Google Cloud に関するトピック

AI の利点、ユースケース、例について学びます。

AI と ML の違い、両者のつながり、用途、それらを組み合わせるメリットについて学びます。

AI chatbot の詳細とその一般的なユースケースについて学びます。

生成 AI は、テキストや画像などのコンテンツを生成する AI の一種です。生成 AI の仕組み、ユースケース、Google Cloud で生成 AI を使用する方法について学びます。

ディープ ラーニングの概要、仕組み、用途、アルゴリズムなどについて学習します。

大規模言語モデルの仕組み、メリット、ユースケースなどについて学びます。

ニューラル ネットワークとディープ ラーニングを使用して自発的に学習と改善を行うことができる AI のサブセットである ML について学びます。

Google の ML を利用した自然言語処理（NLP）が、テキストの構造と意味にインサイトを与える仕組みについて学びます。

AI と ML を使用する際の教師あり学習と教師なし学習の違いについて学びます。

ML のサブセットである教師あり学習が、ラベル付きデータから学習する AI および ML モデルにどのように役立つかを学びます。

過去の時系列データをモデル化して将来の時点を予測する方法と、一般的なユースケースについて学びます。

教師なし学習が ML モデルとラベルなしデータでどのように機能するかを学びます。

API 管理は、組織が API の開発、設計、モニタリング、テスト、保護、分析を行うのに役立ちます。

FinOps の価値、クラウド FinOps の 5 つの主要な構成要素、そのメリットについて学びます。

あらゆる環境で実行するために必要なすべての要素を含む、ソフトウェアの軽量パッケージであるコンテナについて学びます。

コンテナ オーケストレーションがアプリケーションのデプロイ、スケーリング、管理にどのように役立つかについて学びます。

オンプレミスとパブリック クラウド インフラストラクチャの組み合わせでアプリケーションまたはそのコンポーネントを実行するハイブリッド クラウドのアプローチについて学びます。

Istio の概要、および場所を問わずに分散されたマイクロサービス ベースのアプリを実行する組織にとって Istio がどのように役立っているかを学びます。

コンテナ化したアプリケーションをどこにでもデプロイ、スケール、管理できるオープンソース システムである Kubernetes（K8s）について学びます。

クラウドネイティブのソフトウェアおよびインフラストラクチャからテレメトリー データをキャプチャしてエクスポートするための OpenTelemetry、ソフトウェア、ツールについて学びます。

プライベート クラウドの詳細と、パブリック クラウドとの主な違い、メリットとデメリットなどを確認します。

パブリック クラウドの概要、パブリック クラウドとプライベート クラウドの違いについて学びます。

サーバーレス コンピューティングの仕組み、例、メリットとデメリットについて学びます。

コンテナと仮想マシンの主な違いについて学びます。

主に Kubernetes アプリケーションに使用されるオープンソースのモニタリングとアラートのツールセットについて学びます。

クラウド コンピューティングが、スケーラブルなオンデマンドのサービスを提供して問題をどのように解決するかを学びます。クラウド コンピューティングの種類とメリットについて学びます。

クラウド コンピューティングのメリットとデメリットについて学びます。

クラウド サービス プロバイダの種類、例、メリット、適切なクラウド サービス プロバイダの選択方法について学びます。

クラウド管理、その仕組み、クラウド管理が果たす役割について学びます。

「クラウド ネイティブ」の意味について学びます。

ビジネス プロセス、文化、カスタマー エクスペリエンスのためのビジネスのデジタル トランスフォーメーションについて学習します。

クラウド コンピューティング モデルの種類、クラウド コンピューティング サービスの種類、それぞれの違いについて学びます。

クラウドを介してオンデマンドで企業や個人にリソースを提供するコンピューティング モデルである Iaas（Infrastructure as a Service）について学びます。

