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BISWAL GOPAL

メンバー加入日: 2020

Set Up a Google Cloud Network のバッジ Set Up a Google Cloud Network Earned 12月 18, 2023 EST
Cloud Architecture: Design, Implement, and Manage のバッジ Cloud Architecture: Design, Implement, and Manage Earned 11月 24, 2023 EST
Reliable Google Cloud Infrastructure: Design and Process - 日本語版 のバッジ Reliable Google Cloud Infrastructure: Design and Process - 日本語版 Earned 10月 23, 2023 EDT
Introduction to Responsible AI - 日本語版 のバッジ Introduction to Responsible AI - 日本語版 Earned 7月 24, 2023 EDT
Preparing for Your Professional Data Engineer Journey - 日本語版 のバッジ Preparing for Your Professional Data Engineer Journey - 日本語版 Earned 8月 29, 2022 EDT
Prepare Data for ML APIs on Google Cloud のバッジ Prepare Data for ML APIs on Google Cloud Earned 8月 29, 2022 EDT
Smart Analytics, Machine Learning, and AI on Google Cloud - 日本語版 のバッジ Smart Analytics, Machine Learning, and AI on Google Cloud - 日本語版 Earned 8月 28, 2022 EDT
Modernizing Data Lakes and Data Warehouses with Google Cloud - 日本語版 のバッジ Modernizing Data Lakes and Data Warehouses with Google Cloud - 日本語版 Earned 8月 28, 2022 EDT
Building Resilient Streaming Analytics Systems on Google Cloud - 日本語版 のバッジ Building Resilient Streaming Analytics Systems on Google Cloud - 日本語版 Earned 8月 27, 2022 EDT
Building Batch Data Pipelines on Google Cloud - 日本語版 のバッジ Building Batch Data Pipelines on Google Cloud - 日本語版 Earned 8月 27, 2022 EDT
Google Cloud Big Data and Machine Learning Fundamentals - 日本語版 のバッジ Google Cloud Big Data and Machine Learning Fundamentals - 日本語版 Earned 8月 26, 2022 EDT
Cloud SQL のバッジ Cloud SQL Earned 12月 24, 2021 EST
Intro to ML: Image Processing のバッジ Intro to ML: Image Processing Earned 12月 19, 2021 EST
Managing Cloud Infrastructure with Terraform のバッジ Managing Cloud Infrastructure with Terraform Earned 12月 8, 2021 EST
Cloud Architecture のバッジ Cloud Architecture Earned 12月 5, 2021 EST
Create ML Models with BigQuery ML のバッジ Create ML Models with BigQuery ML Earned 12月 1, 2021 EST
Baseline: Data, ML, AI のバッジ Baseline: Data, ML, AI Earned 11月 28, 2021 EST
Build a Data Warehouse with BigQuery のバッジ Build a Data Warehouse with BigQuery Earned 11月 27, 2021 EST
Derive Insights from BigQuery Data のバッジ Derive Insights from BigQuery Data Earned 11月 21, 2021 EST
Build a Secure Google Cloud Network のバッジ Build a Secure Google Cloud Network Earned 11月 8, 2021 EST
Set up and Configure a Cloud Environment in Google Cloud のバッジ Set up and Configure a Cloud Environment in Google Cloud Earned 11月 1, 2021 EDT
Implement Cloud Security Fundamentals on Google Cloud のバッジ Implement Cloud Security Fundamentals on Google Cloud Earned 11月 1, 2021 EDT
Using the Cloud SDK Command Line のバッジ Using the Cloud SDK Command Line Earned 10月 26, 2021 EDT
Deploy Kubernetes Applications on Google Cloud のバッジ Deploy Kubernetes Applications on Google Cloud Earned 10月 18, 2021 EDT
Implement Load Balancing on Compute Engine のバッジ Implement Load Balancing on Compute Engine Earned 9月 10, 2021 EDT
Google Cloud Solutions II: Data and Machine Learning のバッジ Google Cloud Solutions II: Data and Machine Learning Earned 11月 22, 2020 EST
Building Codeless Pipelines on Cloud Data Fusion のバッジ Building Codeless Pipelines on Cloud Data Fusion Earned 11月 20, 2020 EST
Perform Foundational Infrastructure Tasks in Google Cloud のバッジ Perform Foundational Infrastructure Tasks in Google Cloud Earned 11月 19, 2020 EST
Scientific Data Processing のバッジ Scientific Data Processing Earned 11月 18, 2020 EST
Engineer Data for Predictive Modeling with BigQuery ML のバッジ Engineer Data for Predictive Modeling with BigQuery ML Earned 11月 16, 2020 EST
BigQuery for Marketing Analysts のバッジ BigQuery for Marketing Analysts Earned 11月 16, 2020 EST
BigQuery for Data Warehousing のバッジ BigQuery for Data Warehousing Earned 11月 14, 2020 EST
[DEPRECATED] Data Engineering のバッジ [DEPRECATED] Data Engineering Earned 11月 12, 2020 EST
BigQuery for Machine Learning のバッジ BigQuery for Machine Learning Earned 11月 12, 2020 EST
Google Cloud Essentials のバッジ Google Cloud Essentials Earned 10月 31, 2020 EDT
Baseline: Infrastructure のバッジ Baseline: Infrastructure Earned 10月 28, 2020 EDT
Kubernetes in Google Cloud のバッジ Kubernetes in Google Cloud Earned 10月 17, 2020 EDT

