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Rana Jaimin

メンバー加入日: 2025

ダイヤモンド リーグ

12887 ポイント
Google Skills Arcade Trivia December 2025 Week 4 Earned 12月 24, 2025 EST
Google Skills Arcade Trivia December 2025 Week 3 Earned 12月 24, 2025 EST
Google Skills Arcade Trivia December 2025 Week 2 Earned 12月 24, 2025 EST
Google Skills Arcade Trivia December 2025 Week 1 Earned 12月 20, 2025 EST
Winter Wins Earned 12月 20, 2025 EST
Google Skills Arcade Trivia November 2025 Week 4 Earned 11月 10, 2025 EST
Google Skills Arcade Trivia November 2025 Week 3 Earned 11月 10, 2025 EST
Google Skills Arcade Trivia November 2025 Week 2 Earned 11月 10, 2025 EST
Google Skills Arcade Trivia November 2025 Week 1 Earned 11月 10, 2025 EST
Level 3: Scalable Deployments and Delivery Earned 11月 6, 2025 EST
Google DeepMind: 小規模言語モデルのトレーニング Earned 11月 5, 2025 EST
認定資格試験の学習ガイドを作成する: PCNE 認定試験対策 Earned 11月 5, 2025 EST
AI Infrastructure: Cloud TPU Earned 10月 30, 2025 EDT
AI Infrastructure: Cloud GPU Earned 10月 30, 2025 EDT
AI Boost Bites: Gemini in Google ドキュメントと Gemini in ドライブでの要約 Earned 10月 30, 2025 EDT
AI Boost Bites: Gemini と Apps Script でタスクを自動化する Earned 10月 30, 2025 EDT
AI Boost Bites: Gemini Gem – マーケティングの強力なアシスタント Earned 10月 30, 2025 EDT
AI Boost Bites: Gemini でコンテンツ生成を簡単に Earned 10月 30, 2025 EDT
AI Boost Bites: Gemini Gems によるエグゼクティブ サマリー Earned 10月 30, 2025 EDT
[DEPRECATED] AI Boost Bites: "Eat the Frog" with NotebookLM Earned 10月 30, 2025 EDT
AI Boost Bites: ノーコードのスプレッドシートとスクリプト Earned 10月 30, 2025 EDT
[DEPRECATED] AI Boost Bites: Customer insights with NotebookLM Earned 10月 30, 2025 EDT
[DEPRECATED] AI Boost Bites: NotebookLM for Competitive Edge Earned 10月 30, 2025 EDT
AI Boost Bites: カスタム プロンプトを使用したパーソナライズ Earned 10月 30, 2025 EDT
AI Boost Bites: ドキュメントを数秒で作成 Earned 10月 30, 2025 EDT
[DEPRECATED] AI Boost Bites: Discover Sources in NotebookLM Earned 10月 30, 2025 EDT
[DEPRECATED] AI Boost Bites: NotebookLM for Market Research Earned 10月 30, 2025 EDT
AI Boost Bites: Gemini によるスライドの要約 Earned 10月 30, 2025 EDT
AI Boost Bites: メールのコンテンツ作成 Earned 10月 30, 2025 EDT
[Deprecated]AI Boost Bites: NotebookLM Video Overviews Earned 10月 30, 2025 EDT
[DEPRECATED] AI Boost Bites: NotebookLM Mind Maps Earned 10月 30, 2025 EDT
AI Boost Bites: AI を使ってエグゼクティブのコミュニケーションを強化 Earned 10月 30, 2025 EDT
