2チーム横断のデータとモデル管理

• 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、Vertex AI でのデータセット管理、前処理（Dataflow・TensorFlow Extended [TFX]・BigQuery）、Vertex AI Feature Store での特徴量の作成/統合、データ利用のプライバシー（PII/PHI）、Vertex AI 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（Vertex AI Workbench・Colab Enterprise・Dataproc 上のノートブック）、Vertex AI 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（Vertex AI Experiments・Kubeflow Pipelines・Vertex AI TensorBoard）、生成 AI ソリューションの評価を理解します。