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Google Cloud コンソールでスキルを試す

Balasubramani R NMAMIT Dr.

メンバー加入日: 2019

ダイヤモンド リーグ

51415 ポイント
Google Vids で魅力的な動画を作成 Earned 8月 30, 2025 EDT
Gemini in Google ドライブ Earned 8月 30, 2025 EDT
Gemini in Google Meet Earned 8月 30, 2025 EDT
Gemini in Google スプレッドシート Earned 8月 30, 2025 EDT
Gemini in Google スライド Earned 8月 30, 2025 EDT
Gemini in Google ドキュメント Earned 8月 29, 2025 EDT
Gemini in Gmail Earned 8月 28, 2025 EDT
Gemini for Google Workspace の概要 Earned 8月 25, 2025 EDT
生成 AI エージェント: 組織の変革 Earned 8月 20, 2025 EDT
生成 AI アプリ: 働き方を変革する Earned 8月 18, 2025 EDT
生成 AI: 現在の状況を知る Earned 8月 14, 2025 EDT
生成 AI: 基本概念の理解 Earned 7月 28, 2025 EDT
生成 AI: chatbot を超えて Earned 7月 18, 2025 EDT
Professional Machine Learning Engineer 学習ガイド Earned 3月 17, 2025 EDT
Put It All Together: Prepare for a Cloud Data Analyst Job Earned 11月 29, 2024 EST
Data Management and Storage in the Cloud Earned 11月 29, 2024 EST
The Power of Storytelling: How to Visualize Data in the Cloud Earned 10月 29, 2024 EDT
Data Transformation in the Cloud Earned 10月 18, 2024 EDT
Introduction to Data Analytics in Google Cloud Earned 10月 3, 2024 EDT
Vertex AI におけるプロンプト設計 Earned 9月 11, 2024 EDT
Vertex AI を使用した ML オペレーション（MLOps）: 特徴の管理 Earned 6月 21, 2024 EDT
ML オペレーション（MLOps）: 概要 Earned 6月 19, 2024 EDT
Recommendation Systems on Google Cloud Earned 6月 13, 2024 EDT
Natural Language Processing on Google Cloud Earned 6月 7, 2024 EDT
本番環境 ML システム Earned 5月 13, 2024 EDT
企業における ML Earned 4月 28, 2024 EDT
特徴量エンジニアリング Earned 4月 3, 2024 EDT
Google Cloud での Keras を使った ML モデルの構築、トレーニング、デプロイ Earned 3月 23, 2024 EDT
Launching into Machine Learning - 日本語版 Earned 3月 19, 2024 EDT
Google Cloud における AI と ML の概要 Earned 3月 8, 2024 EST
責任ある AI: Google Cloud における AI に関する原則の適用 Earned 2月 26, 2024 EST
Generative AI Explorer - Vertex AI Earned 2月 22, 2024 EST
Gmail - 日本語版 Earned 10月 11, 2023 EDT
Vertex AI Studio の概要 Earned 6月 21, 2023 EDT
画像キャプション モデルの作成 Earned 6月 17, 2023 EDT
Transformer モデルと BERT モデル Earned 6月 16, 2023 EDT
アテンション機構 Earned 6月 15, 2023 EDT
Encoder-Decoder アーキテクチャ Earned 6月 15, 2023 EDT
画像生成の概要 Earned 6月 15, 2023 EDT
Generative AI Fundamentals - 日本語版 Earned 6月 14, 2023 EDT
責任ある AI の概要 Earned 6月 14, 2023 EDT
大規模言語モデルの概要 Earned 6月 13, 2023 EDT
生成 AI の概要 Earned 6月 13, 2023 EDT
Associate Cloud Engineer の取得に向けた準備 Earned 5月 6, 2023 EDT
Google Kubernetes Engine を使ってみる Earned 4月 28, 2023 EDT
柔軟性のある Google Cloud インフラストラクチャ: スケーリングと自動化 Earned 4月 19, 2023 EDT
重要な Google Cloud インフラストラクチャ: コアサービス Earned 4月 15, 2023 EDT
重要な Google Cloud インフラストラクチャ: 基礎 Earned 4月 8, 2023 EDT
Google Cloud の基礎: コア インフラストラクチャ Earned 3月 28, 2023 EDT
Google Cloud によるデジタル トランスフォーメーション Earned 2月 14, 2023 EST
Google Cloud Computing Foundations: Data, ML, and AI in Google Cloud Earned 6月 12, 2021 EDT
Google Cloud Computing Foundations: Networking and Security in Google Cloud 日本語版 Earned 6月 10, 2021 EDT
[DEPRECATED] Google Cloud Computing Foundations: Infrastructure in Google Cloud 日本語板 Earned 6月 8, 2021 EDT
Google Cloud Computing Foundations: Cloud Computing Fundamentals - 日本語版 Earned 6月 6, 2021 EDT
[DEPRECATED] OK Google: Build Interactive Apps with Google Assistant Earned 1月 29, 2020 EST
Advanced ML: ML Infrastructure Earned 10月 19, 2019 EDT
クラウド エンジニアリング Earned 10月 19, 2019 EDT
Scientific Data Processing Earned 10月 1, 2019 EDT
DEPRECATED Google Cloud Solutions II: Data and Machine Learning Earned 9月 30, 2019 EDT
DEPRECATED BigQuery Basics for Data Analysts Earned 9月 29, 2019 EDT
BigQuery for Data Warehousing Earned 9月 29, 2019 EDT
Intermediate ML: TensorFlow on Google Cloud Earned 9月 29, 2019 EDT
機械学習API Earned 9月 27, 2019 EDT
DEPRECATED BigQuery for Data Analysis Earned 9月 27, 2019 EDT
ML 入門: 言語処理 Earned 9月 24, 2019 EDT
ML 入門: 画像処理 Earned 9月 24, 2019 EDT
[DEPRECATED] Data Engineering Earned 9月 23, 2019 EDT
ML のための BigQuery Earned 9月 20, 2019 EDT
Google Cloud Platformでのデータサイエンス：機械学習 Earned 9月 19, 2019 EDT
Data Science on the Google Cloud Platform Earned 9月 17, 2019 EDT
Cloud Hero Warm Up: Artificial Intelligence and Machine Learning Earned 9月 6, 2019 EDT
ベースライン: データ、ML、AI Earned 8月 31, 2019 EDT
Google Cloud Essentials Earned 8月 27, 2019 EDT

