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。

ワークロードの構築、スケーリング、ロードバランシング、モニタリング、ロールベースアクセス制御とセキュリティの管理、アプリケーションへの永続ストレージの提供、サービスの検出可能化などを学習します。

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。

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。

講義、デモ、演習を通して、Google Cloud のネットワーキング技術について学びます。

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。

Big Queryを使ってデータ抽出・分析のスキルを身につけることを目指します。

現代のビジネス環境では、データ活用と可視化のスキルに加え、AIを活用した分析能力が必須となっています。
本コース「BI活用入門（5日間）」は、そのための最適なステップです。

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。

このトレーニングでは、組織のデジタルトランスフォーメーションを実現する Google Cloud の製品とサービスの概要を紹介します。

生成 AI を活用し、Gemini Code Assist を用いたコードの記述やアプリケーションへの新機能実装において、開発者の効率を向上させる方法を紹介します。また、Gemini Cloud Assist がアプリケーションの設計や発生した問題の調査にどのように役立つかを見ていきます。最後に、これらの要素をすべて組み合わせて、エンドツーエンドのワークフローとしてまとめます。

大規模言語モデル（LLM）をアプリケーションに組み込むための実践的な手法を学びます。Googleの最新モデル「Gemini」に焦点を当て、Vertex AI Studio環境での効果的なプロンプト設計やエンジニアリングから、アプリケーション開発フレームワークを用いた実際の実装方法まで学びます。

このコースでは、予測 AI と生成 AI の両方のプロジェクトを構築できる、Google Cloud の AI および機械学習（ML）サービスについて紹介します。

Google Cloud を活用したデータ分析の基礎を習得し、データから価値を引き出すためのスキルを身につけます。データの収集、保管、探索、可視化、共有など、データ分析の基礎を学び、Google Cloud のデータ分析ツールとサービスを紹介します。講義とハンズオンラボを通して、生のデータからインパクトのある可視化とダッシュボードを作成する方法を学びます。

Google Cloud でインフラストラクチャとアプリケーションのパフォーマンスをモニタリングしてトラブルシューティングを行い、パフォーマンスを向上させる手法を学びます。
プレゼンテーション、デモ、ハンズオンラボ、実際の事例紹介を組み合わせて活用することにより、フルスタック モニタリング、リアルタイムでのログ管理と分析、本番環境でのコードのデバッグ、アプリケーション パフォーマンスのボトルネックのトレース、CPU とメモリ使用量のプロファイリングに関する経験を積むことができます。

FinOps の技術的な基礎を深く掘り下げ、クラウド支出を最適化し、ビジネス価値を高めるための専門知識を習得します。
効果的なクラウド財務管理を可能にするツール、テクノロジー、および戦略を習得しようとするクラウドアーキテクト、エンジニア、および技術専門家を対象としています。

このコースでは、Apache Airflow と、Cloud Composer を介したその実装について学びます。Composer インスタンスのプロビジョニング方法、Composer 上での Airflow DAG（有向非巡回グラフ）の作成と管理、および Airflow DAG のテスト、デバッグ、監視などのタスクを実行する方法を学びます。

Google Cloudにおけるデータエンジニアの役割を理解し、データエンジニアリングの主要タスクやコアコンポーネントを学びます。様々なパターンのデータパイプラインを作成・デプロイする方法を理解し、各種自動化技術を特定して活用するスキルを習得します。

データアナリストがBigQueryを駆使してデータ分析能力を向上させることを目的としています。SQLによる大規模データの分析・変換からLooker Studioを用いた可視化まで、一連のスキルを実践的に学習します。さらに、Dataformによるデータパイプライン構築やBigQuery StudioのAI支援機能も活用し、データからビジネス価値を生み出すインサイトを引き出す力を養います。

BigQueryで生成AIタスクにAI/MLモデルを使用する方法を紹介します。顧客関係管理（CRM）の実践的なユースケースを通じて、Geminiモデルを活用してビジネス上の課題を解決するワークフローを学びます。理解を深めるために、本コースではSQLクエリとPythonノートブックの両方を使用した実装を、ステップバイステップで体験します。

Google の提供する強力なデータ可視化ツール「Looker Studio」の基本操作を、講義とハンズオン演習で学んでいきます。データの接続から、グラフの作成、ダッシュボードのデザイン、そして共有方法までのスキルを習得し、データ分析をビジネスに活かす方法を身につけます。

本トレーニングでは、Looker Studio を使いこなし、より高度なデータ分析と可視化を実現するための実践的なスキルを習得できます。データブレンド、パラメータの活用、カスタムビジュアライゼーションの作成、API 連携など、一歩進んだテクニックを身につけます。

生成AIの全体像の把握からGoogle Cloudを活用した組織変革まで、ビジネス実装への道筋を体系的に理解します。 AIエージェントによるソリューション構築や、組織への導入・拡大（スケーリング）の手法を学び、実践力を養います。 技術と戦略の両面から自社の変革を牽引する、「生成AIリーダー」としてのスキルを身につけます。

Google Agent Development Kit を使用したマルチエージェントシステムを構築する方法を学びます。ツールを備えたエージェントを構築し、親子関係やフローで接続して相互作用を定義する方法や、Vertex AI Agent Engine にデプロイしてマネージドなエージェントフローとして実行するまでの実践的な手法を習得します。