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SINGH (RA2412033010009) SONALI

メンバー加入日: 2024

ダイヤモンド リーグ

82635 ポイント
Google Cloud におけるデータ分析の概要 Earned 12月 3, 2025 EST
クラウドにおけるデータ マネジメントとストレージ Earned 12月 1, 2025 EST
クラウドにおけるデータ変換 Earned 12月 1, 2025 EST
ストーリーテリングの力: クラウドでデータを可視化する方法 Earned 12月 1, 2025 EST
総仕上げ: Google Cloud のデータ アナリストになるための準備 Earned 12月 1, 2025 EST
クラウド コンピューティングにおけるセキュリティ原則の概要 Earned 12月 1, 2025 EST
クラウドのセキュリティ リスク管理戦略 Earned 12月 1, 2025 EST
クラウドのセキュリティ リスク: 脅威の特定と保護対策 Earned 11月 30, 2025 EST
クラウド サイバーセキュリティ攻撃: 検出、対応、復元 Earned 11月 30, 2025 EST
総仕上げ: Google Cloud のセキュリティ アナリストになるための準備 Earned 11月 30, 2025 EST
Agent Platform におけるプロンプト設計 Earned 6月 6, 2025 EDT
Security Practices with Chronicle SIEM - 日本語版 Earned 5月 31, 2025 EDT
[DEPRECATED] SOAR Fundamentals Earned 5月 31, 2025 EDT
Google Security Operations - SOAR Analyst Earned 5月 31, 2025 EDT
[DEPRECATED] Google Security Operations - SOAR Developer Earned 5月 31, 2025 EDT
Google Security Operations - SIEM Rules Earned 5月 31, 2025 EDT
Gemini in Google Vids Earned 5月 31, 2025 EDT
認定試験の学習ガイドを作成する: ACE 認定試験対策 Earned 5月 31, 2025 EDT
Google Cloud Operations を使用したスケーリング Earned 5月 31, 2025 EDT
Google Cloud で実現する信頼とセキュリティ Earned 5月 31, 2025 EDT
Google Cloud によるインフラストラクチャとアプリケーションのモダナイゼーション Earned 5月 31, 2025 EDT
Google Cloud の AI を活用したイノベーション Earned 5月 30, 2025 EDT
Put It All Together: Prepare for a Cloud Security Analyst Job Earned 4月 19, 2025 EDT
Detect, Respond, and Recover from Cloud Cybersecurity Attacks Earned 4月 19, 2025 EDT
Cloud Security Risks: Identify and Protect Against Threats Earned 4月 17, 2025 EDT
Google Cloud によるデータ トランスフォーメーションの探求 Earned 4月 17, 2025 EDT
Google Cloud によるデジタル トランスフォーメーション Earned 4月 17, 2025 EDT
責任ある AI: Google Cloud における AI に関する原則の適用 Earned 4月 17, 2025 EDT
責任ある AI の概要 Earned 4月 17, 2025 EDT
Strategies for Cloud Security Risk Management Earned 4月 14, 2025 EDT
Introduction to Security Principles in Cloud Computing Earned 4月 14, 2025 EDT
Put It All Together: Prepare for a Cloud Data Analyst Job Earned 4月 13, 2025 EDT
The Power of Storytelling: How to Visualize Data in the Cloud Earned 4月 13, 2025 EDT
Data Transformation in the Cloud Earned 4月 13, 2025 EDT
Data Management and Storage in the Cloud Earned 4月 13, 2025 EDT
Introduction to Data Analytics in Google Cloud Earned 4月 9, 2025 EDT
Google Cloud の ML API 用にデータを準備 Earned 4月 8, 2025 EDT
安全な Google Cloud ネットワークの構築 Earned 4月 8, 2025 EDT
Google Cloud におけるアプリ開発環境の設定 Earned 4月 8, 2025 EDT
Compute Engine での Cloud Load Balancing の実装 Earned 4月 7, 2025 EDT
Google Cloud コンピューティングの基礎: Google Cloud のデータ、ML、AI Earned 4月 7, 2025 EDT
Google Cloud コンピューティングの基礎: Google Cloud のネットワークとセキュリティ Earned 4月 6, 2025 EDT
大規模言語モデルの概要 Earned 4月 1, 2025 EDT
生成 AI の概要 Earned 4月 1, 2025 EDT
Google Cloud コンピューティングの基礎: Google Cloud のインフラストラクチャ Earned 4月 1, 2025 EDT
Google Cloud コンピューティングの基礎: クラウド コンピューティングの基本 Earned 4月 1, 2025 EDT

