参加 ログイン

Babko Olena

メンバー加入日: 2022

ゴールドリーグ

39532 ポイント
Gemini と Streamlit を使用した生成 AI アプリの開発 Earned 11月 11, 2025 EST
Gemini と Imagen を使用した実際の AI アプリケーションの構築 Earned 11月 4, 2025 EST
Agent Platform で生成 AI を使ってみる Earned 11月 3, 2025 EST
Build Custom Processors with Document AI [Deprecated] Earned 10月 12, 2025 EDT
Agent Platform におけるプロンプト設計 Earned 10月 9, 2025 EDT
BigQuery でデータ ウェアハウスを構築する Earned 3月 18, 2024 EDT
事前トレーニング済み API を使用した音声および言語ソリューションの実装 Earned 3月 18, 2024 EDT
Natural Language API で感情分析を行う Earned 3月 14, 2024 EDT
Google API を使用して音声と言語を分析する Earned 3月 12, 2024 EDT
Document AI を使用して大規模なデータ キャプチャを自動化 Earned 3月 12, 2024 EDT
DEPRECATED Detect Manufacturing Defects Using Visual Inspection AI Earned 3月 8, 2024 EST
BigQuery ML を使用した ML モデルの作成 Earned 2月 21, 2024 EST
Google Cloud での TensorFlow を使用した画像の分類 Earned 2月 16, 2024 EST
Vertex AI での ML ソリューションの構築とデプロイ Earned 11月 19, 2023 EST
Bigtable インスタンスの作成と管理 Earned 11月 16, 2023 EST
Generative AI Explorer - Agent Platform Earned 11月 13, 2023 EST
Looker での高度な LookML コンセプトの適用 Earned 11月 13, 2023 EST
Looker の LookML について Earned 11月 8, 2023 EST
Google スプレッドシートで関数、数式、グラフを使う Earned 11月 1, 2023 EDT
Data Catalog Fundamentals Earned 11月 1, 2023 EDT
Google データクラウドを使用してデータを共有する Earned 10月 31, 2023 EDT
Google Cloud での Sensitive Data Protection の実装 Earned 10月 31, 2023 EDT
DEPRECATED BigQuery Basics for Data Analysts Earned 10月 30, 2023 EDT
Google Cloud におけるデータの保存、処理、管理 - コマンドライン Earned 10月 19, 2023 EDT
Google Cloud の ML API 用にデータを準備 Earned 10月 19, 2023 EDT
コネクテッド シートで BigQuery データを分析する Earned 10月 19, 2023 EDT
Generative AI Fundamentals - 日本語版 Earned 10月 17, 2023 EDT
責任ある AI の概要 Earned 10月 17, 2023 EDT
大規模言語モデルの概要 Earned 10月 17, 2023 EDT
生成 AI の概要 Earned 10月 17, 2023 EDT
Looker でのデータモデルの管理 Earned 10月 17, 2023 EDT
Google Cloud におけるアプリ開発環境の設定 Earned 10月 16, 2023 EDT
BigQuery のデータから分析情報を引き出す Earned 10月 13, 2023 EDT
Looker を使ってみる Earned 10月 12, 2023 EDT
Looker での LookML オブジェクトの構築 Earned 10月 12, 2023 EDT
Looker ダッシュボードとレポート用にデータを準備する Earned 10月 11, 2023 EDT
Developing Data Models with LookML - 日本語版 Earned 10月 9, 2023 EDT
Analyzing and Visualizing Data in Looker - 日本語版 Earned 10月 5, 2023 EDT
Exploring and Preparing Your Data with BigQuery - 日本語版 Earned 9月 29, 2023 EDT
Google Cloud でのデータ分析の概要 Earned 9月 21, 2023 EDT
Google Cloud の基礎 Earned 10月 9, 2022 EDT

