Analafean Alber
メンバー加入日: 2023
メンバー加入日: 2023
「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。
Earn the intermediate skill badge by completing the Classify Images with TensorFlow on Google Cloud course where you will learn how to use TensorFlow and Vertex AI to create and train machine learning models. You will primarily interact with Vertex AI Workbench user-managed notebooks. 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 this Skill Badge, and the final assessment challenge lab, to receive a digital badge that you can share with your network.
この初級コースでは、Google Cloud のデータ分析ワークフローについてと、データを探索、分析、可視化し、得られた情報をステークホルダーと共有するために使用できるツールについて学びます。ケーススタディを取り上げながら、ハンズオンラボ、講義、理解度チェック、デモを通じて、元データセットをクリーンなデータに、さらには効果的な可視化やダッシュボードに生まれ変わらせる方法を示します。このコースは、Google Cloud で成果を上げる方法を知りたいと思っているデータ実務担当者にも、さらなるキャリアアップを目指している方にも、専門知識を深める入口として最適な内容になっています。データ分析業務を実際に行っている、あるいはデータ分析を利用している大多数の人に有益です。
このコースでは、Google Cloud で最先端の ML パイプラインに携わっている ML エンジニアおよびトレーナーたちから知識を吸収することができます。 最初のいくつかのモジュールで、ML パイプラインとメタデータの管理用 TensorFlow を基盤とする Google の本番環境向け機械学習プラットフォーム TensorFlow Extended(TFX)について説明します。パイプラインのコンポーネントについて、そして TFX を使用したパイプラインのオーケストレーションについて学習します。また、継続的インテグレーションと継続的デプロイを通じたパイプラインの自動化の方法と、ML メタデータの管理方法についても学習します。その後、焦点を変えて、TensorFlow、PyTorch、Scikit Learn、XGBoost などの複数の ML フレームワーク全体にわたる ML パイプラインの自動化と再利用の方法について説明します。 さらに、Google Cloud のもう 1 つのツール、Cloud Composer を継続的なトレーニング パイプラインのオーケストレーションに活用する方法についても学習します。最後は、MLflow を使用して機械学習の完全なライフサイクルを管理する方法の解説で締めくくります。
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。 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。スキルバッジ コースと 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。
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。
このコースでは、機械翻訳、テキスト要約、質問応答などのシーケンス ツー シーケンス タスクに対応する、強力かつ広く使用されている ML アーキテクチャである Encoder-Decoder アーキテクチャの概要を説明します。Encoder-Decoder アーキテクチャの主要なコンポーネントと、これらのモデルをトレーニングして提供する方法について学習します。対応するラボのチュートリアルでは、詩を生成するための Encoder-Decoder アーキテクチャの簡単な実装を、TensorFlow で最初からコーディングします。
このコースでは、Transformer アーキテクチャと Bidirectional Encoder Representations from Transformers(BERT)モデルの概要について説明します。セルフアテンション機構をはじめとする Transformer アーキテクチャの主要コンポーネントと、それが BERT モデルの構築にどのように使用されているのかについて学習します。さらに、テキスト分類、質問応答、自然言語推論など、BERT を適用可能なその他のタスクについても学習します。このコースの推定所要時間は約 45 分です。
このクエストでは、ウェブサイトの可用性とスケーラビリティを確保するために利用できる 4 つの Google Cloud ウェブサイト アーキテクチャについて学びます。最後のチャレンジラボも含め、このクエストを修了すると、Google Cloud の限定デジタルバッジを獲得できます。チャレンジラボには詳細な手順説明はありませんが、最小限のガイダンスを基にソリューションを構築することが求められ、Google Cloud テクノロジーのスキルがテストされます。このクエストは、Get Cooking in Cloud の動画シリーズの内容に基づいています。
「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。 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、スキルバッジを獲得して ネットワークで共有しましょう。
このコースでは、生成 AI モデルのデプロイと管理において MLOps チームが直面する特有の課題に対処するために必要な知識とツールを提供し、AI チームが MLOps プロセスを合理化して生成 AI プロジェクトを成功させるうえで Vertex AI がどのように役立つかを説明します。
Learn how public sector agencies and academic researchers leverage Google Earth Engine to distill meaningful insights from petabytes of Earth Observation at planetary scale. Google Earth Engine is a fully managed geospatial platform that has enabled research for more than a decade in environmental areas such as forestry, agriculture, water, and sustainability.
