Mohammad Shan
メンバー加入日: 2021
Google Cloud Big Data and Machine Learning Fundamentals - 日本語版
Earned 7月 27, 2022 EDT
Google Kubernetes Engine を使用した構築: 実践
Earned 7月 18, 2022 EDT
Google Kubernetes Engine を使用した構築: ワークロード
Earned 7月 13, 2022 EDT
Google Kubernetes Engine を使用した構築: 基礎
Earned 7月 12, 2022 EDT
信頼性に優れた Google Cloud インフラストラクチャ: 設計とプロセス
Earned 7月 10, 2022 EDT
Elastic Cloud Infrastructure: Scaling and Automation 日本語版
Earned 7月 8, 2022 EDT
重要な Google Cloud インフラストラクチャ: コアサービス
Earned 7月 6, 2022 EDT
重要な Google Cloud インフラストラクチャ: 基礎
Earned 7月 5, 2022 EDT
Google Cloud の基礎: コア インフラストラクチャ
Earned 7月 1, 2022 EDT
Google Cloud でのバッチデータ パイプラインの構築
Earned 9月 16, 2021 EDT
Google Cloud でデータレイクとデータ ウェアハウスを構築する
Earned 9月 14, 2021 EDT
Intro to BigQuery: Analytics & Machine Learning
Earned 8月 27, 2021 EDT
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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このコースでは、Kubernetes と Google Kubernetes Engine（GKE）のセキュリティについて、およびロギングとモニタリングについて学びます。また、Google Cloud マネージド ストレージ サービスとデータベース サービスを GKE 内で使用する方法についても学びます。
これは「Google Kubernetes Engine を使用した構築」シリーズの 2 つ目のコースです。このコースを修了したら、「信頼性に優れた Google Cloud インフラストラクチャ: 設計とプロセス」コースか、「Hybrid Cloud Infrastructure Foundations with Anthos」コースに登録してください。
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「Google Kubernetes Engine を使用した構築: ワークロード」を履修することで、クラウドネイティブ アプリケーション開発のすべてを網羅した取り組みに着手することができるようになります。学習体験全体を通して、Kubernetes オペレーション、デプロイ管理、GKE ネットワーキング、永続ストレージについて詳しく学びます。
これは「Google Kubernetes Engine を使用した構築」シリーズの最初のコースです。このコースを修了したら、「Google Kubernetes Engine を使用した構築: 実践」コースに登録してください。
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このコース「Google Kubernetes Engine を使用した構築: 基礎」では、Google Cloud の全体像と基本的な考え方を確認した後、ソフトウェア コンテナを作成して管理する方法と Kubernetes のアーキテクチャについて説明します。
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このコースでは、実績ある設計パターンを利用して、信頼性と効率に優れたソリューションを Google Cloud で構築する方法を学習します。本コースは、Google Compute Engine を使用した構築 または Google Kubernetes Engine を使用した構築 のコースの続きで、これらのコースで取り上げているテクノロジーの実践経験があることを前提としています。参加者は、講義、設計アクティビティ、ハンズオンラボを通して、ビジネス要件と技術要件を定義し、バランスを取りながら、信頼性、可用性、安全性、費用対効果に優れた Google Cloud のデプロイを設計する方法を学びます。
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このオンデマンド速習コースでは、Google Cloud Platform 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。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、ネットワークの安全な相互接続、負荷分散、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 サービスなど、実用的なソリューションの演習も行います。
受講条件: このコースで効果的に学習するには、次の条件を満たしている必要があります。 • Google Cloud Platform Fundamentals（Core Infrastructure または AWS Professionals）を修了しているか、同等の経験がある ##a dummy change • Essential Cloud Infrastructure: Foundation を修了しているか、同等の経験がある • Essential Cloud Infrastructure: Core Services を修了しているか、同等の経験がある • コマンドライン ツールと Linux オペレーティング システム環境についての基本的なスキルがある • システム運用の経験がある（オンプレミスまたはパブリック クラウド環境でのアプリケーションのデプロイと管理を含む）
>>> よくある質問に記載のとおり、このコースに登録すると Qwiklabs の利用規約（https://qwiklabs.com/terms_of_service）に同意したことになります。<<<
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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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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 の基礎: コア インストラクチャ 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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この中級コースでは、Google Cloud で堅牢なバッチデータ パイプラインを設計、構築、最適化する方法を学習します。基本的なデータ処理から一歩進んで、大規模なデータ変換と効率的なワークフロー オーケストレーションを確認します。この内容は、タイムリーなビジネス インテリジェンスと重要なレポートの作成に不可欠です。
実装に Apache Beam 用の Dataflow と Apache Spark 向け Serverless（Dataproc Serverless）を使用する実践的な演習を行い、パイプラインの信頼性の確保と効果的な運用を実現するために、データの品質、モニタリング、アラートに関する重要な考慮事項に対処します。データ ウェアハウジング、ETL / ELT、SQL、Python、Google Cloud のコンセプトに関する基本的な知識があることが推奨されます。
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データレイクとデータ ウェアハウスを使用する従来のアプローチは効果的ですが、特に大規模な企業環境においては欠点があります。このコースでは、データ レイクハウスのコンセプトと、データ レイクハウスの作成に使用する Google Cloud プロダクトについて説明します。レイクハウス アーキテクチャは、オープン スタンダードのデータソースを使用し、データレイクとデータ ウェアハウスの優れた機能を組み合わせて、両者の欠点の多くに対処します。
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Welcome Gamers! Today's game is all about experimenting with Big Query for Machine Learning! Use real life case studies to learn various concepts of BQML and have fun. Take labs to earn points. The faster you complete the lab objectives, the higher your score.
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