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クエスト

GCP の基礎

この入門レベルのクエストでは、Google Cloud Platform の基本的なツールやサービスに関する実践演習を行います。「GCP の基礎」は Qwiklabs で特に人気のあるクエストですが、それはクラウドの予備知識がほとんどなくても、あらゆる GCP プロジェクトに応用できる実際的な経験を積めるからです。「GCP の基礎」では、Cloud Shell コマンドの記述、初めての仮想マシンのデプロイ、Kubernetes Engine 上でのアプリケーション実行と負荷分散など、Google Cloud Platform の主な機能を紹介します。

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ベースライン: インフラストラクチャ

初心者のクラウド デベロッパーの方におすすめの、GCP のコア インフラストラクチャ サービスに関する実践演習を含むクエストです。Cloud Storage、コンピューティング エンジン(Kubernetes など)、主要なアプリケーション サービス(Stackdriver、Deployment Manager など)について詳しく説明するラボを通じて、実際的な経験を積むことが可能です。あらゆる GCP プロジェクトに応用できる有益なスキルを身に付けられます。

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Baseline: Data, ML, AI

Big data, machine learning, and artificial intelligence are today’s hot computing topics, but these fields are quite specialized and introductory material is hard to come by. Fortunately, GCP provides user-friendly services in these areas and Qwiklabs has you covered with this introductory-level quest, so you can take your first steps with tools like Big Query, Cloud Speech API, and Cloud ML Engine. Want extra help? 1-minute videos walk you through key concepts for each lab.

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Baseline: Deploy & Develop

In this introductory-level quest, you will learn the fundamentals of developing and deploying applications on the Google Cloud Platform. You will get hands-on experience with the Google App Engine framework by launching applications written in languages like Python, Ruby, and Java (just to name a few). You will see first-hand how straightforward and powerful GCP application frameworks are, and how easily they integrate with GCP database, data-loss prevention, and security services.

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クラウド アーキテクチャ

この基礎レベルのクエストは他の Qwiklabs パッケージとは違い、 Google Cloud Certified Associate Cloud Engineer認定資格試験で出題されるトピックやサービスに関する実践演習を行うための、IT プロフェッショナル向けのラボを集めたものです。IAM からネットワーキング、Kubernetes Engine のデプロイまで網羅する個別のラボで構成され、GCP に関する知識が試されます。こうしたラボの演習はスキルや能力の向上に役立ちますが、試験ガイドなどの対策資料も参照することをおすすめします。

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チャレンジ: GCP アーキテクチャ

この「チャレンジラボ」クエストでは、Google Cloud Certified Professional Cloud Architect 認定資格試験に向けて準備中の方向けに、GCP アーキテクチャを利用したビジネスやテクノロジーの一般的なソリューションに関する演習を提供します。チャレンジ ラボには「クックブック」ステップは用意されていませんが、最小限のガイダンスをもとに複数の GCP テクノロジーを利用したソリューションを構築することが求められます。どのラボもアクティビティ トラッキング機能を備えています。バッジを取得するには、各ラボで満点を取る必要があります。このクエストは難易度が高く、GCP テクノロジーに関するスキルが試されます。こうしたラボの演習は知識や能力の向上に役立ちますが、それ以外にも認定資格試験に備えてクラウド アーキテクチャについて学習し、経験や実績を積むことをおすすめします。

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データ エンジニアリング

この上級レベルのクエストは他の Qwiklabs パッケージとは違い、Google Cloud Certified Professional Data Engineer 認定資格試験で出題されるトピックやサービスに関する実践演習を行うための、IT プロフェッショナル向けのラボを集めたものです。BigQuery から Dataproc、TensorFlow まで網羅する個別のラボで構成され、GCP データ エンジニアリングに関する知識が試されます。こうしたラボの演習はスキルや能力の向上に役立ちますが、その他にも認定資格試験の準備が必要になりますのでご注意ください。試験内容は非常に難易度が高いため、ラボ以外でもクラウド データ エンジニアリングについて学習し、経験や実績を積むことをおすすめします。

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Exploring APIs

Google Cloud Application Programming Interfaces are the mechanism to interact with Google Cloud Services programmatically. This quest will give you hands-on practice with a variety of GCP APIs, which you will learn through working with Google’s APIs Explorer, a tool that allows you to browse APIs and run their methods interactively. By learning how to transfer data between Cloud Storage buckets, deploy Compute Engine instances, configure Dataproc clusters and much more, Exploring APIs will show you how powerful APIs are and why they are used almost exclusively by proficient GCP users. Enroll in this quest today.

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Data Science on the Google Cloud Platform

This is the first of two Quests of hands-on labs is derived from the exercises from the book Data Science on Google Cloud Platform by Valliappa Lakshmanan, published by O'Reilly Media, Inc. In this first Quest, covering up through chapter 8, you are given the opportunity to practice all aspects of ingestion, preparation, processing, querying, exploring and visualizing data sets using Google Cloud Platform tools and services.

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Data Science on Google Cloud Platform: Machine Learning

This is the second of two Quests of hands-on labs derived from the exercises from the book Data Science on Google Cloud Platform by Valliappa Lakshmanan, published by O'Reilly Media, Inc. In this second Quest, covering chapter 9 through the end of the book, you extend the skills practiced in the first Quest, and run full-fledged machine learning jobs with state-of-the-art tools and real-world data sets, all using Google Cloud Platform tools and services.

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