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Nguyễn Hồng Đức 102295

メンバー加入日: 2019

シルバーリーグ

11000 ポイント
Prepare Data for ML APIs on Google Cloud のバッジ Prepare Data for ML APIs on Google Cloud Earned 12月 10, 2020 EST
Derive Insights from BigQuery Data のバッジ Derive Insights from BigQuery Data Earned 11月 14, 2020 EST
Applied Data: Blockchain のバッジ Applied Data: Blockchain Earned 8月 5, 2020 EDT
Cloud SQL のバッジ Cloud SQL Earned 8月 4, 2020 EDT
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 8月 4, 2020 EDT
Perform Foundational Infrastructure Tasks in Google Cloud のバッジ Perform Foundational Infrastructure Tasks in Google Cloud Earned 8月 4, 2020 EDT
Deploy Kubernetes Applications on Google Cloud のバッジ Deploy Kubernetes Applications on Google Cloud Earned 8月 4, 2020 EDT
Engineer Data for Predictive Modeling with BigQuery ML のバッジ Engineer Data for Predictive Modeling with BigQuery ML Earned 8月 3, 2020 EDT
Implement Load Balancing on Compute Engine のバッジ Implement Load Balancing on Compute Engine Earned 8月 3, 2020 EDT
Intro to ML: Language Processing のバッジ Intro to ML: Language Processing Earned 12月 23, 2019 EST
機械学習API のバッジ 機械学習API Earned 12月 22, 2019 EST
Google Developer Essentials のバッジ Google Developer Essentials Earned 11月 24, 2019 EST
DevOps Essentials のバッジ DevOps Essentials Earned 11月 18, 2019 EST
Understand Your Google Cloud Costs のバッジ Understand Your Google Cloud Costs Earned 11月 18, 2019 EST
Cloud Logging のバッジ Cloud Logging Earned 11月 14, 2019 EST
DEPRECATED Google Cloud's Operations Suite のバッジ DEPRECATED Google Cloud's Operations Suite Earned 11月 14, 2019 EST
[DEPRECATED] Deploying Applications のバッジ [DEPRECATED] Deploying Applications Earned 11月 13, 2019 EST
Google Cloud Essentials のバッジ Google Cloud Essentials Earned 11月 11, 2019 EST
Optimize Google Cloud Costs のバッジ Optimize Google Cloud Costs Earned 11月 11, 2019 EST
Using the Cloud SDK Command Line のバッジ Using the Cloud SDK Command Line Earned 11月 8, 2019 EST
Baseline: Data, ML, AI のバッジ Baseline: Data, ML, AI Earned 9月 3, 2019 EDT
BigQuery for Data Warehousing のバッジ BigQuery for Data Warehousing Earned 8月 31, 2019 EDT
BigQuery for Marketing Analysts のバッジ BigQuery for Marketing Analysts Earned 8月 31, 2019 EDT
DevZone Quest のバッジ DevZone Quest Earned 8月 31, 2019 EDT
DEPRECATED BigQuery for Data Analysis のバッジ DEPRECATED BigQuery for Data Analysis Earned 8月 30, 2019 EDT
DEPRECATED BigQuery Basics for Data Analysts のバッジ DEPRECATED BigQuery Basics for Data Analysts Earned 8月 30, 2019 EDT
BigQuery for Machine Learning のバッジ BigQuery for Machine Learning Earned 8月 29, 2019 EDT
Intro to ML: Image Processing のバッジ Intro to ML: Image Processing Earned 8月 29, 2019 EDT
Cloud Development のバッジ Cloud Development Earned 8月 28, 2019 EDT
DEPRECATED Application Development - Python のバッジ DEPRECATED Application Development - Python Earned 8月 28, 2019 EDT
Exploring APIs のバッジ Exploring APIs Earned 8月 23, 2019 EDT
NCAA® March Madness®: Bracketology with Google Cloud のバッジ NCAA® March Madness®: Bracketology with Google Cloud Earned 8月 23, 2019 EDT
Baseline: Infrastructure のバッジ Baseline: Infrastructure Earned 8月 22, 2019 EDT
DEPRECATED Cloud Architecture のバッジ DEPRECATED Cloud Architecture Earned 8月 22, 2019 EDT
Cloud Engineering のバッジ Cloud Engineering Earned 8月 22, 2019 EDT
Kubernetes in Google Cloud のバッジ Kubernetes in Google Cloud Earned 8月 21, 2019 EDT
Deprecated Kubernetes Solutions のバッジ Deprecated Kubernetes Solutions Earned 8月 20, 2019 EDT
Advanced ML: ML Infrastructure のバッジ Advanced ML: ML Infrastructure Earned 8月 20, 2019 EDT
Google Cloud Platformでのデータサイエンス：機械学習 のバッジ Google Cloud Platformでのデータサイエンス：機械学習 Earned 8月 19, 2019 EDT
Google Cloud Solutions II: Data and Machine Learning のバッジ Google Cloud Solutions II: Data and Machine Learning Earned 8月 18, 2019 EDT
Intermediate ML: TensorFlow on Google Cloud のバッジ Intermediate ML: TensorFlow on Google Cloud Earned 8月 17, 2019 EDT
Scientific Data Processing のバッジ Scientific Data Processing Earned 8月 17, 2019 EDT
Data Science on the Google Cloud Platform のバッジ Data Science on the Google Cloud Platform Earned 8月 17, 2019 EDT
[DEPRECATED] Data Engineering のバッジ [DEPRECATED] Data Engineering Earned 8月 15, 2019 EDT