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「Trust and Security with Google Cloud」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 Cloud Digital Leader 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。
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。「Modernize Infrastructure and Applications with Google Cloud」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 Cloud Digital Leader 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。
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。「Innovating with Google Cloud Artificial Intelligence」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 Cloud Digital Leader 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。
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 Cloud Digital Leader 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。
「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。
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。
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。
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、従来の機械学習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。
このコースでは拡散モデルについて説明します。拡散モデルは ML モデル ファミリーの一つで、最近、画像生成分野での有望性が示されました。拡散モデルは物理学、特に熱力学からインスピレーションを得ています。ここ数年、拡散モデルは研究と産業界の両方で広まりました。拡散モデルは、Google Cloud の最先端の画像生成モデルやツールの多くを支える技術です。このコースでは、拡散モデルの背景にある理論と、モデルを Vertex AI でトレーニングしてデプロイする方法について説明します。
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。
このコースでは、Associate Cloud Engineer 認定試験の合格を目指す方が受験の準備を進めることができます。試験範囲に含まれる Google Cloud ドメインの概要と、ドメインに関する知識を高めるための学習計画の作成方法について学習します。
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 Cloud Digital Leader 学習プログラムの一部です。
Google ドライブは Google のクラウドベースのファイル ストレージ サービスです。Google ドライブでは、すべての作業を 1 か所にまとめ、追加のソフトウェアを必要とせずにさまざまなファイル形式を表示でき、どのデバイスからでもファイルにアクセスできます。 このコースでは、Google ドライブの操作方法を学びます。ファイルやフォルダをアップロードする方法や、ファイルの種類に関係なく作業する方法のほか、Google ドライブでファイルを簡単に表示、配置、整理、変更、削除する方法についても学びます。 Google ドライブには共有ドライブが含まれています。共有ドライブを使用して、チームでファイルを保存したり、検索したり、ファイルにアクセスしたりできます。新しい共有ドライブの作成、メンバーの追加と管理、共有ドライブのコンテンツの管理などの方法を学びます。 Google Workspace とはつまり、コラボレーションと共有機能そのものです。Google ドライブで利用できる共有オプションを確認し、さまざまなユーザー ロールや割り当て可能な権限について学びます。 また、テンプレートを使用して一貫性を確保し、時間を節約する方法についても確認します。 Google ドライブには、さまざまなツールやオプションが用意されています。このコースでは、それらのオプションの中から、オフラインで作業する方法、ドライブ ファイル ストリームを使用する方法、Google Workspace Marketplace からアプリをインストールする方法について説明します。
このコースでは、Google Workspace 環境内のデータを管理するためのスキルを身に付けます。まず、Gmail とドライブのデータ漏洩を防止するデータ損失防止(DLP)ルールについて確認します。その後、Google Vault を使用してデータを保持、保存、取得する方法を学習します。次に、規制を遵守するように、データ リージョンおよびエクスポート設定を構成する方法を学びます。最後に、組織とセキュリティを強化するために、ラベルを使用してデータを分類する方法を確認します。
このコースを受講すると、スケーラブルでパフォーマンスの高い LookML(Looker モデリング言語)モデルを開発し、ビジネス ユーザーの疑問解決に役立つ標準化されたすぐに使えるデータを提供できるようになります。このコースの修了時には、組織の Looker インスタンスでデータをキュレートして管理するための LookML モデルの構築と維持が可能になります。
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。「Exploring Data Transformation with Google Cloud」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「Cloud Digital Leader」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。
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.