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3 ジョン 2017

9 Google Cloud Platformでのベストトレーニングコース

Google Cloud Platformを使用すると、Web、ポータブル、およびバックエンドの手配のために、Googleの適応性が高く信頼性の高いフレームワークでアプリケーションを製造、テスト、および展開できます。

Cloud Platformは、PC、備蓄、整理、巨大な情報、機械学習、操作などのクラウドアイテムと管理の全範囲を提供します。これは氷山の唯一のヒントです。

Google Cloud Platformのリソース

Cloud Platformは、PCやハードディスクドライブなどの物理リソースと、Googleのサーバーファームに幅広く含まれている仮想マシン(VM)などの仮想アセットで構成されています。 すべてのサーバーファームエリアは、世界中のロケールにあります。 地区は中米、西ヨーロッパ、東アジアを取り入れています。 すべての領域は、ロケール内で互いに分離されたゾーンの累積です。 すべてのゾーンは、文字識別子と地域名を統合した名前で認識されます。 例えば、東アジア地区のゾーンanは、asia-east1-aという名前です。

この資産の移送は、失業の場合に繰り返しを組み込み、顧客に近い資産を見つけることによって不活発さを減少させる、いくつかの利点をもたらす。 この回覧には、資産の活用方法に関するいくつかの基準が追加されています。

Google Cloud Platformのトレーニングコースと認定資格は以下のとおりです:

  • ソリューション開発者向けステップ1プラットフォームの基礎(CP100A)
  • ソリューション開発者向けステップ2 Google Cloud向けソリューションの開発(CPD200)
  • GoogleコンテナエンジンとGubernet
  • Systems Operations Professionals向けGoogle Cloud Platform
  • ソリューションアーキテクト向けGoogle Cloud Platform - CPA200
  • Google Cloud Platformのビッグデータ&機械学習
  • Google Cloud Platform - 認定データアナリスト(CPE201)
  • Google Cloud DataflowプログラミングとPub / Sub
  • データアナリスト向けのGoogle Big Query(CPB200)

  1. Googleのクラウドプラットフォームの基礎 - CP100A

このクラスは、メンバーにGoogle Cloud Platformのアイテムと管理について知っています。 教育者がプレゼンテーション、ショー、実習を実施したことにより、Google Cloud Platformの見積もりや、クラウドベースの取り決めをビジネス方法論に統合する方法について説明します。

Audience

このクラスは、アレンジメントデザイナー、フレームワークのオペレーションエキスパート、アプリケーションを配備し、Google Cloud Platformでアプリケーション状況を作成するアレンジドラフトの方々に提案されています。 このクラスは、Google Cloud Platformがビジネスニーズに対応できるかどうかを評価する職員やビジネスリーダーにも同様に適しています。

必須条件

なし。 アプリケーションの改善、Linuxの作業フレームワーク、フレームワークの操作、および情報の調査/機械学習の性質は、革新性を理解するのに役立ちます。

目標

この1日間のコースが終了すると、メンバーは次のことができるようになります。

  • Google Cloud Platformの各アイテムと管理の理由と見積もりを区別する
  • IaasとPaaSの区別を明確にする
  • Google Cloud Platformの管理に接続するための手法をリストします
  • クライアントがGoogle Cloud Platformを活用して組織を強化しているポートレイコース
  • Google Cloud Platformで適切なアプリケーションデプロイメント環境を選択する方法を参照してください:Google App Engine、Google Container Engine、Google Compute Engine
  • アプリケーションをGoogle App Engine、Google Container Engine、Google Compute Engineに展開する
  • Google Cloud Platformの在庫選択肢、Google Cloud Storage、Google Cloud SQL、Google Cloud Bigtable、Google Cloud Datastoreについて考えてみましょう
  • Google Cloud DatastoreとGoogle Cloud Storageを利用して情報を保存するアプリケーションを導入する
  • 情報をBigQueryにスタックして質問する
  1. Googleクラウドプラットフォーム(CPD200)向けのソリューションの開発

このクラスでは、Google Cloud Platformのソリューション開発でメンバーを紹介します。 教育者がプレゼンテーション、展示、ハンズオンラボを開催したことにより、Google App Engine、Google Cloud Datastore、Google Cloud Endpointsを活用したクラウドベースのアプリケーションを作成する方法を理解しています。

Audience

このクラスは、クラウドにアプリケーションを移動する方法や、Google Cloud Platform用のローカルのクラウドベースのアプリケーションを作成する方法を理解する必要がある経験豊富なアプリケーションエンジニアに期待されます。

