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Google Cloud コンソールでスキルを試す

Maher Habiba

メンバー加入日: 2019

ブロンズリーグ

3405 ポイント
BigQuery for Marketing Analysts Earned 10月 28, 2019 EDT
DEPRECATED BigQuery for Data Analysis Earned 10月 28, 2019 EDT
BigQuery for Data Warehousing Earned 10月 26, 2019 EDT
Baseline: Deploy & Develop Earned 10月 26, 2019 EDT
[DEPRECATED] Data Engineering Earned 10月 23, 2019 EDT
DEPRECATED Websites and Web Applications Earned 10月 21, 2019 EDT
DEPRECATED BigQuery Basics for Data Analysts Earned 10月 20, 2019 EDT
[DEPRECATED] Deploying Applications Earned 10月 20, 2019 EDT
Alexa Skills Development Earned 10月 19, 2019 EDT
Serverless Web Apps using Amazon DynamoDB Earned 10月 19, 2019 EDT
Serverless Design with AWS Lambda Earned 10月 19, 2019 EDT
Digital Media Earned 10月 19, 2019 EDT
Storage & CDN Earned 10月 19, 2019 EDT
Websites & Web Apps Earned 10月 19, 2019 EDT
SysOps Administrator - Associate Earned 10月 19, 2019 EDT
Solutions Architect - Associate Earned 10月 19, 2019 EDT
Solutions Architect - Professional Earned 10月 19, 2019 EDT
Corporate Apps on AWS for Windows Earned 10月 19, 2019 EDT
Programming Windows on AWS Earned 10月 19, 2019 EDT
Security on AWS Earned 10月 19, 2019 EDT
Big Data on AWS Earned 10月 19, 2019 EDT
Databases on AWS for Windows Earned 10月 19, 2019 EDT
Advanced Operations Using Amazon Redshift Earned 10月 19, 2019 EDT
Cloud Healthcare API Earned 10月 19, 2019 EDT
Deployment & Management Earned 10月 19, 2019 EDT
Google Workspace の基礎 Earned 10月 6, 2019 EDT
ML のための BigQuery Earned 10月 6, 2019 EDT
NCAA® March Madness®: Bracketology with Google Cloud Earned 10月 5, 2019 EDT
DevZone Quest Earned 10月 5, 2019 EDT
Scientific Data Processing Earned 10月 5, 2019 EDT
Compute & Networking Earned 10月 4, 2019 EDT
Google デベロッパー向け基礎 Earned 10月 4, 2019 EDT
ベースライン: インフラストラクチャ Earned 10月 1, 2019 EDT
ベースライン: データ、ML、AI Earned 10月 1, 2019 EDT
[DEPRECATED] OK Google: Build Interactive Apps with Google Assistant Earned 9月 12, 2019 EDT
Intermediate ML: TensorFlow on Google Cloud Earned 9月 11, 2019 EDT
ML 入門: 言語処理 Earned 9月 11, 2019 EDT
ML 入門: 画像処理 Earned 9月 10, 2019 EDT
Google Cloud Essentials Earned 9月 10, 2019 EDT

マーケティングデータを洞察し、ダッシュボード構築はいかがでしょう？大規模な分析とモデル構築のために、すべてのデータを1か所にまとめましょう。クエリ方法を学び、また BigQuery を使用しながら、再現性があり、拡張可能、そして価値ある洞察を データ化します。 BigQuery は、Google が完全管理しており、 NoOpsで、低コストの分析データベースです。 BigQuery を使用すれば、管理すべき インフラストラクチャを持たずに、またはデータベース管理者を必要とすることなく、何テラバイトものデータをクエリすることができます。 BigQuery は SQL を使用し、従量制モデルを利用できます。 BigQuery を使用すれば、データ分析に集中でき、意味ある洞察を見い出だすことができます。

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Want to learn the core SQL and visualization skills of a Data Analyst? Interested in how to write queries that scale to petabyte-size datasets? Take the BigQuery for Analyst Quest and learn how to query, ingest, optimize, visualize, and even build machine learning models in SQL inside of BigQuery.

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データ ウェアハウスの構築または最適化を検討している場合は、BigQuery を使ったデータの抽出、変換、Google Cloud への読み込みに関するおすすめの方法を学びます。この一連のインタラクティブなラボでは、各種の大規模な BigQuery 一般公開データセットを使って独自のデータ ウェアハウスを作成、最適化します。BigQuery は、Google が低料金で提供する NoOps のフルマネージド分析データベースです。インフラストラクチャを所有して管理したり、データベース管理者を配置したりすることなく、テラバイト単位の大規模なデータでクエリを実行できます。また、SQL が採用されており、従量課金制モデルでご利用いただけます。このような特徴を活かし、お客様は有用な情報を得るためのデータ分析に専念できます。

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In this introductory-level quest, you will learn the fundamentals of developing and deploying applications on the Google Cloud Platform. You will get hands-on experience with the Google App Engine framework by launching applications written in languages like Python, Ruby, and Java (just to name a few). You will see first-hand how straightforward and powerful GCP application frameworks are, and how easily they integrate with GCP database, data-loss prevention, and security services.

