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Showing 180 courses
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Google Cloud Fundamentals: Core Infrastructure 日本語版
by Google Cloud Training- 4.5
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Approx. 12 hours to complete
このコースでは、Google Cloud Platform（GCP）の操作に必要な重要な概念と用語について説明していきます。Google Cloud Platform で使用できる Google App Engine、Google Compute Engine、Google Kubernetes Engine、Google Cloud Storage、Google Cloud SQL、BigQuery などのさまざまなコンピューティング サービスとストレージ サービスについて説明し、それぞれを比較します。さらに、Google Cloud Resource Manager のリソース階層や Google Cloud Identity and Access Management といった、リソースとポリシーを管理するための重要なツールについても説明します。ハンズオンラボでは、GCP を操作するための基本的なスキルを習得します。 注: • 現在、Google のサービスは中国では利用できません。 Google Cloud Platform の紹介 What's new? GCP Fundamentals へようこそ クラウド コンピューティングの概要 これまでの経緯 すべての企業はデータ企業 GCP コンピューティング アーキテクチャ...
Essential Cloud Infrastructure: Foundation 日本語版
by Google Cloud Training- 0.0
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Approx. 7 hours to complete
この 1 週間のオンデマンド速習コースでは、Google Cloud Platform が提供する包括的で柔軟なインフラストラクチャとプラットフォームのサービスについて紹介します。動画講義、デモ、ハンズオンラボを通してさまざまなソリューションの要素について学び、実際にデプロイしてみます。これにはネットワークや仮想マシン、アプリケーション サービスなどのインフラストラクチャ コンポーネントも含まれます。Console と Cloud Shell を使用して Google Cloud Platform を操作する方法についても学習します。また、クラウド アーキテクトの役割、インフラストラクチャ設計の方法、Virtual Private Cloud（VPC）を使用した仮想ネットワークの構成、プロジェクト、ネットワーク、サブネットワーク、IP アドレス、ルート、ファイアウォール ルールについて学習します。 要件 このコースを最大限に活用するには、次の条件を満たしている必要があります。 • Google Cloud Platform Fundamentals（Core Infrastructure または AWS Professionals）を修了しているか、同等の経験がある • コマンドライン ツールと Linux オペレーティング システム環境についての基本的なスキルがある • システム運用の経験がある（オンプレミスまたはパブリック クラウド環境でのアプリケーションのデプロイと管理を含む） はじめに コースの概要 Essential Cloud Infrastructure: Foundation へようこそ コースのリソースをダウンロードする方法 モジュール 1: GCP の概要...
Essential Cloud Infrastructure: Core Services 日本語版
by Google Cloud Training- 4.6
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Approx. 8 hours to complete
このオンデマンド速習コースでは、Google Cloud Platform が提供する包括的で柔軟なインフラストラクチャとプラットフォーム サービスについて紹介します。受講者は、動画講義、デモ、ハンズオンラボを通してソリューションの各要素について学習し、演習を行います。これらの要素には、ネットワーク、システム、アプリケーション サービスなどのインフラストラクチャ コンポーネントが含まれます。また、ネットワークの安全な相互接続、顧客指定の暗号鍵の使用、セキュリティとアクセスの管理、割り当てと請求、リソース モニタリングなど、実用的なソリューションの実装についても学習します。 受講条件: このコースで効果的に学習するには、次の条件を満たしている必要があります。 • Completed Google Cloud Platform Fundamentals（Core Infrastructure または AWS Professionals）を修了しているか、同等の経験がある • Essential Cloud Infrastructure: Foundation を修了しているか、同等の経験がある • コマンドライン ツールと Linux オペレーティング システム環境についての基本的なスキルがある • システム運用の経験がある（オンプレミスまたはパブリック クラウド環境でのアプリケーションのデプロイと管理を含む） >>> よくある質問に記載のとおり、このコースに登録すると Qwiklabs の利用規約（https://qwiklabs. com/terms_of_service）に同意したことになります。<<< はじめに コース概要 Essential Cloud Infrastructure: Core Services へようこそ コースのリソースをダウンロードする方法 モジュール 1: Cloud IAM...
