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Molina Alejandro

メンバー加入日: 2020

ダイヤモンド リーグ

23135 ポイント
Dataflow を使用したサーバーレスのデータ処理: 基礎 Earned 7月 30, 2024 EDT
Smart Analytics, Machine Learning, and AI on Google Cloud - 日本語版 Earned 7月 30, 2024 EDT
Google Cloud でストリーミング データ パイプラインを構築する Earned 7月 29, 2024 EDT
Google Cloud でのバッチデータ パイプラインの構築 Earned 7月 26, 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 7月 4, 2024 EDT
Building Complex End to End Self-Service Experiences in Dialogflow CX Earned 6月 7, 2024 EDT
Conversational Agents Quality Assurance and Deployment Lifecycle Earned 6月 5, 2024 EDT
Stateful Flows Earned 6月 3, 2024 EDT
Building Complex Self-Service Experiences in Conversational Agents Earned 6月 3, 2024 EDT
Conversation Design Fundamentals Earned 6月 3, 2024 EDT
Advanced Webhook Concepts Earned 6月 2, 2024 EDT
Webhook fundamentals Earned 6月 2, 2024 EDT
Customer Experience with Google AI Architecture Earned 6月 1, 2024 EDT
Conversational AI Voice and Chat Integrations Earned 6月 1, 2024 EDT
Intro to CCAI and CCAI Engagement Framework Earned 5月 31, 2024 EDT
Professional Data Engineer の取得に向けた準備 Earned 12月 20, 2023 EST
Contact Center as a Service Implementation Earned 12月 14, 2023 EST
Google Cloud Big Data and Machine Learning Fundamentals - 日本語版 Earned 6月 14, 2023 EDT
Google Cloud の基礎 Earned 9月 29, 2020 EDT
[DEPRECATED] Data Engineering Earned 7月 24, 2020 EDT

このコースは、Dataflow を使用したサーバーレスのデータ処理に関する 3 コースシリーズのパート 1 です。この最初のコースでは、始めに Apache Beam とは何か、そして Dataflow とどのように関係しているかを復習します。次に、Apache Beam のビジョンと Beam Portability フレームワークの利点について説明します。Beam Portability フレームワークによって、デベロッパーが好みのプログラミング言語と実行バックエンドを使用できるビジョンが実現します。続いて、Dataflow によってどのように費用を節約しながらコンピューティングとストレージを分離できるか、そして識別ツール、アクセスツール、管理ツールがどのように Dataflow パイプラインと相互に機能するかを紹介します。最後に、Dataflow でそれぞれのユースケースに合った適切なセキュリティ モデルを実装する方法について学習します。

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ML をデータ パイプラインに組み込むと、データから分析情報を抽出する能力を向上できます。このコースでは、Google Cloud でデータ パイプラインに ML を含める複数の方法について説明します。カスタマイズがほとんど、またはまったく必要ない場合のために、このコースでは AutoML について説明します。よりカスタマイズされた ML 機能については、Notebooks と BigQuery の機械学習(BigQuery ML)を紹介します。また、Vertex AI を使用して ML ソリューションを本番環境に導入する方法も説明します。

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このコースでは、ストリーミング データ パイプラインの構築時に直面する実際の問題を解決するために、実践的な演習を行います。ポイントは、Google Cloud プロダクトを使用して、絶えず流れ続けるデータを効果的に管理することです。

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この中級コースでは、Google Cloud で堅牢なバッチデータ パイプラインを設計、構築、最適化する方法を学習します。基本的なデータ処理から一歩進んで、大規模なデータ変換と効率的なワークフロー オーケストレーションを確認します。この内容は、タイムリーなビジネス インテリジェンスと重要なレポートの作成に不可欠です。 実装に Apache Beam 用の Dataflow と Apache Spark 向け Serverless(Dataproc Serverless)を使用する実践的な演習を行い、パイプラインの信頼性の確保と効果的な運用を実現するために、データの品質、モニタリング、アラートに関する重要な考慮事項に対処します。データ ウェアハウジング、ETL / ELT、SQL、Python、Google Cloud のコンセプトに関する基本的な知識があることが推奨されます。

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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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This course will equip you with the tools to develop complex conversational experiences in Dialogflow CX capable of identifying the user intent and routing it to the right self service flow.