マイクロサービス アーキテクチャを使用して、大規模なアプリケーションを、それぞれ独立して開発、デプロイ、維持される個別のサービスに分割する方法を学びます。

マルチクラウド、そのメリット、課題、マルチクラウドの管理、ユースケースなどについて学びます。

仮想プライベート サーバーの概要、仕組み、VPS と専用サーバーの違いについて学びます。

Apache Hadoop とは何か、その利用方法、ビッグデータ環境にどのような利点をもたらすのかなど、Apache Hadoop の基礎を学びます。

ストリーミング データを収集、処理、保存するためのプラ���トフォームである Apache Kafka について学びます。

大規模なデータ処理向けの分析エンジンである Apache Spark について学びます。

ビッグデータの概要、特性、例などについて学びます。

事業運営を改善するために企業データを分析するプロセスであるビジネス インテリジェンス（BI）について学びます。

オープンなクラウドベースのデータ インフラストラクチャを提供するデータクラウドの仕組みについて学びます。

データ ガバナンスについて学び、データの安全性、正確性、可用性を確保します。

異なるソースからのデータを統合して、より有益な情報を得るプロセスであるデータ統合について学びます。

データレイクがどのように大量のデータを保存、処理、保護するかについて学びます。

データ分析とレポート作成のシステムであるデータ ウェアハウス（DW）について学びます。

Data Warehouse as a Service のサービス内容、メリットなどの詳細を確認します。

ETL を使用することで組織がどのように構造化データおよび非構造化データを変換し、ビジネス上の意思決定を促進できるようになるかについて学びます。

予測分析でデータ、統計、モデリング、ML を使用して、今後のイベントの予測と計画や機会の把握を行う方法を学びます。

Facebook 開発者が作成したオープンソースの分散 SQL クエリエンジンである Presto で、大量のデータに対してインタラクティブな分析を実行する方法について学びます。

ソースから継続的に送信されるデータを処理して分析するストリーミング分析について学びます。

過去の時系列データをモデル化して将来の時点を予測する方法と、一般的なユースケースについて学びます。

クラウド データベースの種類と、クラウド コンピューティングでの活用方法について学びます。

MySQL、そのメリット、ユースケースについて学びます。

NoSQL データベースの詳細、仕組みやメリットとデメリットについて学びます。

PostgreSQL と SQL Server の主な違い、それぞれの長所と短所、ご自身のプロジェクトにどちらが適しているかを学びます。

リレーショナル データベース、リレーショナル データベースのモデル、メリット、例について学びます。

トランザクション データベースとそのメリットについて学びます。

効率的な類似検索を可能にし、生成 AI アプリケーションを構築するために、ベクトル データベースがベクトル エンベディングを保存してクエリを実行する仕組みについて学びます。

クラウド アーキテクチャの仕組み、そのコンポーネント、レイヤなどについて学びます。

クラウド ホスティングの概要、その仕組み、ウェブ ホスティングや VPS との違いについて学びます。

クラウド移行の種類、その仕組み、クラウドへの移行のメリットについて学びます。

クラウドでのロード バランシング、その仕組み、一般的な使い方などについて学びます。

PaaS ソリューションの仕組み、利点、PaaS、IaaS、SaaS の違いについて学びます。

PaaS、IaaS、SaaS、CaaS の各クラウド コンピューティング モデルの違いについて学びます。

ビデオ オンデマンド配信システムやインフラストラクチャがオンデマンド ストリーミングをグローバルに提供する仕組みについて学びます。

仮想マシン（VM）が、プログラムとオペレーティング システムの実行、データの保存、ネットワークへの接続などを行う方法について学びます。

仮想サーバー、物理サーバーの機能を再作成する方法、複数のユーザーが処理能力を共有できるようにするための設定方法について学びます。

クラウド セキュリティの概要、その重要性、仕組み、最も一般的なクラウド セキュリティ戦略について学びます。

クラウド データ セキュリティ対策が、クラウドに出入りするデータを安全に保護するのにどのように役立つかを学びます。

パブリック、プライベート、ハイブリッド クラウド ネットワークを保護するために、クラウド ネットワーク セキュリティ対策がどのように使用されているかを学びます。

障害復旧について、そしてサービスとしての障害復旧（DRaaS）を提供する Google Cloud で費用、復旧、スケールがどのようにカバーされているか学びます。

さまざまな種類の暗号化とその仕組み、データ暗号化の重要性などについて学びます。

ゼロトラスト セキュリティ モデルの概要と仕組み、ゼロトラスト モデルを使用する理由について学びます。