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Lin David

メンバー加入日: 2018

シルバーリーグ

5200 ポイント
Deployment Manager Earned 5月 28, 2020 EDT
DEPRECATED Windows on Google Cloud Earned 5月 27, 2020 EDT
[DEPRECATED] DEPRECATE Apigee Advanced Earned 5月 25, 2020 EDT
[DEPRECATED] DEPRECATE Apigee Basic Earned 5月 25, 2020 EDT
Exploring APIs Earned 5月 24, 2020 EDT
機械学習API Earned 5月 23, 2020 EDT
DEPRECATED Creating with Google Maps Earned 5月 19, 2020 EDT
Scientific Data Processing Earned 5月 17, 2020 EDT
Google Cloud Run Serverless Workshop Earned 5月 17, 2020 EDT
DEPRECATED IoT in the Google Cloud Earned 5月 16, 2020 EDT
DEPRECATED Applied Data: Blockchain Earned 5月 3, 2020 EDT
DEPRECATED Application Development - Java Earned 5月 3, 2020 EDT
ML 入門: 画像処理 Earned 5月 2, 2020 EDT
[DEPRECATED] Network Security by Palo Alto Networks Earned 4月 30, 2020 EDT
Data Science on the Google Cloud Platform Earned 4月 28, 2020 EDT
DEPRECATED Google Cloud Solutions II: Data and Machine Learning Earned 4月 27, 2020 EDT
Google Cloud Platformでのデータサイエンス：機械学習 Earned 4月 26, 2020 EDT
[DEPRECATED] Data Engineering Earned 4月 26, 2020 EDT
[Deprecated] Advanced ML: ML Infrastructure Earned 4月 26, 2020 EDT
Google Kubernetes Engine Best Practices Earned 4月 26, 2020 EDT
クラウド エンジニアリング Earned 4月 25, 2020 EDT
Google Kubernetes Engine のベスト プラクティス: セキュリティ Earned 4月 25, 2020 EDT
Cloud Architecture - Design, Implement, and Manage Earned 4月 25, 2020 EDT
Deprecated Kubernetes Solutions Earned 4月 24, 2020 EDT
Google Cloud Solutions I: Scaling Your Infrastructure Earned 4月 23, 2020 EDT
Terraform を使用したクラウド インフラストラクチャの管理 Earned 4月 19, 2020 EDT
DevOps の基礎 Earned 4月 18, 2020 EDT
Google Cloud の Kubernetes Earned 4月 18, 2020 EDT
DEPRECATED Cloud Architecture Earned 4月 17, 2020 EDT
Google Cloud の基礎 Earned 4月 11, 2020 EDT

If you’re looking to take your Google Cloud application to the next level, look no further than Deployment Manager. By automating the creation of GCP resources and services, Deployment Manager lets you focus on developing rather than maintaining. In this advanced-level quest, you will get hands on practice with Deployment Manager by building custom templates, automating Python and Jinja application instances, and scaling custom networks.

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Google Cloud is committed to supporting Windows workloads in its frameworks and services. In this advanced-level quest, you will get hands-on practice running many of the popular Windows services on Google Cloud. For example, you will learn how to instantiate Microsoft SQL databases, cloud tools for Powershell on Google Cloud Platform frameworks.

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Apigee Edge is Google Cloud's full lifecycle API management platform, that helps enterprises with various aspects of exposure, consumption, productization, and monetization of their APIs. As enterprises build connected experiences, or plan to modernize their existing backed apps, APIs and API Management plays a crucial part. In this Quest you will explore more advanced API Management usecases for application modernization and practice using the Apigee Edge platform. If you don't have hands-on experience with Apigee, it is recommended that you to go through the labs in Apigee Basic before starting this Quest.