Earn a skill badge by completing the Set Up a Google Cloud Network course, where you will learn how to: Set IAM features with the gcloud CLI tool; deploy and scale a web app on Google Compute Engine; provision a Kubernetes cluster and break an application into microservices; perform basic networking tasks on Google Cloud Platform; view BigQuery logs inside Cloud Logging, and migrate a stand-alone PostgreSQL database to Cloud SQL using a continuous Database Migration Service job. A skill badge is an exclusive digital badge issued by Google Cloud in recognition of your proficiency with Google Cloud products and services and tests your ability to apply your knowledge in an interactive hands-on environment. Complete the skill badge, and final assessment challenge lab, to receive a digital badge that you can share with your network.

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Cloud Architecture: Design, Implement, and Manage コースを修了して、スキルバッジを獲得しましょう。 Apache ウェブサーバーを使用した一般公開ウェブサイトのデプロイ、 起動スクリプトを使用した Compute Engine VM の構成、 Windows の踏み台インスタンスとファイアウォール ルールを使用したセキュアな RDP の構成、ビルドした Docker イメージの Kubernetes クラスタへのデプロイと更新、 CloudSQL インスタンスの作成と MySQL データベースのインポートといったスキルを実証できます。 このスキルバッジは、 Google Cloud Certified Professional Cloud Architect 認定資格試験に出題されるトピックを理解するのに 役立つリソースです。 スキルバッジは、Google Cloud のプロダクトとサービスの習熟度を示す Google Cloud 発行の限定デジタルバッジで、 インタラクティブなハンズオン環境での知識の応用力を証明するものです。スキルバッジと 最終評価チャレンジラボを完了し、デジタルバッジを獲得して ネットワークで共有しましょう。

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このコースでは、実績ある設計パターンを利用して、信頼性と効率に優れたソリューションを Google Cloud で構築する方法を学習します。本コースは、Architecting with Google Compute Engine または Architecting with Google Kubernetes Engine のコースの続きで、これらのコースで取り上げているテクノロジーの実践経験があることを前提としています。参加者は、講義、設計アクティビティ、ハンズオンラボを通して、ビジネス要件と技術要件を定義し、バランスを取りながら、信頼性、可用性、安全性、費用対効果に優れた Google Cloud のデプロイを設計する方法を学びます。

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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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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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「Prepare Data for ML APIs on Google Cloud」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。 スキルバッジは、Google Cloud のプロダクトとサービスの習熟度を示す Google Cloud 発行の限定デジタルバッジで、 インタラクティブなハンズオン環境での知識の応用力を証明するものです。このスキルバッジ コースと最終評価チャレンジラボを修了し、 スキルバッジを獲得してネットワークで共有しましょう。

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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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すべてのデータ パイプラインには、データレイクとデータ ウェアハウスという 2 つの主要コンポーネントがあります。このコースでは、各ストレージ タイプのユースケースを紹介し、Google Cloud で利用可能なデータレイクとデータ ウェアハウスのソリューションを技術的に詳しく説明します。また、データ エンジニアの役割や、効果的なデータ パイプラインが事業運営にもたらすメリットについて確認し、クラウド環境でデータ エンジニアリングを行うべき理由を説明します。 これは「Data Engineering on Google Cloud」シリーズの最初のコースです。このコースを修了したら、「Building Batch Data Pipelines on Google Cloud」コースに登録してください。

