参加 ログイン

Google Cloud コンソールでスキルを試す

Bianchi Tommaso

メンバー加入日: 2024

シルバーリーグ

29205 ポイント
Professional Machine Learning Engineer 学習ガイド Earned 7月 29, 2025 EDT
Dataplex を使用したデータメッシュの構築 Earned 3月 26, 2025 EDT
BigQuery でデータ ウェアハウスを構築する Earned 3月 25, 2025 EDT
Dataflow を使用したサーバーレスのデータ処理: パイプラインの開発 Earned 3月 25, 2025 EDT
Dataflow を使用したサーバーレスのデータ処理: 運用 Earned 3月 24, 2025 EDT
BigQuery で Gemini モデルを操作する Earned 3月 21, 2025 EDT
Gemini in BigQuery で生産性を高める Earned 3月 21, 2025 EDT
Google Cloud における復元力のあるストリーミング分析システムの構築 Earned 3月 21, 2025 EDT
Google Cloud でのバッチデータ パイプラインの構築 Earned 3月 20, 2025 EDT
Google Cloud を使用したデータレイクとデータ ウェアハウスのモダナイゼーション Earned 3月 20, 2025 EDT
Data Engineering on Google Cloud の概要 Earned 3月 19, 2025 EDT
Dataflow を使用したサーバーレスのデータ処理: 基礎 Earned 10月 7, 2024 EDT
責任ある AI: Google Cloud における AI に関する原則の適用 Earned 10月 3, 2024 EDT
Professional Data Engineer の取得に向けた準備 Earned 9月 20, 2024 EDT
Google Cloud Operations を使用したスケーリング Earned 9月 19, 2024 EDT
Google Cloud で実現する信頼とセキュリティ Earned 9月 19, 2024 EDT
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 9月 19, 2024 EDT
Google Cloud の AI を活用したイノベーション Earned 9月 19, 2024 EDT
Google Cloud によるデータ トランスフォーメーションの探求 Earned 9月 17, 2024 EDT
Google Cloud によるデジタル トランスフォーメーション Earned 9月 17, 2024 EDT

このコースでは、PMLE（Professional Machine Learning Engineer）認定資格試験に向けた学習計画を作成できます。学習者は、試験の範囲を把握したうえで、また、試験への準備状況を把握して、個々の学習計画を作成します。

詳細

「Dataplex を使用したデータメッシュの構築」入門コースを修了してスキルバッジを獲得すると、Dataplex を使用してデータメッシュを構築し、 Google Cloud 上のデータ セキュリティ、ガバナンス、検出を強化するスキルを実証できます。このコースでは、Dataplex でアセットにタグを付け、IAM ロールを割り当て、データ品質を評価する方法を練習し、そのスキルをテストします。 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 コースと 最終評価チャレンジラボを修了して、デジタルバッジを獲得し、 ネットワークで共有しましょう。

詳細

「BigQuery でデータ ウェアハウスを構築する」スキルバッジを獲得できる中級コースを修了すると、 データの結合による新しいテーブルの作成、結合のトラブルシューティング、UNION を使用したデータの連結、日付パーティション分割テーブルの作成、 BigQuery での JSON、配列、構造体の操作に関するスキルを証明できます。 スキルバッジは、Google Cloud の プロダクトとサービスに関する習熟度を示す Google Cloud 発行の限定デジタルバッジです。 これは、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 コースと最終評価チャレンジラボを修了し、 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。

詳細

Dataflow コースシリーズの 2 回目である今回は、Beam SDK を使用したパイプラインの開発について詳しく説明します。まず、Apache Beam のコンセプトについて復習します。次に、ウィンドウ、ウォーターマーク、トリガーを使用したストリーミング データの処理について説明します。さらに、パイプラインのソースとシンクのオプション、構造化データを表現するためのスキーマ、State API と Timer API を使用してステートフル変換を行う方法について説明します。続いて、パイプラインのパフォーマンスを最大化するためのベスト プラクティスを再確認します。コースの終盤では、Beam でビジネス ロジックを表現するための SQL と DataFrame、および Beam ノートブックを使用してパイプラインを反復的に開発する方法を説明します。

詳細

Dataflow シリーズの最後のコースでは、Dataflow 運用モデルのコンポーネントを紹介します。パイプラインのパフォーマンスのトラブルシューティングと最適化に役立つツールと手法を検証した後で、Dataflow パイプラインのテスト、デプロイ、信頼性に関するベスト プラクティスについて確認します。最後に、数百人のユーザーがいる組織に対して Dataflow パイプラインを簡単に拡張するためのテンプレートについても確認します。これらの内容を習得することで、データ プラットフォームの安定性を保ち、予期せぬ状況に対する回復力を確保できるようになります。

詳細

このコースでは、BigQuery の生成 AI タスクで AI / ML モデルを使用する方法をご紹介します。顧客管理を含む実際のユースケースを通して、Gemini モデルを使用してビジネス上の問題を解決するワークフローを学びます。また、理解を深めるために、このコースでは SQL クエリと Python ノートブックの両方を使用したコーディング ソリューションの詳細な手順も提供しています。

詳細

このコースでは、データを AI 活用へつなげるためのワークフローに役立つ AI 搭載の機能スイート、Gemini in BigQuery について説明します。この機能スイートには、データの探索と準備、コード生成とトラブルシューティング、ワークフローの検出と可視化などが含まれます。このコースでは、概念の説明、実際のユースケース、ハンズオンラボを通じて、データ実務者が生産性を高め、開発パイプラインを迅速化できるよう支援します。

