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Chine Vaibhav

メンバー加入日: 2022

ダイヤモンド リーグ

49775 ポイント
Preparing for Your Professional Cloud Security Engineer Journey - 日本語版 Earned 10月 21, 2024 EDT
Google Workspace for IT Administrators Earned 10月 18, 2024 EDT
Build and Deploy a Generative AI solution using a RAG framework Earned 9月 30, 2024 EDT
Integrate Vertex AI Search and Conversation into Voice and Chat Apps Earned 9月 18, 2024 EDT
Planning for a Google Workspace Deployment - 日本語版 Earned 8月 26, 2024 EDT
Google Workspace のデータ ガバナンス Earned 8月 26, 2024 EDT
Google Workspace のセキュリティ Earned 8月 26, 2024 EDT
Google Workspace コアサービス Earned 8月 26, 2024 EDT
Google Workspace ユーザーおよびリソース管理 Earned 8月 26, 2024 EDT
Preparing for Your Google Workspace Administrator Journey Earned 8月 26, 2024 EDT
信頼性に優れた Google Cloud インフラストラクチャ: 設計とプロセス Earned 5月 6, 2024 EDT
Google の SRE 文化の醸成 Earned 5月 4, 2024 EDT
Preparing for Your Professional Cloud Architect Journey - 日本語版 Earned 5月 4, 2024 EDT
Hybrid Cloud Modernizing Applications with Anthos Earned 1月 26, 2024 EST
Application Development with Cloud Run Earned 1月 26, 2024 EST
App Deployment, Debugging, and Performance - 日本語版 Earned 1月 25, 2024 EST
Securing and Integrating Components of Your Application - 日本語版 Earned 1月 25, 2024 EST
Getting Started with Application Development - 日本語版 Earned 1月 24, 2024 EST
Generative AI for Business Leaders Earned 1月 24, 2024 EST
Google Cloud でのクラウド セキュリティの基礎の実践 Earned 8月 27, 2023 EDT
Create and Manage Bigtable Instances Earned 8月 26, 2023 EDT
Create and Manage Cloud Spanner Instances Earned 8月 26, 2023 EDT
Vertex AI での ML ソリューションの構築とデプロイ Earned 8月 19, 2023 EDT
Create and Manage AlloyDB Instances Earned 8月 16, 2023 EDT
Text Prompt Engineering Techniques Earned 8月 15, 2023 EDT
Migrate MySQL data to Cloud SQL using Database Migration Service Earned 8月 12, 2023 EDT
Implementing Generative AI with Vertex AI Earned 8月 10, 2023 EDT
Search with AI Applications Earned 8月 10, 2023 EDT
Vertex AI Studio の概要 Earned 8月 10, 2023 EDT
画像キャプション モデルの作成 Earned 8月 10, 2023 EDT
Google Cloud Observability を使用したモニタリングとロギング Earned 8月 10, 2023 EDT
Generative AI Explorer : Vertex AI Earned 8月 10, 2023 EDT
責任ある AI: Google Cloud における AI に関する原則の適用 Earned 8月 10, 2023 EDT
Google Cloud での DevOps ワークフローの実装 Earned 8月 9, 2023 EDT
Google Cloud におけるアプリ開発環境の設定 Earned 8月 8, 2023 EDT
Google Cloud での Kubernetes アプリケーションのデプロイ Earned 8月 5, 2023 EDT
Firebase を使用したサーバーレス アプリの開発 Earned 8月 5, 2023 EDT
Cloud Run でのサーバーレス アプリケーションの開発 Earned 8月 3, 2023 EDT
Generative AI Fundamentals Earned 8月 2, 2023 EDT
Transformer モデルと BERT モデル Earned 8月 2, 2023 EDT
Encoder-Decoder アーキテクチャ Earned 8月 2, 2023 EDT
アテンション機構 Earned 8月 2, 2023 EDT
画像生成の概要 Earned 8月 2, 2023 EDT
責任ある AI の概要 Earned 8月 2, 2023 EDT
大規模言語モデルの概要 Earned 8月 2, 2023 EDT
生成 AI の概要 Earned 8月 2, 2023 EDT
Google Kubernetes Engine を使ってみる Earned 10月 25, 2022 EDT
重要な Google Cloud インフラストラクチャ: コアサービス Earned 10月 17, 2022 EDT
重要な Google Cloud インフラストラクチャ: 基礎 Earned 10月 15, 2022 EDT
柔軟性のある Google Cloud インフラストラクチャ: スケーリングと自動化 Earned 10月 14, 2022 EDT
Google Cloud の基礎: コア インフラストラクチャ Earned 10月 11, 2022 EDT
Associate Cloud Engineer の取得に向けた準備 Earned 10月 7, 2022 EDT

