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App Deployment, Debugging, and Performance – 日本語版

コースの概要 本コースへようこそ アプリケーションのデプロイ このモジュールでは、Google Cloud でのアプリケーションのデプロイについて説明します。 アプリケーションのコンピューティング オプション このモジュールでは、Google Cloud のアプリケーションで利用できるさまざまなコンピューティング オプションを説明します。 モニタリングとパフォーマンス調整 このモジュールでは、Google Cloud のオペレーション スイートを使用した、アプリケーションでのデバッグ、モニタリング、パフォーマンスの追跡について説明します。 まとめ このモジュールでは、コースで扱ったコンセプトを再確認します。  

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Analyzing and Visualizing Data in Looker 日本語版

コースの概要 このモジュールでは、ビジネス ユーザーやデータ アナリスト向けの Looker に関するコースをご紹介します。 Looker の概要 このモジュールでは、Looker ユーザー インターフェースと、データ探索ツールとしての重要なコンポーネントについて、概要を説明します。 コア分析のコンセプト このモジュールでは、Looker でのデータ分析と可視化におけるコア分析のコンセプト 4 つについて確認します。 表計算 このモジュールでは、ビジネス ユーザーやデータ アナリストが Looker の表計算を使用して、新しい指標を即座に作成する方法について説明します。 Look とダッシュボード このモジュールでは、Look やダッシュボードを使用して可視化や結果を他のユーザーと共有する方法について説明します。 コンテンツ管理 このモジュールでは、フォルダとボードを使って Looker コンテンツを管理および整理して、他のユーザーがコンテンツを簡単に見つけて利用できるようにする方法について確認します。 コースのまとめ このモジュールでは、このコースで取り扱ったトピックの概要を説明します。  

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5 .データを分析し、答えを導き出す

分析に必要なデータを整理する データを整理することで、分析に活用しやすくなります。このパートでは、並べ替えとフィルタリングによるデータ整理の重要性を学びます。また、表計算ソフトと SQL の両方でこれらのプロセスを確認し、分析のためのデータ準備を進めていきます。 データの書式設定と調整 データの分析フェーズに近づくにつれ、データをフォーマット化して準備する必要性を感じるでしょう。このパートでは、SQL クエリを使用してデータを結合する方法を含め、データの変換とフォーマット化に関するすべてを学びます。また、同僚からのフィードバックやサポートの価値、そしてそれがどのように新しい学びにつながり、自分の仕事に活かせるかを理解します。 分析のためのデータ アグリゲーション インサイトを高め、ビジネスの目標を達成するために、分析の一環としてデータを組み合わせる必要が生じることはよくあります。このパートでは、データの結合(集計)に関連する関数、手順、構文について学習します。また、表計算ソフトの複数のセルやデータベースの複数のテーブルから SQL クエリを使用してデータを結合する方法についても学びます。 データ演算の実行 演算は、データアナリストが分析中に行う最も一般的なタスクの 1 つです。このパートでは、スプレッドシートの数式、関数、ピボットテーブル、SQL のクエリなど、演算を行う際に役立つものを紹介します。また、SQL を使用して一時テーブルを管理することの利点についても学びます。  

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Create Image Captioning Models – 日本語版

画像キャプション生成モデル: 概要 このモジュールでは、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。このモジュールを修了すると、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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Serverless Data Processing with Dataflow: Pipelines – 日本語版

はじめに このモジュールでは、コースとその概要を紹介します Beam のコンセプトの復習 Apache Beam の主なコンセプトと、それを独自のデータ処理パイプラインを作成するために適用する方法を復習します。 ウィンドウ、ウォーターマーク、トリガー このモジュールでは、Dataflow を使用してストリーミングでデータを処理する方法を学びます。そのためには、3 つの主要なコンセプトを知っておく必要があります。1 つ目はウィンドウでデータをグループ化する方法、2 つ目はウィンドウに結果を表示する準備ができたことを知らせるウォーターマークの重要性、3 つ目はウィンドウ出力のタイミングと回数を制御する方法です。 ソースとシンク このモジュールでは、Google Cloud Dataflow でソースとシンクの役割を果たすシステムについて学びます。Text IO、File IO、BigQuery IO、PubSub IO、KafKa IO、BigTable IO、Avro IO、Splittable DoFn の例を紹介していきます。また、各 IO に関連する便利な機能についても説明します。 スキーマ このモジュールでは、Beam パイプラインで構造化データを表現する方法を開発者に提供するスキーマを紹介します。 State と Timer このモジュールでは、State と Timer について説明します。どちらも、ステートフル変換を実装するために DoFn で使用できる優れた機能です。 ベスト プラクティス このモジュールでは、ベスト プラクティスについて説明し、Dataflow パイプラインのパフォーマンスを最大化する一般的なパターンについて復習します。 Dataflow SQL と DataFrame このモジュールでは、Beam でビジネス ロジックを表現するための 2

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Serverless Data Processing with Dataflow: Operations – 日本語版