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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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When it comes to hosting websites and web applications, you want a framework that’s robust, fast, and secure. By choosing the Google Cloud Platform, you will have all of those needs covered. In this fundamental-level quest, you will get hands-on practice with GCPs key infrastructure and computing services for the web. From deploying your first web app, to integrating Cloud SQL with Ruby on Rails, to mapping the NYC subway system on App Engine, you will learn all the skills needed to harness GCPs web hosting power.

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Want to scale your data analysis efforts without managing database hardware? Learn the best practices for querying and getting insights from your data warehouse with this interactive series of BigQuery labs. BigQuery is Google's fully managed, NoOps, low cost analytics database. With BigQuery you can query terabytes and terabytes of data without having any infrastructure to manage or needing a database administrator. BigQuery uses SQL and can take advantage of the pay-as-you-go model. BigQuery allows you to focus on analyzing data to find meaningful insights.

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The Google Cloud Platform provides many different frameworks and options to fit your application’s needs. In this introductory-level quest, you will get plenty of hands-on practice deploying sample applications on Google App Engine. You will also dive into other web application frameworks like Firebase, Wordpress, and Node.js and see firsthand how they can be integrated with Google Cloud.

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In this Quest, you will learn how to create Alexa skills that respond to voice commands and which can be used on the Amazon Echo, Dot, and Tap devices. You will create back-end functions in AWS Lambda, and then connect them with voice response logic using the Alexa Skills Kit. You will use both the AWS Console and the Amazon Developer Portal in these labs, the latter requiring you to have or create a no-cost, no-credit-card-required account. No hardware device is required for any lab; an Alexa voice response simulation system is provided in the Amazon Developer Portal. Templates used in these labs can be adapted and extended to create your own Alexa skills and offer them to the worldwide Alexa user community.

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Serverless architectures allow you to build and run applications and services without needing to provision, manage, and scale infrastructure. This quest will show how to design, build, and deploy interactive serverless web applications, using a simple HTML/JavaScript web interface which uses Amazon API Gateway calls to send requests to AWS Lambda backends that query Amazon DynamoDB data.

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In this Quest, you will learn how to write functions with the AWS Lambda Service that respond to events and integrate other AWS Services. You will create applications that write records to Amazon DynamoDB, send messages with Amazon SNS, and monitor events in Amazon CloudWatch and external services. You will even write a back-end function in Lambda for creating a voice-response app for Alexa and the Amazon Echo.

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AWS provides a set of on-demand storage, archive, transcoding, and streaming services for businesses that are running photo, video, and file storage applications in the cloud. In this quest, you’ll learn to work with advanced services for digital media on AWS.

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In this Quest, you’ll learn to work with services related to Storage and Content Delivery Networks, including Amazon Simple Storage Service (S3), Amazon Elastic Block Store (EBS), and Amazon CloudFront.

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AWS offers services that provide businesses with a flexible, highly scalable, and low-cost way to deliver their websites and web applications. In this quest, you’ll learn to work with foundational services for marketing websites on AWS.

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Achieving AWS Certification requires hands-on experience. This quest helps you get hands-on practice with several key services as you prepare for the AWS Certified SysOps Administrator - Associate Exam. Visit AWS Certification to learn more about this exam and find more resources to prepare.

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Achieving AWS Certification requires hands-on experience. This quest helps you get hands-on practice with several key services as you prepare for the AWS Certified Solutions Architect – Associate Exam. Visit AWS Certification to learn more about this exam and find more resources to prepare.

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Achieving AWS Certification requires hands-on experience. This quest helps you get hands-on practice with several key services as you prepare for the AWS Certified Solutions Architect – Professional Exam. Visit AWS Certification to learn more about this exam and find more resources to prepare.

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Learn how to deploy Microsoft Windows Server-based applications in the AWS cloud, including Microsoft Exchange, Dynamics CRM and SharePoint.

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Learn how to develop applications in Microsoft Visual Studio leveraging AWS services.

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This quest is designed to teach you how to apply AWS Identity and Access Management, in concert with several other AWS Services, to address real-world application and service security management scenarios.

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Scientists, developers, and other technologists from many different industries are taking advantage of AWS to perform big data analytics and meet the challenges of the increasing volume, variety, and velocity of digital information. AWS offers a portfolio of cloud computing services to help you manage big data by reducing costs, scaling to meet demand, and increasing the speed of innovation. In this quest, you’ll learn to work with advanced services for Big Data.

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Learn how to deploy and administer databases running on Microsoft Windows Server in Amazon EC2 and Amazon RDS.