「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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「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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Blockchain and related technologies, such as distributed ledger and distributed apps, are becoming new value drivers and solution priorities in many industries. In this Quest you will gain hands-on experience with distributed ledger and the exploration of blockchain datasets in Google Cloud. This Quest brings the research and solution work of Google's Allen Day into self-paced labs for you to run and learn directly. Since this Quest utilizes advanced SQL in BigQuery, a SQL-in-BigQuery refresher lab is at the start. The final lab is an advanced challenge-style lab in which there are elements where you are not provided the answer but must solve it for yourself.

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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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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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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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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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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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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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皆さんもよくご存じのとおり、機械学習は最も急速に開発、利用が進んでいる技術の 1 つで、Google Cloud Platform はその促進に大きく貢献してきました。GCP では多数の API を活用して、ほぼすべての機械学習ジョブに対応するツールを提供しています。この入門クエストでは、ラボを使って言語処理に適用される機械学習に関する実践演習を行います。これによりテキストからのエンティティの抽出、感情分析と構文分析、音声文字変換のための Speech to Text API の使用方法を学ぶことができます。

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機械学習はもっとも迅速に成長しているテクノロジーの分野です。Google Cloud Platformは、その成長に一役かっています。APIのホストを使うことにより、GCPにはツールがあります。この上級レベルのクエストでは、「Implementing an AI Chatbot with Dialogflow」や「Detect Labels, Faces, and Landmarks in Images with the Cloud Vision API」と同様に機械学習APIについてハンズオンで演習ができます。

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この入門レベルのクエストでは、アプリケーション デベロッパーが、Google Cloud エコシステムを使用して安全、スケーラブル、インテリジェントなクラウド ネイティブ アプリケーションを構築する方法を学習できます。インフラストラクチャの設定を行わずにアプリケーションの開発とスケーリングを行う方法、データ分析を実施してデータから分析情報を得る方法、トレーニング済み ML API で開発を行って機械学習のイベントを活用する方法（機械学習のエキスパートでない場合）について学習します。また、さまざまな Google サービスと API をシームレスに統合して、インテリジェントなアプリを作成します。

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Obtain a competitive advantage through DevOps. DevOps is an organizational and cultural movement that aims to increase software delivery velocity, improve service reliability, and build shared ownership among software stakeholders. In this quest you will learn how to use Google Cloud to improve the speed, stability, availability, and security of your software delivery capability. DevOps Research and Assessment has joined Google Cloud. How does your team measure up? Take this five question multiple-choice quiz and find out! 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 this quest to receive an exclusive Google Cloud digital badge.

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このクエストは、技術または財務の担当者で GCP の費用の管理を担う方に最適です。請求先アカウントを設定する方法、リソースを整理する方法、請求アクセス権限を管理する方法について学習します。ハンズオンラボでは、請求書を表示する方法、請求レポートを使用して GCP の費用を追跡する方法、BigQuery や Google スプレッドシートを使用して請求データを分析する方法、データポータルを使用してカスタムの請求ダッシュボードを作成する方法について学習します。

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Cloud Logging is a fully managed service that performs at scale. It can ingest application and system log data from thousands of VMs and, even better, analyze all that log data in real time. In this fundamental-level Quest, you learn how to store, search, analyze, monitor, and alert on log data and events from Google Cloud. The labs in the Quest give you hands-on practice using Cloud Logging to maximize your learning experience and provide insight on how you can use Cloud Logging to your own Google Cloud environment.

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Learn the ins and outs of Google Cloud's operations suite, an important service for generating insights into the health of your applications. It provides a wealth of information in application monitoring, report logging, and diagnoses. These labs will give you hands-on practice with and will teach you how to monitor virtual machines, generate logs and alerts, and create custom metrics for application data. It is recommended that the students have at least earned a Badge by completing the Google Cloud Essentials. Looking for a hands on challenge lab to demonstrate your skills and validate your knowledge? On completing this course, enroll in and finish the challenge lab at the end of the Monitor and Log with Google Cloud Operations Suite to receive an exclusive Google Cloud digital badge.

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The Google Cloud Platform provides many different frameworks and options to fit your application’s needs. In this introductory-level quest, you will get plenty of hands-on practice deploying sample applications on Google App Engine. You will also dive into other web application frameworks like Firebase, Wordpress, and Node.js and see firsthand how they can be integrated with Google Cloud.

