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2チーム横断のデータとモデル管理

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  • 2.1組織データの探索と前処理

    組織横断のデータ（Cloud Storage・BigQuery・Spanner・Cloud SQL・Apache Spark・Apache Hadoop）の探索、データ種別（表/テキスト/音声/画像/動画）の整理、Agent Platform でのデータセット管理、前処理（Dataflow・TensorFlow Extended [TFX]・BigQuery）、Feature Store on Gemini Enterprise Agent Platform での特徴量の作成/統合、データ利用のプライバシー（PII/PHI）、Agent Platform への推論用データ取り込みを理解します。

  • 2.2ノートブックと実験管理

    Google Cloud の Jupyter バックエンド選択（Gemini Enterprise Agent Platform Workbench・Colab Enterprise・Dataproc 上のノートブック）、Gemini Enterprise Agent Platform Workbench のセキュリティのベストプラクティス、Spark カーネル、コードリポジトリ統合、各種フレームワーク（TensorFlow/PyTorch/sklearn/Spark/JAX）での開発、Model Garden の基盤/オープンソースモデル活用、ML 実験の追跡（Experiments on Agent Platform・Kubeflow Pipelines・Vertex AI TensorBoard）、生成 AI ソリューションの評価を理解します。