このコースでは、一部の Google Workspace ユーザーが利用できるオンラインの動画制作および編集アプリ、Google Vids について学びます。レッスンとデモを通じて、職場で動画を通じて魅力的なストーリーを作成し伝える方法を学びます。また、メディア、音声、動画クリップをシームレスに取り込む、スタイルをカスタマイズする、作成した動画を簡単に共有するといった方法も学べます。 Google Vids の一部の機能では、作業効率を高めるために生成 AI を使用しています。Gemini を含む生成 AI ツールは不正確または不適切な情報を示す場合があるため、Gemini 機能を医療、法律、金融、またはその他の専門的な助言として利用しないでください。また、Gemini 機能による提案は Google の見解を述べるものではなく、Google に帰属するものでもないことにもご留意ください。

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Gemini for Google Workspace は、生成 AI 機能へのアクセスをユーザーに提供するアドオンです。動画レッスン、ハンズオン アクティビティ、実用的な例を使用して、Gemini in Google ドライブの機能について詳しく説明します。 このコースを修了すると、自信を持って Gemini in Google ドライブを活用し、ワークフローを改善するための知識やスキルを身に付けることができます。

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Gemini for Google Workspace は、生成 AI 機能へのアクセスをユーザーに提供するアドオンです。このコースでは、Google Meet での Gemini の機能について掘り下げます。動画レッスン、ハンズオン アクティビティ、実用的な例を通じて Google Meet の Gemini 機能を総合的に理解し、Gemini を使用した背景画像の生成、ビデオ通話の映りの改善、字幕翻訳の方法を学びます。このコースを修了すると、Google Meet で Gemini を自信を持って活用し、ビデオ会議の効果を最大限に高めるための知識とスキルを身に付けられます。

