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Google Cloud認定トレーニング
トレーニングコースの種類は30種類以上。それぞれ1日間〜5日間のトレーニングとなっています。
※コースによって開催期間が異なります。開催期間をご確認のうえ、お申し込みください。※最小催行人数4名を下回った場合には、開催を中止する場合がございます。
絞り込み
カテゴリ
レベル
資格別
基礎レベル
Associate
Professional
Google Agent Development Kit を使用したマルチエージェントシステムを構築する方法を学びます。
本トレーニングでは、Looker Studio を使いこなし、より高度なデータ分析と可視化を実現するための実践的なスキルを習得できます。データブレンド、パラメータの活用、カスタムビジュアライゼーションの作成、API 連携など、一歩進んだテクニックを身につけます。
生成AIの全体像の把握からGoogle Cloudを活用した組織変革まで、ビジネス実装への道筋を体系的に理解します。 AIエージェントによるソリューション構築や、組織への導入・拡大（スケーリング）の手法を学び、実践力を養います。
Google の提供する強力なデータ可視化ツール「Looker Studio」の基本操作を、講義とハンズオン演習で学んでいきます。データの接続から、グラフの作成、ダッシュボードのデザイン、そして共有方法までのスキルを習得し、データ分析をビジネスに活かす方法を身につけます。
BigQueryで生成AIタスクにAI/MLモデルを使用する方法を紹介します。顧客関係管理（CRM）の実践的なユースケースを通じて、Geminiモデルを活用してビジネス上の課題を解決するワークフローを学びます。
データアナリストがBigQueryを駆使してデータ分析能力を向上させることを目的としています。SQLによる大規模データの分析・変換からLooker Studioを用いた可視化まで、一連のスキルを実践的に学習します。
Google Cloudにおけるデータエンジニアの役割を理解し、データエンジニアリングの主要タスクやコアコンポーネントを学びます。様々なパターンのデータパイプラインを作成・デプロイする方法を理解し、各種自動化技術を特定して活用するスキルを習得します。
Apache Airflow と、Cloud Composer を介したその実装について学びます。Composer インスタンスのプロビジョニング方法、Composer 上での Airflow DAG（有向非巡回グラフ）の作成と管理、Airflow DAG のテスト、デバッグ、監視などのタスクを実行する方法を学びます。
FinOps の技術的な基礎を深く掘り下げ、クラウド支出を最適化し、ビジネス価値を高めるための専門知識を習得します。
Google Cloud でインフラストラクチャとアプリケーションのパフォーマンスをモニタリングしてトラブルシューティングを行い、パフォーマンスを向上させる手法を学びます。
Google Cloud を活用したデータ分析の基礎を習得し、データから価値を引き出すためのスキルを身につけます。データの収集、保管、探索、可視化、共有など、データ分析の基礎を学び、Google Cloud のデータ分析ツールとサービスを紹介します。
予測 AI と生成 AI の両方のプロジェクトを構築できる、Google Cloud の AI および機械学習（ML）サービスについて紹介します。
Google Cloudで利用できるツールとAPIを使って大規模言語モデル（LLM）をアプリに統合する方法を学びます。
生成 AI を活用し、Gemini Code Assist を用いたコードの記述やアプリケーションへの新機能実装において、開発者の効率を向上させる方法を紹介します。
この 2 日間のクラスでは、クラウド技術とデータに関する基礎的な知識を習得するための 4 つのコースで構成されています。また、このトレーニングでは、組織のデジタルトランスフォーメーションを実現する Google Cloud の製品とサービスの概要も紹介します。
Google Cloud 向けに Terraform を使用する方法の概要を説明します。Terraform を使用した Infrastructure as Code の実装、さらに、その主要な特性や機能の適用によって Google Cloud インフラストラクチャを作成および管理する方法について学べます。
現代のビジネス環境では、データ活用と可視化のスキルに加え、AIを活用した分析能力が必須となっています。<br /> 本コース「BI活用入門（5日間）」は、そのための最適なステップです。
Big Queryを使ってデータ抽出・分析のスキルを身につけることを目指します。
Cloud Spannerの入門編として、Spannerを大規模なリレーショナルデータベースとして構築、運用するための方法を学びます。
Google Cloud (GCP)の概要をハンズオンを交えながら学習するトレーニングです。Google Cloud にはどのようなプロダクトが存在するのかを網羅的に知り、自分のビジネスに役立つプロダクトを探すことができます。
講義、デモ、ハンズオンラボを通して、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を含む、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。
Google のサイト信頼性エンジニアリング（SRE）の実績ある設計パターンと原則を利用し、信頼性と効率に優れたソリューションを Google Cloud 上で構築する方法を学習します。本コースは、Architecting with Google Compute Engine の後続コースになります。
このプログラムは、セキュリティエンジニアとしてのキャリアを向上させるために必要なスキルを提供し、業界で認められた Google Cloud Professional の認定資格取得をサポートするためのトレーニングを提供します。
このコースは、「Architecting with Google Compute Engine」コースで扱われたネットワーキングの概念を基に、より実践的なスキルを習得することを目的としています。講義、デモ、演習を通して、Google Cloud のネットワーキング技術について学びます。
講義、デモ、ハンズオンラボを通して、データ処理システムの設計、エンドツーエンドのデータ パイプラインの構築、データの分析、機械学習の実施方法を学びます。このコースでは、構造化、非構造化、ストリーミングの各種データを扱います。
ワークロードの Docker コンテナへのコンテナ化、Google Kubernetes Engine が提供する Kubernetes クラスタへのデプロイ、トラフィックの増加に対応してこれらのワークロードをスケールする方法を学びます。
Google Kubernetes Engine（GKE）上にインフラストラクチャを構築する方法を学びます。ワークロードの構築、スケーリング、ロードバランシング、モニタリング、ロールベースアクセス制御とセキュリティの管理、アプリケーションへの永続ストレージの提供などを学習します。
これまで主に SQL の開発者やアナリストが行っていたようなデータの探索や分析を Looker で実施する方法について学びます。
このコースを受講すると、スケーラブルで高パフォーマンスの LookML（Looker モデリング言語）を開発し、ビジネス ユーザーの疑問解決に必要な、標準化されたすぐに使えるデータを提供できるようになります。
講義、デモ、ハンズオンラボを通して、Google Cloud サービスと事前訓練された機械学習 API の使用方法を学び、セキュアでスケーラブル、さらにインテリジェントなクラウド ネイティブ アプリケーションを構築します。
条件に一致するコースがありません。絞り込み条件を変更するか、リセットしてください。
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※認定試験はトレーニングとは別で開催しています。認定試験の詳細は、Google 公式ウェブサイトにて、ご確認ください。
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