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ストリーミングによって企業が事業運営に関するリアルタイムの指標を取得できるようになり、ストリーミング データの処理を行う機会が増えてきました。このコースでは、Google Cloud でストリーミング データ パイプラインを構築する方法について学習します。受信ストリーミング データの処理のために Pub/Sub について説明します。また、このコースでは、Dataflow を使用してストリーミング データの集計や変換を行う方法、処理済みのレコードを分析用に BigQuery や Bigtable に保存する方法についても説明します。さらに、Qwiklabs を使用して Google Cloud でストリーミング 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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通常、データ パイプラインは、「抽出、読み込み」、「抽出、読み込み、変換」、「抽出、変換、読み込み」のいずれかの枠組みに分類できます。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。受講者には、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っていただきます。

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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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Cloud SQL is a fully managed database service that stands out from its peers due to high performance, seamless integration, and impressive scalability. In this quest you will receive hands-on practice with the basics of Cloud SQL and quickly progress to advanced features, which you will apply to production frameworks and application environments. From creating instances and querying data with SQL, to building Deployment Manager scripts and connecting Cloud SQL instances with applications run on GKE containers, this quest will give you the knowledge and experience needed so you can start integrating this service right away.

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大規模な計算処理能力を活用してパターンを認識し、画像を解釈することは、自動運転から顔認識まで、さまざまな用途における AI の基盤技術です。Google Cloud Platform は、API を呼び出すだけで利用できるシステムを通じて、ワールドクラスの速度と精度を提供しています。GCP にはさまざまな API があるため、機械学習に関するほぼすべてのタスクに対応することができます。この入門クエストでは、画像処理に用いられる機械学習の実践的な演習を行います。ラボを活用して、画像にラベルを付けたり、顔やランドマークを検出したり、画像内のテキストを抽出、分析、翻訳したりすることができます。

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このクエストでは、Google Cloud の上級ユーザーを対象に、Terraform を使用してクラウド リソースを記述および起動する方法について学習します。Terraform は、API を宣言的な構成ファイルに体系化するオープンソース ツールであり、チームメンバー間での共有、コード処理、編集、レビュー、バージョン管理を行うことができます。ハンズオンラボは 9 つで構成されており、サンプル テンプレートを使用して、シンプルなサーバーから完全な負荷分散アプリケーションまで、さまざまな構成を起動する方法を実践します。

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この基礎レベルの クエスト は他の Qwiklabs 製品の中でもユニークです。これらのラボは、Google Cloud Certified Professional Cloud Architect 認定資格試験に出題されるトピックやサービスについて、 IT プロフェッショナルがハンズオンで演習するために作成されました。 IAM からネットワーキング、Kubernetes engine のデプロイまで、Goodle Cloud の知識が試される特定のラボで構成されています。これらのラボでの演習は スキルや能力の向上に役立ちますが、試験ガイドやその他の対策資料も参照することをお勧めします。

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「Create ML Models with BigQuery ML」コースの中級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、 BigQuery ML を使用して ML モデルを作成および評価し、データを予測するスキルを証明できます。 スキルバッジは、Google Cloud のプロダクトとサービスの習熟度を示す Google Cloud 発行の限定デジタルバッジで、 インタラクティブなハンズオン環境での知識の応用力を証明するものです。このスキル バッジ コースと最終評価チャレンジラボを修了し、スキルバッジを獲得して ネットワークで共有しましょう。

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ビッグデータ、機械学習、AIはコンピューター業界ではホットな話題です。しかし、これらの分野は専門的で、入門レベルでも難しいことがあります。Google Cloud は使いやすく、Qwiklabs のクエストでは入門レベルをカバーしているため、Big Query、Cloud Speech API、AI Platform などの最初のステップを開始することができます。主なコンセプトは 1 分間のビデオで説明されています。

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「Build a Data Warehouse with BigQuery」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。 スキルバッジは、Google Cloud の プロダクトとサービスに関する習熟度を示す Google Cloud 発行の限定デジタルバッジです。 これは、インタラクティブなハンズオン環境での知識の応用力を 証明するものです。このスキルバッジ コースと最終評価チャレンジラボを修了し、 デジタルバッジを獲得してネットワークで共有しましょう。

