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午前 9:00 - 13:00

入門編トレーニング

「初めての Google Cloud Platform」

Foundemental Training は GCP 認定トレーナーによる Google Cloud Platform (GCP) トレーニング入門編です。トレーニングでは、認定トレーナーによるわかり易いプレゼンテーションとデモンストレーションを駆使し GCP の利点、特徴、ユースケースを理解し、GCP の主要サービス（Compte Engine, Google App Engine, Container Engine, Cloud SQL, Cloud Datastore, BigQuery, Machine learning) について解説していきます。

古賀 聖人

古賀 聖人

Google Cloud Platform
認定トレーナー

技術教育エンジニア

Web開発系のIT企業にてアプリケーション開発、及びインフラ管理に従事。

また、慶應義塾大学非常勤講師として、科学哲学・心の哲学の講義を担当。書籍出版(共著)においても活躍。 現在トレノケート株式会社の講師として多くのITトレーニングを担当。

クラウド関連の研修コースを実施するだけでなく自ら開発も手掛ける。

講師の枠に留まらず、顧客ニーズに沿った最適な研修を提案するナレッジアドバイザー。

  • ・Google Certified Professional - Cloud Architect

BigData 講座

「GCP を活用した効率的なビッグデータの利活用方法」

GCP には、データを利活用する上で重要な「収集」「処理」「分析」「可視化」の各種機能を提供する便利で使いやすいサービスがあります。ビジネスのデジタル化が進む中、日々増加するデータとうまく向き合い、膨大なデータの中から必要なインサイトを得ることは、データドリブンにビジネス上の意思決定を行い、機械学習などのより高度な分析を行う上で必要不可欠です。本セッションでは、BigQuery, Cloud Dataflow, Cloud Dataproc, Cloud Dataprep, Cloud Pub/Sub, Data Studio といったデータ利活用に長けたサービス群の特徴を理解いただき、実際のビジネスシーンでの活用を想定しながら、GCP 上でのマネージドでスケーラブルなデータの利活用方法を学んでいただきます。

下田 倫大

下田 倫大

Google Cloud Japan

データアナリティクス テクニカルスペシャリスト

Google Cloud のカスタマーエンジニアとして、特に BigData / 機械学習案件を中心に、お客様の技術的課題と日々対面しています。前職はデータ分析専業企業で、エンジニアとして約5年間働き、機械学習 / 深層学習や大規模データを活用する案件にエンジニアリングサイドから数多く関わりました。アナリティクス x エンジニアリング x クラウドの領域で新しいビジネス価値を生み出すべく日々奮闘しています。

午後 14:00 - 17:00

アーキテクト デザイン講座

「アーキテクチャ原則とパターンで学ぶ、実践的な GCP 使いこなし講座」

このセッションでは、GCPの六角形のアイコン（各サービス）は大まかに理解したが、次のステップとして、それらをどう活用して自分たちの抱える課題を解決するのかに悩んでいる方々を対象にします。通常、与えられた問題に対して、プラットフォームの選択肢は一つではありません。例えば、Webサイトを作るという課題に対しても、GCPではGAE, GCE, GKE, といった複数の選択肢が考えられます。それに加えてアプリケーション全体の機能をどのように複数の異なるプラットフォームサービスに実装するかというアーキテクチャの決定を行う必要があります。アーキテクチャデザインの原則を踏まえた上で、サービスの特徴、トレードオフを理解し、自分たちの要件にあった最適なアーキテクチャを決定できるようになるというのがこのセッションの目的です。

福田 潔

福田 潔

Google Cloud

カスタマーエンジニア

SIer でのシステム開発、ミドルウェアや仮想化ソフトウェアベンダーでのプリセールスおよびTAMの経験を経て、2013年より Google for Work 部門 のカスタマーエンジニアとして、顧客支援やセミナー講師を通して Google Cloud Platform を日本のお客様に広めるための活動を行っています。

水江 伸久

水江 伸久

Google Cloud

カスタマー エンジニア

国内大手ゲーム会社や外資系保険会社にてインフラアーキテクトとして従事したあと、セールスエンジニアとして Google に参画。現在は、Google Cloud のカスタマーエンジニアとして、主に、金融、メディア、広告、ゲームなど幅広い業界のお客様に向けたアーキテクチャー設計や技術支援などを担当。

機械学習 講座

「エンドツーエンドで学ぶ GCP を活用した機械学習モデルの構築」

GCP の各種サービスを用いて、機械学習モデルを構築する方法を基礎から学びます。現実世界で役に立つ機械学習モデルを構築するには、TensorFlow のコードをただ書けばよいというわけではなく、学習データの分析や事前の前処理、さらには、予測に有用な特徴量を作り出す、特徴量エンジニアリングと呼ばれる手法が必要となります。本セッションでは、Natality dataset と呼ばれる公開データセットを用いて、BigQuery、Cloud Datalab、Cloud Dataflow を用いた学習データの分析と事前処理、TensorFlow によるモデルの作成、Cloud Machine Learning Engine による分散学習処理、さらには、Google AppEngine による予測アプリケーションの作成まで、機械学習モデルの作成に関わる作業の全体像を「講義＋デモ」で体験していただきます。ハンズオンの手順も解説しますので、後日、同じ内容を GCP で実際に試していただくこともできます。

中井 悦司

中井 悦司

Google Cloud

ソリューション アーキテクト

外資系 IT ベンダー、Linux ディストリビューターを経て、2016 年より、Google Cloud Platform チームに Cloud Solutions Architect として参画。現在は GCP の活用に向けた技術支援と技術情報の発信に注力。著書に「Docker 実践入門」「IT エンジニアのための機械学習理論入門」「TensorFlow で学ぶディープラーニング入門」など。

Summary(概要);

Cloud OnBoard - 東京

日時：

2018年4月25日（水）9:00 - 17:00

場所：

ベルサール渋谷ファースト

〒150-0011
東京都渋谷区東1-2-20 住友不動産渋谷ファーストタワー 2F/B1F［会場地図］

受講料：

無料（事前登録制）

主催：

グーグル・クラウド・ジャパン合同会社

メディア協力：

Google map(会場);

ベルサール渋谷ファースト

〒150-0011

東京都渋谷区東1-2-20

住友不動産渋谷ファーストタワー

2F/B1F ベルサール渋谷ファースト