このコースは、Professional Cloud Security Engineer（PCSE）認定試験への準備に役立ちます。受講者は、一連の講義、確認のための質問、理解度チェックを通じて試験内容についての理解を深め、準備を整えることができます。このコースを修了した暁には、受講者それぞれに独自のワークブックができあがるので、認定試験に向けてほかにどのような準備を行うべきかがわかるようになります。

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このクエストでは、セキュリティ、ユーザーとグループのプロビジョニング、アプリケーションや Google Meet の管理といった、Google Workspace 管理に関するいくつかのトピックについての実践演習を行います。

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Demonstrate your ability to implement updated prompt engineering techniques and utilize several of Gemini's key capacilities including multimodal understanding and function calling. Then integrate generative AI into a RAG application deployed to Cloud Run. This course contains labs that are to be used as a test environment. They are deployed to test your understanding as a learner with a limited scope. These technologies can be used with fewer limitations in a real world environment.

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This course on Integrate Vertex AI Search and Conversation into Voice and Chat Apps is composed of a set of labs to give you a hands on experience to interacting with new Generative AI technologies. You will learn how to create end-to-end search and conversational experiences by following examples. These technologies complement predefined intent-based chat experiences created in Dialogflow with LLM-based, generative answers that can be based on your own data. Also, they allow you to porvide enterprise-grade search experiences for internal and external websites to search documents, structure data and public websites.

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「Planning for a Google Workspace Deployment」は、「Google Workspace Administration」シリーズの最後のコースです。 このコースでは、Google の導入方法とベスト プラクティスについて説明します。Cymbal で Google Workspace の導入を計画している Katelyn と Marcus の例を見ていきます。プロビジョニング、メールフロー、データ移行、併用といった核となる技術プロジェクト分野に焦点を当て、各分野に最適な導入戦略を検討します。 また、Google Workspace の導入におけるチェンジ マネジメントの重要性についても説明します。チェンジ マネジメントにより、ユーザーは Google Workspace にスムーズに移行できるようになり、コミュニケーション、サポート、トレーニングを通じて働き方の変革のメリットを得ることができます。 このコースでは、理論的なトピックを取り上げます。実践的な演習は行いません。Google Workspace のトライアルをまだキャンセルしていない場合は、今すぐ行い、不要な料金が発生しないようにしてください。

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このコースでは、Google Workspace 環境内のデータを管理するためのスキルを身に付けます。まず、Gmail とドライブのデータ漏洩を防止するデータ損失防止（DLP）ルールについて確認します。その後、Google Vault を使用してデータを保持、保存、取得する方法を学習します。次に、規制を遵守するように、データ リージョンおよびエクスポート設定を構成する方法を学びます。最後に、組織とセキュリティを強化するために、ラベルを使用してデータを分類する方法を確認します。

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このコースを受講すると、Google Workspace 環境のセキュリティを確保できるようになります。まず、ユーザー アクセスを制御する強力なパスワード ポリシーと 2 段階認証プロセスを実装します。その後、セキュリティ調査ツールを利用して、セキュリティ リスクを事前に特定し、対処します。次に、サードパーティ製アプリへのアクセスとモバイル デバイスを管理し、セキュリティを確保します。最後に、メール セキュリティとコンプライアンス対策を適用して、組織データを保護します。