必須条件

このコースに進む前に、メンバーは次のようにしなければなりません。

  • CP100Aに移動 - Google Cloud Platformの基礎(または比例的な経験)
  • チャージライン機器とLinuxの作業フレームワーク状況に不可欠な機能
  • 典型的なプログラミング方言(JavaやPythonなど)を利用したアプリケーションやAPIの作成
  • 初期の取り決め、オンプレミスまたはオープンクラウド環境での進歩の遭遇

試験

このコースの終了に向けて、メンバーは以下の能力を備えています:

  • Google Cloud Platformコンソールを利用してGoogle Cloud Source Repositoryを監視する
  • App Engine SDKを使用してApp Engineアプリケーションをテストする
  • App Engine開発サーバーコンソールにアクセスする
  • Google Cloud Endpointsを利用したAPIの作成
  • API Explorerを使用してCloud Endpoint APIをテストする
  • App Engine SDKを使用してApp Engineにアプリケーションをデプロイする
  • さまざまな管理を利用してApp Engineアプリケーションを設定、構造化、設定する
  • Google Cloud Platformコンソールを使用してクライアントIDを作成する
  • 検証を利用してApp Engine管理とCloud Endpoints APIを保護する
  • 新しい形式のApp Engine管理を設定して転送する
  • Google CloudをApp Engineアプリケーションに組み込む
  • Google Cloud Platformの調査量の活用
  • App Engineアプリケーションとさまざまな種類の容量を調整する
  • Google Cloud Datastoreで使用する情報ディスプレイの作成と実行
  • Google Cloud Datastoreでさまざまなお問い合わせを実行する
  • Google Cloud Datastoreのリストの整理を見直す
  • Google Cloud Datastoreを使用して取引を実行する
  • Google Cloud PlatformコンソールでGoogle Cloud Traceレポートを監査する
  • Memcache APIをApp Engineアプリケーションに調整して実行を拡張する
  • Google Cloud Security Scannerの収益を設定、実行、監査する
  • 個々のApp Engineサービスのスケーリングの実施を設定する
  • プッシュタスクキューのApp Engineハンドラを作成する
  • Mail APIを使用してApp Engineアプリケーションからメールを送信する
  • Cronサービスを利用したApp Engineのタスクの計画
  • Cronサービスのセットアップの見直し
  • セキュアタスクプッシュ、およびCronサービスハンドラ
  • ベンチャーからGoogle Cloud Platform情報を送信する
  • Google Cloud Platformのタスクとアセットを消去する
  1. GOOGLEコンテナエンジンとキューブネット - CP306A

このクラスは、Google Container Engine(GKE)とKubernetesをメンバーに紹介します。 講師はプレゼンテーション、ショー、実習を行い、Googleコンテナエンジンを活用したアプリケーションの導入と維持のための重要なアイデアや実践を取り入れています。

Audience

このクラスは、Google Cloud Platform(GCP)に関してコンパートメント構築アプリケーションを作成、移動、展開するアレンジメントデザイナー、フレームワークのオペレーションエキスパート、アレンジメントモデラー、および改善操作の専門家向けに計画されています。

必須条件

このコースに進む前に、メンバーは次のようにしなければなりません。

  • CP100Aに移動 - Google Cloud Platformの基礎(または同等の理解)
  • チャージライン装置とLinuxの作業フレームワーク状況に不可欠な機能
  • 以前のフレームワーク操作または昇格操作は、オンプレミスまたはオープンクラウド環境で発生します
  • コンパートメントとホルダーベースの進化を伴う自然(例:Docker)

試験

この一日のクラスの終わりに向けて、メンバーは以下の能力を備えています:

  • Google Container EngineとKubernetesの背後にある動機づけとケースを区別する
  • ホルダーグループセグメントのキャパシティを明らかにする:ケース、マーク、レプリケーションコントローラ、および管理
  • Googleコンテナレジストリの理由と用途を区別する
  • ドッカーを作ってGoogle Container Registryに送信する
  • バンチセグメントの能力を明確にする:エース機会とグループハブ
  • クラウドプラットフォームコンソールを活用してホルダーを作ってみましょう
  • Google Cloud SDKの召喚ラインデバイスとkubectlオーダーラインユーティリティを使用して、コンパートメントバンチと通信する
  • JSON形式を使用してケースを特徴付ける
  • ケースエンジンをコンテナエンジンにデプロイする
  • コンテナー・エンジンを束ねてレディス機会の集まりを徐々に拡大する
  • レプリケーションコントローラを特徴付けるアレンジメントドキュメントと、それが監督するケースセットアップを完了する
  • レプリケーションコントローラとユニットを作成した後、収集を再スケーリングします
  • 管理、レプリケーションコントローラ、ケースを特徴付けるYAMLドキュメントを利用してコンパートメントベースのアプリケーションを配備する
  • コンパートメントベースのアプリケーションの管理を明らかにするためのファイアウォールの原則とロードバランサの特徴
  1. システム運用のためのGoogleのクラウドプラットフォームプロフェッショナルCPO200