これは、5 つのコースからなる「Google Cloud データ アナリティクス認定証」プログラムの 1 つ目のコースです。このコースでは、クラウドデータ分析とは何かについて、そしてデータの取得、保存、処理、可視化に関連するクラウド データ アナリストの役割と責任について学びます。受講者は、Google Cloud ベースのツール（BigQuery や Cloud Storage など）のアーキテクチャと、それらを使用してデータを効果的に整理、提示し、レポートを作成する方法を確認します。

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これは、「Google Cloud データ アナリティクス認定証」の 5 つのコースのうちの 2 つ目です。このコースでは、データの構造化および整理の方法を確認します。また、BigQuery、Google Cloud Storage、DataProc などのデータ レイクハウス アーキテクチャやクラウド コンポーネントについて実践的な経験を積み、大規模なデータセットを効率的に保存、分析、処理できるようになります。

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これは、「Google Cloud データ アナリティクス認定証」プログラムの 5 つのコースのうちの 3 つ目です。最初に、データの収集から分析情報の取得まで、データ ジャーニーの概要について紹介します。次に、SQL を使用して元データを使用可能な形式に変換する方法を学びます。また、データ パイプラインを使用して大量のデータを変換する方法についても学びます。最後に、実際のデータセットに変換戦略を適用することで、ビジネスニーズに対応する方法を学びます。

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これは、「Google Cloud データ アナリティクス認定証」プログラムを構成する 5 つのコースのうちの 4 つ目です。このコースでは、クラウドでのデータ可視化における 5 つの主要な段階（ストーリーテリング、計画、データ探索、ビジュアリゼーションの構築、他のユーザーとのデータ共有）のスキルを開発することに重点を置いています。さらに、UI / UX スキルを使用して、クラウドネイティブで効果的な可視化のワイヤーフレームを実際に作成するとともに、クラウドネイティブのデータ可視化ツールを使用して、データセットの探索、レポートの作成のほか、意思決定とコラボレーションを促進するダッシュボードの構築を行います。

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これは、5 つのコースからなる「Google Cloud データ アナリティクス認定証」プログラムの 5 つ目のコースです。このコースでは、コース 1～4 で学んだ基礎知識とスキルを組み合わせて応用することで、データ ライフサイクル全体に焦点を当てたハンズオン キャップストーン プロジェクトに取り組みます。クラウドベースのツールを使用して、データの分析情報を効果的に取得、保存、処理、分析、可視化し、明確に伝えるための実践を行います。このコースの終了までに、プロジェクトを完了し、複数のソースから得られたデータを効果的に構造化して、さまざまな関係者にソリューションを提示し、クラウドベースのソフトウェアを使用してデータ分析情報を可視化する能力を実証します。また、履歴書を更新し、面接の練習を行って、就職活動や面接に備えることができます。

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これは、「Google Cloud サイバーセキュリティ認定証」プログラムの 5 つのコースのうちの 1 つ目です。このコースでは、セキュリティ ライフサイクル、デジタル トランスフォーメーション、クラウド コンピューティングの主要なコンセプトなど、サイバーセキュリティの基本を学びます。エントリーレベルのクラウド セキュリティ アナリストがタスクを自動化するために使用する一般的なツールを特定します。