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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 の請求管理と費用管理の基礎を学ぶ、2 部構成コースの 2 つ目のクエストです。このクエストは、財務または IT の担当者で、組織のクラウド インフラストラクチャの最適化を担う方に最適です。ここでは、予算とアラートの設定、割り当て上限の管理、確約利用割引の活用など、Google Cloud 費用を管理および最適化する方法をいくつか学びます。ハンズオンラボでは、さまざまなツールを実際に使って Google Cloud の費用を管理、最適化したり、費用を最適化するためのベスト プラクティスを技術チームに共有し、その普及を促したりすることができます。

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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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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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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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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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Welcome to DevZone Quest, a set of labs to deepen your understanding of the technology behind the Cloud Showcase Experiments featured in the Google Cloud Next 2019 San Francisco DevZone.

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Want to learn the core SQL and visualization skills of a Data Analyst? Interested in how to write queries that scale to petabyte-size datasets? Take the BigQuery for Analyst Quest and learn how to query, ingest, optimize, visualize, and even build machine learning models in SQL inside of BigQuery.

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Want to scale your data analysis efforts without managing database hardware? Learn the best practices for querying and getting insights from your data warehouse with this interactive series of BigQuery labs. BigQuery is Google's fully managed, NoOps, low cost analytics database. With BigQuery you can query terabytes and terabytes of data without having any infrastructure to manage or needing a database administrator. BigQuery uses SQL and can take advantage of the pay-as-you-go model. BigQuery allows you to focus on analyzing data to find meaningful insights.

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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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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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The hands-on labs in this Quest are structured to give experienced app developers hands-on practice with the state-of-the-art developing applications in Google Cloud. The topics align with the Google Cloud Certified Professional Cloud Developer Certification. These labs follow the sequence of activities needed to create and deploy an app in Google Cloud from beginning to end. Be aware that while practice with these labs will increase your skills and abilities, it is recommended that you also review the exam guide and other available preparation resources.

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In this advanced-level quest, you will learn the ins and outs of developing GCP applications in Python. The first labs will walk you through the basics of environment setup and application data storage with Cloud Datastore. Once you have a handle on the fundamentals, you will get hands-on practice deploying Python applications on Kubernetes and App Engine (the latter is the same framework that powers Snapchat!) With specialized bonus labs that teach user authentication and backend service development, this quest will give you practical experience so you can start developing robust Python applications straight away.

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Google Cloud Application Programming Interfaces は、Google Cloud Services とプログラムでインタラクトするメカニズムです。このクエストは、GCP API のハンズオン演習を提供し、APIをブラウズして、実行するツールである Google の API Explorerを通して学習します。クラウドのストレージ間でのデータ移行の方法、コンピュートエンジンインスタンスのデプロイ、Dataprocクラスタの設定などを学ぶことにより、API が強力で、なぜGCPユーザが使用しているかを理解できます。

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In this series of labs you will learn how to use BigQuery to analyze NCAA basketball data with SQL. Build a Machine Learning Model to predict the outcomes of NCAA March Madness basketball tournament games.

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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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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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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、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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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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Containerized applications have changed the game and are here to stay. With Kubernetes, you can orchestrate containers with ease, and integration with the Google Cloud Platform is seamless. In this advanced-level quest, you will be exposed to a wide range of Kubernetes use cases and will get hands-on practice architecting solutions over the course of 8 labs. From building Slackbots with NodeJS, to deploying game servers on clusters, to running the Cloud Vision API, Kubernetes Solutions will show you first-hand how agile and powerful this container orchestration system is.

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Machine Learning is one of the most innovative fields in technology, and the Google Cloud Platform has been instrumental in furthering its development. With a host of APIs, GCP has a tool for just about any machine learning job. In this advanced-level quest, you will get hands-on practice with machine learning at scale and how to employ the advanced ML infrastructure available on GCP.

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これは2 つ目のクエストで、Google Cloud Platform の Valliappa Lakshmananが O'Reilly Media, Inc. から出版した「Data Science on the Google Cloud Platform」からの派生したラボです。9つのラボで構成され、1つ目のクエストで練習したスキルをさらに伸ばし、最先端で本格的な機械学習を実際的なデータで実行することで、Google Cloud Platformの機能とサービスを堪能していだけます。

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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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TensorFlow is an open source software library for high performance numerical computation that's great for writing models that can train and run on platforms ranging from your laptop to a fleet of servers in the Cloud to an edge device. This quest takes you beyond the basics of using predefined models and teaches you how to build, train and deploy your own on Google Cloud.

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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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これは 2 つのクエストから構成されるハンズオンラボの 1 つ目のクエストで、『Data Science on Google Cloud Platform』（著者: Valliappa Lakshmanan、出版元: O'Reilly Media, Inc.）という書籍から抜粋した演習をもとに作成されたものです。1 つ目のクエストでは第 8 章までを扱い、Google Cloud Platform のツールとサービスを使用して、データセットの取り込み、準備、処理、クエリ、探索、可視化に関するあらゆる面について学習することができます。

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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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