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「Derive Insights from BigQuery Data」の入門スキルバッジを獲得すると、 SQL クエリの作成、一般公開テーブルに対するクエリの実行、BigQuery へのサンプルデータの読み込み、BigQuery でのクエリ バリデータを使用した一般的な構文エラーのトラブルシューティング、 BigQuery データへの接続による Looker Studio でのレポート作成といったスキルを実証できます。 スキルバッジは、Google Cloud のプロダクトとサービスの 習熟度を示す Google Cloud 発行の限定デジタルバッジで、インタラクティブなハンズオン環境での知識の応用力を 証明するものです。このスキルバッジ コースと最終評価チャレンジラボを修了して スキルバッジを獲得し、ネットワークで共有しましょう。

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Earn a skill badge by completing the Build and Secure Networks in Google Cloud course, where you will learn about multiple networking-related resources to build, scale, and secure your applications on Google Cloud. A skill badge is an exclusive digital badge issued by Google Cloud in recognition of your proficiency with Google Cloud products and services and tests your ability to apply your knowledge in an interactive hands-on environment. Complete the skill badge, and final assessment challenge lab, to receive a digital badge that you can share with your network.

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この基礎レベルの クエスト は他の Qwiklabs 製品の中でもユニークです。 これらのラボは、Google Cloud Certified Associate Cloud Engineer 認定資格試験に出題されるトピックやサービスについて、 IT プロフェッショナルがハンズオンで演習するために作成されました。 IAM からネットワーキング、Kubernetes engine のデプロイまで、Google Cloud の知識が試される 特定のラボで構成されています。このクエストおよびクエストの最後にあるチャレンジラボを完了すると、Google Cloud 限定デジタルバッジを獲得できます。これらのラボでの演習は スキルや能力の向上に役立ちますが、試験ガイドやその他の対策資料も参照することをお勧めします。

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Implement Cloud Security Fundamentals on Google Cloud スキルバッジを獲得できる中級コースを修了すると、 Identity and Access Management（IAM）でのロールの作成と割り当て、 サービス アカウントの作成と管理、Virtual Private Cloud（VPC）ネットワーク全体でのプライベート接続の有効化、 Identity-Aware Proxy を使用したアプリケーション アクセスの制限、Cloud Key Management Service（KMS）を使用した鍵と暗号化されたデータの管理、 限定公開 Kubernetes クラスタの作成に関するスキルを実証できます。 スキルバッジは、Google Cloud のプロダクトとサービスの習熟度を示す Google Cloud 発行の限定デジタルバッジで、 インタラクティブなハンズオン環境での知識の応用力を証明するものです。スキル バッジ コースと最終評価チャレンジラボを完了し、デジタルバッジを獲得して ネットワークで共有しましょう。

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For everyone using Google Cloud Platform for the first time, getting familar with gcloud, Google Cloud's command line, will help you get up to speed faster. In this quest, you'll learn how to install and configure Cloud SDK, then use gcloud to perform some basic operations like creating VMs, networks, using BigQuery, and using gsutil to perform operations.

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Deploy Kubernetes Applications on Google Cloud コースの中級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、 Docker コンテナ イメージの構成とビルド、Google Kubernetes Engine（GKE）クラスタの作成と管理、kubectl を活用した効率的な クラスタ管理、堅牢な継続的デリバリー（CD）による Kubernetes アプリケーションのデプロイ手法といったスキルを実証できます。 スキルバッジは、Google Cloud のプロダクトとサービスの習熟度を示す Google Cloud 発行の限定デジタルバッジで、 インタラクティブなハンズオン環境での知識の応用力を証明するものです。 このスキルバッジ コースと最終評価チャレンジラボを完了し、スキルバッジを獲得してネットワークで共有しましょう。

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Implement Load Balancing on Compute Engine スキルバッジを獲得できる入門コースを修了すると、次のスキルを実証できます: gcloud コマンドの記述と Cloud Shell の使用、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 HTTP ロードバランサの構成。 スキルバッジは、Google Cloud の プロダクトとサービスに関する習熟度を示す Google Cloud 発行の限定デジタルバッジです。 これは、インタラクティブなハンズオン環境での知識の応用力を 証明するものです。この入門コースと最終評価チャレンジラボを完了し、 スキルバッジを獲得しましょう。このスキルバッジはネットワークで共有できます。

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In this advanced-level quest, you will learn how to harness serious Google Cloud computing power to run big data and machine learning jobs. The hands-on labs will give you use cases, and you will be tasked with implementing big data and machine learning practices utilized by Google’s very own Solutions Architecture team. From running Big Query analytics on tens of thousands of basketball games, to training TensorFlow image classifiers, you will quickly see why Google Cloud is the go-to platform for running big data and machine learning jobs.

