などのシーケンス ツー シーケンス タスクに対応する、強力かつ広く使用されている ML アーキテクチャである Encoder-Decoder アーキテクチャの概要を説明します。Encoder-Decoder アーキテクチャの主要なコンポーネントと、これらのモデルをトレーニングして提供する方法について学習します。対応するラボのチュートリアルでは、詩を生成するための Encoder-Decoder アーキテクチャの簡単な実装を、TensorFlow で最初からコーディングします。

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このコースでは、ディープ ラーニングを使用して画像キャプション生成モデルを作成する方法について学習します。エンコーダやデコーダなどの画像キャプション生成モデルのさまざまなコンポーネントと、モデルをトレーニングして評価する方法を学びます。このコースを修了すると、独自の画像キャプション生成モデルを作成し、それを使用して画像のキャプションを生成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、Transformer アーキテクチャと Bidirectional Encoder Representations from Transformers（BERT）モデルの概要について説明します。セルフアテンション機構をはじめとする Transformer アーキテクチャの主要コンポーネントと、それが BERT モデルの構築にどのように使用されているのかについて学習します。さらに、テキスト分類、質問応答、自然言語推論など、BERT を適用可能なその他のタスクについても学習します。このコースの推定所要時間は約 45 分です。

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このコースでは、アテンション機構について学習します。アテンション機構とは、ニューラル ネットワークに入力配列の重要な部分を認識させるための高度な技術です。アテンションの仕組みと、アテンションを活用して機械翻訳、テキスト要約、質問応答といったさまざまな ML タスクのパフォーマンスを改善する方法を説明します。

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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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