はじめに このモジュールではコースの概要を説明します。 モニタリング このモジュールでは、ジョブリストのページを使用して、モニタリングまたは調査を行うジョブをフィルタする方法を学習します。ジョブグラフ、ジョブ情報、ジョブの指標の各タブがどのように連携して Dataflow ジョブの包括的な概要を提供しているかを見ていきます。最後に、Dataflow と Metrics Explorer との統合を利用して、Dataflow 指標のアラート ポリシーを作成する方法を学びます。 ロギングと Error Reporting このモジュールでは、ジョブグラフ ページとジョブの指標ページの両方の下部にあるログパネルの使用方法と、一元化されたエラーレポート ページについて学習します。 トラブルシューティングとデバッグ このモジュールでは、Dataflow パイプラインのトラブルシューティングとデバッグの方法を学習します。また、Dataflow における 4 つの一般的な障害モード(パイプラインの構築に関する障害、Dataflow でのパイプラインの開始に関する障害、パイプライン実行中の障害、パフォーマンスの問題)についても確認します。 パフォーマンス このモジュールでは、Dataflow でバッチ パイプラインとストリーミング パイプラインを開発する際に配慮すべきパフォーマンスの注意事項について説明します。 テストと CI / CD このモジュールでは、Dataflow パイプラインの単体テストについて説明します。また、Dataflow パイプラインの CI / CD ワークフローを合理化するために利用できるフレームワークと機能も紹介します。 信頼性 このモジュールでは、破損したデータやデータセンターの停止に対して復元性の高いシステムを構築する方法について説明します。 Flex テンプレート このモジュールでは、Flex テンプレートについて説明します。Flex テンプレートは、データ エンジニアリング チームが Dataflow パイプライン コードを標準化して再利用するのに役立つ機能であり、このテンプレートを使用すると、運用上の多くの課題を解決できます。 まとめ このモジュールでは、コースで扱ったトピックを再確認します。

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Building Resilient Streaming Analytics Systems on GCP 日本語版

はじめに このモジュールでは、コースおよびアジェンダについて紹介します ストリーミング データの処理に関する概要 このモジュールでは、ストリーミング データの処理に伴う課題について説明します Pub/Sub を使用したサーバーレス メッセージング このモジュールでは、Pub/Sub を使用した受信ストリーミング データを取り込みについて説明します Dataflow のストリーミング機能 このモジュールでは、Dataflow について再確認し、そのストリーミング データ処理機能に焦点を当てます Cloud Bigtable を使用した高スループットのストリーミング このモジュールでは、ストリーミング データに適した BigQuery と Bigtable について説明します 高度な BigQuery の機能とパフォーマンス このモジュールでは、BigQuery のより高度な機能について詳しく説明します コースのまとめ このモジュールでは、コースで扱ったトピックについて復習します  

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Trust and Security with Google Cloud – 日本語版

コースの概要 ここでは、コースの目標と各セクションの概要について確認します。 クラウドにおける信頼性とセキュリティ このセクションでは、現時点で特に重大なサイバーセキュリティの脅威とそれらが企業に及ぼす影響、クラウド セキュリティと従来からのオンプレミス セキュリティとの違い、およびセキュリティに関する主要な用語と概念について学びます。 信頼性の確保された Google のインフラストラクチャ このセクションでは、Google のデータセンターを使用するセキュリティ上のメリット、データを保護する上で暗号化が担う役割、さらに認証、認可、監査の違いに焦点を当てるとともに、ネットワーク攻撃に対する防御を支援する Google プロダクトの機能について明らかにします。 Google Cloud の信頼に関する原則とコンプライアンス このセクションでは、Google Cloud の信頼に関する原則、透明性レポート、独立した第三者機関による監査が、お客様の信頼をどのように支えているのかについて学びます。また、データ主権とデータ所在地の重要性について学ぶとともに、コンプライアンスに関する業界と地域のニーズに、Google Cloud のコンプライアンス リソース センターと Compliance Reports Manager がどのように応えているのかについても学びます。 コースのまとめ コースの最後に、各セクションの要点と、学習を続けるためのステップをまとめます。  

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Managing Security in Google Cloud Platform 日本語版

Managing Security in Google Cloud へようこそ Managing Security in Google Cloud へようこそ。これは「Security in Google Cloud」の最初のコースです。このコースでは、Google Cloud でのセキュリティの管理と手法の概要を説明します。講義、デモ、ハンズオンラボを通して、安全な Google Cloud ソリューションを構築するためのコンポーネントについて学習し、演習を行います。 Google Cloud のセキュリティの基礎 最近、特に注目となっているシステム保護ですが、これはすべてのユーザーにとっての最優先事項と言えるでしょう。また、これから説明するように、Google でも優先して取り組んでいる内容です。このモジュールでは、Google Cloud のセキュリティへのアプローチを紹介します。また、Google とそのユーザーが共同で取り組む、セキュリティの責任共有モデルについても説明します。次に、Google Cloud の Google インフラストラクチャでシステムを運用した場合に軽減されるさまざまな脅威について概説します。最後は、アクセスの透明性に関するセクションで締めくくります。 Google Cloud へのアクセスの保護 このモジュールでは、Cloud Identity について説明します。Cloud Identity は、1 つのコンソールからクラウド ユーザー、デバイス、アプリを容易に管理できるサービスです。さらに、Google Cloud Directory Sync やシングル サインオンなど、Google Cloud ユーザー管理の運用上のオーバーヘッドを軽減するために役立ついくつかの関連機能についても説明します。最後に、認証のベスト プラクティスをいくつか紹介します。 Identity and Access Management(IAM) Identity

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