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This course explores the quality assurance best practices and the tools available in Conversational Agents to ensure production grade quality during Conversational Agent development, as well as the key tenets for the creation of a robust end to end deployment lifecycle. Please note Dialogflow CX was recently renamed to Conversational Agents, Virtual agent renamed to Conversational agent, and CCAI Insights were renamed to Conversational Insights, and this course is in the process of being updated to reflect the new product names for Dialogflow CX, and Virtual Agent, CCAI Insights.

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Discover flows in Conversational Agents and learn how to build deterministic chat and voice experiences with language models. Explore key concepts like drivers, intents, and entities, and how to use them to create conversational agents.

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This course will equip you with the tools to develop complex conversational experiences in Conversational Agents capable of identifying the user intent and routing it to the right self service flow. Please note Dialogflow CX was recently renamed to Conversational Agents, Virtual agent renamed to Conversational agent, and CCAI Insights were renamed to Conversational Insights, and this course is in the process of being updated to reflect the new product names for Dialogflow CX, and Virtual Agent, CCAI Insights.

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This course explores the foundational principles of conversation design to craft engaging and effective experiences that emulate human-like experiences specific to the Chat channel. Please note Dialogflow CX was recently renamed to Conversational Agents, Virtual agent renamed to Conversational agent, and CCAI Insights were renamed to Conversational Insights, and this course is in the process of being updated to reflect the new product names for Dialogflow CX, and Virtual Agent, CCAI Insights.

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This course explores advanced technical considerations to optimize Webhook connectivity for comprehensive, end-to-end, Conversational Agent self-service experiences. Please note Dialogflow CX was recently renamed to Conversational Agents, Virtual agent renamed to Conversational agent, and CCAI Insights were renamed to Conversational Insights, and this course is in the process of being updated to reflect the new product names for Dialogflow CX, and Virtual Agent, CCAI Insights.

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In this course, you will learn the important role that different types of webhooks play in Conversational Agents development, and how to effectively integrate them into your routine configuration of a Conversational Agent. Please note Dialogflow CX was recently renamed to Conversational Agents, Virtual agent renamed to Conversational agent, and CCAI Insights were renamed to Conversational Insights, and this course is in the process of being updated to reflect the new product names for Dialogflow CX, and Virtual Agent, CCAI Insights.

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In this course you will learn the key architectural considerations that need to be taken into account when designing for the implementation of Conversational AI solutions.

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Learn about building conversational AI voice and chat integrations, including how telephony systems can connect with Google to enable phone-based interactions within the Conversational AI ecosystem. Explore key topics such as the differences between chat and voice conversations, the writing process for creating conversation scripts, and the beginning of the interrogative series and closing sequence.

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This is a introductory course to all solutions in the Contact Centre AI (CCAI) portfolio and the Generative AI features that are poised to transform them. The course also explores the CCAI go to market and engagement model, the business case around CCAI, as well as the use cases and user personas addressed by the solution.

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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。

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An AI-driven Contact Center as a Service (CCaaS) solution that is built natively on Google Cloud. The Implementation course provides Partners with essential training about the delivery of key features and functionality. The course explores how to leverage your key understanding of the product into successful customer implementation engagements with tips, best practices, guides, and more. Note: This product was previously called Contact Center AI (CCAI) Platform you may see references to that name still in the course, however the course is technically correct.

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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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この入門レベルのコースでは、 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。オプションで動画も提供されており、 ラボで取り上げられたコンセプトに関するさらなるコンテキストの確認や、復習に利用できます。「Google Cloud の基礎」は、Google Cloud の学習者に最初に推奨されるコースです。 クラウドの予備知識がほとんどなくても、 最初の Google Cloud プロジェクトに応用できる実践的な経験を積むことができます。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の実行や ロード バランシングなど、「Google Cloud の基礎」では、Google Cloud の 基本的な機能について学ぶことができます。

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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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