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Shanbhag Jivesh

メンバー加入日: 2022

シルバーリーグ

21575 ポイント
Integrate Vertex AI Search and Conversation into Voice and Chat Apps Earned 9月 25, 2024 EDT
Generative AI Fundamentals Earned 9月 18, 2024 EDT
Text Prompt Engineering Techniques Earned 9月 18, 2024 EDT
Vertex AI Studio の概要 Earned 9月 14, 2024 EDT
責任ある AI: Google Cloud における AI に関する原則の適用 Earned 9月 10, 2024 EDT
責任ある AI の概要 Earned 9月 10, 2024 EDT
Generative AI for Business Leaders Earned 9月 10, 2024 EDT
Dataplex を使用したデータメッシュの構築 Earned 5月 20, 2024 EDT
Google Cloud の ML API 用にデータを準備 Earned 5月 20, 2024 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 5月 19, 2024 EDT
BigQuery でデータ ウェアハウスを構築する Earned 5月 19, 2024 EDT
Building Resilient Streaming Systems on Google Cloud Platform Earned 5月 1, 2024 EDT
Google Cloud でのバッチデータ パイプラインの構築 Earned 4月 29, 2024 EDT
Preparing for Your Professional Cloud Architect Journey - 日本語版 Earned 10月 7, 2023 EDT
Google Cloud の基礎: コア インフラストラクチャ Earned 10月 5, 2023 EDT
BigQuery for Marketing Analysts Earned 11月 30, 2022 EST
BigQuery でデータ ウェアハウスを構築する Earned 11月 12, 2022 EST
BigQuery for Data Warehousing Earned 10月 31, 2022 EDT
Compute Engine での Cloud Load Balancing の実装 Earned 3月 2, 2022 EST
Professional Data Engineer の取得に向けた準備 Earned 3月 2, 2022 EST
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 2月 27, 2022 EST
Google Cloud の ML API 用にデータを準備 Earned 2月 24, 2022 EST
Dataflow を使用したサーバーレスのデータ処理: 基礎 Earned 2月 11, 2022 EST
Smart Analytics, Machine Learning, and AI on Google Cloud - 日本語版 Earned 2月 10, 2022 EST
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 2月 10, 2022 EST
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 2月 3, 2022 EST
Google Cloud Big Data and Machine Learning Fundamentals - 日本語版 Earned 1月 29, 2022 EST

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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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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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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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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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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「Dataplex を使用したデータメッシュの構築」入門コースを修了してスキルバッジを獲得すると、Dataplex を使用してデータメッシュを構築し、 Google Cloud 上のデータ セキュリティ、ガバナンス、検出を強化するスキルを実証できます。このコースでは、Dataplex でアセットにタグを付け、IAM ロールを割り当て、データ品質を評価する方法を練習し、そのスキルをテストします。

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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。

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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。

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「BigQuery でデータ ウェアハウスを構築する」スキルバッジを獲得できる中級コースを修了すると、 データの結合による新しいテーブルの作成、結合のトラブルシューティング、UNION を使用したデータの連結、日付パーティション分割テーブルの作成、 BigQuery での JSON、配列、構造体の操作に関するスキルを証明できます。

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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.

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通常、データ パイプラインは、「抽出、読み込み（EL）」、「抽出、読み込み、変換（ELT）」、「抽出、変換、読み込み（ETL）」のいずれかの考え方に分類できます。このコースでは、バッチデータではどの枠組みを、どのような場合に使用するのかについて説明します。本コースではさらに、BigQuery、Dataproc 上での Spark の実行、Cloud Data Fusion のパイプラインのグラフ、Dataflow でのサーバーレスのデータ処理など、データ変換用の複数の Google Cloud テクノロジーについて説明します。また、Qwiklabs を使用して Google Cloud でデータ パイプラインのコンポーネントを構築する実践演習を行います。

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このコースでは、PCA（Professional Cloud Architect）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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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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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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「BigQuery でデータ ウェアハウスを構築する」スキルバッジを獲得できる中級コースを修了すると、 データの結合による新しいテーブルの作成、結合のトラブルシューティング、UNION を使用したデータの連結、日付パーティション分割テーブルの作成、 BigQuery での JSON、配列、構造体の操作に関するスキルを証明できます。

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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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「b>Compute Engine での Cloud Load Balancing の実装」入門コースを修了してスキルバッジを獲得すると、次のスキルを実証できます: Compute Engine における仮想マシンの作成とデプロイ、 ネットワーク ロードバランサとアプリケーション ロードバランサの構成。

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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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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。

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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。

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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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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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