Google Cloud トレーニング

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。

このコースを受講すると、スケーラブルで高パフォーマンスの LookML（Looker モデリング言語）を開発し、ビジネス ユーザーの疑問解決に必要な、標準化されたすぐに使えるデータを提供できるようになります。

これまで主に SQL の開発者やアナリストが行っていたようなデータの探索や分析を Looker で実施する方法について学びます。

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。

GKE の基礎を、ハンズオンを中心に学ぶコースです。

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。主に構造化データ、画像データ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。

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。

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。

Google Cloud のビッグデータ機能についてご紹介します。

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。

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。

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 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。

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。

Cloud Spannerの入門編として、Spannerを大規模なリレーショナルデータベースとして構築、運用するための方法を学びます。

Vertex AIのGen AI Studioを使用したテキスト生成モデルの使用方法を学びます。
PaLM APIとクライアントライブラリを使用し、テキスト生成モデルをアプリケーションに組み込む方法を習得します。
また、アプリケーションに最適な出力を生成するためのプロンプト設計とモデルの調整方法を学びます。

このコースでは、機械学習プラットフォームとしてのVertex AI Model Gardenを通して、機械学習プラットフォームのVertex AIを紹介します。

Vertex AIのGen AI Studioを使用した対話型チャットテキストの生成モデルの使用方法を学びます。
PaLM APIとクライアントライブラリを使用し、対話型チャットテキストの生成モデルをアプリケーションに組み込む方法を習得します。
また、アプリケーションに最適な出力を生成するためのプロンプト設計、テスト方法を学びます。

Googleが推奨するAIのベストプラクティス（公平性、解釈可能性、プライバシー、安全性）を学びます。
Vertex AI上のさまざまなオープンソースツールを活用し、概念を探求し、生成AIで発生するさまざまな課題を検討する方法を学びます。

このコースでは、Google Cloud 向けに Terraform を使用する方法の概要を説明します。このコースを受講すると、Terraform を使用した Infrastructure as Code の実装、さらに、その主要な特性や機能の適用によって Google Cloud インフラストラクチャを作成および管理する方法について説明できるようになります。また、Terraform を使用して Google Cloud のリソースを構築する実践的な演習を受けることができます。