Malyon Sam
メンバー加入日: 2019
BigQuery for Data Analysis and ML
Earned 9月 24, 2024 EDT
Achieving Advanced Insights with BigQuery - 日本語版
Earned 8月 8, 2023 EDT
Creating New BigQuery Datasets and Visualizing Insights - 日本語版
Earned 8月 8, 2023 EDT
Exploring and Preparing Your Data with BigQuery - 日本語版
Earned 8月 3, 2023 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 7月 28, 2023 EDT
Google Cloud Big Data and Machine Learning Fundamentals - 日本語版
Earned 7月 20, 2023 EDT
Generative AI Fundamentals - 日本語版
Earned 7月 7, 2023 EDT
責任ある AI の概要
Earned 7月 7, 2023 EDT
大規模言語モデルの概要
Earned 7月 7, 2023 EDT
生成 AI の概要
Earned 7月 7, 2023 EDT
Intro to BigQuery: Analytics & Machine Learning
Earned 6月 1, 2023 EDT
Master Google Cloud skills through hands-on labs and friendly competition! Cloud Hero challenges you to conquer a series of Cloud Skills Boost labs, putting your newfound knowledge to practice. Earn points for completing labs accurately, and rack up bonus points for speed. The leaderboard lets you see how you stack up against your peers – can you rise to the top? Remember to click "End" after finishing each lab to claim your well-deserved points.
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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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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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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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「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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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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