Reliable Cloud Infrastructure: Design and Process 日本語版
by Google Cloud Training- 4.5
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Approx. 8 hours to complete
本コースでは、実績ある設計パターンを利用し、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 の後続コースであり、これらいずれかのコースで取り上げられているテクノロジーを習得済みであることが受講の前提になります。講義、設計アクティビティ、ハンズオンラボを通して、信頼性と可用性が高く、安全でコスト効率に優れた Google Cloud デプロイメントを設計するためのビジネス要件と技術的要件をバランス良く定義する方法を学びます。 このコースでは、以下のスキルについて学習します。 ● 問い、テクニック、設計上の考慮事項からなるツールセットを適用する ● アプリケーションの要件を定義し、KPI、SLO、SLI として具体的に表す ● アプリケーション要件を細分化し、適切なマイクロサービス境界を見つける ●Google Cloud のデベロッパー ツールを利用して、自動化された先進的なデプロイ パイプラインを設定する ● アプリケーションの要件に基づき、適切な Cloud Storage サービスを選択する ● クラウド ネットワークとハイブリッド ネットワークを設計する ● 主要なパフォーマンス指標とコストのバランスを保ちつつ、信頼性がありスケーラブルで復元性に優れたアプリケーションを実装する ●アプリケーションに適した Google Cloud デプロイメント サービスを選択する ● クラウドのアプリケーション、データ、インフラストラクチャを保護する ● Google Cloud ツールを使用してサービスレベル目標とコストをモニタリングする...
Elastic Cloud Infrastructure: Scaling and Automation 日本語版
by Google Cloud Training- 0.0
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Approx. 7 hours to complete
このオンデマンド速習コースでは、Google Cloud Platform が提供する包括的で柔軟なインフラストラクチャとプラットフォーム サービスについて紹介します。受講者は、動画講義、デモ、ハンズオンラボを通してソリューションの各要素について学習し、演習を行います。これらの要素には、ネットワーク、システム、アプリケーション サービスなどのインフラストラクチャ コンポーネントが含まれます。また、ネットワークの安全な相互接続、負荷分散、自動スケーリング、インフラストラクチャの自動化、マネージド サービスなど、実用的なソリューションの演習も行います。 受講条件: このコースで効果的に学習するには、次の条件を満たしている必要があります。 • Google Cloud Platform Fundamentals（Core Infrastructure または AWS Professionals）を修了しているか、同等の経験がある • Essential Cloud Infrastructure: Foundation を修了しているか、同等の経験がある • Essential Cloud Infrastructure: Core Services を修了しているか、同等の経験がある • コマンドライン ツールと Linux オペレーティング システム環境についての基本的なスキルがある • システム運用の経験がある（オンプレミスまたはパブリック クラウド環境でのアプリケーションのデプロイと管理を含む） >>> よくある質問に記載のとおり、このコースに登録すると Qwiklabs の利用規約（https://qwiklabs. com/terms_of_service）に同意したことになります。<<< はじめに コース概要 「Elastic Cloud Infrastructure: Scaling and Automation」へようこそ...
Getting Started with Google Kubernetes Engine 日本語版
by Google Cloud Training- 0.0
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Approx. 10 hours to complete
この 1 週間の上級オンライン クラスでは、Docker を使用してワークロードをコンテナ化する方法と、Google Kubernetes Engine が提供する Kubernetes クラスタに Docker コンテナをデプロイする方法、およびコンテナ化したワークロードをスケールしてトラフィックの増加に対応する方法を学びます。また、Kubernetes クラスタに新しいコードを継続的にデプロイしてアプリケーションを更新する方法も学びます。 このコースを修了すると、次の知識を身に付けることができます。 • コンテナの基礎知識 • 既存のアプリケーションをコンテナ化する方法 • Kubernetes のコンセプトと原則に関する知識 • CLI を使用してアプリケーションを Kubernetes にデプロイする方法 • Jenkins を使用して継続的デリバリー パイプラインを設定する方法 • 他のドキュメントとトレーニングを探す方法 このコースを最大限活用するには、コマンドライン ツールと Linux オペレーティング システム環境、Nginx などのウェブサーバー テクノロジーについての基本的なスキルが必要です。また、システム運用の経験（オンプレミスまたはパブリック クラウド環境でのアプリケーションのデプロイと管理も含まれます）も役立ちます。 >>> このコースに登録すると、よくある質問に記載されているとおり Qwiklabs の利用規約に同意したことになります。詳細については、https://qwiklabs. com/terms_of_service をご覧ください。<<< Getting Started with Google Kubernetes Engine へようこそ...