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このコースは、Google Workspace コアサービスを包括的に理解することを目的としたものです。このコースでは、Gmail、カレンダー、ドライブ、Meet、Chat、ドキュメントなどのサービスに関する設定の有効化、無効化、構成について学びます。次に、ユーザーを支援するために Gemini をデプロイして管理する方法を学びます。最後に、タスクの自動化や Google Workspace アプリケーションの機能拡張を目的とした AppSheet や Apps Script のユースケースを確認します。

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このコースでは、Google Workspace におけるユーザーおよびリソース管理の基礎を学びます。組織のニーズに応じた組織部門の構成方法や、さまざまな種類の Google グループの管理方法、ドメイン設定の管理方法についての理解を深め、最終的には Google Workspace 環境におけるリソースの最適化と構造化に関するスキルを習得します。

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This course helps learners prepare to study for the Professional Google Workspace Administrator Certification exam. Learners will be exposed to and engage with exam topics through a series of readings, diagnostic questions, and knowledge checks. After completing this course, learners will have a personalized workbook that will guide them through the rest of their certification readiness journey.

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このコースでは、実績ある設計パターンを利用して、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、Google Compute Engine を使用した構築 または Google Kubernetes Engine を使用した構築 のコースの続きで、これらのコースで取り上げているテクノロジーの実践経験があることを前提としています。参加者は、講義、設計アクティビティ、ハンズオンラボを通して、ビジネス要件と技術要件を定義し、バランスを取りながら、信頼性、可用性、安全性、費用対効果に優れた Google Cloud のデプロイを設計する方法を学びます。

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多くの IT 組織では、アジリティを求める開発者と、安定性を重視する運用担当者の間で、インセンティブが調整されていません。サイト信頼性エンジニアリング（SRE）は、Google が開発と運用の間のインセンティブを調整し、ミッション クリティカルな本番環境サポートを行う方法です。SRE の文化的および技術的手法を導入することで、ビジネスと IT の連携を改善できます。このコースでは、Google の SRE の主な手法を紹介し、SRE の組織的な導入を成功させるうえで IT リーダーとビジネス リーダーが果たす重要な役割について説明します。

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このコースでは、PCA（Professional Cloud Architect）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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Course four of the Anthos series prepares students to consider multiple approaches for modernizing applications and services within Anthos environments. Topics include optimizing workloads on serverless platforms and migrating workloads to Anthos. This course is a continuation of course three, Anthos on Bare Metal, and assumes direct experience with the topics covered in that course.

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This course introduces you to fundamentals, practices, capabilities and tools applicable to modern cloud-native application development using Google Cloud Run. Through a combination of lectures, hands-on labs, and supplemental materials, you will learn how to on Google Cloud using Cloud Run.design, implement, deploy, secure, manage, and scale applications

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Course Description:

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Course Description:

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アプリケーション デベロッパーは、このコースを通して、Google Cloud のマネージド サービスをシームレスに統合するクラウドネイティブ アプリケーションの設計方法と開発方法を学びます。講義、デモ、ハンズオンラボを通して、アプリケーション開発のベスト プラクティスを適用する方法、さらに、オブジェクト ストレージやリレーショナル データ、キャッシュ保存、分析に適切な Google Cloud ストレージ サービスを使用する方法を学習します。 各ラボのいずれかのバージョンを修了する必要があります。各ラボは Node.js で提供されます。ほとんどの場合、同じラボが Python または Java でも提供されます。各ラボをご希望の言語で修了できます。 これは「Developing Applications with 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、「Securing and Integrating Components of your Application」コースに登録してください。

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A Business Leader in Generative AI can articulate the capabilities of core cloud Generative AI products and services and understand how they benefit organizations. This course provides an overview of the types of opportunities and challenges that companies often encounter in their digital transformation journey and how they can leverage Google Cloud's generative AI products to overcome these challenges.

