Google Cloud は、クウェートのデジタル トランスフォーメーションの加速を支援しています。詳細
クウェート国家スキル向上イニシアチブは、クウェートの中央情報技術庁(CAIT)と Google Cloud の共同プロジェクトです。
さまざまなクラウド コンピューティング分野の詳細な知識と実践的な経験を提供することで、地元の人材、政府職員、若手プロフェッショナル、新卒者を支援することを目指しています。
このイニシアチブの下で提供されるトレーニング プログラムでは、インフラストラクチャ、データ分析、ML、AI、その他のクラウド コンピューティングの基礎など、主要な分野に関する包括的なトレーニングと実践的な経験を提供します。
これらのプログラムは、クラウドベースの職務で成功し、クウェートのデジタル トランスフォーメーションに効果的に貢献するために必要なスキルと知識を参加者に身につけてもらうことを目的としています。
このトレーニング セッションは、Google Cloud エキスパートがファシリテーターを務め、クラウド テクノロジー、データ、デジタル トランスフォーメーションを可能にする Google Cloud プロダクトに関する基礎知識をお伝えします。セッション全体を通して、オープンなディスカッションを取り入れ、協力的で充実した学習環境を育み、知識の共有を促進し、参加者間のコミュニティ意識を構築します。意欲のある参加者には、クラウド デジタル リーダー認定資格の受験に利用できる認定資格クーポンが提供されます。このトレーニング セッションは、政府機関の新規採用者および技術職以外の職員が対象です。
Google Cloud のエキスパートが講師を務める 1 日間のインストラクター主導型トレーニングで、クラウド サイバーセキュリティの基本を学習します。クラウド サイバーセキュリティの基礎知識を習得し、特に Google Cloud 環境を保護するための基本を身につけます。アクセスを保護し、アプリケーションを保護し、クラウド インフラストラクチャをモニタリングするための基本的なコンセプトを学び、セキュリティ ポスチャーを理解して管理するための初期スキルを身につけます。
この 1 日間のインストラクター主導のトレーニングは初心者向けです。
Google Cloud のエキスパートがサイバーセキュリティに関する 3 日間 のインストラクター主導のトレーニングで Google Cloud のセキュリティ管理について詳しく説明します。安全な Google Cloud ソリューションのデプロイについて、幅広い知識と実践的な経験を習得できます。このコースでは、ID とアクセスの管理(IAM)、安全な VPC の構成、Compute Engine と Google Cloud データの保護、アプリケーションと GKE リソースの保護、堅牢なモニタリング、ロギング、監査、スキャン ソリューションの実装など、幅広い重要なトピックを取り上げます。Cloud Identity、Cloud IDS、Web Security Scanner、BeyondCorp Enterprise、Security Command Center などの主要なサービスを使用して、包括的なセキュリティ ポスチャーを構築します。
この 3 日間のインストラクター主導のトレーニングは、サイバーセキュリティ システム管理者を対象としています。
このブレンド型ラーニング プログラムでは、Google Cloud エキスパートによる 6 日間のインストラクター主導のトレーニングと、柔軟なオンデマンド リソースを組み合わせて、Google Cloud のコア インフラストラクチャ、スケーリングと自動化、設計とプロセス、Kubernetes、Terraform、信頼性の高いインフラストラクチャ、FinOps に関する専門知識を構築します。コア インフラストラクチャや Kubernetes から、ロギング、モニタリング、ネットワーク設計、費用最適化まで、Google Cloud の主要な分野で実践的なスキルを習得できます。Google Cloud Skills Boost を通じたオンデマンド学習と試験ガイドによって、このコースは完全に補完されています。1 日間のインストラクター主導の試験準備セッションが用意されるほか、意欲的な参加者には、Professional Cloud Architect 認定資格の受験に使用できる認定資格クーポンが提供されます。
このブレンド型ラーニング プログラムは、クラウド ソリューションの設計、計画、最適化、信頼性確保を行う経験豊富な技術プロフェッショナル を対象としています。3 年以上の業界経験 と 1 年間の Google Cloud の実務経験を有していることが推奨されます。