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これは、「Google Cloud サイバーセキュリティ認定証」プログラムの 5 つのコースのうちの 2 つ目です。このコースでは、広く使用されているクラウド リスク管理フレームワークについて学習し、セキュリティ ドメイン、コンプライアンス ライフサイクル、HIPAA、NIST CSF、SOC などの業界標準について確認します。リスクの特定、セキュリティ管理の実装、コンプライアンス評価、データ保護管理のスキルを身につけます。さらに、リスクとコンプライアンスに特化した Google Cloud ツールとマルチクラウド ツールを実際に使用する経験も積むことができます。また、就職活動や面接の準備に関するテクニックも取り入れ、クラウド リスク管理の複雑な状況を理解し、効果的に対処するための包括的な基礎を提供します。

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これは、「Google Cloud サイバーセキュリティ認定証」プログラムの 5 つのコースのうちの 3 つ目です。このコースでは、クラウド環境における ID 管理とアクセス制御の原則について説明します。AAA（認証、認可、監査）、認証情報の処理、証明書の管理などの重要な要素を取り上げます。また、脅威と脆弱性の管理、クラウドネイティブの原則、データ保護対策といった重要なトピックについても学びます。このコースを修了すると、クラウドベースのリソースを保護し、組織の機密情報を守るために必要なスキルと知識を身につけることができます。さらに、キャリア リソースを活用し、面接のテクニックを磨きながら、プロフェッショナルとしての次のキャリア ステップに備えます。

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これは、「Google Cloud サイバーセキュリティ認定証」プログラムの 5 つのコースのうちの 4 つ目です。このコースでは、ロギング、セキュリティ、アラートのモニタリングの機能と、攻撃を軽減する手法の開発に重点を置いて説明します。脅威フィードのカスタマイズ、インシデント管理、危機管理コミュニケーション、根本原因分析、インシデント対応、イベント後のコミュニケーションに関する貴重な知識を習得できます。Google Cloud ツールを使用して、セキュリティ侵害インジケーターを特定し、ビジネスの継続性と障害復旧に備える方法も学びます。これらの技術スキルに加えて、履歴書の更新や面接のテクニックの練習も行います。

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これは、「Google Cloud サイバーセキュリティ認定証」プログラムの 5 つのコースのうちの 5 つ目です。このコースでは、クラウド セキュリティの原則、リスク管理、脆弱性の特定、インシデント管理、危機管理コミュニケーションなどの重要なコンセプトを組み合わせて適用する、インタラクティブな集大成プロジェクトに取り組みます。また、履歴書の最終更新を行い、新しい面接テクニックを駆使して、この分野の就職活動や面接に自信を持って臨めるようにします。

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「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。

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Chronicle について知っておくべき技術的な側面と、脅威の検出と対策を行ううえで Chronicleがどのように役立つかを学びます。

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This course will familiarize you with the core functionality of Chronicle, including the user interface, connections, and settings.

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This course helps you understand how to use Chronicle to properly handle security incidents.

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This course helps developers customize Chronicle and augment its abilities with third party integrations.

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Get hands-on experience applying and building rules for Chronicle. You learn what YARA-L is and how to customize & create event rules.

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このコースでは、Google Workspace の AI 搭載作成ツールである Google Vids を紹介します。Google Vids を使用すると、編集経験がなくても、未加工のドキュメントをプロフェッショナルで魅力的な動画に変換できます。テンプレートと自動化ツールを使用して下書きをすばやく生成する方法や、文字起こしベースの編集、動的な視覚効果、カスタム音楽を使用してコンテンツをカスタマイズする方法を学びます。最後に、AI アバターとナレーションを統合して、さまざまなビジネス ユースケースでプレゼンテーションのナレーションをシームレスに行う方法を学びます。

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Gemini Notebook を使用して、Associate Cloud Engineer 認定試験に向けて自分に合った学習ガイドを作成する方法を学びます。 Gemini Notebook の機能を確認して、Gemini Notebook でノートブックを作成し、認定試験に向けた練習に学習ガイドを使用する方法を身に付けます。

