ご自身に最適な Google Cloud トレーニングをお探しください。
Google Cloud では、学習者のことを念頭に置いて設計された、700 以上の学習アクティビティを含む包括的なカタログをご用意しています。さまざまなアクティビティ形式のコン テンツで構成されたカタログから、短時間の単独ラボのほか、一連の動画、ドキュメント、 ラボ、テストで構成されるマルチモジュール コースをお選びいただけます。ラボでは、 実際のクラウド リソースへのアクセスに必要な一時的な認証情報が付与されるため、 本番さながらの状況で Google Cloud について学習できます。修了した学習アクティビ ティのバッジを獲得したり、Google Cloud での成果を定義、記録、分析したりできます。
372 件の結果
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ラボ おすすめ Perform Foundational Data, ML, and AI Tasks in Google Cloud: チャレンジラボ
このチャレンジラボでは、「Perform Foundational Data, ML, and AI Tasks in Google Cloud」スキルバッジ コースのラボで習得したスキルと知識をテストします。このチャレンジラボを実行する前に、ラボのコンテンツを理解しておく必要があります。
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ラボ おすすめ データ結合における問題のトラブルシューティングと解決
このラボでは、データテーブルを結合する際の問題を回避するために、テーブル同士の関係を理解し、思わぬ落とし穴の原因を解明する方法について詳しく学習します。
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ラボ おすすめ Troubleshooting Data Models in Looker
In this lab you will learn how to troubleshoot and diagnose LookML code
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ラボ おすすめ BigQuery を使用して NCAA Data を調べる
BigQuery を使用して、NCAA のバスケットボールの試合、チーム、選手に関するデータセットを探索します。データは 2009 年以降のプレイと 1996 以降のスコアをカバーしています。NCAA が Google Cloud を使用して数十年分のスポーツのデータを活用する方法をご覧ください。
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コース おすすめ BigQuery for Data Warehousing
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…
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コース おすすめ Preparing for Your Professional Data Engineer Journey - 日本語版
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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コース おすすめ Modernizing Data Lakes and Data Warehouses with Google Cloud - 日本語版
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…
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コース おすすめ Google Cloud Big Data and Machine Learning Fundamentals - 日本語版
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 のビッグデータと機械学習のプロダクトおよびサービスを紹介します。Google Cloud で Vertex AI を使用して、ビッグデータ パイプラインと機械学習モデルを構築するためのプロセス、課題、メリットについて説明します。
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ラボ おすすめ Build a Data Warehouse with BigQuery: Challenge Lab
This challenge labs tests your skills in building a data warehouse using BigQuery.
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ラボ おすすめ Analyze and Visualize Looker Data: Challenge Lab
In this challenge lab, you test your skills to view, filter, and sort data in Looker. You are also asked to save Looks, add them to a dashboard, add them to a board, and schedule regular delivery of data.