参加 ログイン

Nair Malavika

メンバー加入日: 2024

ダイヤモンド リーグ

34693 ポイント
Arcade Trail: Automation and Analytics Earned 3月 28, 2026 EDT
Arcade March 2026 Sprint 1 Earned 3月 28, 2026 EDT
Work Meets Play: Metrics in Motion Earned 3月 26, 2026 EDT
Arcade NetworSkills Earned 5月 19, 2025 EDT
Skills Boost Arcade Trivia May 2025 Week 1 Earned 5月 19, 2025 EDT
Skills Boost Arcade Base Camp May 2025 Earned 5月 18, 2025 EDT
開発者向けの責任ある AI: プライバシーと安全性 Earned 5月 15, 2025 EDT
開発者向けの責任ある AI: 解釈可能性と透明性 Earned 5月 15, 2025 EDT
発者向けの責任ある AI: 公平性とバイアス Earned 5月 15, 2025 EDT
データ アナリストのための BigQuery Earned 5月 14, 2025 EDT
Vertex AI を使用した ML オペレーション（MLOps）: モデルの評価 Earned 5月 13, 2025 EDT
生成 AI のための ML オペレーション（MLOps) Earned 5月 13, 2025 EDT
AI の世界におけるセキュリティの基礎 Earned 5月 13, 2025 EDT
Google Workspace のトラブルシューティング Earned 5月 13, 2025 EDT
The Arcade Trivia January 2025 Week 1 Earned 1月 27, 2025 EST
Change Management for Google Workspace - 日本語版 Earned 1月 27, 2025 EST
Planning for a Google Workspace Deployment - 日本語版 Earned 1月 26, 2025 EST
Google Workspace のデータ ガバナンス Earned 1月 26, 2025 EST
Google Workspace のセキュリティ Earned 1月 26, 2025 EST
Google Workspace コアサービス Earned 1月 26, 2025 EST
Google Workspace ユーザーおよびリソース管理 Earned 1月 26, 2025 EST
Vertex AI Studio の概要 Earned 12月 31, 2024 EST
責任ある AI の概要 Earned 12月 31, 2024 EST
大規模言語モデルの概要 Earned 12月 31, 2024 EST
画像キャプション モデルの作成 Earned 12月 30, 2024 EST
Transformer モデルと BERT モデル Earned 12月 30, 2024 EST
Encoder-Decoder アーキテクチャ Earned 12月 30, 2024 EST
アテンション機構 Earned 12月 30, 2024 EST
画像生成の概要 Earned 12月 30, 2024 EST
Google Cloud データ分析の基礎 Earned 12月 30, 2024 EST
生成 AI の概要 Earned 12月 30, 2024 EST

Modern cloud teams rely on automation and strong platform knowledge to move faster and smarter. In this trail, you’ll deploy Kubernetes Load Balancers and Cloud SQL using Terraform, strengthen observability with Cloud Logging, and customize analytics experiences in Looker using Liquid. You’ll also put your knowledge to the test through role-based Arcade Quizzes — from Data Practitioner and Database Engineer to Workspace Administrator — sharpening both your technical confidence and real-world readiness.

詳細

This month's Arcade Sprint 1 is live! It's designed for quick learning. Since the labs are open all month, there's no rush; just jump in when you have the time. You'll earn 1 Arcade Point and a new skill with each step. It's that simple: grab your point and keep the momentum going!

詳細

Great data experiences don’t happen by accident — they’re modeled, optimized, and scaled with intent. In this challenge, you’ll build a strong foundation with Looker by creating modeled queries, defining measures and dimensions, modularizing LookML with extends, and refining logic using functions and operators. You’ll filter Explores, merge results, and sort insights to uncover what truly matters. You’ll also enhance performance with caching and explore distributed processing with Dataproc. These are the same capabilities that Zoomcar used on Google Cloud to modernize its data stack — and now, you get to build them too!

詳細

Modern apps don’t just need to run—they need to run smart, fast, and secure. With these labs, you'll get hands-on with the foundational tools that power today's connected experiences. You'll configure VPC networks, manage identity with IAM and IAP, and monitor systems using Prometheus and Cloud Monitoring. You’ll also deploy serverless apps with Cloud Run and generate PDFs with Go. It’s everything you need to sharpen your networking know-how—fast!

詳細

Hey there! You're invited to game on with Skills Boost Arcade Trivia for May Week 1! Play throughout the month and boost your cloud learning journey. Every week, we'll release a new set of questions to test your knowledge of Google Cloud Platform. Get started now and earn the May Trivia Week 1 badge!

詳細

Welcome to Base Camp, where you’ll develop key Google Cloud skills (available in Spanish and Portuguese too!) and earn an exclusive credential that will open doors to the cloud for you. No prior experience is required!

