コース検索結果

当コースはシミュレーションテストで部下との対話の改善点を「見える化」し、対話スキルや個性対応法、状況判断の視点を学びます。その上で行動計画を作成、質問シートを使っての対話で行動計画をブラッシュアップいたします。
シミュレーションテストはコーチング理論に基づき採点しますが、コーチングの知識の有無に関係なく受講いただけます。日常の対話から面談や1on1の改善点、パワハラのリスクまでを浮き彫りにして統率力や問題発見力、洞察力等を強化する実践的な内容です。

近年、優秀な新入社員の採用はますます困難を極めています。入社後の早期離職に対する対策も、企業にとって深刻な課題です。そのような背景において、直接新入社員を指導し、動機付けを行うOJT指導員の役割がますます見直されています。しかしながら、それぞれのOJT指導員のスキルや意識はまちまちであり、教育ができていないのが現状です。
当研修は、OJT指導員の方や候補者の方々に、新入社員を教育する意義や関わり方、指導法を習得するとともに、自己成長にもつながることを意識していただき、「共に学ぶ」姿勢を身につけていただけるコースです。

ワークロードの Docker コンテナへのコンテナ化、Google Kubernetes Engine が提供する Kubernetes クラスタへのデプロイ、トラフィックの増加に対応してこれらのワークロードをスケール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。

Google Cloud の概要やプロダクトとサービスの基本をハンズオンを交えながら学習するトレーニングです。

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。

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。

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 Cloudにおけるデータエンジニアの役割を理解し、データエンジニアリングの主要タスクやコアコンポーネントを学びます。様々なパターンのデータパイプラインを作成・デプロイする方法を理解し、各種自動化技術を特定して活用するスキルを習得します。