「Gemini と Streamlit を使用した生成 AI アプリの開発」の中級スキルバッジを獲得すると、 テキストの生成、Python SDK と Gemini API を使用した関数呼び出し、Cloud Run を使用した Streamlit アプリケーションのデプロイといったスキルを実証できます。 ここでは、Gemini にテキスト生成のプロンプトを与えるさまざまな方法を確認し、Cloud Shell を使用して Streamlit アプリケーションのテストとイテレーションを行い、Cloud Run にデプロイされる Docker コンテナとしてパッケージ化します。

詳細

「Gemini と Imagen を使用した実際の AI アプリケーションの構築」入門スキルバッジを取得して、画像認識、自然言語処理、 Google の強力な Gemini モデルと Imagen モデルを使用した画像生成、Vertex AI プラットフォームへのアプリケーションのデプロイなどのスキルを証明しましょう。

詳細

「Agent Platform で生成 AI を使ってみる」の中級スキルバッジを獲得すると、 テキスト生成、画像と動画の分析によるコンテンツ作成の強化、Gemini API 内での関数呼び出し手法の適用といったスキルを実証できます。 Gemini の高度な手法の活用、マルチモーダル コンテンツの生成、AI を活用したプロジェクトの機能拡張を行う方法を学びましょう。

詳細

Earn a skill badge by completing the Build Custom Processors with Document AI course. You learn how to extract data and classify documents by creating custom ML models specific to your business needs. This course teaches the foundation skills of building your own processors, working with optical character recognition, form parsing, processor creation, and uptraining the DocumentAI model.

詳細

「Agent Platform におけるプロンプト設計」スキルバッジを獲得できる入門コースを修了すると、 Agent Platform のプロンプト エンジニアリング、画像分析、マルチモーダル生成手法のスキルを実証できます。効果的なプロンプトを作成する方法、目的どおりの生成 AI 出力を生成する方法、 Gemini モデルを実際のマーケティング シナリオに適用する方法を学びます。

詳細

「BigQuery でデータ ウェアハウスを構築する」スキルバッジを獲得できる中級コースを修了すると、 データの結合による新しいテーブルの作成、結合のトラブルシューティング、UNION を使用したデータの連結、日付パーティション分割テーブルの作成、 BigQuery での JSON、配列、構造体の操作に関するスキルを証明できます。

詳細

「事前トレーニング済み API を使用した音声および言語ソリューションの実装」コースを完了してスキルバッジを獲得し、音声関連の API ツールを使用して音声を合成および文字起こしする方法を学びます。

詳細

Natural Language API で感情分析を行うクエストを完了してスキルバッジを獲得しましょう。 このクエストでは、API が感情をどのようにしてテキストから感情を導きすかを学びます。

詳細

「Google API を使用して音声と言語を分析する」コースを修了してスキルバッジを獲得しましょう。 このコースでは、Natural Language and Speed API を実際の環境で使用する方法を 学習します。

詳細

「Document AI を使用して大規模なデータ キャプチャを自動化」コースを修了して、入門レベルのスキルバッジを獲得しましょう。このコースでは、 Document AI を使用してデータを抽出、処理、取得する方法を学びます。

詳細

Earn a skill badge by completing the Detect Manufacturing Defects using Visual Inspection AI course, where you learn how to use Visual Inspection AI to deploy a solution artifact and test that it can successfully identify defects in a manufacturing process.

詳細

「BigQuery ML を使用した ML モデルの作成」コースの中級スキルバッジを獲得できるアクティビティを修了すると、 BigQuery ML を使用して ML モデルを作成および評価し、データを予測するスキルを証明できます。

詳細

「Google Cloud での TensorFlow を使用した画像の分類」スキルバッジ コースを修了して中級のスキルバッジを獲得しましょう。 このコースでは、TensorFlow と Vertex AI を使用して ML モデルを作成し、トレーニングします。主に Vertex AI Workbench ユーザー管理ノートブックを操作します。