詳細

ストリーミングによって企業が事業運営に関するリアルタイムの指標を取得できるようになり、ストリーミング データの処理を行う機会が増えてきました。このコースでは、Google Cloud でストリーミング データ パイプラインを構築する方法について学習します。受信ストリーミング データの処理のために Pub/Sub について説明します。また、このコースでは、Dataflow を使用してストリーミング データの集計や変換を行う方法、処理済みのレコードを分析用に BigQuery や Bigtable に保存する方法についても説明します。さらに、Qwiklabs を使用して Google Cloud でストリーミング データ パイプラインのコンポーネントを構築する実践演習を行います。

詳細

通常、データ パイプラインは、「抽出、読み込み（EL）」、「抽出、読み込み、変換（ELT）」、「抽出、変換、読み込み（ETL）」のいずれかの考え方に分類できます。このコースでは、バッチデータではどの枠組みを、どのような場合に使用するのかについて説明します。本コースではさらに、BigQuery、Dataproc 上での Spark の実行、Cloud Data Fusion のパイプラインのグラフ、Dataflow でのサーバーレスのデータ処理など、データ変換用の複数の Google Cloud テクノロジーについて説明します。また、Qwiklabs を使用して Google Cloud でデータ パイプラインのコンポーネントを構築する実践演習を行います。

詳細

すべてのデータ パイプラインには、データレイクとデータ ウェアハウスという 2 つの主要コンポーネントがあります。このコースでは、各ストレージ タイプのユースケースを紹介し、Google Cloud で利用可能なデータレイクとデータ ウェアハウスのソリューションを技術的に詳しく説明します。また、データ エンジニアの役割や、効果的なデータ パイプラインが事業運営にもたらすメリットについて確認し、クラウド環境でデータ エンジニアリングを行うべき理由を説明します。 これは「Data Engineering on 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、「Google Cloud でのバッチデータ パイプラインの構築」コースに登録してください。

詳細

このコースでは、Google Cloud におけるデータ エンジニアリング、データ エンジニアの役割と責任、それらが Google Cloud の各サービスにどのように対応しているかについて学びます。また、データ エンジニアリングの課題に対処する方法も学習します。

詳細

このコースは、Dataflow を使用したサーバーレスのデータ処理に関する 3 コースシリーズのパート 1 です。この最初のコースでは、始めに Apache Beam とは何か、そして Dataflow とどのように関係しているかを復習します。次に、Apache Beam のビジョンと Beam Portability フレームワークの利点について説明します。Beam Portability フレームワークによって、デベロッパーが好みのプログラミング言語と実行バックエンドを使用できるビジョンが実現します。続いて、Dataflow によってどのように費用を節約しながらコンピューティングとストレージを分離できるか、そして識別ツール、アクセスツール、管理ツールがどのように Dataflow パイプラインと相互に機能するかを紹介します。最後に、Dataflow でそれぞれのユースケースに合った適切なセキュリティ モデルを実装する方法について学習します。

詳細

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。

詳細

このコースでは、Professional Data Engineer（PDE）認定資格試験に向けた学習計画を作成できます。学習者は、試験の範囲を把握できます。また、試験への準備状況を把握して、個々の学習計画を作成します。

詳細

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、クラウド リソースを効果的に管理、スケーリングすることが複雑なタスクになる可能性もあります。 ここでは、Google Cloud Operations を使用したスケーリングを通して、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 クラウド デジタル リーダー 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。

詳細

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、新たな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「Google Cloud で実現する信頼とセキュリティ」コースでは、クラウド セキュリティの基礎、およびインフラストラクチャ セキュリティに対する Google Cloud のマルチレイヤ型アプローチが持つ価値について学ぶとともに、Google がクラウドへのお客様の信頼をどのように獲得し維持しているのかについて学びます。 このコースは クラウド デジタル リーダー 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。

詳細

多くの従来型企業では、既存のシステムやアプリケーション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。「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」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 クラウド デジタル リーダー 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。

詳細

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 クラウド デジタル リーダー 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。

詳細

クラウド テクノロジーは組織に大きな価値をもたらします。クラウド テクノロジーの力をデータと組み合わせることで、その価値はさらに大きなものとなり、新しいカスタマー エクスペリエンスを提供できる可能性があります。「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、データが組織にもたらす価値と、Google Cloud でデータを有用かつアクセス可能なものにする方法を学習します。このコースは「クラウド デジタル リーダー」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。

詳細

クラウド テクノロジーとデジタル トランスフォーメーションに大きな期待が寄せられていますが、疑問点も多く残っています。 例: クラウド テクノロジーとは何か？デジタル トランスフォーメーションとは何を意味しているか？クラウド テクノロジーが組織にどう役立つのか？どこから着手するのか？ このような疑問をお持ちなら、このコースはぴったりです。このコースでは、デジタル トランスフォーメーションにおいて多くの企業が直面する機会と課題のタイプについてご説明します。このデジタル トランスフォーメーションの入門コースなら、クラウド テクノロジーに関する知識を深めて自分の業務に活用するとともに、今後のビジネスの成長にも役立てていただけます。このコースは クラウド デジタル リーダー 学習プログラムの一部です。

詳細