説明 この 1 週間の加速オンデマンド コースは、Google Cloud Platform のビッグデータと機械学習の基礎に基づいています。 ビデオ講義、デモンストレーション、ハンズオン ラボを組み合わせて、Google Cloud Pub/Sub と Dataflow を使用してストリーミング データ パイプラインを構築し、リアルタイムの意思決定を可能にする方法を学びます。 また、ダッシュボードを構築する方法も学びます…
説明 この 1 週間の加速オンデマンド コースは、Google Cloud Platform のビッグデータと機械学習の基礎に基づいています。 インストラクター主導のプレゼンテーション、デモンストレーション、実践的なラボを組み合わせて、学生は noops データ ウェアハウジング、分析、パイプライン処理を実行する方法を学びます。 前提条件: • Google Cloud Platform のビッグデータと機械学習の基礎 • の使用経験…
説明 G Suite Security は、G Suite Administration Specialization の 2 番目のコースです。 このコースでは、ユーザーのパスワード ポリシーやユーザーの XNUMX 段階認証 (XNUMXSV) を有効にして強制する方法など、G Suite セキュリティのさまざまな側面に焦点を当てます。 アプリケーションのセキュリティについて学び、その方法を理解します。
説明 G Suite の管理は、G Suite 管理スペシャライゼーションの XNUMX 番目のコースです。 このコースは、Gmail、カレンダー、ドライブ&ドキュメントなどの G Suite のコア サービスに焦点を当てています。 さまざまなサービス設定に慣れ、すべてのユーザーまたは一部のユーザーに対してそれらを有効にする方法を学びます。
説明 このオンデマンド コースでは、Anthos on Google Cloud でデプロイされたか、VMware にデプロイされた Anthos でデプロイされたかに関係なく、Anthos GKE と Istio ベースのサービス メッシュを使用してマルチクラスタ Kubernetes インフラストラクチャを理解、構成、維持できるようになります。 価格: 登録は無料です! クラスの表示言語: 英語 字幕: 英語 Anthos を使用したハイブリッド クラウド マルチクラスタ – Google Cloud
説明 Google Cloud チームが提供する Coursera スペシャライゼーション「From Data to Insights with Google Cloud Platform」へようこそ。 私はエヴァン ジョーンズ (データ愛好家) です。私があなたのガイドを務めます。 この専門分野の最初のコースは、BigQuery を使用したデータの探索と準備です。 ここでは、その内容を見ていきます。
説明 このマイペース トレーニング コースでは、参加者は Google Cloud Platform のネットワーキング オプションについて幅広く学習できます。 参加者は、録画された講義、デモンストレーション、ハンズオン ラボを通じて、Google Virtual Private Cloud (VPC) ネットワーク、サブネット、ファイアウォールなどの GCP ネットワーキング テクノロジーを探索および導入します。 このコースでは、ネットワークへのアクセス制御、ネットワークの共有、負荷分散についても説明します。 に…
説明 このコースでは、Apigee API プラットフォームでの API 開発の概要を詳しく説明します。 API 開発に適切にアプローチする方法と、実装を支援する Apigee Edge 内で利用できるさまざまなツールやすぐに使用できるポリシーを理解する方法について学習します。 その一環として…
説明 このマイペース トレーニング コースでは、参加者は Google Cloud Platform のセキュリティ制御と技術について幅広く学習できます。 参加者は、録画された講義、デモンストレーション、ハンズオン ラボを通じて、Cloud Identity、GCP Resource Manager、Cloud IAM、Google Virtual Private Cloud ファイアウォール、Google Cloud Load Balancing、クラウドなど、安全な GCP ソリューションのコンポーネントを探索および導入します。
説明 この XNUMX 週間の加速オンデマンド コースでは、参加者に Google Cloud Platform での機械学習モデルの設計と構築を実践的に紹介します。 プレゼンテーション、デモ、実践的なラボを組み合わせることにより、参加者は機械学習 (ML) と TensorFlow の概念を学び、ML モデルの開発、評価、実稼働化における実践的なスキルを開発します。 このコースの目的…