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講義、デモ、ハンズオンラボを通して、Google Cloud の概要およびデータ処理と機械学習機能の詳細を学習します。
このコースでは Google Cloud のビッグデータ ソリューションの簡易性、柔軟性、および機能をご紹介します。
トレーニング概要
| 対象者 |
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|---|---|
| 前提知識 |
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| プログラム |
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データエンジニアリング トラック
Google Cloud Fundamentals : BigData & ML（初級）
- 受講日数
- 1日間
- 受講料
- 100,000円(税別)
オフィシャルトレーニング一覧
データアナリスト トラック
From Data to Insights with Google Cloud（中級）
- 受講日数
- 3日間
- 受講料
- 300,000円 (税別)
Google Cloud を使ったデータの分析や可視化を通してインサイトを導き出す方法がわかります。
データエンジニアリング トラック
Data Engineering on Google Cloud（上級）
- 受講日数
- 4日間
- 受講料
- 400,000円(税別)
ハンズオンを通して Google Cloud でのデータ処理システムの設計と構築を学習します。
データエンジニアリング トラック
Google Cloud Fundamentals : BigData & ML（初級）
- 受講日数
- 1日間
- 受講料
- 100,000円(税別)
Google Cloud のビッグデータ機能についてご紹介します。
アプリケーション開発 トラック
Developing Applications with GCP（上級）
- 受講日数
- 3日間
- 受講料
- 300,000円(税別)
Google Cloud エコシステムからコンポーネントをシームレスに統合するアプリケーションを設計・開発し、デプロイする方法を学びます。
Google Cloud アーキテクト トラック
Architecting with Google Cloud : Design and Process（上級）
- 受講日数
- 2日間
- 受講料
- 200,000円 (税別)
信頼性と効率に優れたソリューションを Google Cloud 上で構築する方法を学習するコースです。
Google Cloud アーキテクト トラック
Architecting with Google Kubernetes Engine（上級）
- 受講日数
- 3日間
- 受講料
- 300,000円(税別)
Google Cloud が提供するコンテナ化されたアプリケーションをデプロイおよび管理する方法を紹介します。
その他のコース
Networking in Google Cloud （上級）
- 受講日数
- 2日間
- 受講料
- 200,000円(税別)
講義、デモ、ハンズオンラボを通じて、基本的な Google Cloud のさまざまなネットワークオプションについて学びます。
Kubernetes入門コース
Google Cloud アーキテクト トラック
Architecting with Google Compute Engine（中級）
- 受講日数
- 3日間
- 受講料
- 300,000円(税別)
Google Cloud が提供する包括的で柔軟性の高いインフラストラクチャとプラットフォームサービスの概要を学習します。
その他のコース
Security in Google Cloud（中級）
- 受講日数
- 3日間
- 受講料
- 300,000円（税別）
Google Cloud™ を利用する上で、セキュリティエンジニアとして必要なスキルを提供します。
基礎コース
Google Cloud Fundamentals : Core Infrastructure（初級）
- 受講日数
- 1日間
- 受講料
- 50,000円(税別)
Google Cloud のプロダクトとサービスの基本に関するハンズオンコースです。
その他のコース
Google Workspace による Work Transformation Course
- 受講日数
- 5時間
- 受講料
- 30,000円（税別）
社内の業務環境を改革・整備するご担当者様や導入を検討されている方へ向けたコースです。
本コースは、組織・チームの生産性をクラウドを使って向上させたいと思う業務改革や情報システムのご担当者様向けに特化した Google Workspace のコースです。
その他のコース
Machine Learning on Google Cloud
- 受講日数
- 5日間
- 受講料
- 500,000円（税別）
このプログラムでは、高度な機械学習のトピックに焦点を当てており、様々なタイプのプロダクションMLモデルの最適化、デプロイ、スケーリングをハンズオンラボで体験します。構造化データ、画像データ、時系列、自然言語テキストを対象とした、スケーラブルで正確な本番対応モデルを構築する方法を学びます。