Việt Vintage
メンバー加入日: 2021
ブロンズリーグ
14495 ポイント
ベースライン: インフラストラクチャ
Earned 3月 27, 2024 EDT
Google データクラウドを使用してデータを共有する
Earned 9月 15, 2022 EDT
Google Kubernetes Engine を使ってみる
Earned 9月 15, 2022 EDT
DEPRECATED Applied Data: Blockchain
Earned 9月 15, 2022 EDT
Database Migration Service を使用した MySQL データの Cloud SQL への移行
Earned 9月 15, 2022 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 9月 15, 2022 EDT
Hybrid Cloud Service Mesh with Anthos
Earned 9月 15, 2022 EDT
Hybrid Cloud Infrastructure Foundations with Anthos
Earned 9月 13, 2022 EDT
Vertex AI での ML ソリューションの構築とデプロイ
Earned 9月 13, 2022 EDT
認定資格試験の学習ガイドを作成する: PDE 認定試験対策
Earned 9月 12, 2022 EDT
Creating New BigQuery Datasets and Visualizing Insights - 日本語版
Earned 9月 12, 2022 EDT
Google Cloud Big Data and Machine Learning Fundamentals - 日本語版
Earned 9月 12, 2022 EDT
Analyzing and Visualizing Data in Looker - 日本語版
Earned 9月 12, 2022 EDT
Google Cloud の ML API 用にデータを準備
Earned 9月 11, 2022 EDT
BigQuery のデータから分析情報を引き出す
Earned 9月 11, 2022 EDT
機械学習API
Earned 11月 28, 2021 EST
BigQuery ML を使用した ML モデルの作成
Earned 11月 28, 2021 EST
ML のための BigQuery
Earned 11月 28, 2021 EST
DEPRECATED BigQuery Basics for Data Analysts
Earned 11月 28, 2021 EST
BigQuery for Data Warehousing
Earned 11月 28, 2021 EST
Scientific Data Processing
Earned 11月 28, 2021 EST
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 11月 28, 2021 EST
Looker ダッシュボードとレポート用にデータを準備する
Earned 11月 28, 2021 EST
Looker の LookML について
Earned 11月 28, 2021 EST
Cloud SQL
Earned 11月 28, 2021 EST
Firebase を使用したサーバーレス アプリの開発
Earned 11月 24, 2021 EST
Anthos: Service Mesh
Earned 3月 27, 2021 EDT
DEPRECATED Application Development - Python
Earned 3月 26, 2021 EDT
Google Cloud でのウェブサイトの構築
Earned 3月 26, 2021 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 25, 2021 EDT
Getting Started with Go on Google Cloud
Earned 3月 25, 2021 EDT
Google Cloud ネットワークの構築
Earned 3月 24, 2021 EDT
[DEPRECATED] Build Interactive Apps with Google Assistant
Earned 3月 24, 2021 EDT
Google Cloud Observability を使用したモニタリングとロギング
Earned 3月 24, 2021 EDT
Google Cloud におけるアプリ開発環境の設定
Earned 3月 23, 2021 EDT
Compute Engine での Cloud Load Balancing の実装
Earned 3月 23, 2021 EDT
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 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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"「Google Kubernetes Engine を使ってみる」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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Blockchain and related technologies, such as distributed ledger and distributed apps, are becoming new value drivers and solution priorities in many industries. In this course you will gain hands-on experience with distributed ledger and the exploration of blockchain datasets in Google Cloud. It brings the research and solution work of Google's Allen Day into self-paced labs for you to run and learn directly. Since this course uses advanced SQL in BigQuery, a SQL-in-BigQuery refresher lab is at the start.
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「Database Migration Service を使用した MySQL データの Cloud SQL への移行」入門スキルバッジ コースを完了すると、 Database Migration Service で利用可能なさまざまなジョブタイプと接続オプションを使用した、 MySQL データの Cloud SQL への移行や、 Database Migration Service ジョブを実行する際の MySQL ユーザーデータの移行などのスキルを証明できます。
詳細
「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。
詳細
This on-demand course equips students to understand and adopt Istio-based
service-mesh with Anthos for centralized observability, traffic management,
and service-level security.
This is the second course of the Architecting Hybrid Cloud Infrastructure with
Anthos series. After completing this course, learners should continue to the
Hybrid Cloud Multi-Cluster with Anthos course.
Completion of the Architecting with Google Kubernetes Engine path is a
prerequisite for this course.
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Welcome to Hybrid Cloud Infrastructure Foundations with Anthos!
This is the first course of the Architecting Hybrid Cloud Infrastructure with Anthos path. Anthos enables you to build and manage modern applications, and gives you the freedom to choose where to run them. Anthos gives you one consistent experience in both your on-premises and cloud environments.
