コース検索結果

講義、デモ、ハンズオンラボを通して、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を含む、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。

Google のサイト信頼性エンジニアリング(SRE)の実績ある設計パターンと原則を利用し、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します。

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。

このコースでは、構造化、非構造化、ストリーミングの各種データを扱います。

ペタバイト級のデータに数秒でクエリを実行し、処理を行う方法を知りたい、あるいはデータの増大に合わせて自動的にスケーリングされるデータ分析について興味があるなら、データ分析コースをぜひ受講してください。
本コースには、参加者が多様な Google BigQuery データセットを使い、有用な情報の探索、掘り起こし、読み込み、可視化、抽出を行うインタラクティブなシナリオとハンズオンラボが用意されています。
本コースでは、データの読み込み、クエリの実行、スキーマのモデル化、パフォーマンスの最適化、クエリの料金計算、データの可視化、機械学習を扱います。

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。

このプログラムは、セキュリティエンジニアとしてのキャリアを向上させるために必要なスキルを提供し、業界で認められた Google Cloud Professional の認定資格取得をサポートするためのトレーニングを提供します。

講義、デモンストレーション、ハンズオンラボを通じて、Cloud Identity、Google Cloud Resource Manager、Cloud IAM、ファイアウォール、Google Cloud Load Balancing、Cloud CDNなどの安全な Google Cloud ソリューションのコンポーネントを学びます。また、Cloud Storage のアクセス制御、モニタリング、セキュリティキー、顧客指定の暗号化キー、Google Data Loss Prevention API、Cloud Armor などについても学びます。さらに受講生は、DDos 攻撃、フィッシング攻撃などに対する様々な回避策を学びます。

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。このコースを受講すると、Terraform を使用した Infrastructure as Code の実装、さらに、その主要な特性や機能の適用によって Google Cloud インフラストラクチャを作成および管理する方法について説明できるようになります。また、Terraform を使用して Google Cloud のリソースを構築する実践的な演習を受けることができます。

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。AI の基盤、開発、ソリューションを含むデータから AI へのライフサイクル全体で利用可能なテクノロジー、プロダクト、ツールについて説明するとともに、魅力的な学習体験と実践的なハンズオン演習を通じて、データサイエンティスト、AI 開発者、ML エンジニアの方々がスキルや知識を強化できるようサポートすることを目指しています。

Vertex AI Agent Builderを使えば、MLスキルが未熟なデベロッパーでも Google の技術を活用して、エンタープライズグレードの生成AIアプリを作成可能です。このコースでは、検索エンジンとチャットアプリの作成方法、独自アプリへの統合方法、本番環境での管理方法を学びます。

Google Cloud で利用できるツールとAPIを使って大規模言語モデル（LLM）をアプリに統合する方法を学びます。生成 AI オプションを確認し、次にVertex AI Studio での LLM とプロンプト設計を見ていきます。その後、オープンソースフレームワーク LangChain を学び、LangChain とVertex AI PaLM API を使ってマルチターンチャットアプリを構築します。

生成 AI は、ソフトウェアの設計、構築、実行、管理の方法を変革する中心的役割を担っています。生成 AI はデベロッパーにとって、コーディングの効率を向上させ、アプリケーション内で Gemini API や PaLM API などの API を使用するための強力なツールです。このコースでは、生成 AI を通じて、デベロッパーがより効率的にコードを記述し、アプリケーションに新機能を実装する方法を紹介します。Vertex AI Model Garden で利用可能なモデルについても説明します。

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。主に構造化データ、画像データを対象としたスケーラブルで正確な本番対応モデルを構築する方法を学びます。

注意：トレーニングは日本語で提供いたしますが、スライド、ラボの手順は英語です。（トレーナーがサポートいたします）

Google Kubernetes Engine（GKE）上にインフラストラクチャを構築する方法を学びたい方を対象としています。
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。

このコースは、「Architecting with Google Compute Engine」コースで扱われたネットワーキングの概念を基に、より実践的なスキルを習得することを目的としています。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。
本コースでは、一般的なネットワーク設計パターンも取り上げます。

●コースの狙い
　1.製造業の基幹業務と業界用語を体系的に理解し、お客様の問題・課題を的確に把握して提案活動が効果的に実践できること、システム開発の要件の理解力を高めてプロジェクトの計画や実行の品質と生産性の向上が実践できることを目的とします。

　2.現役コンサルタントによる講義とグループ演習により、実戦力と応用力の育成を図ります。また、教材は体系的に整理されており、受講後の実際の案件対応に極めて有効に活用できます。

　3.実戦コースは、当該業種の経験が多少ある方を対象とするため、その経験をもとに視野を拡げて視点を高め、グループ演習による相互啓発により案件対応力を強化する運営をします。