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Gemini for Google Workspace は、Google Workspace の生成 AI 機能をお客様に提供するアドオンです。このミニコースでは、Gemini の主な機能と、それらの機能を使用して Google スプレッドシートの生産性と効率を向上させる方法について学びます。

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Gemini for Google Workspace は、Google Workspace の生成 AI 機能をお客様に提供するアドオンです。このミニコースでは、Gemini の主な機能と、それらの機能を使用して Google スライドの生産性と効率を向上させる方法について学びます。

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Gemini for Google Workspace は、生成 AI 機能へのアクセスをユーザーに提供するアドオンです。動画レッスン、ハンズオン アクティビティ、実用的な例を使用して、Gemini in Google ドキュメントの機能について詳しく説明します。Gemini を使用して、プロンプトに基づいて文書のコンテンツを生成する方法を学びます。また、Gemini を使用して、記述済みのテキストを編集し、全体的な生産性の向上を支援することも検討します。このコースを修了すると、自信を持って Gemini in Google ドキュメントを活用し、文章作成能力を向上させるための知識やスキルを身に付けることができます。

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Gemini for Google Workspace は、Google Workspace の生成 AI 機能をお客様に提供するアドオンです。このミニコースでは、Gemini の主な機能と、それらの機能を使用して Gmail の生産性と効率を向上させる方法について学びます。

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Gemini for Google Workspace は、Google Workspace の生成 AI 機能をお客様に提供するアドオンです。この学習プログラムでは、Gemini の主な機能と、それらの機能を使用して Google Workspace の生産性と効率を向上させる方法について学びます。

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「生成 AI エージェント: 組織の変革」は、生成 AI リーダー学習プログラムの最後となる 5 番目のコースです。このコースでは、組織でカスタム生成 AI エージェントを使用して特定のビジネス課題に対処する方法を学習します。基本的な生成 AI エージェントを構築する実践演習を行うとともに、モデル、推論ループ、ツールなどのエージェントの構成要素について見ていきます。

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「生成 AI アプリ: 働き方を変革する」は、生成 AI リーダー学習プログラムの 4 つ目のコースです。このコースでは、Gemini for Workspace や NotebookLM など、Google の生成 AI アプリケーションを紹介します。グラウンディング、検索拡張生成、効果的なプロンプトの作成、自動化されたワークフローの構築などのコンセプトについて学びます。

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「生成 AI: 現在の状況を知る」は、生成 AI リーダー学習プログラムの 3 つ目のコースです。生成 AI は、私たちの働き方や、私たちを取り巻く世界との関わり方を変えています。リーダーは、実際のビジネス成果に結びつけるために、生成 AI の力をどのように活用できるでしょうか？このコースでは、生成 AI ソリューションの構築におけるさまざまなレイヤ、Google Cloud のサービス、ソリューションを選択する際に考慮すべき要素について学びます。

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「生成 AI: 基本概念の理解」は、生成 AI リーダー学習プログラムの 2 つ目のコースです。このコースでは、AI、ML、生成 AI の違いを探り、さまざまなデータタイプが生成 AI によるビジネス課題への対処を可能にする仕組みを理解することで、生成 AI の基本概念を習得します。また、基盤モデルの限界に対処するための Google Cloud の戦略、および責任ある安全な AI の開発と導入における重要な課題に関するインサイトも得られます。

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「生成 AI: chatbot を超えて」は、生成 AI リーダー学習プログラムの最初のコースで、前提条件はありません。このコースは、chatbot の基礎的な理解をさらに広げ、組織で実現できる生成 AI の真の可能性を把握することを目的としています。基盤モデルおよびプロンプト エンジニアリングなど、生成 AI の力を活用するうえで重要な概念も紹介します。また、このコースでは、組織において優れた生成 AI 戦略を策定する場合に検討するべき重要事項も見ていきます。

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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。

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This is the fifth of five courses in the Google Cloud Data Analytics Certificate. In this course, you’ll combine and apply the foundational knowledge and skills from courses 1-4 in a hands-on Capstone project that focuses on the full data lifecycle project. You’ll practice using cloud-based tools to acquire, store, process, analyze, visualize, and communicate data insights effectively. By the end of the course, you’ll have completed a project demonstrating their proficiency in effectively structuring data from multiple sources, presenting solutions to varied stakeholders, and visualizing data insights using cloud-based software. You’ll also update your resume and practice interview techniques to help prepare for applying and interviewing for jobs.