During this course, you will be presented with modules that will take you through skills that you will use as an architect or administrator running Anthos environments. The modules in this course include videos, hands-on labs, and links to helpful documentation.
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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。
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Gemini Notebook を使用して、Professional Data Engineer 認定試験に向けた自分専用の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、認定試験の対策として学習ガイドを活用する方法を身につけます。
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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。
詳細
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、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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「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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「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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機械学習はもっとも迅速に成長しているテクノロジーの分野です。Google Cloud Platformは、その成長に一役かっています。APIのホストを使うことにより、GCPにはツールがあります。この上級レベルのクエストでは、「Implementing an AI Chatbot with Dialogflow」や「Detect Labels, Faces, and Landmarks in Images with the Cloud Vision API」と同様に機械学習APIについてハンズオンで演習ができます。
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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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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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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.
詳細
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。
詳細
ビッグデータ、機械学習、科学的データ。完璧な組み合わせといえます。このクエストは上級レベルであり、実際の科学的データセットを使用するユースケースに BigQuery、Managed Service for Apache Spark、Tensorflow などの GCP サービスを当てはめ、実践的な演習を行います。「科学的データ処理」では、地震データの分析や衛星画像の集約といったタスクを実践し、ビッグデータと機械学習に関するスキルの強化を図ります。これにより、多岐にわたる科学的分野でさまざまな問題に取り組むことができるようになります。
詳細
「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。
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
このコースでは、Looker で LookML を実際に使用します。LookML コードを記述して、新しいディメンションとメジャーを作成する方法、派生テーブルを作成して Explore に結合する方法、 Explore をフィルタする方法、LookML でキャッシュ保存ポリシーを定義する方法を学びます。
詳細
Cloud SQL is a fully managed database service that stands out from its peers due to high performance, seamless integration, and impressive scalability. In this quest you will receive hands-on practice with the basics of Cloud SQL and quickly progress to advanced features, which you will apply to production frameworks and application environments. From creating instances and querying data with SQL, to building Deployment Manager scripts and connecting Cloud SQL instances with applications run on GKE containers, this quest will give you the knowledge and experience needed so you can start integrating this service right away.
詳細
「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。
詳細
This intermediate-level quest is unique among Qwiklabs quests. These labs have been curated to give operators hands-on practice with Anthos—a new, open application modernization platform on GCP. Anthos enables you to build and manage modern hybrid applications. Tasks include: installing service mesh, collecting telemetry, and securing your microservices with service mesh policies. This quest is composed of labs targeted to teach you everything you need to know to introduce service mesh, and Anthos, into your next hybrid cloud project.
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In this advanced-level quest, you will learn the ins and outs of developing GCP applications in Python. The first labs will walk you through the basics of environment setup and application data storage with Cloud Datastore. Once you have a handle on the fundamentals, you will get hands-on practice deploying Python applications on Kubernetes and App Engine (the latter is the same framework that powers Snapchat!) With specialized bonus labs that teach user authentication and backend service development, this quest will give you practical experience so you can start developing robust Python applications straight away.
詳細
「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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「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。
詳細
Get started with Go (Golang) by reviewing Go code, and then creating and deploying simple Go apps on Google Cloud. Go is an open source programming language that makes it easy to build fast, reliable, and efficient software at scale. Go runs native on Google Cloud, and is fully supported on Google Kubernetes Engine, Compute Engine, App Engine, Cloud Run, and Cloud Functions. Go is a compiled language and is faster and more efficient than interpreted languages. As a result, Go requires no installed runtime like Node, Python, or JDK to execute.
詳細
「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。
詳細
Earn a skill badge by completing the Build Interactive Apps with Google Assistant quest, where you will learn how to build Google Assistant applications, including how to: create an Actions project, integrate Dialogflow with an Actions project, test your application with Actions simulator, build an Assistant application with flash cards template, integrate customer MP3 files with your Assistant application, add Cloud Translation API to your Assistant application, and use APIs and integrate them into your applications. A skill badge is an exclusive digital badge issued by Google Cloud in recognition of your proficiency with Google Cloud products and services and tests your ability to apply your knowledge in an interactive hands-on environment. Complete the skill badge quest, and final assessment challenge lab, to receive a digital badge that you can share with your network.
詳細
入門スキルバッジ コース「Google Cloud Observability を使用したモニタリングとロギング」を修了すると、 Compute Engine における仮想マシンのモニタリング、 複数プロジェクトの監視を目的とした Cloud Monitoring の利用、モニタリング機能とロギング機能の Cloud Functions への拡張、 アプリケーションに対するカスタム指標の作成と送信、カスタム指標に基づく Cloud Monitoring アラートの構成に関するスキルを実証できます。
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。
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