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あらゆる規模の組織が、事業運営の変革にクラウドの能力と柔軟性を活用しているなかで、 けれども、クラウド リソースを効果的に管理、スケーリングするのは複雑なタスクになる場合があります。 このコースでは、クラウドにおける最新の運用、信頼性、レジリエンスに関する基本的概念と、Google Cloud がこういった取り組みをどのように支援できるのかについて理解を深めます。このコースは Cloud Digital Leader 学習プログラムの一部で、個人が自分の役割において成長し、ビジネスの未来を構築することを目的としています。

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組織がデータやアプリケーションをクラウドへ移行する際には、急速に進化するセキュリティ上の課題に対処することが求められます。このコースでは、クラウド セキュリティの基礎、Google Cloud の安全性を重視した設計のインフラストラクチャの価値、多層防御戦略について説明します。また、AI を活用した運用とコンプライアンス ツールが、組織が厳格なグローバル規制要件を満たすのにどのように役立つかについても説明します。このコースは Cloud Digital Leader 学習プログラムの一部で、個人が自分の役割において成長し、ビジネスの未来を構築することを目的としています。

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多くの従来型企業では、既存のシステムやアプリで昨今の顧客の期待に応え続けることが難しくなっています。この場合、経営者は、老朽化した IT システムの保守を続けるのか、新たな製品やサービスに投資をするのか、選択を迫られることになります。このコースではそうした課題を明らかにするとともに、そうした課題をクラウド テクノロジーによって乗り越えるためのソリューションについて学びます。このコースは Cloud Digital Leader 学習プログラムの一部で、個人が自分の役割において成長し、ビジネスの未来を構築することを目的としています。

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AI と ML は、幅広い業種に急速な変革をもたらしているインフォメーション テクノロジーにおける重要な進化です。 「Google Cloud の AI を活用したイノベーション」では、AI と ML を活用して組織でビジネス プロセスを変革する方法について学習します。 このコースは Cloud Digital Leader 学習プログラムの一部で、個人が自分の役割において成長し、ビジネスの未来を構築することを目的としています。

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This is the fifth of five courses in the Google Cloud Cybersecurity Certificate. In this course, you’ll combine and apply key concepts such as cloud security principles, risk management, identifying vulnerabilities, incident management, and crisis communications in an interactive capstone project. Additionally, you'll finalize your resume updates and put to practice all the new interview techniques you've learned, preparing you to confidently apply for and interview for jobs in the field.

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This is the fourth of five courses in the Google Cloud Cybersecurity Certificate. In this course, you’ll focus on developing capabilities in logging, security, and alert monitoring, along with techniques for mitigating attacks. You'll gain valuable knowledge in customizing threat feeds, managing incidents, handling crisis communications, conducting root cause analysis, and mastering incident response and post-event communications. Using Google Cloud tools, you'll learn to identify indicators of compromise and prepare for business continuity and disaster recovery. Alongside these technical skills, you'll continue updating your resume and practicing interview techniques.

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This is the third of five courses in the Google Cloud Cybersecurity Certificate. In this course, you’ll explore the principles of identity management and access control within a cloud environment, covering key elements like AAA (Authentication, Authorization, and Auditing), credential handling, and certificate management. You'll also explore essential topics in threat and vulnerability management, cloud-native principles, and data protection measures. Upon completing this course, you will have acquired the skills and knowledge necessary to secure cloud-based resources and safeguard sensitive organizational information. Additionally, you'll continue to engage with career resources and hone your interview techniques, preparing you for the next step in your professional journey.

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クラウド テクノロジーは組織に大きな力をもたらします。データと組み合わせることで、イノベーションの触媒となり、カスタマー エクスペリエンスの向上を促進します。「Google Cloud によるデータ トランスフォーメーションの探求」では、組織がクラウドを活用して、データをよりアクセスしやすく、実用的で、価値のあるものにする方法を学びます。このコースは Cloud Digital Leader 学習プログラムの一部で、個人が自分の役割において成長し、ビジネスの未来を構築することを目的としています。