Google Cloud について学習する
仕事のスキルを高める
既存の知識を深める
Google Cloud 認定資格の準備をする
この仮想トレーニング セッションは、Google Cloud エキスパートがファシリテーターを務め、デジタル トランスフォーメーションを可能にするクラウド テクノロジー、データ、Google Cloud プロダクトに関する基礎知識をお伝えします。セッション全体を通して、オープンなディスカッションを取り入れ、協力的で充実した学習環境を育み、知識の共有を促進し、参加者間のコミュニティ意識を構築します。意欲のある参加者には、クラウド デジタル リーダー認定資格の受験に利用できる認定資格クーポンが提供されます。
このトレーニング セッションはどなたでも参加できます。クラウドの基礎スキルを身に付けたい方はぜひご参加ください。
このプログラムは、7 日間のインストラクター主導のトレーニングで構成され、Google Kubernetes Engine(GKE)、Cloud Shell、仮想マシン、Stackdriver などの重要なトピックと、Cloud Functions、IAM を取り上げます。安全なネットワークの構築、セキュリティの基本の実装、Security Command Center や Cloud Armor などのツールを使用した脅威の軽減に重点をおき、Google Cloud のネットワーキング と Google Cloud のセキュリティ の専門知識を習得します。この包括的なトレーニングは、Google Cloud Skills Boost を通じたオンデマンド学習 と試験ガイドによって強化されています。1 日間の インストラクター主導の試験準備セッションが利用可能になります。また、意欲的な参加者には、 Professional Cloud Security Engineer 認定資格の受験に利用できる認定資格クーポンが提供されます。
このブレンド型ラーニング プログラムは、機密情報を保護するための組織のセキュリティ インフラストラクチャの開発とモニタリングを担当する経験豊富な技術専門家を対象としています。
3 年以上の業界経験と 1 年以上の Google Cloud の実務経験を有していることが推奨されます。
このプログラムでは、7 日間のインストラクター主導のトレーニングが提供され、Vertex AI、AutoML、BigQuery ML、Keras、TensorFlow、Dataflow について重点的に取り組みます。Vertex AI Studio、Model Garden、Vector Search、各種 API を使用した実践的なアプリケーションを探索し、データの準備、BigQuery ML を使用した ML モデルの作成とエンジニアリング、Vertex AI での ML ソリューションの構築とデプロイに関する専門知識を習得します。この包括的なトレーニングは、Google Cloud Skills Boost を通じたオンデマンド学習や試験ガイドによってさらにサポートされます。1 日間の インストラクター主導の試験準備セッションが用意されるほか、意欲的な参加者には Professional ML Engineer 認定資格の受験に利用できる認定資格クーポンが提供されます。
このブレンド型ラーニング プログラムは、ML システムの設計、構築、最適化、保守を担当する経験豊富な技術プロフェッショナルを対象としています。3 年以上の業界経験と 1 年以上の Google Cloud の実務経験を有していることが推奨されます。
このプログラムは、4 日間のインストラクター主導のトレーニングで構成され、BigQuery、SQL、データの可視化、BigQuery ML、Looker、Vertex AI の基本スキルを習得できます。Cloud Data Fusion、Data Catalog、Cloud Dataprep などのツールを使用して、データ分析、データ ウェアハウス、ML の専門知識を習得できます。カリキュラムには、LookML を使用したデータモデルの開発、Looker でのデータの分析と可視化、Gemini in BigQuery を活用した生産性の向上などが含まれます。この包括的なトレーニングは、Google Cloud Skills Boost を通じたオンデマンド学習で補完されます。
このブレンド型ラーニング プログラムは、データを収集、分析して、傾向を特定し、貴重な分析情報を抽出するデータ アナリスト を対象としています。
クラウド イベントを確認して、Google Cloud でビジネスを変革して成功した企業の事例から得られる知見をご覧ください。