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Google Cloud コンソールでスキルを試す

Leonardi Kohsasih Kelvin

メンバー加入日: 2019

シルバーリーグ

4800 ポイント
Data Science on the Google Cloud Platform Earned 9月 17, 2021 EDT
安全な Google Cloud ネットワークの構築 Earned 9月 29, 2020 EDT
Google Cloud での ML の API の使用 Earned 9月 27, 2020 EDT
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 9月 27, 2020 EDT
[DEPRECATED] Data Engineering Earned 9月 27, 2020 EDT
ML のための BigQuery Earned 9月 27, 2020 EDT
Google Cloud の ML API 用にデータを準備 Earned 9月 26, 2020 EDT
Data Catalog Fundamentals Earned 9月 24, 2020 EDT
Build a Website on Google Cloud Earned 9月 21, 2020 EDT
BigQuery のデータから分析情報を引き出す Earned 9月 19, 2020 EDT
Google Cloud Essentials Earned 10月 27, 2019 EDT

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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安全な 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、Google Cloud でアプリケーションを ビルド、スケール、保護するための複数のネットワーク関連リソースについて学習します。 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す。 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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「Google Cloud での ML の API の使用 」コースを修了して、上級スキルバッジを獲得しましょう。このコースでは、ML と AI テクノロジーを活用する 3 つの API（Cloud Vision API、Cloud Translation API、Cloud Natural Language API） の基本機能について学習します。 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て スキルバッジを獲得し、ネットワークで共有しましょう。

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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。

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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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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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「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、Dataproc 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。 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。

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Data Catalog is deprecated and will be discontinued on January 30, 2026. You can still complete this course if you want to. For steps to transition your Data Catalog users, workloads, and content to Dataplex Catalog, see Transition from Data Catalog to Dataplex Catalog (https://cloud.google.com/dataplex/docs/transition-to-dataplex-catalog). Data Catalog is a fully managed and scalable metadata management service that empowers organizations to quickly discover, understand, and manage all of their data. In this quest you will start small by learning how to search and tag data assets and metadata with Data Catalog. After learning how to build your own tag templates that map to BigQuery table data, you will learn how to build MySQL, PostgreSQL, and SQLServer to Data Catalog Connectors.

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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。

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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 Looker Studio でのレポート作成といった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。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 スキルバッジを獲得し、ネットワークで共有しましょう。

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この入門レベルのクエストでは、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。「Google Cloud Essentials」は Qwiklabs で特に人気のあるクエストですが、それはクラウドの予備知識がほとんどなくても、あらゆる Google Cloud プロジェクトに応用できる実際的な経験を積めるからです。 「Google Cloud Essentials」では、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実行と負荷分散など、Google Cloud の主な機能を紹介します。主なコンセプトは 1 分間のビデオで説明されています。

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