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Apigee enables you to create APIs and manage them for the benefit of other developers who might need to use your software. Apigee Edge enables you to quickly expose backend services as APIs. These "API Products" offer different capabilities and levels of service, with consumption managed by Apigee. This Quest of hands-on labs gives you practice in using Apigee for API creation and management functionality when you decide to modernize an application backend.

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Google Cloud Application Programming Interfaces は、Google Cloud Services とプログラムでインタラクトするメカニズムです。このクエストは、GCP API のハンズオン演習を提供し、APIをブラウズして、実行するツールである Google の API Explorerを通して学習します。クラウドのストレージ間でのデータ移行の方法、コンピュートエンジンインスタンスのデプロイ、Dataprocクラスタの設定などを学ぶことにより、API が強力で、なぜGCPユーザが使用しているかを理解できます。

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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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In this quest you will use several tools available in Google Cloud to manipulate data and create a Google Map - map location details to find subway stations or a business; use geocoding and Apps Script to send an email of a map; visualize data on a customized map; and build a server-side proxy to create a map on a mobile device.

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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。

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Twelve years ago Lily started the Pet Theory chain of veterinary clinics, and has been expanding rapidly. Now, Pet Theory is experiencing some growing pains: their appointment scheduling system is not able to handle the increased load, customers aren't receiving lab results reliably through email and text, and veteranerians are spending more time with insurance companies than with their patients. Lily wants to build a cloud-based system that scales better than the legacy solution and doesn't require lots of ongoing maintenance. The team has decided to go with serverless technology. For the labs in the Google Cloud Run Serverless Quest, you will read through a fictitious business scenario in each lab and assist the characters in implementing a serverless solution. Looking for a hands on challenge lab to demonstrate your skills and validate your knowledge? On completing this quest, enroll in and finish the additional challenge lab at the end of this quest to receive an exclusive Google…

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In this quest, you will learn about Google Cloud’s IoT Core service and its integration with other services like GCS, Dataprep, Stackdriver and Firestore. The labs in this quest use simulator code to mimic IOT devices and the learning here should empower you to implement the same streaming pipeline with real world IoT devices.

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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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In this advanced-level quest, you will learn the ins and outs of developing GCP applications in Java. 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 Java 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 Java applications straight away.

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大規模なコンピューティング能力を使用してパターンを認識し、 画像を「読み取る」ことは、自動運転車や顔認識に使用される AI の基盤技術の一つです 。 Google Cloud Platform は、 API を呼び出すだけで利用できるシステムを通じて、ワールドクラスの速度と精度を提供します。 こうした機能とさまざまな API を備えた GCP のツールを使えば、 ほぼあらゆる ML ジョブに対応できます。 この入門コースでは、 画像処理に用いられる ML の実践的な演習を行います。 ラボを活用して、画像にラベルを付けたり、顔やランドマークを検出したり、 画像内のテキストを抽出、分析、翻訳したりすることができます。

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The move to Google® Cloud public cloud services is underway, and requirements for cloud security are real. Palo Alto Networks® offers innovative and comprehensive protection as you adopt public cloud services. The Palo Alto Networks solutions complement the native Google Cloud security toolset, including network, host and cloud-native security delivered through APIs for comprehensive protection. In this Quest, you will get hands-on practice with the Palo Alto Networks virtual next-generation firewall running in Google Cloud. You will gain practical experience that you can apply to improve visibility and security for your applications and workloads.

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これは 2 つのクエストから構成されるハンズオンラボの 1 つ目のクエストで、『Data Science on Google Cloud Platform』（著者: Valliappa Lakshmanan、出版元: O'Reilly Media, Inc.）という書籍から抜粋した演習をもとに作成されたものです。1 つ目のクエストでは第 8 章までを扱い、Google Cloud Platform のツールとサービスを使用して、データセットの取り込み、準備、処理、クエリ、探索、可視化に関するあらゆる面について学習することができます。

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In this advanced-level quest, you will learn how to harness serious Google Cloud computing power to run big data and machine learning jobs. The hands-on labs will give you use cases, and you will be tasked with implementing big data and machine learning practices utilized by Google’s very own Solutions Architecture team. From running Big Query analytics on tens of thousands of basketball games, to training TensorFlow image classifiers, you will quickly see why Google Cloud is the go-to platform for running big data and machine learning jobs.