詳細

Vertex AI での ML ソリューションの構築とデプロイ コースを修了して、 中級スキルバッジを獲得しましょう。このコースでは、Google Cloud の Vertex AI プラットフォーム、AutoML、カスタム トレーニング サービスを使用して、 ML モデルのトレーニング、評価、チューニング、説明、デプロイを行う方法を学びます。 このスキルバッジ コースは、データ サイエンティストと ML エンジニアのプロフェッショナルを 対象としています。 スキルバッジは、Google Cloud のプロダクトとサービスの習熟度を示す Google Cloud 発行の限定デジタルバッジで、 インタラクティブなハンズオン環境での知識の応用力を証明するものです。このスキルバッジと 最終評価チャレンジラボを完了し、デジタルバッジを獲得して ネットワークで共有しましょう。

詳細

「Bigtable インスタンスの作成と管理」入門コースを修了してスキルバッジを獲得すると、インスタンスの作成、スキーマの設計、 データのクエリ、Bigtable での管理タスク実行（パフォーマンスのモニタリング、ノードの自動スケーリングとレプリケーションの構成など）のスキルを実証できます。

詳細

「Generative AI Explorer - Agent Platform」コースには、Google Cloud での生成 AI の使用方法に関する複数のラボが含まれます。ラボでは、Agent Platform で Gemini モデルを 使用する方法を学びます。プロンプト設計やベスト プラクティス、さらに Agent Platform を活用したアイディエーション、テキスト分類、テキスト抽出、テキスト要約などについても学習します。 また、Agent Platform でカスタム トレーニングを通じて基盤モデルをトレーニングし、 Agent Platform のエンドポイントにデプロイして、基盤モデルをチューニングする方法も学びます。

詳細

このコースでは、Looker における高度な LookML の概念を 実践的に学びます。Liquid を使用して動的なディメンションやメジャーをカスタマイズ、作成する方法、 動的 SQL 派生テーブルやカスタマイズされたネイティブ派生テーブルの作成方法、 さらに extends を使って LookML コードをモジュール化する方法を習得します。

詳細

このコースでは、Looker で LookML を実際に使用します。LookML コードを記述して、新しいディメンションとメジャーを作成する方法、派生テーブルを作成して Explore に結合する方法、 Explore をフィルタする方法、LookML でキャッシュ保存ポリシーを定義する方法を学びます。

詳細

「Google スプレッドシートで関数、数式、グラフを使う」中級コースを修了して スキルバッジを獲得すると、 関数を使用したデータの分析、グラフを使用したデータの可視化、およびデータの検索、 検証、フォーマット設定、表示に関するスキルを証明できます。

詳細

Data Catalog is deprecated and will be discontinued on January 30, 2026. You can still complete this course if you want to. For steps to transition your Data Catalog users, workloads, and content to Dataplex Catalog, see Transition from Data Catalog to Dataplex Catalog (https://cloud.google.com/dataplex/docs/transition-to-dataplex-catalog). Data Catalog is a fully managed and scalable metadata management service that empowers organizations to quickly discover, understand, and manage all of their data. In this quest you will start small by learning how to search and tag data assets and metadata with Data Catalog. After learning how to build your own tag templates that map to BigQuery table data, you will learn how to build MySQL, PostgreSQL, and SQLServer to Data Catalog Connectors.

詳細

「Google データクラウドを使用してデータを共有する」スキルバッジ コースを修了して、スキルバッジを獲得しましょう。 このコースでは、Google Cloud の データ共有パートナーに関する実践的な経験を積むことができます。これらのパートナーは、顧客が分析ユースケースで活用できる独自のデータセットを 保有しています。顧客は、このデータをサブスクライブし、自身のプラットフォーム内で クエリを実行し、それを独自のデータセットで拡張して、 可視化ツールを使用して顧客向けのダッシュボードを作成します。

詳細

「Google Cloud での Sensitive Data Protection の実装」コースを修了して スキルバッジを獲得すると、Sensitive Data Protection サービス （Cloud Data Loss Prevention API を含む）を使用して、Google Cloud 上の機密データを検査、秘匿化、匿名化するためのスキルを実証できます。

詳細

Want to scale your data analysis efforts without managing database hardware? Learn the best practices for querying and getting insights from your data warehouse with this interactive series of BigQuery labs. BigQuery is Google's fully managed, NoOps, low cost analytics database. With BigQuery you can query terabytes and terabytes of data without having any infrastructure to manage or needing a database administrator. BigQuery uses SQL and can take advantage of the pay-as-you-go model. BigQuery allows you to focus on analyzing data to find meaningful insights.