このクラスは、使用状況の使用方法とGoogle Cloud Platformを利用したオープンクラウドフレームワークをメンバーに伝えます。 教育者がプレゼンテーションや実践的なラボを駆使して、システム、フレームワーク、アプリケーションなどのクラウドファンデーションパーツを導入する方法を理解しています。 このコースは、会員に実践的な理解を提供することを目的としており、基本的にはラボを中心としています。

Audience

このクラスは、システム運用の専門家やシステム管理者が、Google Cloud Platformを利用してアプリケーションの状況や基盤を作成または移動するために計画されています

必須条件

このコースに進む前に、メンバーは次のようにしなければなりません。

  • CP100A - Google Cloud Platformの基礎(またはそれに類する機能)
  • チャージライン機器とLinuxの作業フレームワーク状況に不可欠な機能
  • 以前のフレームワークでは、オンプレミスまたはオープンクラウドを利用した操作が発生しました

試験

この4日間のコースが終了すると、メンバーは次のことができるようになります。

  • クラウドを計画して展開するときに考慮するセンターの乗員を把握する
  • Google Developers Consoleを活用してさまざまな取り組みを行い、対応します
  • 給付記録と権限を活用して、アクティビティ間のレベルのアクセスを共有する
  • Google Compute Engineの例を作成する
  • デフォルト以外のシステムを作成し、システムのアレンジを監査する
  • デフォルトシステムとデフォルト以外のシステムを調べる
  • ラベルの有無にかかわらずファイアウォールルールを作成する
  • 調整されたCompute Engineの画像を作成して利用する
  • Compute Engineケースの承認範囲を設定する
  • オカレンスの外部IPアドレスを保持する
  • Compute Engineの例のプレビュー
  • 情報サークルのプレビュー
  • ブーツ・サーキットを利用して写真を撮る
  • Googleコンテナレジストリに画像を転送する
  • Compute Engineの機会を例とする
  • Cloud SDKを利用してCloud SQLの機会を作りましょう
  • Webアプリケーションのデプロイとテスト
  • 機会とベンチャーのメタデータを含める
  • クラウドSDKを利用した質問発生とベンチャーメタデータ
  • メタデータとGoogle Cloud Storageの起動スクリプトを利用してオカレンスを作成する
  • シャットダウンスクリプトでオカレンスを作成し、クラウドロギング演算子を導入する
  • APIエクスプローラを使用してAPIに問い合わせる
  • Google APIクライアントライブラリを使用するテストコードを実行する
  • Cloud SQL APIを使用する所有者のテストと作成
  • ケースフォーマットを作成し、オーバーザウオカレンスを収集する
  • オートスケーリングのためにオーバーザケースバンチを設定する
  • オートスケールされた異なるオーバーザケースの束を作る
  • 非耐性HTTPスタックの調整を設定する
  • HTTPスタック調整でウェルビーイングチェックをテストする
  • Google Cloud Deployment ManagerでJinjaとPythonのレイアウトを利用してアプリケーションの展開を監督する
  • Google Cloud Platformのアクティビティとアセットを消去する
  1. Googleのクラウドプラットフォームアーキテクチャーの基礎CPA200

Audience

ターゲットグループは、Google Cloud Platformを利用した個人のアイデンティティアウトラインの取り決めですが、クラウドベースの取り決めの計画には関与していません。

試験

この一日のクラスの終わりに向けて、メンバーは以下の能力を備えています:

  • クラウドにアウトライン化して展開するときに考慮するセンターの占有者を理解する
  • 未分化のハードワークに集中することなくGoogle Cloud Platformが提供する機能に影響を与えること
  • Google Cloud Platformの開始方法をご覧ください
  • 一般的なデザインデザインに使用する適切なGoogle Cloud Platformアイテムを認識する能力を持ちます
  1. Googleのクラウドプラットフォーム大規模なデータ&機械学習の基礎CPB100

コー​​スの説明

このクラスは、Google Cloud Platformのビッグデータと機械学習能力を持つメンバーを知っています。 Google Cloud Platformの概要と情報準備能力の大幅な低下をもたらします。

Audience

このクラスは、データ調査者、データ研究者、ビジネス審査官に期待されます。 Google Cloud Platformを評価している情報技術責任者が情報研究者の使用に適していることはさらに必要です。