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This quest offers hands-on practice with Cloud Data Fusion, a cloud-native, code-free, data integration platform. ETL Developers, Data Engineers and Analysts can greatly benefit from the pre-built transformations and connectors to build and deploy their pipelines without worrying about writing code. This Quest starts with a quickstart lab that familiarises learners with the Cloud Data Fusion UI. Learners then get to try running batch and realtime pipelines as well as using the built-in Wrangler plugin to perform some interesting transformations on data.

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Getting Started - Create and Manage Cloud Resources よりレベルの高いハンズオンラボでの実践を求めている初心者のクラウド デベロッパーであるなら、このクエストをおすすめします。 Cloud Storage や、Stackdriver および Cloud Functions などの主要なアプリケーション サービスに関連するラボを通して、実践的な経験を積むことが可能です。 このクエストでは、すべての Google Cloud イニシアチブに応用できる有益なスキルを身に付けられます。このクエストおよびクエストの最後にあるチャレンジラボを完了すると、Google Cloud 限定デジタルバッジを獲得できます。主なコンセプトは 1 分間のビデオで説明されて います。

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ビッグデータ、機械学習、科学的データ。完璧な組み合わせといえます。このクエストは上級レベルであり、実際の科学的データセットを使用するユースケースに BigQuery、Dataproc、Tensorflow などの GCP サービスを当てはめ、実践的な演習を行います。「科学的データ処理」では、地震データの分析や衛星画像の集約といったタスクを実践し、ビッグデータと機械学習に関するスキルの強化を図ります。これにより、多岐にわたる科学的分野でさまざまな問題に取り組むことができるようになります。

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Engineer Data for Predictive Modeling with BigQuery ML 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、 Cloud Composer を使用した複数ロケーション間でのデータのコピーに関するスキルを実証できます。 スキルバッジは、Google Cloud のプロダクトとサービスの習熟度を示す Google Cloud 発行の限定デジタルバッジで、インタラクティブなハンズオン環境での知識の応用力を証明するものです。 スキルバッジ コースと最終評価チャレンジラボを完了し、デジタルバッジを獲得して ネットワークで共有しましょう。

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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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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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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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機械学習を学んで実践し、SQL だけを使用して、数時間ではなく数分でモデルをビルドしたいとお考えの場合、BigQuery の新機能である BigQuery ML を使用すれば、最小限のコーディングで機械学習モデルの作成、トレーニング、評価、予測が可能になります。この一連のラボでは、さまざまなモデルタイプを試して、優れたモデルを作成する方法を学習します。

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この入門レベルのクエストでは、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。「Google Cloud Essentials」は Qwiklabs で特に人気のあるクエストですが、それはクラウドの予備知識がほとんどなくても、あらゆる Google Cloud プロジェクトに応用できる実際的な経験を積めるからです。 「Google Cloud Essentials」では、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実行と負荷分散など、Google Cloud の主な機能を紹介します。主なコンセプトは 1 分間のビデオで説明されています。

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Google Cloud Essentials よりレベルの高いハンズオンラボでの実践を求めている初心者のクラウド デベロッパーであるなら、このクエストをおすすめします。 Cloud Storage や、Stackdriver および Cloud Functions などの主要なアプリケーション サービスに関連するラボを通して、実践的な経験を積むことが可能です。 このクエストでは、すべての Google Cloud イニシアチブに応用できる有益なスキルを身に付けられます。主なコンセプトは 1 分間のビデオで説明されています。

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Kubernetes は最もポピュラーなコンテナ オーケストレーションのシステムで、Google Kubernetes Engine は Google Cloud でのデプロイに対応できるようデザインされています。この上級レベルのラボでは、ハンズオンで Docker イメージやコンテナ、およびデプロイができる演習があります。お客様独自のワークフローに合う、コンテナ オーケストレーション統合に必要な実践的スキルを学びます。ハンズオンラボでスキルや知識を試したいですか？このクエスト修了後に、 Deploy to Kubernetes in Google Cloud クエストの最後にあるチャレンジラボを完了すると、Google Cloud 限定デジタルバッジを獲得できます。

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