Google Cloud の基礎: コア インフラストラクチャ
Earned 4月 3, 2022 EDT
In this challenge lab, you will demonstrate your ability to author agents using Agent Development Kit (ADK), deploy those agents to Agent Engine, and use them from a web app. Complete the challenge lab to earn a Google Cloud skill badge.
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Complete the Edit images with Imagen skill badge to demonstrate your skills with Imagen's mask modes and editing modes to edit images according to certain prompts.
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 the assessment challenge lab, to receive a skill badge that you can share with your network.
When you complete this course, you can earn the badge displayed here and claim it on Credly! Boost your cloud career by showing the world the skills you have developed!
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In this skill bagde, you will demonstrate your ability to use and compare models available in the Vertex AI Model Garden. You'll deploy a model to a Vertex AI Endpoint, query other models via their API, and use Vertex AI's Gen AI evaluation service to measure the performance of multiple models.
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With this course you will learn how to use different techniques to fine-tune Gemini. Model tuning is an effective way to customize large models like Gemini for your specific tasks. It's a key step to improve the model's quality and efficiency.
This course will give an overview of model tuning, describe the tuning options available for Gemini, help you determine when each tuning option should be used and how to perform tuning.
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このコースでは、ML の実務担当者に、生成 AI モデルと予測 AI モデルの両方を評価するための重要なツール、手法、ベスト プラクティスを身につけていただきます。モデル評価は、ML システムが本番環境で信頼性が高く、正確で、高性能な結果を確実に提供するための重要な分野です。
参加者は、さまざまな評価指標、方法論のほか、さまざまなモデルタイプやタスクにおけるそれらの適切な適用について理解を深めます。このコースでは、生成 AI モデルによってもたらされる固有の課題に重点を置き、それらの課題に効果的に取り組むための戦略を提供します。参加者は、Google Cloud の Vertex AI プラットフォームを活用して、モデルの選択、最適化、継続的なモニタリングのための堅牢な評価プロセスを実装する方法を学びます。
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This course delves into the complexities of assessing the quality of large language model outputs. It examines the challenges enterprises face due to the subjective and sometimes incorrect nature of LLM responses, including hallucinations and inconsistent results. The course introduces various evaluation metrics for different tasks like classification, text generation, and question answering, such as Accuracy, Precision, Recall, F1 score, ROUGE, BLEU, and Exact Match. It also explores evaluation methods offered by Vertex AI LLM Evaluation Services, including computation-based, autorater, and human evaluation, providing insights into their application and benefits. Finally, the module covers how to unit test LLM applications within Vertex AI.
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Model Garden is a model library that helps you discover, test, and deploy models from Google and Google partners. Learn how to explore the available models and select the right ones for your use case. And how to deploy and interact with Model Garden models through the Google Cloud console and APIs.
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This Security quest consists of a series of advanced-level labs designed to validate your proficiency in enterprise security. Each lab presents a set of the required tasks that you must complete with minimal assistance.
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This Data Analytics course consists of a series of advanced-level labs designed to validate your proficiency in using Google Cloud services. Each lab presents a set of the required tasks that you must complete with minimal assistance.
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This Networking course consists of a series of advanced-level labs designed to validate your proficiency in managing a customer's network using Google Cloud services. Each lab presents a set of the required tasks that you must complete with minimal assistance.
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Actifio GO for Google Cloud is a SaaS offering which enables powerful enterprise class backup and recovery for Google Cloud resident and on-premises workloads. Actifio now supports backup, disaster recovery and rapid database cloning of Oracle on Bare Metal Solution on Google Cloud besides other enterprise workloads including SAP HANA, SQL Server, and others. This course provides a deep dive into at the preparation and deployment of the Actifio GO solution and its constituent components. Each module contains demos and explanations of each component. The Actifio GO training was originally designed for and only made available to Google Teams, however we’ve recognized how beneficial it would be for our Partners and are now offering our Partners exclusive access to the Actifio training and products, so they can benefit from the demos and best practices and bring them to their Google Cloud Customers.
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「Gen AI エージェント: 組織の変革」は、Gen AI Leader 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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This Databases course consists of a series of advanced-level labs designed to validate your proficiency in migrating and managing Google Cloud databases. Each lab presents a set of the required tasks that you must complete with minimal assistance.
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"This Application Modernization course consists of a series of advanced-level labs designed to validate your proficiency in modernizing a customer's legacy software using Google Cloud. Each lab presents a set of the required tasks that you must complete with minimal assistance."