詳細

このコースでは、AI のプライバシーと安全性に関する重要なトピックを紹介します。具体的には、Google Cloud プロダクトとオープンソース ツールを使用して AI のプライバシーと安全性の推奨プラクティスを実装するための実践的な方法とツールを検証します。

詳細

このコースでは、AI の解釈可能性と透明性のコンセプトを紹介します。デベロッパーとエンジニアにとって AI の透明性が重要であることについて説明します。データと AI モデルの両方で解釈可能性と透明性を達成できる実践的な方法とツールを検証します。

詳細

このコースでは、責任ある AI および AI に関する原則のコンセプトを紹介します。AI / ML の実践における公平性とバイアスを特定し、バイアスを軽減するための実践的な手法を取り扱います。具体的には、Google Cloud プロダクトとオープンソース ツールを使用して責任ある AI のベスト プラクティスを実装するための実践的な方法とツールを検証します。

詳細

このコースは、データ分析のニーズに合わせた BigQuery の使用方法について学習したいと考えているデータ アナリストを対象としています。動画、ラボ、デモを組み合わせることにより、BigQuery でデータを取り込み、変換し、クエリを実行してビジネス上の意思決定に役立つ分析情報を引き出す方法について、さまざまなトピックを取り上げます。

詳細

このコースでは、ML の実務担当者に、生成 AI モデルと予測 AI モデルの両方を評価するための重要なツール、手法、ベスト プラクティスを身につけていただきます。モデル評価は、ML システムが本番環境で信頼性が高く、正確で、高性能な結果を確実に提供するための重要な分野です。 参加者は、さまざまな評価指標、方法論のほか、さまざまなモデルタイプやタスクにおけるそれらの適切な適用について理解を深めます。このコースでは、生成 AI モデルによってもたらされる固有の課題に重点を置き、それらの課題に効果的に取り組むための戦略を提供します。参加者は、Google Cloud の Vertex AI プラットフォームを活用して、モデルの選択、最適化、継続的なモニタリングのための堅牢な評価プロセスを実装する方法を学びます。

詳細

このコースでは、生成 AI モデルのデプロイと管理において MLOps チームが直面する特有の課題に対処するために必要な知識とツールを提供し、AI チームが MLOps プロセスを合理化して生成 AI プロジェクトを成功させるうえで Vertex AI がどのように役立つかを説明します。

詳細

AI は、革新的な技術である一方で、新たなセキュリティ上の課題を生み出す可能性も否定できません。このコースでは、セキュリティとデータ保護の責任者を対象に、組織内で AI を安全に管理するための戦略を説明します。AI 特有のリスクを事前に特定して軽減し、機密データを保護し、コンプライアンスを確保しながら、復元力の高い AI インフラストラクチャを構築するための枠組みについて学ぶ。4 つの業界のユースケースを通して、これらの戦略が実際の場面でどのように活用されているかを探る。

詳細

このコースは、Google Workspace 管理者が Google Workspace の一般的な問題をトラブルシューティングできるよう準備するためのコースです。受講者は、Gmail、カレンダー、ドライブにおける問題の診断と解決、管理コンソールの使用方法について演習を受けられます。さらに、監査ログの分析によるセキュリティ上の問題のトラブルシューティングや、情報の収集と有効なリソースの活用を通じた技術的な問題のトラブルシューティングとレポート作成について経験を積むことができます。

詳細

Hey there! You're invited to game on with the Arcade Trivia for January Week 1! Play throughout the month and boost your cloud learning journey. Every week, we'll release a new set of questions to test your knowledge of Google Cloud Platform. Get started now and earn the January Trivia Week 1 badge!

詳細

このコースの対象者は、Google Workspace を導入するお客様の企業文化の変革やスキルギャップの管理、スポンサーへのアプローチ、お客様組織の関係者からの支援の確保、予想される変革についてのお客様組織とそのユーザーへの伝達を任務とする、Google Cloud およびそのパートナー組織のデプロイ担当者です。このコースでは、Workspace のチェンジ マネジメント手法と、カスタマー ジャーニーを構成するすべてのフェーズについて説明します。

詳細

「Planning for a Google Workspace Deployment」は、「Google Workspace Administration」シリーズの最後のコースです。 このコースでは、Google の導入方法とベスト プラクティスについて説明します。Cymbal で Google Workspace の導入を計画している Katelyn と Marcus の例を見ていきます。プロビジョニング、メールフロー、データ移行、併用といった核となる技術プロジェクト分野に焦点を当て、各分野に最適な導入戦略を検討します。 また、Google Workspace の導入におけるチェンジ マネジメントの重要性についても説明します。チェンジ マネジメントにより、ユーザーは Google Workspace にスムーズに移行できるようになり、コミュニケーション、サポート、トレーニングを通じて働き方の変革のメリットを得ることができます。 このコースでは、理論的なトピックを取り上げます。実践的な演習は行いません。Google Workspace のトライアルをまだキャンセルしていない場合は、今すぐ行い、不要な料金が発生しないようにしてください。

