GCP（Google Cloud Platform）の学習でおすすめの本と動画【2021年最新】

資格

【GCP認定資格】Google Cloud Platform Associate Cloud Engineer模擬問題集

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本コースはGCP Associate Cloud Engineer 認定試験の内容に沿って作成された模擬試験問題集であり、試験合格に向けての学習をサポートする事を目的としています。
全問解説付きなので、抜け漏れを確認するのに適切な教材でした。

入門者向け

最速で学ぶ - Google Cloud Platform（GCP）入門完全攻略コース

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ハンズオン形式で、GCPの基礎を学ぶことができます。
人気のコースです^^

中級者向け

GCPの教科書

初級者から中級者向けの本です。
GCPの基本機能は書かれていますが、それぞれの機能の詳細度は高くありません。
ただ、GCPにはどんな機能があってどのように連携させれば良いのか知りたい人にはいい本です。

GCPの教科書II 【コンテナ開発編】

GCP上でコンテナベースの開発を進めたい人にオススメの一冊です。
Kubernetes、GKE、Cloud Runなどについて解説があります。

Google Cloud Platform GAEソフトウェア開発入門

GAEを使ったWEBシステム開発について、Python＋Flaskで解説されています。
図も豊富で解説も丁寧なため、手を動かしながら学ぶことができます。
PythonとFlaskの知識が全くない方は、Pythonの勉強を他でした方がいいかもしれません。

Google Cloud Platform 実践Webアプリ開発

プラットフォームの選択などの基礎から、運用・パフォーマンス改善・既存環境連携などの応用まで、総合的なアプリ開発をひとつひとつ体験していきます。
CI/CD、 認証、ロギングなどの実用的な技術を学ぶことができます。

プログラマのためのGoogle Cloud Platform入門

少し古い本です。
Googleがすでに大きなリニューアルをしてしまったのでメニューは違うし、レイアウトも変更されています。
そのため、この本を見ながら実際に手で動かしてみるのであれば、慣れていない人は少しつらいかもしれません。
ただ、それでも、この本は体系的にまとまった有益な情報を提供していることは間違いありません。

データサイエンス

スケーラブルデータサイエンス データエンジニアのための実践 Google Cloud Platform

「膨大なデータ」から「援用する」までの間に、どのようなことがなされているのでしょうか。
その各段階における必要な知識や技能やツールやインフラにはなにがあるのでしょうか。
本書はそういった疑問を、身近な例から説き起こします。
データサイエンスの基礎知識が求められる本ですが、良書だと思います。

Google Cloudではじめる実践データエンジニアリング入門

新しい本です。
「データ基盤」そのものを体系的に整理しながら、Google Cloudの各サービスをどのように活用するかという点について説明されています。
データウェアハウスを作りたい人や、大量のデータを扱いたい人にオススメの本です。

Google Cloud Platform実践ビッグデータ分析基盤開発

社内に蓄積されているビッグデータを、新人さんがBigQueryを駆使してその優れた機能に感動しながらも悪戦苦闘し、分析基盤として利用していくサンプルケースを通して、BigQueryの利用方法を具体的に解説してく本です。
BigQueryの基本から、仕組み、つまづきそうな点などが、わかりやすくまとめられています^^

仕事で使える！Google Cloud Platform 最新クラウドインフラ導入マニュアル

GCPのしくみと特徴、その強みをはじめとして、ビッグデータ処理に定評のあるBigQueryなど各サービスの概要を紹介しています。
少し古めの本ですが、内容自体は悪くないです。

この本は、「Kindle Unlimited」の30日間無料体験で読むのがオススメです ^^
無料体験後も、200万冊以上の本を月額980円で読むことができる、読書好きにはもってこいのプランです。

機械学習

Google Cloud AutoML Vision入門 画像認識・機械学習

GCPを使って、AIを使ったウェブサイトやアプリを作りたい人にオススメの本です。
学習データの作成から、予測モデル構築・チューニング・モデル評価・ウェブやアプリの組み込みまで、ディープラーニング・ニューラルモデル・機械学習を使ったシンプルな画像認識AI作成の方法がわかります。

GoogleCloudPlatform 実践 機械学習基礎開発MachineLearning

GCP上でスケーラブルな機械学習環境を構築するための各サービスの解説をしています。
機械学習、TensorFlow 2.0、ETL、Apache Beam、Cloud Dataflow、BigQuery、BigQuery ML、MLOps、AutoML Tablesなどについて説明があります。

まとめ

この記事では、GCPを勉強するさいにオススメの本と動画を紹介しました。
自分の目的に沿って、最適な教材を選んで下さい^^

Good luck with your engineer life!

▼ Linuxの勉強をしたい人は、この記事を読んで下さい

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▼ AWSの勉強をしたい人は、この記事を読んで下さい

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▼ インフラエンジニアの年収について知りたい人は、この記事を読んで下さい

▼ Pythonの勉強をしたい人は、この記事を読んで下さい