Google Cloud Product Fundamentals 日本語版
Learn how to achieve digital transformation using Google Cloud technology in this course. Explore topics such as IT infrastructure modernization, upgrading business application development, leveraging AI and machine learning, improving productivity with cloud-based tools, and managing cost benefits and challenges. Gain knowledge on core concepts like computing, applications, security, APIs, and databases, along with real-world examples and benefits of cloud technology. Enhance your skills as a leader or member of digital transformation projects by collaborating with stakeholders effectively. Welcome to Google Cloud Product Fundamentals module and discover the value of modernizing IT infrastructure with Google Cloud Platform (GCP).
このコースでは、Transformation with Google Cloud コースで学んだ知識を基に、テクノロジーの視点から組織の変革をたどっていきます。具体的には、Google Cloud のテクノロジーを利用して組織のデジタル変革を実現する方法を、5 つのカテゴリ（IT インフラストラクチャのモダナイゼーション、チームでビジネス向けアプリケーションを開発する方法のアップグレード、機械学習と人工知能を活用して新しい価値を築く方法、G Suite などのクラウドベースの生産性向上ツールの使用が働き方の変革に不可欠な理由、クラウドベースの IT インフラストラクチャへの変更に伴うコスト管理の利点と課題）に分類して説明します。
コース全体で、コンピューティング、アプリケーション、セキュリティ、API、データベースなどのコアコンセプトと、これらのコンセプトがデジタル変革で果たす役割について説明します。また、さまざまなクラウド テクノロジーの実際の使用例と、クラウド テクノロジーが個人と会社全体にもたらしているメリットも紹介します。さらに、デジタル変革プロジェクトのリーダーまたはメンバーとして、適切な関係者と連携するうえで必要となる知識を身に付けられるようお手伝いします。
What you will learn
Google Cloud Product Fundamentals へようこそ
このモジュールでは最初のインストラクターを紹介し、このコースの構成と、以降のモジュールの内容を大まかに説明します。
モジュール 1: Google Cloud Platform（GCP）による IT インフラストラクチャのモダナイゼーション
このモジュールでは、従来の会社の IT インフラストラクチャをモダナイズする価値と、ビジネス プロフェッショナルが各自の目標を達成するためにパブリック クラウド プロバイダを利用するさまざまな方法について説明します。また、Google Cloud Platform（GCP）が一般的なサイバー セキュリティの懸念事項にどのように対処しているか説明し、GCP のコンピューティング ソリューションとこれらのソリューションが組織にもたらすメリットについて紹介します。
モジュール 2: Google Cloud Platform（GCP）でのアプリケーション開発
前のモジュールでは GCP によるインフラストラクチャのモダナイゼーションを取り上げました。このモジュールでは、GCP によるアプリケーションのモダナイゼーションと構築について説明します。アプリケーションにはデータが必要です。そのため、このモジュールではデータ ストレージの重要な側面を取り上げ、GCP のさまざまなストレージ サービスとデータベース サービスについて説明します。
モジュール 3: 人工知能と機械学習によるビジネス変革
このモジュールでは、「機械学習」という用語の意味について説明します。機械学習モデルのトレーニングにおけるデータの役割とデータ品質の要件に焦点を当て、さまざまな業界における一般的な機械学習のユースケースを紹介します。最後に、GCP で機械学習プロジェクトをサポートする方法について説明します。
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