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Google Cloud でのクラウド セキュリティの基礎の実践 スキルバッジを獲得できる中級コースを修了すると、 Identity and Access Management（IAM）でのロールの作成と割り当て、 サービス アカウントの作成と管理、Virtual Private Cloud（VPC）ネットワーク全体でのプライベート接続の有効化、 Identity-Aware Proxy を使用したアプリケーション アクセスの制限、Cloud Key Management Service（KMS）を使用した鍵と暗号化されたデータの管理、 限定公開 Kubernetes クラスタの作成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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Complete the introductory Create and Manage Bigtable Instances skill badge to demonstrate skills in the following: creating instances, designing schemas, querying data, and performing administrative tasks in Bigtable including monitoring performance and configuring node autoscaling and replication.

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Complete the introductory Create and Manage Cloud Spanner Instances skill badge to demonstrate skills in the following: creating and interacting with Cloud Spanner instances and databases; loading Cloud Spanner databases using various techniques; backing up Cloud Spanner databases; defining schemas and understanding query plans; and deploying a Modern Web App connected to a Cloud Spanner instance.

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Vertex AI での ML ソリューションの構築とデプロイ コースを修了して、 中級スキルバッジを獲得しましょう。このコースでは、Google Cloud の Vertex AI プラットフォーム、AutoML、カスタム トレーニング サービスを使用して、 ML モデルのトレーニング、評価、チューニング、説明、デプロイを行う方法を学びます。 このスキルバッジ コースは、データ サイエンティストと ML エンジニアのプロフェッショナルを 対象としています。 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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Complete the introductory Create and Manage AlloyDB Instances skill badge to demonstrate skills in the following: performing core AlloyDB operations and tasks, migrating to AlloyDB from PostgreSQL, administering an AlloyDB database, and accelerating analytical queries using the AlloyDB Columnar Engine.

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Text Prompt Engineering Techniques introduces you to consider different strategic approaches & techniques to deploy when writing prompts for text-based generative AI tasks.

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Complete the introductory Migrate MySQL data to Cloud SQL using Database Migration Services skill badge to demonstrate skills in the following: migrating MySQL data to Cloud SQL using different job types and connectivity options available in Database Migration Service and migrating MySQL user data when running Database Migration Service jobs. A skill badge is an exclusive digital badge issued by Google Cloud in recognition of your proficiency with Google Cloud products and services and tests your ability to apply your knowledge in an interactive hands-on environment. Complete this skill badge quest, and the final assessment challenge lab, to receive a skill badge that you can share with your network.

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This course will help ML Engineers, Developers, and Data Scientists implement Large Language Models for Generative AI use cases with Vertex AI. The first two modules of this course contain links to videos and prerequisite course materials that will build your knowledge foundation in Generative AI. Please do not skip these modules. The advanced modules in this course assume you have completed these earlier modules.

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(Previously named "Developing apps with Vertex AI Agent Builder: Search". Please note there maybe instances in this course where previous product names and titles are used) Enterprises of all sizes have trouble making their information readily accessible to employees and customers alike. Internal documentation is frequently scattered across wikis, file shares, and databases. Similarly, consumer-facing sites often offer a vast selection of products, services, and information, but customers are frustrated by ineffective site search and navigation capabilities. This course teaches you to use AI Applications to integrate enterprise-grade generative AI search.

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このコースでは、生成 AI モデルとのやりとり、ビジネス アイデアのプロトタイプ作成、本番環境へのリリースを行うツールである Vertex AI Studio をご紹介します。現実感のあるユースケースや、興味深い講義、ハンズオンラボを通して、プロンプトの作成から成果の実現に至るまでのライフサイクルを詳細に学び、Gemini マルチモーダル アプリケーションの開発、プロンプトの設計、モデルのチューニングに Vertex AI を活用する方法を学習します。Vertex AI Studio を利用することで、生成 AI をプロジェクトに最大限に活かせるようになることを目指します。