[DEPRECATED] AI Boost Bites: Project Notebooks Earned 10月 30, 2025 EDT
AI Boost Bites: 戦略の弱点を見つける Earned 10月 30, 2025 EDT
AI Boost Bites: Gemini でプレゼンテーション スクリプトを作成 Earned 10月 30, 2025 EDT
Google DeepMind: 04 Discover The Transformer Architecture Earned 10月 30, 2025 EDT
AI Infrastructure: AI Hypercomputer の概要 Earned 10月 27, 2025 EDT
AI Boost Bites: Google Workspace で効果的なプロンプトを作成する Earned 10月 27, 2025 EDT
[DEPRECATED] AI Boost Bites: Intro to NotebookLM Earned 10月 27, 2025 EDT
AI Boost Bites: Gemini の画像からスプレッドシートへの変換ハック Earned 10月 27, 2025 EDT
AI Boost Bites: AI で受信トレイを整理 Earned 10月 27, 2025 EDT
[DEPRECATED] AI Boost Bites: AI Power-Ups for Google Workspace Earned 10月 27, 2025 EDT
AI Boost Bites: あなただけのフィードバック エージェント Earned 10月 27, 2025 EDT
Google DeepMind: 03 Design And Train Neural Networks Earned 10月 27, 2025 EDT
Google DeepMind: 02 Represent Your Language Data Earned 10月 27, 2025 EDT
Google DeepMind: 01 Build Your Own Small Language Model Earned 10月 27, 2025 EDT
Gemini と Streamlit を使用した生成 AI アプリの開発 Earned 10月 27, 2025 EDT
Agent Platform におけるプロンプト設計 Earned 10月 27, 2025 EDT
Google API を使用して音声と言語を分析する Earned 10月 26, 2025 EDT
Google Cloud におけるモニタリング Earned 10月 26, 2025 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 10月 26, 2025 EDT
Google App Engine でアプリケーションをデプロイして管理する Earned 10月 26, 2025 EDT
Cloud Run Functions を使用したサーバーレス アプリケーションの構築 Earned 10月 26, 2025 EDT
Google Cloud におけるデータの保存、処理、管理 - コンソール Earned 10月 26, 2025 EDT
Google Cloud ネットワークの設定 Earned 10月 26, 2025 EDT
Google Cloud でのウェブサイトの構築 Earned 10月 26, 2025 EDT
Apps Script と AppSheet を使用した開発 Earned 10月 26, 2025 EDT
AppSheet を使用したアプリ作成 Earned 10月 26, 2025 EDT
クラウドコラボレーションと生産性ワークフローの実装 Earned 10月 26, 2025 EDT
Skills Boost Arcade Trivia October 2025 Week 2 Earned 10月 25, 2025 EDT
Skills Boost Arcade Trivia October 2025 Week 4 Earned 10月 25, 2025 EDT
Skills Boost Arcade Trivia October 2025 Week 3 Earned 10月 25, 2025 EDT
Skills Boost Arcade Trivia October 2025 Week 1 Earned 10月 25, 2025 EDT
Dataplex によるデータの整理と統制 Earned 10月 21, 2025 EDT
Looker を使ってみる Earned 10月 21, 2025 EDT
API Gateway でサーバーレス API をデプロイして保護する Earned 10月 21, 2025 EDT
イベント駆動型のメッセージングと自動化ワークフローの実装 Earned 10月 21, 2025 EDT
Cloud Storage とデータ保護ソリューションの実装 Earned 10月 21, 2025 EDT
Google Cloud コンピューティングの基礎 Earned 10月 20, 2025 EDT
Level 3: Generative AI Earned 10月 20, 2025 EDT