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これは2 つ目のクエストで、Google Cloud Platform の Valliappa Lakshmananが O'Reilly Media, Inc. から出版した「Data Science on the Google Cloud Platform」からの派生したラボです。9つのラボで構成され、1つ目のクエストで練習したスキルをさらに伸ばし、最先端で本格的な機械学習を実際的なデータで実行することで、Google Cloud Platformの機能とサービスを堪能していだけます。

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This advanced-level quest is unique amongst the other catalog offerings. The labs have been curated to give IT professionals hands-on practice with topics and services that appear in the Google Cloud Certified Professional Data Engineer Certification. From Big Query, to Dataprep, to Cloud Composer, this quest is composed of specific labs that will put your Google Cloud data engineering knowledge to the test. Be aware that while practice with these labs will increase your skills and abilities, you will need other preparation, too. The exam is quite challenging and external studying, experience, and/or background in cloud data engineering is recommended. Looking for a hands on challenge lab to demonstrate your skills and validate your knowledge? On completing this quest, enroll in and finish the additional challenge lab at the end of the Engineer Data in the Google Cloud to receive an exclusive Google Cloud digital badge.

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Machine Learning is one of the most innovative fields in technology, and the Google Cloud Platform has been instrumental in furthering its development. With a host of APIs, Google Cloud has a tool for just about any machine learning job. In this advanced-level course, you will get hands-on practice with machine learning at scale and how to employ the advanced ML infrastructure available on Google Cloud.

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Get Anthos Ready. Demand for Google Kubernetes Engine is growing, and customers are looking to Google and its partners to provide in-depth technical knowledge. This first Google Kubernetes Engine-centric Quest of best practices hands-on labs will get you started containerizing to modernize in place , and then managing your deployed apps and services -- with monitoring, tracing, and logging.

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この入門コースは、他のコースとは異なるものです。 これらのラボは、Google Cloud Certified Associate Cloud Engineer 認定資格試験に出題されるトピックやサービスについて、IT プロフェッショナルがハンズオンで演習するために作成されました。IAM からネットワーキング、 Kubernetes Engine のデプロイまでを 網羅する個別のラボで構成されており、Goodle Cloud の知識が試されます。これらのラボによる演習で 知識やスキルや能力を向上させることは可能ですが、 試験ガイドやその他の対策資料も参照することをおすすめします。

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Anthos を使ってみましょう。 この Google Kubernetes Engine 中心のベスト プラクティス ハンズオン ラボ シリーズでは、 GKE 本番環境をデプロイおよび管理する際のセキュリティのスケーリング に焦点を当てます。具体的には、ロールベース アクセス制御、セキュリティ強化、 VPC ネットワーキング、バイナリ承認について学びます。

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This quest of "Challenge Labs" gives the student preparing for the Google Cloud Certified Professional Cloud Architect certification hands-on practice with common business/technology solutions using Google Cloud architectures. Challenge Labs do not provide the "cookbook" steps, but require solutions to be built with minimal guidance, across many Google Cloud technologies. All labs have activity tracking, and in order to earn this badge you must score 100% in each lab. This quest is not easy and will put your Google Cloud technology skills to the test! Be aware that while practice with these labs will increase your knowledge and abilities, additional study, experience, and background in cloud architecture is recommended to prepare for this certification. Complete this quest to receive an exclusive Google Cloud digital badge.

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Containerized applications have changed the game and are here to stay. With Kubernetes, you can orchestrate containers with ease, and integration with the Google Cloud Platform is seamless. In this advanced-level quest, you will be exposed to a wide range of Kubernetes use cases and will get hands-on practice architecting solutions over the course of 8 labs. From building Slackbots with NodeJS, to deploying game servers on clusters, to running the Cloud Vision API, Kubernetes Solutions will show you first-hand how agile and powerful this container orchestration system is.