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This is the second of five courses in the Google Cloud Data Analytics Certificate. In this course, you’ll explore how data is structured and organized. You’ll gain hands-on experience with the data lakehouse architecture and cloud components like BigQuery, Google Cloud Storage, and DataProc to efficiently store, analyze, and process large datasets.

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This is the fourth of five courses in the Google Cloud Data Analytics Certificate. In this course, you’ll focus on developing skills in the five key stages of visualizing data in the cloud: storytelling, planning, exploring data, building visualizations, and sharing data with others. You’ll also gain experience using UI/UX skills to wireframe impactful, cloud-native visualizations and work with cloud-native data visualization tools to explore datasets, create reports, and build dashboards that drive decisions and foster collaboration.

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This is the third of five courses in the Google Cloud Data Analytics Certificate. In this course, you’ll begin by getting an overview of the data journey, from collection to insights. You’ll then learn how to use SQL to transform raw data into a usable format. Next, you’ll learn how to transform high volumes of data with a data pipeline. Finally, you’ll gain experience applying transformation strategies to real data sets to solve business needs.

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This is the first of five courses in the Google Cloud Data Analytics Certificate. In this course, you’ll define the field of cloud data analysis and describe roles and responsibilities of a cloud data analyst as they relate to data acquisition, storage, processing, and visualization. You’ll explore the architecture of Google Cloud-based tools, like BigQuery and Cloud Storage, and how they are used to effectively structure, present, and report data.

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「Vertex AI におけるプロンプト設計」スキルバッジを獲得できる入門コースを修了すると、 Vertex AI のプロンプト エンジニアリング、画像分析、マルチモーダル生成手法のスキルを実証できます。効果的なプロンプトを作成する方法、目的どおりの生成 AI 出力を生成する方法、 Gemini モデルを実際のマーケティング シナリオに適用する方法を学びます。 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完了し、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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このコースでは、Google Cloud 上で本番環境の ML システムをデプロイ、評価、モニタリング、運用するための MLOps ツールとベスト プラクティスについて説明します。MLOps は、本番環境 ML システムのデプロイ、テスト、モニタリング、自動化に重点を置いた規範です。 受講者は、SDK レイヤで Vertex AI Feature Store のストリーミング取り込みを使用する実践的な演習を受けられます。

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このコースでは、Google Cloud 上で本番環境の ML システムをデプロイ、評価、モニタリング、運用するための MLOps ツールとベスト プラクティスについて説明します。MLOps は、本番環境 ML システムのデプロイ、テスト、モニタリング、自動化に重点を置いた規範です。機械学習エンジニアリングの担当者は、ツールを活用して、デプロイしたモデルの継続的な改善と評価を行います。また、データ サイエンティストと協力して、あるいは自らがデータ サイエンティストとして、最も効果的なモデルを迅速かつ正確にデプロイできるようモデルを開発します。

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In this course, you apply your knowledge of classification models and embeddings to build a ML pipeline that functions as a recommendation engine. This is the fifth and final course of the Advanced Machine Learning on Google Cloud series.

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This course introduces the products and solutions to solve NLP problems on Google Cloud. Additionally, it explores the processes, techniques, and tools to develop an NLP project with neural networks by using Vertex AI and TensorFlow.