Hey there! You're invited to game on with Google Skills Arcade Trivia for December Week 4! 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 December Trivia Week 4 badge!

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Google processes over 2 trillion data operations a day—and now you’ll tap into the skills behind that scale on your path to your next Winter Win. You’ll streamline collaboration with Google Workspace, prep insight-ready data for Looker, build secure networks, launch compute resources, and keep everything steady with smart monitoring. Then you’ll bring it all together by deploying a website, building an AppSheet app, and managing data across Google Cloud. By the time you’re through, you won’t just reach your next Winter Win—you’ll feel like you earned every bit of it.

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From code to cloud, automation drives reliable, repeatable deployment. With over 80% of enterprises adopting DevOps practices, this challenge will guide you through building and managing secure, scalable infrastructure on Google Cloud. You’ll create Artifact Registries for Go, Python, Maven, and more—managing dependencies securely—and deploy static sites using Nginx, Traefik, and Caddy V2 on Cloud Run. Then you will dive into into Terraform Essentials, where you’ll define cloud resources as code—from VPCs and firewall rules to Compute Engine and Cloud Storage—and safeguard configurations with Secret Manager. Together, these labs give you hands-on experience in automating deployments and strengthening cloud infrastructure from the ground up.

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上級コース「Google DeepMind: 小規模言語モデルのトレーニング」を修了してスキルバッジを獲得すると、以下のスキルを習得したことを 証明できます。現実世界の言語モデルにおける研究課題の策定、簡単なトークナイザーの構築、Transformer 言語モデルのトレーニング用データセットの準備、 小規模言語モデルのトレーニング ループの実行といったスキルを実証できます。無料 サブスクリプションに登録すると、このラボに無料でアクセスできます。また、毎月 35 クレジットを無料で受け取れます。

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Gemini Notebook を使用して、Professional Cloud Network Engineer 認定試験に向けた自分専用の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、ノートブックにソースを追加して、Gemini Notebook のエクスペリエンスを試験勉強用にパーソナライズする方法を学びます。

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Cloud TPU コースへようこそ。このコースでは、さまざまなシナリオにおける TPU の長所と短所を検討し、各種 TPU アクセラレータを比較して最適なものを選択できるようにします。また、AI モデルのパフォーマンスと効率を最大化する戦略を学び、柔軟な ML ワークフローにおける GPU / TPU の相互運用性の重要性について理解を深めます。魅力的なコンテンツと実践的なデモを通じて、TPU を効果的に活用するための方法を段階的に確認していきます。

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AI を支える強力なハードウェアにご関心をお持ちですか？このモジュールでは、パフォーマンスの最適化が図られた AI コンピュータについて解説し、それがなぜ重要なのかを説明します。CPU、GPU、TPU が AI タスクを高速化する仕組み、それぞれの特徴、AI ソフトウェアがそれらを最大限に活用する方法について探ります。最後には、AI プロジェクトに最適な GPU を選択する方法を正確に理解し、AI ワークロードに適した選択を行えるようになります。

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この動画では、Gemini を使用して Google Workspace の長いドキュメントを要約し、必要な情報をすばやく取得して時間を節約する方法について説明します。Gemini を使用してドキュメント全体または選択したテキストのみを要約する方法と、Gemini in ドライブを使用して複数のファイルを要約する方法を学びます。

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この動画では、Gemini と Apps Script を使用して Google Workspace 全体で手動タスクを自動化する方法について説明します。Google スプレッドシートで「完了」とマークされていないタスクについて、リマインダー メールの下書きを自動作成する Apps Script コードを生成するよう Gemini に指示する方法を学びます。技術的な専門知識がほとんどなくてもワークフローを自動化できるため、より重要な作業に時間を割くことができ、手動でのフォローアップも不要になります。

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この動画では、反復的なタスクを自動化し、生産性を大幅に向上させる高度な AI 機能である Gemini Gems を作成する方法について説明します。

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この動画では、Google ドキュメントで Gemini の高度な AI 機能を活用して、アイデアのブレインストーミング、さまざまなマーケティング コンテンツの下書き、チームとのコラボレーションを行う方法について説明します。

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この動画では、独自の Brevity Gem を作成して、整理されていないメモや長いドキュメントを要約し、明確で簡潔な、経営幹部向けの要約に変換する方法について説明します。

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This video covers how you can leverage Notebook LM to "eat the frog" on your to-do list by automating complex tasks like summarizing legislation and mapping services, saving you hours of work.

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この動画では、Google スプレッドシート内で Gemini の高度な AI 機能を活用し、技術やコーディングの知識がなくても、数分で簡単にデータを取得して分析情報を生成する方法を説明します。

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This video covers how NotebookLM can revolutionize customer insight gathering from call or chat transcripts. You'll learn to upload PDF transcripts of hundreds of conversations (even multilingual ones!) and quickly extract key themes, trending topics, and actionable insights without listening for hours. Discover how to save findings, share notebooks, and even generate interactive podcast summaries of your data.

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This video will cover how to use NotebookLM to gather and analyze publicly available information, combine it with internal documents, and extract key competitive insights.

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この動画では、Google Workspace で Gemini の結果をカスタマイズする方法について説明します。「@」記号を使用してドキュメントや研究論文をプロンプトに直接組み込み、ニーズに合わせてカスタマイズされた、より的を絞った関連性の高い AI 出力を得る方法を学びます。

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この動画では、Google ドキュメントの「自動化作成サポート」機能を使用して、ドライブ内の他のファイルのコンテンツを参照しながら、書式設定された完全なドキュメントを生成する方法を説明します。

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This video covers how to use the 'Discover Sources' feature in NotebookLM to find and import relevant web-based sources directly into your research project.

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This video covers how to use NotebookLM for common marketing tasks like analyzing customer feedback, conducting market research, and generating content ideas.

