ご自身に最適な Google Cloud トレーニングをお探しください。

Google Cloud では、学習者のことを念頭に置いて設計された、980 以上の学習アクティビティを含む包括的なカタログをご用意しています。さまざまなアクティビティ形式のコン テンツで構成されたカタログから、短時間の単独ラボのほか、一連の動画、ドキュメント、 ラボ、テストで構成されるマルチモジュール コースをお選びいただけます。ラボでは、 実際のクラウド リソースへのアクセスに必要な一時的な認証情報が付与されるため、 本番さながらの状況で Google Cloud について学習できます。修了した学習アクティビ ティのバッジを獲得したり、Google Cloud での成果を定義、記録、分析したりできます。

  • ソリューション
  • ロール
  • 象徴
  • 形式
  • 言語
  • レベル
  • 所要時間

316 件の結果

  1. ラボ おすすめ

    Getting Started with BigQuery GIS for Data Analysts

    BigQuery GIS allows you to easily analyze and visualize geospatial data in BigQuery.

  2. ラボ おすすめ

    BigQuery Soccer Data Ingestion

    Get started with sports data science by importing soccer data on matches, teams, players, and match events into BigQuery tables.

  3. ラボ おすすめ

    Data Publishing on BigQuery for Data Sharing Partners

    In this lab you will learn how to share datasets and publish datasets with BigQuery.

  4. ラボ おすすめ

    Analyze BigQuery data in Connected Sheets: Challenge Lab

    This challenge lab tests your skills and knowledge from the labs in the Analyze BigQuery data in Connected Sheets quest. You should be familiar with the content of labs before attempting this lab.

  5. ラボ おすすめ

    Cloud Data Fusion で Wrangler を使用してデータ変換を作成し、データを準備する

    このラボでは、Wrangler プラグインで使用される Wrangler ディレクティブを操作します。Wrangler プラグインは、Data Fusion プラットフォームのプラグインを集めた「万能ツール」的な存在です。これを使用すると、複数の変換を 1 か所にカプセル化し、変換タスクをグループ化して管理しやすいブロックに分けることができます。

  6. ラボ おすすめ

    BigQuery Soccer Data Analysis

    Learn the fundamentals of writing and executing queries to query soccer data stored in BigQuery tables.

  7. ラボ おすすめ

    ビッグデータ分析をスライド プレゼンテーションへ

    このラボでは、G Suite と Google Cloud Platform(GCP)という 2 つの Google デベロッパー プラットフォームを活用します。また GCP の BigQuery API、スプレッドシート、スライドを使用して、データを収集、分析、提示します。

  8. ラボ おすすめ

    Data Catalog を使用して、複数プロジェクトでデータセット メタデータを探索する

    このラボでは、Data Catalog を使用して既存のデータセットを探索し、テーブルと列のメタデータを取り出して、分析情報を取得します。

  9. コース おすすめ

    Modernizing Data Lakes and Data Warehouses with Google Cloud - 日本語版

    すべてのデータ パイプラインには、データレイクとデータ ウェアハウスという 2 つの主要コンポーネントがあります。このコースでは、各ストレージ タイプのユースケースを紹介し、Google Cloud で利用可能なデータレイクとデータ ウェアハウスのソリューションを技術的に詳しく説明します。また、データ エンジニアの役割や、効果的なデータ パイプラインが事業運営にもたらすメリットについて確認し、クラウド環境でデータ エンジニアリングを行うべき理由を説明します。 これは「Data Engineering on 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、「Building Batch…

  10. ラボ おすすめ

    BigQuery Soccer Data Analytical Insight

    Learn how to create deeper analytical insights from soccer event data using BigQuery.