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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。
「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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This course is designed to enhance your demonstration skills and help you deliver impactful presentations.
Course activities use an external tool (Yoodli). Refer to Yoodli's Terms of Service and Privacy Notice.
Note: The Yoodli Labs in this course will be deprecated on March 31st. We encourage you to finish your remaining Yoodli Labs before the March 31 deadline.
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This Artificial Intelligence and Machine Learning course consists of a series of advanced-level labs designed to validate your proficiency in using AI and ML to extract, analyze, search, and store structured data from documents and improve customer service. Each lab presents a set of required tasks that you must complete with minimal assistance.
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The course aims to train Google technical sales partners on the business value discovery process using proprietary content.
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Twelve years ago Lily started the Pet Theory chain of veterinary clinics, and has been expanding rapidly. Now, Pet Theory is experiencing some growing pains: their appointment scheduling system is not able to handle the increased load, customers aren't receiving lab results reliably through email and text, and veteranerians are spending more time with insurance companies than with their patients. Lily wants to build a cloud-based system that scales better than the legacy solution and doesn't require lots of ongoing maintenance. The team has decided to go with serverless technology. For the labs in the Google Cloud Run Serverless Quest, you will read through a fictitious business scenario in each lab and assist the characters in implementing a serverless solution. 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 this quest to receive an exclusive Google…
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This workload aims to upskill Google Cloud partners to perform specific tasks associated with migrating from an Enterprise Data Warehouse (EDW) to BigQuery using the DMT tool and sample data. Learners will complete a lab that uses the DMT tool to transfer schema and data from Teradata to BigQuery.
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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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Google Cloud 上の Gemini 1.0 Pro モデルとアプリケーションの統合に関する短いコースです。ここでは、Gemini API とその生成 AI モデルについて学習し、Gemini 1.0 Pro モデルと Gemini 1.0 Pro Vision モデルにコードからアクセスする方法を学びます。これらのモデルの機能は、アプリからのテキスト、画像、動画のプロンプトを使用してテストできます。
Complete the Extend Gemini with controlled generation and Tool use skill badge to demonstrate your proficiency in connecting models to external tools and APIs. This allows models to augment their knowledge, extend their capabilities and interact with external systems to take actions such as sending an email.
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 the assessment challenge lab, to receive a skill badge that you can share with your network.
When you complete this course, you can earn the badge displayed here and claim it on Credly! Boost your cloud career by showing the world the skills you have developed!"
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An LLM-based application can process language in a way that resembles thought. But if you want to extend its capabilities to take actions by running other functions you have coded, you will need to use function calling. This can also be referred to as tool use. Additionally, you can give a model the ability to search Google or search a data store of documents to ground its responses. In other words, to base its answers on that information. In this course, you’ll explore these concepts.
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This Course is utilized to certify completion of The Skills Challenge at Next 2025.
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多くの IT 組織では、アジリティを求める開発者と、安定性を重視する運用担当者の間で、インセンティブが調整されていません。サイト信頼性エンジニアリング（SRE）は、Google が開発と運用の間のインセンティブを調整し、ミッション クリティカルな本番環境サポートを行う方法です。SRE の文化的および技術的手法を導入することで、ビジネスと IT の連携を改善できます。このコースでは、Google の SRE の主な手法を紹介し、SRE の組織的な導入を成功させるうえで IT リーダーとビジネス リーダーが果たす重要な役割について説明します。
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This course provides hands-on experience with Google Cloud's Search for Retail, focusing on practical skills in setting up and managing retail search functionalities using APIs and console configurations. Participants will engage with real-world scenarios to learn how to import product data, manage user events, configure search parameters, and optimize search results within a retail environment.
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In this course, you'll use text embeddings for tasks like classification, outlier detection, text clustering and semantic search. You'll combine semantic search with the text generation capabilities of an LLM to build Retrieval Augmented Generation (RAG) solutions, such as for question-answering systems, using Google Cloud's Vertex AI and Google Cloud databases.
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This skill badge course aims to unlock the power of data visualization and business intelligence reporting with Looker, and gain hands-on experience through labs.
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Learn to build generative AI applications leveraging Firebase Genkit to call LLMs on Google Cloud and elsewhere, simplify complex applications' code and deploy your solution on Google Cloud.
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This skill badge aims to provide partners an introduction to BigQuery Data Transfer Service and Migration Service, two powerful tools for managing and migrating data in the cloud. Learners will learn how to leverage these tools to efficiently migrate and manage data, and gain hands-on experience through labs.