詳細

Cloud Storage、Cloud Functions、Cloud Pub/Sub はいずれも データの保存、処理、管理に使用できる Google Cloud プラットフォーム サービスです。この 3 種の サービスを併用してさまざまなデータドリブン アプリケーションを作成できます。この スキルバッジでは、Cloud Storage を使用して画像を保存し、Cloud Functions を使用して 画像を処理し、Cloud Pub/Sub を使用して画像を別のアプリケーションに送信します。

詳細

「Google Cloud の ML API 用にデータを準備」コースの入門スキルバッジを獲得できるアクティビティを修了すると、 Dataprep by Trifacta を使用したデータのクリーニング、Dataflow でのデータ パイプラインの実行、Managed Service for Apache Spark でのクラスタの作成と Apache Spark ジョブの実行、 Cloud Natural Language API、Google Cloud Speech-to-Text API、Video Intelligence API などの ML API の呼び出しに関するスキルを証明できます。

詳細

「コネクテッド シートで BigQuery データを分析する」スキルバッジ コースを修了すると、コネクテッド シートを使用して Google スプレッドシートから数十億行の BigQuery データにアクセスし、分析、可視化、共有できるようになります。

詳細

「Introduction to Generative AI」、「Introduction to Large Language Models」、「Introduction to Responsible AI」の各コースを修了すると、スキルバッジを獲得できます。最終テストに合格することで、ジェネレーティブ AI の基礎概念を理解していることが証明されます。 スキルバッジは、Google Cloud のプロダクトとサービスに関する知識を認定するために Google Cloud が発行するデジタルバッジです。スキルバッジは、ソーシャル メディアの公開プロフィールを作成してそこに追加することで一般向けに共有できます。

詳細

この入門レベルのマイクロラーニング コースでは、責任ある AI の概要と重要性、および Google が責任ある AI を自社プロダクトにどのように実装しているのかについて説明します。また、Google の AI に関する 7 つの原則についても説明します。

詳細

このコースは、大規模言語モデル（LLM）とは何か、どのようなユースケースで活用できるのか、プロンプトのチューニングで LLM のパフォーマンスを高めるにはどうすればよいかについて学習する、入門レベルのマイクロ ラーニング コースです。独自の生成 AI アプリを開発する際に利用できる Google ツールも紹介します。

詳細

この入門レベルのマイクロラーニング コースでは、生成 AI の概要、利用方法、従来の ML の手法との違いについて説明します。独自の生成 AI アプリを作成する際に利用できる Google ツールも紹介します。

詳細

「Looker でのデータモデルの管理」スキルバッジを獲得できる中級コースを修了すると、 次のスキルを身につけていることを実証できます。LookML プロジェクトを健全に維持する、SQL Runner を利用してデータを検証する、 LookML のベスト プラクティスを実践する、パフォーマンス向上のためにクエリとレポートを最適化する、 永続的な派生テーブルとキャッシュ保存ポリシーを実装する。

詳細

「Google Cloud におけるアプリ開発環境の設定」コースを完了すると、スキルバッジを獲得できます。このコースでは、 Cloud Storage、Identity and Access Management、Cloud Functions、Pub/Sub のテクノロジーの基本機能を使用して、ストレージ中心のクラウド インフラストラクチャを構築し接続する方法を学びます。

詳細

「BigQuery のデータから分析情報を引き出す」の入門スキルバッジを獲得すると、 SQL クエリの作成、一般公開テーブルに対するクエリの実行、BigQuery へのサンプルデータの読み込み、BigQuery でのクエリ バリデータを使用した一般的な構文エラーのトラブルシューティング、 BigQuery データへの接続による Data Studio でのレポート作成といったスキルを実証できます。