詳細

このコースでは、Google Workspace 環境内のデータを管理するためのスキルを身に付けます。まず、Gmail とドライブのデータ漏洩を防止するデータ損失防止（DLP）ルールについて確認します。その後、Google Vault を使用してデータを保持、保存、取得する方法を学習します。次に、規制を遵守するように、データ リージョンおよびエクスポート設定を構成する方法を学びます。最後に、組織とセキュリティを強化するために、ラベルを使用してデータを分類する方法を確認します。

詳細

このコースを受講すると、Google Workspace 環境のセキュリティを確保できるようになります。まず、ユーザー アクセスを制御する強力なパスワード ポリシーと 2 段階認証プロセスを実装します。その後、セキュリティ調査ツールを利用して、セキュリティ リスクを事前に特定し、対処します。次に、サードパーティ製アプリへのアクセスとモバイル デバイスを管理し、セキュリティを確保します。最後に、メール セキュリティとコンプライアンス対策を適用して、組織データを保護します。

詳細

このコースは、Google Workspace コアサービスを包括的に理解することを目的としたものです。このコースでは、Gmail、カレンダー、ドライブ、Meet、Chat、ドキュメントなどのサービスに関する設定の有効化、無効化、構成について学びます。次に、ユーザーを支援するために Gemini をデプロイして管理する方法を学びます。最後に、タスクの自動化や Google Workspace アプリケーションの機能拡張を目的とした AppSheet や Apps Script のユースケースを確認します。

詳細

このコースでは、Google Workspace におけるユーザーおよびリソース管理の基礎を学びます。組織のニーズに応じた組織部門の構成方法や、さまざまな種類の Google グループの管理方法、ドメイン設定の管理方法についての理解を深め、最終的には Google Workspace 環境におけるリソースの最適化と構造化に関するスキルを習得します。

詳細

このコースでは、生成 AI モデルとのやりとり、ビジネス アイデアのプロトタイプ作成、本番環境へのリリースを行うツールである Vertex AI Studio をご紹介します。現実感のあるユースケースや、興味深い講義、ハンズオンラボを通して、プロンプトの作成から成果の実現に至るまでのライフサイクルを詳細に学び、Gemini マルチモーダル アプリケーションの開発、プロンプトの設計、モデルのチューニングに Vertex AI を活用する方法を学習します。Vertex AI Studio を利用することで、生成 AI をプロジェクトに最大限に活かせるようになることを目指します。

詳細

この入門レベルのマイクロラーニング コースでは、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

このコースでは、ディープ ラーニングを使用して画像キャプション生成モデルを作成する方法について学習します。エンコーダやデコーダなどの画像キャプション生成モデルのさまざまなコンポーネントと、モデルをトレーニングして評価する方法を学びます。このコースを修了すると、独自の画像キャプション生成モデルを作成し、それを使用して画像のキャプションを生成できるようになります。

詳細

このコースでは、Transformer アーキテクチャと Bidirectional Encoder Representations from Transformers（BERT）モデルの概要について説明します。セルフアテンション機構をはじめとする Transformer アーキテクチャの主要コンポーネントと、それが BERT モデルの構築にどのように使用されているのかについて学習します。さらに、テキスト分類、質問応答、自然言語推論など、BERT を適用可能なその他のタスクについても学習します。このコースの推定所要時間は約 45 分です。

詳細

このコースでは、機械翻訳、テキスト要約、質問応答などのシーケンス ツー シーケンス タスクに対応する、強力かつ広く使用されている ML アーキテクチャである Encoder-Decoder アーキテクチャの概要を説明します。Encoder-Decoder アーキテクチャの主要なコンポーネントと、これらのモデルをトレーニングして提供する方法について学習します。対応するラボのチュートリアルでは、詩を生成するための Encoder-Decoder アーキテクチャの簡単な実装を、TensorFlow で最初からコーディングします。

詳細

このコースでは、アテンション機構について学習します。アテンション機構とは、ニューラル ネットワークに入力配列の重要な部分を認識させるための高度な技術です。アテンションの仕組みと、アテンションを活用して機械翻訳、テキスト要約、質問応答といったさまざまな ML タスクのパフォーマンスを改善する方法を説明します。

詳細

このコースでは拡散モデルについて説明します。拡散モデルは ML モデル ファミリーの一つで、最近、画像生成分野での有望性が示されました。拡散モデルは物理学、特に熱力学からインスピレーションを得ています。ここ数年、拡散モデルは研究と産業界の両方で広まりました。拡散モデルは、Google Cloud の最先端の画像生成モデルやツールの多くを支える技術です。このコースでは、拡散モデルの背景にある理論と、モデルを Vertex AI でトレーニングしてデプロイする方法について説明します。

詳細

Google Cloud を活用して、生の数値データを明確かつデータドリブンな意思決定に変換する方法を学びましょう。この初級レベルのコースでは、ハンズオンラボと実践的なシナリオを通じて、BigQuery でのデータのクエリ、Looker での傾向分析、データポータルでの共有可能なインタラクティブ レポートの作成について説明します。

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