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This skill badge aims to evaluate a partner's ability to migrate PostgreSQL databases to AlloyDB. Learners will gain hands-on experience through labs and achieve comprehensive knowledge and practical skills for migrating PostgreSQL databases to AlloyDB.
This skill badge aims to evaluate a partner's ability to utilize BigQuery's features and capabilities to manage and analyze large datasets. Learners will gain hands-on experience through labs and achieve solid understanding of BigQuery's foundational concepts and features.
This skill badge aims to provide partners a comprehensive understanding of migrating PostgreSQL databases to Cloud SQL for PostgreSQL using the Database Migration Service, and gain hands-on experience through labs.
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This skill badge aims to provide partners a comprehensive understanding of migrating MySQL databases to Cloud Spanner, and gain hands-on experience through labs.
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This skill badge aims to provide partners a comprehensive understanding of migrating Microsoft SQL Server databases to Cloud SQL for SQL Server, and gain hands-on experience through labs.
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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。
「Cloud Run でのサーバーレス アプリケーションの開発」コースの中級スキルバッジを獲得すると、 データ マネジメントのための Cloud Run と Cloud Storage の統合、 Cloud Run と Pub/Sub を使用した復元力のある非同期システムの構築、 Cloud Run を使用した REST API ゲートウェイの構築、Cloud Run でのサービスの構築とデプロイといったスキルを実証できます。
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Google Cloud での DevOps ワークフローの実装 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、 Cloud Source Repositories を使用した Git リポジトリの作成、 Google Kubernetes Engine（GKE）上でのデプロイのリリース、管理、スケール、 コンテナ イメージのビルドと GKE へのデプロイを自動化する CI / CD パイプラインの設計といったスキルを実証できます。
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「Google Cloud への CI / CD パイプラインの実装」コースを修了して中級のスキルバッジを獲得しましょう。 Artifact Registry、Cloud Build、Cloud Deploy の使用方法を学習できます。Cloud コンソール、Google Cloud CLI、Cloud Run、GKE を使用します 。このコースでは、継続的インテグレーション（CI） パイプラインの構築、アーティファクトの保存と保護、脆弱性のスキャン、承認されたリリースの有効性の証明 の方法を説明します。さらに、アプリケーションを GKE と Cloud Run の両方にデプロイするという実践的な経験を積むことができます。
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Demonstrate your ability to implement updated prompt engineering techniques and utilize several of Gemini's key capacilities including multimodal understanding and function calling. Then integrate generative AI into a RAG application deployed to Cloud Run. This course contains labs that are to be used as a test environment. They are deployed to test your understanding as a learner with a limited scope. These technologies can be used with fewer limitations in a real world environment.
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This course on Integrate Vertex AI Search and Conversation into Voice and Chat Apps is composed of a set of labs to give you a hands on experience to interacting with new Generative AI technologies. You will learn how to create end-to-end search and conversational experiences by following examples. These technologies complement predefined intent-based chat experiences created in Dialogflow with LLM-based, generative answers that can be based on your own data. Also, they allow you to porvide enterprise-grade search experiences for internal and external websites to search documents, structure data and public websites.
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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。
Text Prompt Engineering Techniques introduces you to consider different strategic approaches & techniques to deploy when writing prompts for text-based generative AI tasks.
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Earn a skill badge by passing the final quiz, you'll demonstrate your understanding of foundational concepts in generative AI.
A skill badge is a digital badge issued by Google Cloud in recognition of your knowledge of Google Cloud products and services. Share your skill badge by making your profile public and adding it to your social media profile.
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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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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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A Business Leader in Generative AI can articulate the capabilities of core cloud Generative AI products and services and understand how they benefit organizations. This course provides an overview of the types of opportunities and challenges that companies often encounter in their digital transformation journey and how they can leverage Google Cloud's generative AI products to overcome these challenges.
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「Cloud SQL for PostgreSQL インスタンスの作成と管理」入門スキルバッジ コースを完了すると、 Cloud SQL for PostgreSQL インスタンスとデータベースを移行、構成、管理するスキルを証明できます。
Cloud SQL is a fully managed database service that stands out from its peers due to high performance, seamless integration, and impressive scalability. In this quest you will receive hands-on practice with the basics of Cloud SQL and quickly progress to advanced features, which you will apply to production frameworks and application environments. From creating instances and querying data with SQL, to building Deployment Manager scripts and connecting Cloud SQL instances with applications run on GKE containers, this quest will give you the knowledge and experience needed so you can start integrating this service right away.