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デジタル トランスフォーメーションは、現代の組織にとって重要なプロセスです。クラウド コンピューティングで強固なベースラインを確立することは、有意義なイノベーションを推進するための第一歩となります。「Google Cloud によるデジタル トランスフォーメーション」では、組織が業務をモダナイズするのに役立つコア テクノロジーと戦略的フレームワークを紹介します。このコースでは、クラウドの基本的なコンセプト、グローバル ネットワーク インフラストラクチャ、責任の共有モデルについて説明し、リーダーが自信を持ってクラウドへの移行を進められるようにします。このコースは Cloud Digital Leader 学習プログラムの一部で、個人が自分の役割において成長し、ビジネスの未来を構築することを目的としています。

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企業における AI と ML の利用が拡大し続けるなか、責任を持ってそれを構築することの重要性も増しています。多くの企業にとっての課題は、責任ある AI と口で言うのは簡単でも、それを実践するのは難しいということです。このコースは、責任ある AI を組織で運用化する方法を学びたい方に最適です。 このコースでは、Google Cloud が責任ある AI を現在どのように運用化しているかを、ベスト プラクティスや教訓と併せて学び、責任ある AI に対する独自のアプローチを構築するためのフレームワークとして活用できるようにします。

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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。

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This is the second of five courses in the Google Cloud Cybersecurity Certificate. In this course, you’ll explore widely-used cloud risk management frameworks, exploring security domains, compliance lifecycles, and industry standards such as HIPAA, NIST CSF, and SOC. You'll develop skills in risk identification, implementation of security controls, compliance evaluation, and data protection management. Additionally, you'll gain hands-on experience with Google Cloud and multi-cloud tools specific to risk and compliance. This course also incorporates job application and interview preparation techniques, offering a comprehensive foundation to understand and effectively navigate the complex landscape of cloud risk management.

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This is the first of five courses in the Google Cloud Cybersecurity Certificate. In this course, you’ll explore the essentials of cybersecurity, including the security lifecycle, digital transformation, and key cloud computing concepts. You’ll identify common tools used by entry-level cloud security analysts to automate tasks.

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This is the fifth of five courses in the Google Cloud Data Analytics Certificate. In this course, you’ll combine and apply the foundational knowledge and skills from courses 1-4 in a hands-on Capstone project that focuses on the full data lifecycle project. You’ll practice using cloud-based tools to acquire, store, process, analyze, visualize, and communicate data insights effectively. By the end of the course, you’ll have completed a project demonstrating their proficiency in effectively structuring data from multiple sources, presenting solutions to varied stakeholders, and visualizing data insights using cloud-based software. You’ll also update your resume and practice interview techniques to help prepare for applying and interviewing for jobs.

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This is the fourth of five courses in the Google Cloud Data Analytics Certificate. In this course, you’ll focus on developing skills in the five key stages of visualizing data in the cloud: storytelling, planning, exploring data, building visualizations, and sharing data with others. You’ll also gain experience using UI/UX skills to wireframe impactful, cloud-native visualizations and work with cloud-native data visualization tools to explore datasets, create reports, and build dashboards that drive decisions and foster collaboration.

詳細

This is the third of five courses in the Google Cloud Data Analytics Certificate. In this course, you’ll begin by getting an overview of the data journey, from collection to insights. You’ll then learn how to use SQL to transform raw data into a usable format. Next, you’ll learn how to transform high volumes of data with a data pipeline. Finally, you’ll gain experience applying transformation strategies to real data sets to solve business needs.

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This is the second of five courses in the Google Cloud Data Analytics Certificate. In this course, you’ll explore how data is structured and organized. You’ll gain hands-on experience with the data lakehouse architecture and cloud components like BigQuery, Google Cloud Storage, and DataProc to efficiently store, analyze, and process large datasets.

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This is the first of five courses in the Google Cloud Data Analytics Certificate. In this course, you’ll define the field of cloud data analysis and describe roles and responsibilities of a cloud data analyst as they relate to data acquisition, storage, processing, and visualization. You’ll explore the architecture of Google Cloud-based tools, like BigQuery and Cloud Storage, and how they are used to effectively structure, present, and report data.