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このコースでは、ディープ ラーニングを使用して画像キャプション生成モデルを作成する方法について学習します。エンコーダやデコーダなどの画像キャプション生成モデルのさまざまなコンポーネントと、モデルをトレーニングして評価する方法を学びます。このコースを修了すると、独自の画像キャプション生成モデルを作成し、それを使用して画像のキャプションを生成できるようになります。

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入門スキルバッジ コース「Google Cloud Observability を使用したモニタリングとロギング」を修了すると、 Compute Engine における仮想マシンのモニタリング、 複数プロジェクトの監視を目的とした Cloud Monitoring の利用、モニタリング機能とロギング機能の Cloud Functions への拡張、 アプリケーションに対するカスタム指標の作成と送信、カスタム指標に基づく Cloud Monitoring アラートの構成に関するスキルを実証できます。

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企業における AI と ML の利用が拡大し続けるなか、責任を持ってそれを構築することの重要性も増しています。多くの企業にとっての課題は、責任ある AI と口で言うのは簡単でも、それを実践するのは難しいということです。このコースは、責任ある AI を組織で運用化する方法を学びたい方に最適です。 このコースでは、Google Cloud が責任ある AI を現在どのように運用化しているかを、ベスト プラクティスや教訓と併せて学び、責任ある AI に対する独自のアプローチを構築するためのフレームワークとして活用できるようにします。

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Google Cloud での DevOps ワークフローの実装 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、 Cloud Source Repositories を使用した Git リポジトリの作成、 Google Kubernetes Engine（GKE）上でのデプロイのリリース、管理、スケール、 コンテナ イメージのビルドと GKE へのデプロイを自動化する CI / CD パイプラインの設計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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「Google Cloud におけるアプリ開発環境の設定」コースを完了すると、スキルバッジを獲得できます。このコースでは、 Cloud Storage、Identity and Access Management、Cloud Functions、Pub/Sub のテクノロジーの基本機能を使用して、ストレージ中心のクラウド インフラストラクチャを構築し接続する方法を学びます。

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Google Cloud での Kubernetes アプリケーションのデプロイ 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。

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「Firebase を使用したサーバーレス アプリの開発」の中級スキルバッジを獲得すると、 Firebase を使用したサーバーレス ウェブ アプリケーションの設計とビルド、 データベース管理における Firestore の活用、Cloud Build を使用したデプロイ プロセスの自動化、 アプリケーションと Google アシスタント機能の統合といったスキルを実証できます。

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「Cloud Run でのサーバーレス アプリケーションの開発」コースの中級スキルバッジを獲得すると、 データ マネジメントのための Cloud Run と Cloud Storage の統合、 Cloud Run と Pub/Sub を使用した復元力のある非同期システムの構築、 Cloud Run を使用した REST API ゲートウェイの構築、Cloud Run でのサービスの構築とデプロイといったスキルを実証できます。

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Earn a skill badge by passing the final quiz, you'll demonstrate your understanding of foundational concepts in generative AI. A skill badge is a digital badge issued by Google Cloud in recognition of your knowledge of Google Cloud products and services. Share your skill badge by making your profile public and adding it to your social media profile.

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このコースでは、Transformer アーキテクチャと Bidirectional Encoder Representations from Transformers（BERT）モデルの概要について説明します。セルフアテンション機構をはじめとする Transformer アーキテクチャの主要コンポーネントと、それが BERT モデルの構築にどのように使用されているのかについて学習します。さらに、テキスト分類、質問応答、自然言語推論など、BERT を適用可能なその他のタスクについても学習します。このコースの推定所要時間は約 45 分です。

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このコースでは、機械翻訳、テキスト要約、質問応答などのシーケンス ツー シーケンス タスクに対応する、強力かつ広く使用されている ML アーキテクチャである Encoder-Decoder アーキテクチャの概要を説明します。Encoder-Decoder アーキテクチャの主要なコンポーネントと、これらのモデルをトレーニングして提供する方法について学習します。対応するラボのチュートリアルでは、詩を生成するための Encoder-Decoder アーキテクチャの簡単な実装を、TensorFlow で最初からコーディングします。