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This course is intended to give architects, engineers, and developers the skills required to help enterprise customers architect, plan, execute, and test database migration projects. Through a combination of presentations, demos, and hands-on labs participants move databases to Google Cloud while taking advantage of various services.
This course covers how to move on-premises, enterprise databases like SQL Server to Google Cloud (Compute Engine and Cloud SQL) and Oracle to Google Cloud bare metal.
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「Cloud SQL for PostgreSQL インスタンスの作成と管理」入門スキルバッジ コースを完了すると、 Cloud SQL for PostgreSQL インスタンスとデータベースを移行、構成、管理するスキルを証明できます。
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「Database Migration Service を使用した MySQL データの Cloud SQL への移行」入門スキルバッジ コースを完了すると、 Database Migration Service で利用可能なさまざまなジョブタイプと接続オプションを使用した、 MySQL データの Cloud SQL への移行や、 Database Migration Service ジョブを実行する際の MySQL ユーザーデータの移行などのスキルを証明できます。
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Moving to the cloud creates numerous opportunities to start working in
a new way and it empowers the workforce to better collaborate and innovate. But
it’s also a big change. Sometimes the success of the change hinges not on the change
itself, but on how it’s managed.
This course will help people managers to understand
some of the key challenges associated with cloud adoption, and provide them with
a verified in-the-field framework that will assist them in supporting their teams
on the change journey. By addressing the human factor of moving to the cloud, organizations
increase their chances of realizing business objectives and investing in their future
talent.
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Migration from Oracle to Cloud Spanner using HarbourBridge. This course describes an example scenario that uses sample data during the migration. This process includes using HarbourBridge for Assessment, Schema Conversion, Schema Transformation, Data Migration, and supporting tools for data validation.
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This skill badge aims to provide partners an comprehensive understanding of migrating MySQL databases to Cloud SQL using the Database Migration Service, and gain hands-on experience through labs.
詳細
This course aims to upskill Google Cloud partners to perform specific tasks of migrating data from Microsoft SQL Server to CloudSQL using the built-in replication capabilities of SQL Server.
Sample data will be used during the migration. Learners will complete several labs that focus on the process of transferring schema, data, and related processes to corresponding Google Cloud products.
One or more challenge labs will test the learner's understanding of the topics.
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This workload aims to upskill Google Cloud partners to perform specific tasks associated with priority workloads. Learners will perform the tasks of migrating data from PostgreSQL to CloudSQL using the Database Migration Service.
詳細
Migration from MySQL to Cloud SQL using Database Migration Service that includes sample mock data and all necessary steps with initial assessment to validation including taking care of migrating users and grants.
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This course enables system integrators and partners to understand the principles of automated migrations, plan legacy system migrations to Google Cloud leveraging G4 Platform, and execute a trial code conversion.
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This 1-week, accelerated on-demand course builds upon Google Cloud Platform Big Data and Machine Learning Fundamentals. Through a combination of video lectures, demonstrations, and hands-on labs, you'll learn to build streaming data pipelines using Google cloud Pub/Sub and Dataflow to enable real-time decision making. You will also learn how to build dashboards to render tailored output for various stakeholder audiences.
データレイクとデータ ウェアハウスを使用する従来のアプローチは効果的ですが、特に大規模な企業環境においては欠点があります。このコースでは、データ レイクハウスのコンセプトと、データ レイクハウスの作成に使用する Google Cloud プロダクトについて説明します。レイクハウス アーキテクチャは、オープン スタンダードのデータソースを使用し、データレイクとデータ ウェアハウスの優れた機能を組み合わせて、両者の欠点の多くに対処します。
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このコースでは、データから AI へのライフサイクルをサポートする Google Cloud のビッグデータと ML のプロダクトやサービスを紹介します。また、Google Cloud で Vertex AI を使用してビッグデータ パイプラインと ML モデルを作成する際のプロセス、課題、メリットについて説明します。
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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。
This course introduces participants to the strategies to migrate from a source environment to Google Cloud. Participants are introduced to Google Cloud's fundamental concepts and more in depth topics, like creating virtual machines, configuring networks and managing access and identities. The course then covers the installation and migration process of Migrate for Compute Engine, including special features like test clones and wave migrations.