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このコースでは、本番環境で高パフォーマンスな ML システムを構築するためのコンポーネントとベスト プラクティスについて学習します。また、ML システムを構築するうえで最も一般的な考慮事項を紹介します。これには、静的トレーニング、動的トレーニング、静的な推論、動的な推論、分散型 TensorFlow、TPU などが含まれます。このコースでは、優れた予測能力にとどまらない、優れた ML システムの特性を探索することに焦点を当てています。

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このコースでは、ML ワークフローに対する実践的なアプローチを取り上げます。具体的には、いくつかの ML のビジネス要件とユースケースに取り組む ML チームをケーススタディ形式で紹介します。このチームは、データ マネジメントとガバナンスに必要なツールを理解し、データの前処理に最適なアプローチを検討する必要があります。 2 つのユースケースに対して ML モデルを構築するための 3 つのオプションがチームに提示されます。このコースでは、チームの目標を達成するために、AutoML、BigQuery ML、カスタム トレーニングを使用する理由について説明します。

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このコースでは、Vertex AI Feature Store を使用するメリット、ML モデルの精度を向上させる方法、最も有効な特徴を抽出できるデータ列の見極め方について説明します。また、BigQuery ML、Keras、TensorFlow を使用した特徴量エンジニアリングに関するコンテンツとラボも用意されています。

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このコースでは、TensorFlow と Keras を使用した ML モデルの構築、ML モデルの精度の向上、スケーリングに対応した ML モデルの作成について取り上げます。

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このコースでは、まず、データ品質を向上させる方法や探索的データ分析を行う方法など、データについての議論から始めます。Vertex AI AutoML について確認し、コードを一切記述せずに ML モデルを構築、トレーニング、デプロイする方法を説明します。また、BigQuery ML のメリットを確認します。その後、ML モデルを最適化する方法、一般化とサンプリングを活用してカスタム トレーニング向けに ML モデルの品質を評価する方法を説明します。

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このコースでは、予測 AI と生成 AI の両方のプロジェクトを構築できる、Google Cloud の AI および機械学習（ML）サービスについて紹介します。AI の基盤、開発、ソリューションを含むデータから AI へのライフサイクル全体で利用可能なテクノロジー、プロダクト、ツールについて説明するとともに、魅力的な学習体験と実践的なハンズオン演習を通じて、データ サイエンティスト、AI 開発者、ML エンジニアの方々がスキルや知識を強化できるようサポートすることを目指しています。

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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。

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「Generative AI Explorer - Vertex AI」コースには、 Google Cloud での生成 AI の使用方法に関する複数のラボが含まれます。ラボでは、Vertex AI PaLM API ファミリーの text-bison、chat-bison、 textembedding-gecko などのモデルの使用方法を確認し、プロンプト設計やベスト プラクティス、さらに Vertex AI を活用した アイディエーション、テキスト分類、テキスト抽出、テキスト要約について 学びます。また、 Vertex AI カスタム トレーニングによって基盤モデルをチューニングし、Vertex AI エンドポイントにデプロイする方法も学びます。

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Gmail は Google のクラウドベースのメールサービスです。ウェブブラウザだけであらゆるパソコンやデバイスからメッセージにアクセスできます。 このコースでは、メッセージの作成、送信、返信方法について学習します。また、Gmail メッセージに適用できるいくつかの一般的な操作についても説明し、Gmail のラベルを使用してメールを整理する方法を学習します。 一般的な Gmail の設定と機能について説明します。たとえば、個人の連絡先やグループを管理する方法、Gmail の受信トレイを自分の作業の進め方に合わせてカスタマイズする方法、独自のメール署名とテンプレートを作成する方法について学習します。 Google は検索で有名です。Gmail にも強力な検索機能とフィルタ機能が含まれています。Gmail の高度な検索機能を使用して、メッセージを自動的にフィルタする方法を学習します。

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このコースでは、生成 AI モデルとのやりとり、ビジネス アイデアのプロトタイプ作成、本番環境へのリリースを行うツールである Vertex AI Studio をご紹介します。現実感のあるユースケースや、興味深い講義、ハンズオンラボを通して、プロンプトの作成から成果の実現に至るまでのライフサイクルを詳細に学び、Gemini マルチモーダル アプリケーションの開発、プロンプトの設計、モデルのチューニングに Vertex AI を活用する方法を学習します。Vertex AI Studio を利用することで、生成 AI をプロジェクトに最大限に活かせるようになることを目指します。