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このコースでは、アテンション機構について学習します。アテンション機構とは、ニューラル ネットワークに入力配列の重要な部分を認識させるための高度な技術です。アテンションの仕組みと、アテンションを活用して機械翻訳、テキスト要約、質問応答といったさまざまな ML タスクのパフォーマンスを改善する方法を説明します。

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このコースでは拡散モデルについて説明します。拡散モデルは ML モデル ファミリーの一つで、最近、画像生成分野での有望性が示されました。拡散モデルは物理学、特に熱力学からインスピレーションを得ています。ここ数年、拡散モデルは研究と産業界の両方で広まりました。拡散モデルは、Google Cloud の最先端の画像生成モデルやツールの多くを支える技術です。このコースでは、拡散モデルの背景にある理論と、モデルを Vertex AI でトレーニングしてデプロイする方法について説明します。

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この入門レベルのマイクロラーニング コースでは、責任ある AI の概要と重要性、および Google が責任ある AI を自社プロダクトにどのように実装しているのかについて説明します。また、Google の AI に関する 7 つの原則についても説明します。

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このコースは、大規模言語モデル（LLM）とは何か、どのようなユースケースで活用できるのか、プロンプトのチューニングで LLM のパフォーマンスを高めるにはどうすればよいかについて学習する、入門レベルのマイクロ ラーニング コースです。独自の生成 AI アプリを開発する際に利用できる Google ツールも紹介します。

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この入門レベルのマイクロラーニング コースでは、生成 AI の概要、利用方法、従来の機械学習の手法との違いについて説明します。独自の生成 AI アプリを作成する際に利用できる Google ツールも紹介します。

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「Google Kubernetes Engine を使ってみる」コースへようこそ。Kubernetes にご興味をお持ちいただきありがとうございます。Kubernetes は、アプリケーションとハードウェア インフラストラクチャとの間にあるソフトウェア レイヤです。Google Kubernetes Engine は、Google Cloud 上のマネージド サービスとしての Kubernetes を提供します。 このコースでは、Google Kubernetes Engine（一般に GKE と呼ばれています）の基礎と、Google Cloud でアプリケーションをコンテナ化して実行する方法を学びます。このコースでは、まず Google Cloud の基本事項を確認します。続けて、コンテナ、Kubernetes、Kubernetes アーキテクチャ、Kubernetes オペレーションの概要について学びます。

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このオンデマンド速習コースでは、Google Cloud で提供される包括的かつ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、Compute Engine を中心に紹介します。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、実践的なソリューションの実装も取り上げ、顧客指定の暗号鍵、セキュリティとアクセス管理、割り当てと課金、リソース モニタリングなどについても学習します。

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このオンデマンド速習コースでは、Google Cloud で提供される包括的かつ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、Compute Engine を中心に紹介します。受講者は、動画講義、デモ、ハンズオンラボを通してさまざまなソリューションの各要素について学習し、実際のデプロイを演習します。これらの要素には、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 コンポーネントが含まれます。コンソールと Cloud Shell を使用して Google Cloud を運用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 ルールについても学習します。

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このオンデマンド速習コースでは、Google Cloud 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。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。これにはセキュリティを維持しながらネットワークを相互接続する方法や、ロード バランシング、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 サービスも含まれます。

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Google Cloud の基礎: コア インストラクチャ では、Google Cloud に関する重要なコンセプトと用語について説明します。このコースでは動画とハンズオンラボを通じて学習を進めていきます。Google Cloud の多数のコンピューティング サービスとストレージ サービス、そして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比較しながら説明します。

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このコースでは、Associate Cloud Engineer 認定試験の合格を目指す方が受験の準備を進めることができます。試験範囲に含まれる Google Cloud ドメインの概要と、ドメインに関する知識を高めるための学習計画の作成方法について学習します。

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