Deploy an Agent with Agent Development Kit (ADK)
Earned 1月 23, 2026 EST
Edit images with Imagen
Earned 1月 17, 2026 EST
Deploy and Evaluate Model Garden Models
Earned 1月 15, 2026 EST
Supervised Fine-tuning for Gemini
Earned 1月 14, 2026 EST
Vertex AI を使用した ML オペレーション（MLOps）: モデルの評価
Earned 1月 6, 2026 EST
Model evaluation on Vertex AI
Earned 1月 2, 2026 EST
Find, Explore and Deploy Model Garden Models
Earned 12月 17, 2025 EST
Implement Google Cloud Security Solutions
Earned 12月 16, 2025 EST
Build Data Analytics Solutions on Google Cloud
Earned 12月 15, 2025 EST
Implement Cloud Networking Solutions
Earned 12月 11, 2025 EST
Inside Track: Install, Deploy and Configure Actifio GO Solutions
Earned 12月 10, 2025 EST
生成 AI エージェント: 組織の変革
Earned 12月 8, 2025 EST
Optimize Database Workloads on Google Cloud
Earned 12月 5, 2025 EST
Migrate and Modernize Applications with Google Cloud
Earned 12月 1, 2025 EST
生成 AI アプリ: 働き方を変革する
Earned 11月 26, 2025 EST
Google Cloud によるデジタル トランスフォーメーション
Earned 11月 26, 2025 EST
生成 AI: 現在の状況を知る
Earned 11月 23, 2025 EST
Deliver Effective Product Demos
Earned 11月 20, 2025 EST
Build AI/ML Models on Google Cloud
Earned 11月 20, 2025 EST
Discover Business Value for Customers
Earned 11月 19, 2025 EST
Google Cloud Run Serverless Workshop
Earned 10月 22, 2025 EDT
Data Migration Tool
Earned 9月 5, 2025 EDT
生成 AI: 基本概念の理解
Earned 8月 22, 2025 EDT
生成 AI: chatbot を超えて
Earned 8月 22, 2025 EDT
Google Cloud 上の Gemini 1.0 Pro とアプリケーションの統合
Earned 8月 21, 2025 EDT
Gemini Code Assist でアプリ開発を効率化する
Earned 8月 21, 2025 EDT
Google Cloud 上での Cloud Run functions を使用したアプリケーション開発
Earned 8月 13, 2025 EDT
Google Cloud におけるサービスのオーケストレーションとコレオグラフィー
Earned 8月 6, 2025 EDT
Google Cloud を使用したアプリケーション開発: 基礎
Earned 7月 30, 2025 EDT
Extend Gemini with controlled generation and Tool use
Earned 7月 28, 2025 EDT
Empower Gen AI Apps with Tool Use
Earned 7月 28, 2025 EDT
[DEPRECATED] The Skills Challenge at Next 2025
Earned 4月 14, 2025 EDT
Google の SRE 文化の醸成
Earned 12月 19, 2024 EST
Exploring Vertex AI Search for Retail
Earned 12月 11, 2024 EST
Develop Advanced Enterprise Search and Conversation Applications
Earned 12月 11, 2024 EST
Visualize Your Data in Looker
Earned 12月 11, 2024 EST
Integrate Generative AI Into Your Apps with Firebase Genkit
Earned 12月 4, 2024 EST
Automate Data Migrations to BigQuery
Earned 12月 4, 2024 EST
Migrate PostgreSQL to AlloyDB
Earned 12月 4, 2024 EST
Google Cloud Observability を使用したモニタリングとロギング
Earned 11月 13, 2024 EST
Monitor and Manage Data in BigQuery
Earned 11月 11, 2024 EST
Firebase を使用したサーバーレス アプリの開発
Earned 11月 11, 2024 EST
Migrate PostgreSQL to Cloud SQL
Earned 11月 11, 2024 EST
Migrate MySQL to Cloud Spanner
Earned 11月 11, 2024 EST
Migrate Microsoft SQL Server to Cloud SQL
Earned 11月 11, 2024 EST
安全な Google Cloud ネットワークの構築
Earned 11月 10, 2024 EST
Chrome Enterprise Premium のセキュリティ機能を使用してクラウド トラフィックを保護する
Earned 11月 9, 2024 EST
Google Cloud でのウェブサイトの構築
Earned 11月 7, 2024 EST
Google Cloud でのクラウド セキュリティの基礎の実践