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In this Quest, you will delve deeper into the uses and capabilities of Amazon Redshift. You will use a remote SQL client to create and configure tables, and gain practice loading large data sets into Redshift. You will explore the effects of schema variations and compression. You will explore visualization of Redshift data, and connect Redshift with Amazon Machine Learning to create a predictive data model.

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Cloud Healthcare API bridges the gap between care systems and applications built on Google Cloud. By supporting standards-based data formats and protocols of existing healthcare technologies, Cloud Healthcare API connects your data to advanced Google Cloud capabilities, including streaming data processing with Cloud Dataflow, scalable analytics with BigQuery, and machine learning with Cloud Machine Learning Engine. In this Quest you will use the Cloud Healthcare API to ingest and process data in the industry standard FHIR, HL7v2 and DICOM formats, train a TensorFlow model for prediction with FHIR data, and also gain practice with de-identification of datasets.

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In this quest, you’ll learn to work with services related to Deployment and Management, including AWS Identity and Access Management (IAM), AWS Elastic Beanstalk, AWS CloudFormation, and AWS OpsWorks.

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Workspace は、Google Cloud で提供されている Google の共同作業用アプリケーション スイートです。この入門レベルのコースでは、 ユーザーの視点で Workspace の主要なアプリケーションの実践演習を行います。Workspace には、 ここで取り上げるもの以外にも、多くのアプリケーションやツールが含まれますが、 ここでは Gmail、カレンダー、スプレッドシートなど、いくつかの主要アプリを 体験します。各ラボの所要時間は 10～15 分ですが、ご自身でご自由に アプリケーションの操作を試すための時間も用意されています。

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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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In this series of labs you will learn how to use BigQuery to analyze NCAA basketball data with SQL. Build a Machine Learning Model to predict the outcomes of NCAA March Madness basketball tournament games.

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Welcome to DevZone Quest, a set of labs to deepen your understanding of the technology behind the Cloud Showcase Experiments featured in the Google Cloud Next 2019 San Francisco DevZone.

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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、Dataproc、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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In this quest, you’ll learn to work with services related to Compute and Networking, including Amazon EC2, Amazon Elastic Load Balancing, and Amazon Virtual Private Cloud (VPC).

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この入門レベルのコースでは、アプリケーション開発者を対象に、Google Cloud のエコシステムを使用して安全、スケーラブル、インテリジェントなクラウドネイティブ アプリケーションを構築する方法を説明 します。インフラストラクチャの設定を行わずにアプリケーションの開発やスケーリングを行う方法、 データ分析を実施する方法、データから分析情報を得る方法、トレーニング済み ML の API を使って開発し、ML のエキスパートでなくても ML を活用する方法を学びます。 また、さまざまな Google サービスや API とのシームレスな統合を利用して、 インテリジェントなアプリを作成します。

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これは、Google Cloud Essentials よりもレベルの高い内容の練習機会を求めている初心者のクラウド デベロッパーに おすすめのコースです。Cloud Storage だけでなく、 Monitoring や Cloud Run functions などの主要なアプリケーション サービスに関連するラボを通して、 実践的な経験を積むことが可能です。また、 あらゆる Google Cloud イニシアチブに応用できる有益なスキルを身に付けることができます。

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ビッグデータ、ML、AI は今日のコンピュータ業界ではホットなトピックですが、 これらの分野は非常に専門性が高く、 入門レベルの教材を見つけるのは困難です。幸いなことに、Google Cloud はこうした分野でユーザー フレンドリーなサービスを提供しており、 この入門レベルのコースを通じて、BigQuery、Cloud Speech API、 Video Intelligence などのツールを使い始めるための第一歩を踏み出せます。

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With Google Assistant part of over a billion consumer devices, this quest teaches you how to build practical Google Assistant applications integrated with Google Cloud services via APIs. Example apps will use the Dialogflow conversational suite and the Actions and Cloud Functions frameworks. You will build 5 different applications that explore useful and fun tools you can extend on your own. No hardware required! These labs use the cloud-based Google Assistant simulator environment for developing and testing, but if you do have your own device, such as a Google Home or a Google Hub, additional instructions are provided on how to deploy your apps to your own hardware.

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TensorFlow is an open source software library for high performance numerical computation that's great for writing models that can train and run on platforms ranging from your laptop to a fleet of servers in the Cloud to an edge device. This quest takes you beyond the basics of using predefined models and teaches you how to build, train and deploy your own on Google Cloud.

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ML は、IT 分野で最も急速に成長している技術の一つであり、Google Cloud Platform はその発展に大きく貢献してきました。 Google Cloud では多数の API により、ほぼすべての ML ジョブに対応するツールを提供しています。 この入門コースでは、ラボを通じて言語処理に活用できる ML の実践演習を行います。 これにより、テキストからのエンティティの抽出、 感情分析と構文解析、音声文字変換のための Speech-to-Text API の使用方法を学ぶことができます。

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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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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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