このクラスは、莫大な情報を伴う個人のためのものです:

  • 検査に使用するための情報の分離、読み込み、変換、クリーニング、および承認
  • 情報準備のためのパイプラインとモデルの概要
  • 機械学習と事実モデルの作成と維持
  • 質問データセット、質問の想起、レポートの作成

必須条件

このコースに進む前に、メンバーは少なくとも1つの同伴者と約1年(1)の関係を持つべきです:

  • 典型的な質問方言、例えばSQL
  • スタックエクササイズの分離、変更、スタック
  • 情報表示
  • 機械学習とその他の洞察
  • Pythonでのプログラミング

試験

この1日間のコースが終了すると、メンバーは次のことができるようになります。

  • Google Cloud Platformの主要なビッグデータと機械学習項目の理由と見積もりを区別する
  • CloudSQLとCloud Dataprocを使用して、既存のMySQLとHadoop / Pig / Spark / HiveワークロードをGoogle Cloud Platformに再配置する
  • BigQueryとCloud Datalabを活用して直感的な情報の調査を行う
  • Cloud SQL、BigTable、Datastoreの間で選択
  • TensorFlowを利用した神経系の準備と利用
  • Google Cloud Platformでさまざまな情報を扱うアイテムの選択
  1. Google Cloud Platform - 認定データアナリスト(CPE201)

Google Cloud Platform認定データアナリスト試験は、次の担当のデータアナリストとデータサイエンティスト向けに計画されています。

  • 膨大な情報を壊して想像する
  • クラウドベースの巨大情報整理の実現
  • 膨大な情報アプリケーションを一般の人口クラウドに導入または移動する
  • 膨大な規模の情報蓄積状況の実行と維持
  • 膨大な情報の変更/準備
  1. Google Cloud DataflowプログラミングとPub / Sub

インストラクター主導のこのクラスでは、Google Dataflowの参加者を紹介します。 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、データフローを使用して複数のデータソースからデータを抽出、変換、読み込み、解析するためのGoogle BigQueryへの読み込み方法を学習します。

試験

  • データフローを主要な情報処理システムに組み込む
  • SDKを利用したプログラムの束ねと流出データフローパイプライン
  • PCollectionsで情報を変更する
  • データフローの雇用を実行して画面化する
  • データフローパイプラインのテストとトラブルシューティング

  1. データ分析のためのGOOGLE BIGQUERY - CPB200

このコースでは、BigQueryを活用して情報を取り込み、分解、変更、描画する際の実践的な能力を実践し、大規模に利用する際の最適な実行方法を学びます。 このコースでは、CPB101に囲まれた幅広いテーマについて、決定とトレードオフについてさらに詳しく説明します。

Audience

この授業は、膨大な情報の調査と描画、クラウドベースの巨大な情報整理の実現、巨大な情報アプリケーションの一般的なクラウドへの展開や移動、膨大な規模の情報蓄積状況の実行と維持、巨大な情報を変更/処理します。

必須条件

このコースに進む前に、メンバーは次のようにしなければなりません。

  • CP100Aに移行 - Google Cloud Platformの基礎またはCPB100 - Google Cloud Platformのビッグデータと機械学習の基礎(または比例的な経験)
  • 情報を調べるためにSQLのような照会方言を利用する遭遇

目標

このコースの終了に向けて、メンバーは以下の能力を備えています:

  • Google BigQueryの理由を理解して活用する
  • クライアントがGoogle BigQueryを活用して組織を強化している経路を描く
  • BigQueryのエンジニアリングと質問の準備方法を理解する
  • Web UIと召喚ラインインターフェイスを利用したBigQueryとの関連付け
  • BigQueryマッピングと情報ソートの理由と構造を区別する
  • BigQueryの目標表の理由と焦点を把握して保存する
  • BigQueryの職業を活用する
  • 情報を変更してBigQueryに読み込む
  • BigQueryのトレード情報
  • 店舗の質問が目標表をもたらします
  • 統一された質問をする
  • ログ情報をBigQueryに送信して問い合わせます
  • BigQueryの推定構造を把握し、質問と容量のコストを制御するためのコンポーネントを評価する
  • 質問の実行を改善するためのベストプラクティスを認識する
  • BigQueryで通常の失敗を調査する
  • さまざまなBigQueryのキャパシティを活用する
  • 外部の機器、たとえばスプレッドシートを活用してBigQueryに関連付ける
  • 画像BigQuery情報
  • BigQuery情報へのアクセスを制限するコントロールを利用する
  • 質問Googleアナリティクスのプレミアム情報がBigQueryに送信されました

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