Earned 11月 5, 2024 EST
Cloud Run でのサーバーレス アプリケーションの開発
Earned 11月 3, 2024 EST
Google Cloud での DevOps ワークフローの実装
Earned 11月 3, 2024 EST
Google Cloud への CI / CD パイプラインの実装
Earned 11月 1, 2024 EDT
Build and Deploy a Generative AI solution using a RAG framework
Earned 10月 2, 2024 EDT
Integrate Vertex AI Search and Conversation into Voice and Chat Apps
Earned 9月 25, 2024 EDT
Vertex AI Studio の概要
Earned 9月 5, 2024 EDT
Dataflow を使用したサーバーレスのデータ処理: 基礎
Earned 9月 4, 2024 EDT
Text Prompt Engineering Techniques
Earned 9月 4, 2024 EDT
Generative AI Fundamentals
Earned 8月 30, 2024 EDT
責任ある AI: Google Cloud における AI に関する原則の適用
Earned 8月 29, 2024 EDT
責任ある AI の概要
Earned 8月 29, 2024 EDT
Generative AI for Business Leaders
Earned 8月 28, 2024 EDT
Cloud SQL for PostgreSQL インスタンスの作成と管理
Earned 5月 4, 2024 EDT
AlloyDB インスタンスの作成と管理
Earned 5月 4, 2024 EDT
Bigtable インスタンスの作成と管理
Earned 5月 4, 2024 EDT
Cloud Spanner インスタンスの作成と管理
Earned 5月 2, 2024 EDT
Cloud SQL
Earned 5月 2, 2024 EDT
Enterprise Database Migration
Earned 5月 2, 2024 EDT
Cloud SQL for PostgreSQL インスタンスの作成と管理
Earned 4月 25, 2024 EDT
Database Migration Service を使用した MySQL データの Cloud SQL への移行
Earned 4月 22, 2024 EDT
Managing Change when Moving to Google Cloud
Earned 4月 18, 2024 EDT
Oracle to Cloud Spanner
Earned 4月 18, 2024 EDT
Migrate MySQL Databases to Cloud SQL
Earned 4月 17, 2024 EDT
Microsoft SQL Server to Cloud SQL
Earned 4月 17, 2024 EDT
PostgreSQL to Cloud SQL
Earned 4月 17, 2024 EDT
MySQL to Cloud SQL
Earned 4月 17, 2024 EDT
Modernizing Mainframe Applications with Google Cloud
Earned 4月 13, 2024 EDT
Building Resilient Streaming Systems on Google Cloud Platform
Earned 3月 22, 2024 EDT
Google Cloud でのバッチデータ パイプラインの構築
Earned 3月 21, 2024 EDT
Google Cloud でデータレイクとデータ ウェアハウスを構築する
Earned 3月 4, 2024 EST
Google Cloud Big Data and Machine Learning Fundamentals - 日本語版
Earned 2月 26, 2024 EST
Professional Data Engineer の取得に向けた準備
Earned 1月 18, 2024 EST
Google Cloud での Kubernetes アプリケーションのデプロイ
Earned 2月 14, 2023 EST
Google Kubernetes Engine を使ってみる
Earned 7月 3, 2022 EDT
信頼性に優れた Google Cloud インフラストラクチャ: 設計とプロセス
Earned 7月 3, 2022 EDT
Google Cloud の Kubernetes
Earned 7月 3, 2022 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 7月 3, 2022 EDT
Migrating to Google Cloud
Earned 7月 3, 2022 EDT
重要な Google Cloud インフラストラクチャ: コアサービス
Earned 7月 3, 2022 EDT
重要な Google Cloud インフラストラクチャ: 基礎
Earned 7月 2, 2022 EDT
Associate Cloud Engineer の取得に向けた準備
Earned 6月 29, 2022 EDT
Google Cloud ネットワークの設定
Earned 5月 18, 2022 EDT
DEPRECATED Cloud Architecture
Earned 5月 18, 2022 EDT
Google Cloud における Terraform を使用したインフラストラクチャの構築
Earned 5月 18, 2022 EDT
Google Cloud ネットワークの構築
Earned 5月 17, 2022 EDT
クラウド エンジニアリング
Earned 5月 16, 2022 EDT
Google Cloud におけるアプリ開発環境の設定
Earned 5月 13, 2022 EDT
ベースライン: インフラストラクチャ
Earned 5月 13, 2022 EDT
Compute Engine での Cloud Load Balancing の実装
Earned 5月 3, 2022 EDT
Google Cloud の基礎
Earned 5月 3, 2022 EDT
Google Cloud の基礎: コア インフラストラクチャ
Earned 4月 3, 2022 EDT