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このコースでは、ディープ ラーニングを使用して画像キャプション生成モデルを作成する方法について学習します。エンコーダやデコーダなどの画像キャプション生成モデルのさまざまなコンポーネントと、モデルをトレーニングして評価する方法を学びます。このコースを修了すると、独自の画像キャプション生成モデルを作成し、それを使用して画像のキャプションを生成できるようになります。

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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。

詳細

このコースでは、アテンション機構について学習します。アテンション機構とは、ニューラル ネットワークに入力配列の重要な部分を認識させるための高度な技術です。アテンションの仕組みと、アテンションを活用して機械翻訳、テキスト要約、質問応答といったさまざまな ML タスクのパフォーマンスを改善する方法を説明します。

詳細

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。

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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。

詳細

「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。

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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。

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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。

詳細

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。

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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。

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「Google Kubernetes Engine を使ってみる」コースへようこそ。Kubernetes にご興味をお持ちいただきありがとうございます。Kubernetes は、アプリケーションとハードウェア インフラストラクチャとの間にあるソフトウェア レイヤです。Google Kubernetes Engine は、Google Cloud 上のマネージド サービスとしての Kubernetes を提供します。 このコースでは、Google Kubernetes Engine（一般に GKE と呼ばれています）の基礎と、Google Cloud でアプリケーションをコンテナ化して実行する方法を学びます。このコースでは、まず Google Cloud の基本事項を確認します。続けて、コンテナ、Kubernetes、Kubernetes アーキテクチャ、Kubernetes オペレーションの概要について学びます。

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このオンデマンド速習コースでは、Google Cloud が提供する包括的で柔軟なインフラストラクチャとプラットフォーム サービスについて紹介します。動画講義、デモ、ハンズオンラボを通してさまざまなソリューションの要素について学び、実際にデプロイしてみます。これにはセキュリティを維持しながらネットワークを相互接続する方法や、ロード バランシング、自動スケーリング、インフラストラクチャの自動化、マネージド サービスも含まれます。

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このオンデマンド速習コースでは、Google Cloud で提供される包括的かつ柔軟なインフラストラクチャとプラットフォームのサービスについて、Compute Engine を中心に紹介します。受講者は、動画講義、デモ、ハンズオンラボを通してソリューションの各要素について学習し、演習を行います。これらの要素には、ネットワーク、システム、アプリケーション サービスなどのインフラストラクチャ コンポーネントが含まれます。また、実践的なソリューションの実装も取り上げ、顧客指定の暗号鍵、セキュリティとアクセス管理、割り当てと課金、リソース モニタリングなどについても学習します。

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このオンデマンド速習コースでは、Google Cloud で提供される包括的かつ柔軟なインフラストラクチャとプラットフォームのサービスについて、Compute Engine を中心に紹介します。受講者は、動画講義、デモ、ハンズオンラボを通してさまざまなソリューションの各要素について学習し、実際のデプロイを演習します。これらの要素には、ネットワークや仮想マシン、アプリケーション サービスなどのインフラストラクチャ コンポーネントが含まれます。コンソールと Cloud Shell を使用して Google Cloud を運用する方法についても学習します。また、クラウド アーキテクトの役割、インフラストラクチャ設計の方法、Virtual Private Cloud（VPC）を使用した仮想ネットワークの構成、プロジェクト、ネットワーク、サブネットワーク、IP アドレス、ルート、ファイアウォール ルールについても学習します。

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Google Cloud の基礎: コア インストラクチャ では、Google Cloud に関する重要なコンセプトと用語について説明します。このコースでは動画とハンズオンラボを通じて学習を進めていきます。Google Cloud の多数のコンピューティング サービスとストレージ サービス、そしてリソースとポリシーを管理するための重要なツールについて比較しながら説明します。

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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。

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The Google Cloud Computing Foundations courses are for individuals with little to no background or experience in cloud computing. They provide an overview of concepts central to cloud basics, big data, and machine learning, and where and how Google Cloud fits in. By the end of the series of courses, learners will be able to articulate these concepts and demonstrate some hands-on skills. The courses should be completed in the following order: 1. Google Cloud Computing Foundations: Cloud Computing Fundamentals 2. Google Cloud Computing Foundations: Infrastructure in Google Cloud 3. Google Cloud Computing Foundations: Networking and Security in Google Cloud 4. Google Cloud Computing Foundations: Data, ML, and AI in Google Cloud This final course in the series reviews managed big data services, machine learning and its value, and how to demonstrate your skill set in Google Cloud further by earning Skill Badges.