詳細

「Looker を使ってみる」クエストを修了すると スキルバッジを獲得できます。 このクエストでは、Looker Studio と Looker を使用してデータを分析、可視化、キュレートする方法 を学びます。

詳細

「Looker での LookML オブジェクトの構築」スキルバッジを獲得できる入門コース を修了すると、 新しいディメンション、メジャー、ビュー、派生テーブルの構築、要件に基づくメジャー フィルタとメジャー タイプの設定、 ディメンションとメジャーの更新、 Explore の構築と改良、ビューと既存の Explore との結合、 ビジネス要件に基づいて作成すべき LookML オブジェクトの決定に関するスキルがあることを証明できます。

詳細

「Looker ダッシュボードとレポート用にデータを準備する」スキルバッジを獲得できる入門コースを修了すると、 データのフィルタ、並べ替え、ピボット、異なる Looker Explore から取得した結果の統合、 関数と演算子を使用してデータを分析し可視化するための Looker ダッシュボードとレポートの作成に関するスキルを実証できます。

詳細

このコースを受講すると、スケーラブルでパフォーマンスの高い LookML（Looker モデリング言語）モデルを開発し、ビジネス ユーザーの疑問解決に役立つ標準化されたすぐに使えるデータを提供できるようになります。このコースの修了時には、組織の Looker インスタンスでデータをキュレートして管理するための LookML モデルの構築と維持が可能になります。

詳細

このコースでは、これまで主に SQL のデベロッパーやアナリストが行っていたようなデータの探索や分析を Looker で実施する方法について学びます。このコースを修了すると、Looker の最新の分析プラットフォームを活用して、組織の Looker インスタンスにおける関連性の高いコンテンツの検索と探索、データに関する問い合わせ、必要に応じた新しい指標の作成、データドリブンな意思決定を促進するためのビジュアリゼーションとダッシュボードの作成や共有を行えるようになります。

詳細

このコースでは、データ アナリストが共通して直面する課題と、その課題を Google Cloud のビッグデータ ツールを使用して解決する方法を取り上げます。その過程で SQL を学習しながら、BigQuery と Dataprep を使用してデータセットを分析し、変換する方法について理解を深めます。 これは「From Data to Insights with Google Cloud」シリーズの最初のコースです。このコースを修了したら、「Creating New BigQuery Datasets and Visualizing Insights」コースを受講してください。

詳細

この初級コースでは、Google Cloud のデータ分析ワークフローについてと、データを探索、分析、可視化し、得られた情報をステークホルダーと共有するために使用できるツールについて学びます。ケーススタディを取り上げながら、ハンズオンラボ、講義、理解度チェック、デモを通じて、元データセットをクリーンなデータに、さらには効果的な可視化やダッシュボードに生まれ変わらせる方法を示します。このコースは、Google Cloud で成果を上げる方法を知りたいと思っているデータ実務担当者にも、さらなるキャリアアップを目指している方にも、専門知識を深める入口として最適な内容になっています。データ分析業務を実際に行っている、あるいはデータ分析を利用している大多数の人に有益です。

詳細

この入門レベルのコースでは、 Google Cloud の基本的なツールやサービスに関する実践演習を行います。オプションで動画も提供されており、 ラボで取り上げられたコンセプトに関するさらなるコンテキストの確認や、復習に利用できます。「Google Cloud の基礎」は、Google Cloud の学習者に最初に推奨されるコースです。 クラウドの予備知識がほとんどなくても、 最初の Google Cloud プロジェクトに応用できる実践的な経験を積むことができます。Cloud Shell コマンドの記述、 初めての仮想マシンのデプロイ、Kubernetes Engine 上でのアプリケーションの実行や ロード バランシングなど、「Google Cloud の基礎」では、Google Cloud の 基本的な機能について学ぶことができます。

詳細