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In this course you will learn how you to harness serious Google Cloud power and infrastructure. The hands-on labs will give you use cases and you will be tasked with implementing scaling practices utilized by Google’s very own Solutions Architecture team. From developing enterprise grade load balancing and autoscaling, to building continuous delivery pipelines, Google Cloud Solutions I: Scaling your Infrastructure will teach you best practices for taking your Google Cloud projects to the next level.

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このコースでは、Google Cloud の上級ユーザーを対象に、 Terraform を使用してクラウド リソースを記述し、リリースする方法を説明します。 Terraform は、API を宣言的な構成ファイルにコード化するオープンソースのツールです。 構成ファイルは、チームメンバー間で共有したり、コードとして扱ったりできます。また、編集、レビュー、バージョン管理もできます。これらの ハンズオンラボでは、サンプル テンプレートを使用して、 シンプルなサーバーから、完全にロードバランスされたアプリケーションまで、さまざまな構成をリリースする方法を 学びます。

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DevOps を導入して 競争優位性を確保しましょう。DevOps とは、ソフトウェア デリバリーを迅速化し、 サービスの信頼性を向上させ、ソフトウェアの開発と運用に携わるチーム間で当事者意識を共有できるようにすることを目的とした、組織的、 文化的な考え方や取り組みです。このコースでは、Google Cloud を使用して ソフトウェア デリバリーの迅速性、安定性、可用性、安全性を向上させる方法を学びます。 Google Cloud には、DevOps Research and Assessment チームが あります。自社の DevOps チームの実力を、こちらの 5 問の多肢選択式テストで評価してみましょう。

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Kubernetes は最も人気のあるコンテナ オーケストレーション システムであり、Google Kubernetes Engine は特に Google Cloud でマネージド Kubernetes Deployment をサポートするよう 設計されています。この上級レベルのコースでは、 Docker イメージとコンテナを構成し、本格的な Kubernetes Engine アプリケーションをデプロイする実践演習を行います。 また、コンテナ オーケストレーションを独自のワークフローに統合するために必要な 実践的なスキルを学びます。 ハンズオン チャレンジラボを受講して、 スキルを証明し、知識を確認することもできます。このコースの修了後、 Google Cloud での Kubernetes アプリケーションのデプロイコースの 最後にあるチャレンジラボを追加で完了して、Google Cloud の限定デジタルバッジを獲得しましょう。

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この基礎レベルの クエスト は他の Qwiklabs 製品の中でもユニークです。これらのラボは、Google Cloud Certified Professional Cloud Architect 認定資格試験に出題されるトピックやサービスについて、 IT プロフェッショナルがハンズオンで演習するために作成されました。 IAM からネットワーキング、Kubernetes engine のデプロイまで、Goodle Cloud の知識が試される特定のラボで構成されています。これらのラボでの演習は スキルや能力の向上に役立ちますが、試験ガイドやその他の対策資料も参照することをお勧めします。

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この入門レベルのコースでは、 Google Cloud の基本的なツールやサービスに関する実践演習を行います。オプションで動画も提供されており、 ラボで取り上げられたコンセプトに関するさらなるコンテキストの確認や、復習に利用できます。「Google Cloud の基礎」は、Google Cloud の学習者に最初に推奨されるコースです。 クラウドの予備知識がほとんどなくても、 最初の Google Cloud プロジェクトに応用できる実践的な経験を積むことができます。Cloud Shell コマンドの記述、 初めての仮想マシンのデプロイ、Kubernetes Engine 上でのアプリケーションの実行や ロード バランシングなど、「Google Cloud の基礎」では、Google Cloud の 基本的な機能について学ぶことができます。

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