Smart Analytics, Machine Learning, and AI on GCP 日本語版
by Google Cloud Training- 0.0
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Approx. 8 hours to complete
機械学習をデータ パイプラインに組み込むことで、企業はデータから効率的に分析情報を抽出できるようになります。このコースでは、必要なカスタマイズの程度に応じて、Google Cloud Platform で機械学習をデータ パイプラインに組み込む方法をいくつか説明します。たとえば、ほとんどあるいはまったくカスタマイズが必要ない場合向けの AutoML、機械学習機能の大幅なカスタマイズが必要な場合向けの AI Platform Notebooks と BigQuery Machine Learning を紹介します。また、このコースでは、Kubeflow を使用して機械学習ソリューションを本稼働させる方法についても説明します。受講者は Qwiklabs を使用して、Google Cloud Platform での機械学習モデルの構築を実際に体験することができます。 はじめに コース概要 Google Cloud Platform と Qwiklabs の使用方法 分析と AI の概要 ML とは 機械学習と AI Google Cloud Platform の ML オプション ゲーム: ML の主なコンセプトの復習 分析と AI の概要 非構造化データ向けの事前構築済みの ML モデル API...
Building Resilient Streaming Analytics Systems on GCP 日本語版
by Google Cloud Training- 0.0
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Approx. 12 hours to complete
* 注: このコースは、本専門講座の旧バージョンの内容を更新して新たに作成したものです。 ストリーミングの活用によって事業運営に関する指標をリアルタイムで入手できるようになり、企業ではますますストリーミング データの処理が行われるようになっています。このコースでは、Google Cloud Platform 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説明します。受信したストリーミング データを処理するための Cloud Pub/Sub についても解説します。また、Cloud Dataflow を使用してストリーミング データに集計と変換を適用する方法と、処理済みレコードを BigQuery やCloud Bigtable に保存して分析する方法も取り上げます。Qwiklabs を使用して、Google Cloud Platform でストリーミング データ パイプライン コンポーネントを実際に構築することができます。 はじめに コース概要 Google Cloud Platform と Qwiklabs の使用方法 ストリーミング データの処理の概要 ストリーミング データの処理 ストリーミング データの処理の概要 Cloud Pub/Sub を使用したサーバーレス メッセージング Cloud Pub/Sub の概要 Cloud Pub/Sub の push と pull...
Preparing for the Google Cloud Professional Cloud Architect Exam 日本語版
by Google Cloud Training- 0.0
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Approx. 10 hours to complete
コースより抜粋: 「最善の試験対策は職務に必要なスキルを身に付けることである」 このコースではトップダウン アプローチを用いて既知の知識とスキルを把握し、情報とスキルが不十分な分野を特定します。本コースを受講することにより、独自の対策計画を立てることができます。わかっていることとわからないことを明確にし、この職務の担当者に必要なスキルの習得と向上にお役立てください。 本コースでは試験ガイドの概要に沿って、受講者が特定の分野と関連する概念を十分に理解しているか、またはさらなる学習が必要かを判断できるように、「判断基準」となる概念を提示します。また、ケース分析、技術的に注意すべきポイントの特定、提案ソリューションの開発などの認知スキルを含む主要な職務スキルについて学び、実践する機会も用意されています。これらは職務スキルであると同時に試験スキルでもあります。また、アクティビティ トラッキング チャレンジラボを使って基礎能力もテストします。試験問題と同じような例題と解答も多数用意されており、コースの最後には採点式ではない模擬試験問題と、受験を想定した採点式の模擬試験問題が含まれています。 Preparing for the Professional Cloud Architect Exam について はじめに Professional Cloud Architect 認定資格について Google Cloud Platform と Qwiklabs を使ってみる フィードバックの送信方法 試験のヒント 1 ケーススタディのサンプル Professional Cloud Architect 認定試験のケーススタディ サンプル Mountkirk Games のケーススタディ分析 Mountkirk Games のサンプル ソリューション Dress4Win のケーススタディ分析 Dress4Win のサンプル ソリューション TerramEarth のケーススタディ分析 TerramEarth のサンプル ソリューション...
Modernizing Data Lakes and Data Warehouses with GCP 日本語版
by Google Cloud Training- 0.0
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Approx. 8 hours to complete
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、それぞれのストレージのユースケースに焦点を当て、Google Cloud Platform で利用可能なデータレイクおよびデータ 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、適切なデータ パイプラインが事業運営にもたらすメリットについて述べ、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。受講者は Qwiklabs を使用して、Google Cloud Platform のデータレイクとデータ ウェアハウスを実際に使ってみることができます。 はじめに コース概要 Google Cloud Platform と Qwiklabs の使用方法 データ エンジニアリング データ エンジニアの役割を確認する データ エンジニアリングの課題を分析する BigQuery の概要 データレイクとデータ ウェアハウス デモ: BigQuery での連携クエリ トランザクション データベースとデータ ウェアハウスの比較 他のデータチームと効果的に連携する データアクセスとデータ ガバナンスを管理する デモ: DLP API を使用してデータセット内の個人情報（PII）を検出する 本番環境向けパイプラインを構築する...
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