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「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。

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安全な Google Cloud ネットワークの構築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 でアプリケーションを ビルド、スケール、保護するための複数のネットワーク関連リソースについて学習します。

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「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。

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「Compute Engine での Cloud Load Balancing の実装」入門コースを修了してスキルバッジを獲得すると、次のスキルを実証できます: Compute Engine における仮想マシンの作成とデプロイ、 ネットワーク ロードバランサとアプリケーション ロードバランサの構成。

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Google Cloud コンピューティングの基礎コースは、クラウド コンピューティングのバックグラウンドや経験がほとんどまたはまったくない方を対象としています。クラウドの基礎、ビッグデータ、ML の中核となるコンセプトと、Google Cloud を活用できる場面や方法の概要を示します。 この一連のコースを修了すると、これらのコンセプトについて明確に理解し、実践的なスキルを実証できます。 このコースは、次の順で完了する必要があります。 1. Google Cloud コンピューティングの基礎: クラウド コンピューティングの基本 2. Google Cloud コンピューティングの基礎: Google Cloud のインフラストラクチャ 3. Google Cloud コンピューティングの基礎: Google Cloud でのネットワーキングとセキュリティ 4. Google Cloud コンピューティングの基礎: Google Cloud のデータ、ML、AI このシリーズの最後のコースでは、マネージド ビッグデータ サービス、ML とその価値、スキルバッジを獲得して Google Cloud に関するスキルセットをさらに実証する方法について説明します。

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Google Cloud コンピューティングの基礎コースは、クラウド コンピューティングのバックグラウンドや経験がほとんどまたはまったくない方を対象としています。クラウドの基礎、ビッグデータ、ML の中核となるコンセプトと、Google Cloud を活用できる場面や方法の概要を示します。 この一連のコースを修了すると、これらのコンセプトについて明確に理解し、実践的なスキルを実証できます。 このコースは、次の順で完了する必要があります。 1. Google Cloud コンピューティングの基礎: クラウド コンピューティングの基本 2. Google Cloud コンピューティングの基礎: Google Cloud のインフラストラクチャGoogle Cloud コンピューティングの基礎: Google Cloud でのネットワーキングとセキュリティ 4. Google Cloud コンピューティングの基礎: Google Cloud のデータ、ML、AI この 3 番目のコースでは、クラウドの自動化、管理ツール、安全なネットワークの構築について説明します。

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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。

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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。

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Google Cloud コンピューティングの基礎コースは、クラウド コンピューティングのバックグラウンドや経験がほとんどまたはまったくない方を対象としています。クラウドの基礎、ビッグデータ、ML の中核となるコンセプトと、Google Cloud を活用できる場面や方法の概要を示します。 この一連のコースを修了すると、これらのコンセプトについて明確に理解し、実践的なスキルを実証できます。 このコースは、次の順で完了する必要があります。 1. Google Cloud コンピューティングの基礎: クラウド コンピューティングの基本 2. Google Cloud コンピューティングの基礎: Google Cloud のインフラストラクチャ 3. Google Cloud コンピューティングの基礎: Google Cloud でのネットワーキングとセキュリティ 4. Google Cloud コンピューティングの基礎: Google Cloud のデータ、ML、AI

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Google Cloud コンピューティングの基礎コースは、クラウド コンピューティングのバックグラウンドや経験がほとんどまたはまったくない方を対象としています。クラウドの基礎、ビッグデータ、ML の中核となるコンセプトと、Google Cloud を活用できる場面や方法の概要を示します。 この一連のコースを修了すると、これらのコンセプトについて明確に理解し、実践的なスキルを実証できます。 このコースは、次の順で完了する必要があります。 1. Google Cloud コンピューティングの基礎: クラウド コンピューティングの基本 2. Google Cloud コンピューティングの基礎: Google Cloud のインフラストラクチャ 3. Google Cloud コンピューティングの基礎: Google Cloud でのネットワーキングとセキュリティ 4. Google Cloud コンピューティングの基礎: Google Cloud のデータ、ML、AI この最初のコースでは、クラウド コンピューティングの概要、Google Cloud の使用方法、さまざまなコンピューティング オプションについて説明します。

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