参加 ログイン

Aida Fitria Nur

メンバー加入日: 2025

ゴールドリーグ

1941 ポイント
Gemini モデルの機能を強化する Earned 2月 15, 2026 EST
Google Cloud でのクラウド セキュリティの基礎の実践 Earned 2月 15, 2026 EST
Cloud Run でのサーバーレス アプリケーションの開発 Earned 2月 15, 2026 EST
Vertex AI におけるプロンプト設計 Earned 2月 14, 2026 EST
Google Cloud Observability を使用したモニタリングとロギング Earned 2月 10, 2026 EST
Google Cloud におけるモニタリング Earned 2月 9, 2026 EST
Cloud Run Functions を使用してサーバーレス アプリケーションを構築する Earned 2月 9, 2026 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 2月 8, 2026 EST
Google Cloud のサービス アカウントと IAM ロールを構成する Earned 2月 6, 2026 EST
Build AI Agents with Enterprise Databases Earned 2月 5, 2026 EST
Google Cloud の ML API 用にデータを準備 Earned 2月 4, 2026 EST
BigQuery ML を使用した予測モデリング向けのデータ エンジニアリング Earned 1月 30, 2026 EST
Google Cloud での ML の API の使用 Earned 1月 28, 2026 EST
API を使用して Cloud Storage を操作する Earned 1月 26, 2026 EST
BigQuery でマルチモーダル ベクトル検索を実装する Earned 1月 25, 2026 EST
Google Cloud コンピューティングの基礎 Earned 1月 23, 2026 EST
BigQuery で予測データ分析を行う Earned 1月 21, 2026 EST
BigQuery ML を使用した ML モデルの作成 Earned 1月 20, 2026 EST

「Gemini モデルの機能を強化する」 の中級スキルバッジを獲得すると、次のスキルを実証できます。Gemini モデルの高度な機能 (コードの生成と実行、グラウンディング、制御されたコンテンツ生成、 合成データの作成など)を活用して、より強力で洗練された AI アプリケーションを構築できます。

詳細

Google Cloud でのクラウド セキュリティの基礎の実践 スキルバッジを獲得できる中級コースを修了すると、 Identity and Access Management(IAM)でのロールの作成と割り当て、 サービス アカウントの作成と管理、Virtual Private Cloud(VPC)ネットワーク全体でのプライベート接続の有効化、 Identity-Aware Proxy を使用したアプリケーション アクセスの制限、Cloud Key Management Service(KMS)を使用した鍵と暗号化されたデータの管理、 限定公開 Kubernetes クラスタの作成に関するスキルを実証できます。

詳細

「Cloud Run でのサーバーレス アプリケーションの開発」コースの中級スキルバッジを獲得すると、 データ マネジメントのための Cloud Run と Cloud Storage の統合、 Cloud Run と Pub/Sub を使用した復元力のある非同期システムの構築、 Cloud Run を使用した REST API ゲートウェイの構築、Cloud Run でのサービスの構築とデプロイといったスキルを実証できます。

詳細

「Vertex AI 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、 Vertex AI 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

入門スキルバッジ コース「Google Cloud Observability を使用したモニタリングとロギング」を修了すると、 Compute Engine における仮想マシンのモニタリング、 複数プロジェクトの監視を目的とした Cloud Monitoring の利用、モニタリング機能とロギング機能の Cloud Functions への拡張、 アプリケーションに対するカスタム指標の作成と送信、カスタム指標に基づく Cloud Monitoring アラートの構成に関するスキルを実証できます。

詳細

「Google Cloud におけるモニタリング」入門スキルバッジ コースを修了すると、 Google Cloud のリソースをモニタリングするための Cloud Monitoring ツールの使用」のスキルを習得できます。

詳細

Cloud Run Functions を使用してサーバーレス アプリケーションを構築するコースを修了して、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、 Google Cloud コンソールとコマンドラインを通じた Cloud Run functions の使用方法を学ぶことができます。」

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

「Google Cloud のサービス アカウントと IAM ロールを構成する」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、サービス アカウントやカスタムロールについてと、gcloud を使用して権限を設定する方法について学びます。

詳細

Build AI agents that can leverage enterprise databases using the MCP Toolbox for Databases. You will define secure database interaction tools, and implement intelligent querying capabilities (leveraging vector embeddings, structured queries).

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、Dataproc 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

「BigQuery ML を使用した予測モデリング向けのデータ エンジニアリング」のスキルバッジを獲得できる中級コースを修了すると、 Dataprep by Trifacta を使用した BigQuery へのデータ変換パイプラインの構築、 Cloud Storage、Dataflow、BigQuery を使用した抽出、変換、読み込み(ETL)ワークフローの構築、 BigQuery ML を使用した ML モデルの構築に関するスキルを実証できます。

詳細

「Google Cloud での ML の API の使用 」コースを修了して、上級スキルバッジを獲得しましょう。このコースでは、ML と AI テクノロジーを活用する 3 つの API(Cloud Vision API、Cloud Translation API、Cloud Natural Language API) の基本機能について学習します。

詳細

API を使用して Cloud Storage を操作する入門スキルバッジを終了すると Cloud Storage API を含む、API を使用してCloud Storage リソースを操作するスキルを証明できます。

詳細

「BigQuery でマルチモーダル ベクトル検索を実装する」スキルバッジを獲得できるこの中級コースを修了すると、 Gemini in BigQuery を使用した SQL の生成とデバッグ、感情分析の実施、 テキストの要約とキーワードの特定、エンベディングの生成、検索拡張生成(RAG)パイプラインの作成、 マルチモーダル ベクトル検索の実装に関するスキルを実証できます。

詳細

「Google Cloud コンピューティングの基礎」クエストを修了してスキルバッジを獲得しましょう。 クエストでは、Compute Engine を使用して、仮想マシン(VM)、永続ディスク、ウェブサーバーを操作する方法を学習します。

詳細

中級コース「BigQuery で予測データ分析を行う」を修了してスキルバッジを取得すると、 CSV ファイルや JSON ファイルをインポートして BigQuery にデータセットを作成し、 BigQuery の高度な SQL 分析機能を活用してデータを分析するスキルを身につけていることを示せます。たとえば、BigQuery ML を使って サッカーの試合イベント データをもとに予想得点モデルをトレーニングし、ワールドカップで決まったそれぞれのゴールがどれほど「予想外ですごかった」かを評価することなどが可能になります。

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