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Google Cloud Computing Foundations コースでは、クラウド コンピューティングの 知識または経験がほとんどあるいはまったくない受講者に、クラウドの基礎、ビッグ データ、機械学習を網羅したコンセプトの概要と、Google Cloud がどこで、どのよう に役立つかについて詳しく説明します。 受講者はコースを修了するまでに、クラウド コンピューティング、ビッグデータ、 機械学習に関連するコンセプトを明確に説明したり、いくつかの実践的スキルを実証し たりできるようになっているはずです。 このコースは、Google Cloud Computing Foundations という一連のコースの一部です。 コースは次の順序で受講してください: Google Cloud Computing Foundations: Cloud Computing Fundamentals - Locales Google Cloud Computing Foundations: Infrastructure in Google Cloud - Locales Google Cloud Computing Foundations: Networking and Security in Google Cloud - Locales Google Cloud Computing Foundations: Data, ML, and AI in Google Cloud - Locales この 3 番目のコースでは、安全なネットワークを構築する方法、 およびクラウドの自動化と管理ツールについて説明します。

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Google Cloud Computing Foundations コースでは、クラウド コンピューティングの 知識または経験がほとんどあるいはまったくない受講者に、クラウドの基礎、ビッグ データ、機械学習を網羅したコンセプトの概要と、Google Cloud がどこで、どのよう に役立つかについて詳しく説明します。 受講者はコースを修了するまでに、クラウド コンピューティング、ビッグデータ、 機械学習に関連するコンセプトを明確に説明したり、いくつかの実践的スキルを実証し たりできるようになっているはずです。 このコースは、Google Cloud Computing Foundations という一連のコースの一部です。 コースは次の順序で受講してください: Google Cloud Computing Foundations: Cloud Computing Fundamentals - Locales Google Cloud Computing Foundations: Infrastructure in Google Cloud - Locales Google Cloud Computing Foundations: Networking and Security in Google Cloud - Locales Google Cloud Computing Foundations: Data, ML, and AI in Google Cloud - Locales この 2 番目のコースでは、ストレージ モデルの実装、さまざまなアプリケーション マネージド サービス オプション、GoogleCloudでのセキュリティ管理について説明します。

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Google Cloud Computing Foundations コースでは、クラウド コンピューティングの知識または経験がほとんどあるいはまったくない受講者に、 クラウドの基礎、ビッグデータ、機械学習を網羅したコンセプトの概要と、Google Cloud がどこで、どのように役立つかについて詳しく説明します。 最初にクラウド コンピューティングの概要を確認してから、クラウド·コンピューティング·インフラストラクチャと、ビッグデータおよび機械学習の 2 つの分野を詳しく見ていきます。 受講者はコースを修了するまでに、クラウド コンピューティング、ビッグデータ、機械学習に関連するコンセプトを明確に説明したり、 いくつかの実践的スキルを実証したりできるようになっているはずです。 このコースは、Google Cloud Computing Foundations という一連のコースの一部です。 コースは次の順序で受講してください: Google Cloud Computing Foundations: Cloud Computing Fundamentals - Locales Google Cloud Computing Foundations: Infrastructure in Google Cloud - Locales Google Cloud Computing Foundations: Networking and Security in Google Cloud - Locales Google Cloud Computing Foundations: Data, ML, and AI in Google Cloud - Locales この最初のコースでは、クラウド コンピューティングの概要、Google Cloud の使用方法、さまざまなコンピューティング オプションについて説明します。

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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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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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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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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 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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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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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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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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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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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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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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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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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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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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How can artificial intelligence and machine learning benefit your business? Let Google Cloud do the hard work and start taking advantage of advanced AI and ML tools. Dive deep into key solutions to common use cases and gain hands-on experience with data processing, natural language processing, forecasting and prediction as well as scoring points and competing with other players in today's game.

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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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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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