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この動画では、Gemini in Google スライドを使用して会議の要約を自動生成し、フォローアップ メールの下書きを作成する方法を説明します。これにより、会議後のワークフローを効率化し、時間を節約できます。

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この動画では、Gemini in Gmail を使用して新しいメールの下書きを作成する方法、トーンを調整する方法、ドライブ ファイルのコンテキストを使用して返信する方法、スマート リプライの候補を使用する方法について説明します。

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This video covers how to use the Video Overviews feature in NotebookLM to automatically generate a short explainer video based on your source documents.

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This video covers how to use the Mind Maps feature in NotebookLM to automatically create a visual representation of your sources, helping you understand connections and key concepts.

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この動画では、Gemini Gem を活用して、リーダー独自の口調で信頼性の高いソーシャル メディア投稿を作成する方法を説明します。文章のサンプルと明確な指示で Gem をトレーニングすることで、経営幹部のソーシャル プレゼンスを拡大するという課題を克服する方法を学びます。魅力的な投稿をすばやく生成し、時間を節約しながらソート リーダーシップを強化し、信頼性を確保する方法を学びます。

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This video covers how to create a 'project notebook' in NotebookLM by adding all relevant sources to build a central, searchable knowledge hub for your team.

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この動画では、AI を使用して戦略の弱点や隠れた前提を特定する方法について説明します。AI プロンプトを使用して計画を簡単にストレステストし、ギャップを明らかにして戦略的思考を強化する「弱点を洗い出す」方法を学びます。

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この動画では、Gemini Advanced を使用してトピックを調査し、プレゼンテーションの概要を作成してから、Gemini in Google ドキュメントを使用して要点を生成する方法を説明します。

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In this Google DeepMind course you will discover the mechanisms of the transformer architecture. You will investigate how transformer language models process prompts to make context-sensitive next-token predictions. Through practical activities you will explore the attention mechanism, visualize attention weights, and encounter advanced concepts like masked attention and multi-head attention. You will also learn other techniques that are necessary to build neural networks that are well-suited to be used as language models. Finally, through activities on values, stakeholder mapping and community engagement, you will practice concrete tools for ensuring AI projects are developed with communities, not just for them.

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AI Hypercomputer を使い始めたい方に最適なコースです。AI Hypercomputer の基礎と、それが AI ワークロードで AI を支援する仕組みについて説明します。GPU、TPU、CPU など、ハイパーコンピュータ内の各種コンポーネントについて学び、ニーズに合った適切なデプロイ アプローチを選択する方法を知ることができます。

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この動画では、効果的な AI コミュニケーションのためのプロンプト エンジニアリングの基本について説明します。シンプルなフレームワーク（ペルソナ、タスク、コンテキスト、フォーマット）を学び、明確なプロンプトを作成して、Gemini in Google Workspace からより良い結果をより迅速に得られるようにします。自然言語を使用し、具体的に指示し、反復処理を行って、最適な AI アシスタントを実現する方法を学びます。

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This video covers how to use NotebookLM as a personal research assistant by adding sources, asking questions, and generating new content formats based on your documents.

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この動画では、Gemini を使用して、面倒な手動データ入力を排除する方法について説明します。PDF、紙、画像などのデータから写真やスクリーンショットを撮り、Gemini に指示して構造化された Google スプレッドシートに即座に変換する方法を学びます。Gemini をデータ入力アシスタントとして活用し、データ文字起こしにかかる時間を大幅に短縮する簡単な方法をご紹介します。撮影して、プロンプトを入力し、エクスポートするだけです。

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この動画では、Gemini in Gmail を使用してメールの要約、情報の検索、返信の下書き作成を行い、受信トレイをより効率的に管理する方法を説明します。

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This video covers five key ways to use Google's AI tools, including Gemini in Workspace, the Gemini app, and NotebookLM, to enhance your daily productivity.

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この動画では、Gemini Gem を使用してパーソナライズされた「Work with Me」エージェントを構築する方法を説明します。このエージェントは、基本的なフィードバックを効率化し、会議をより戦略的かつ効率的にするのに役立ちます。

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In this Google DeepMind course you will focus on the training process for machine learning models. You will learn how to spot and mitigate issues when training a model, such as overfitting and underfitting. In practical coding labs, you will implement and evaluate the multilayer perceptron for simple classification tasks. This will provide insights into the mechanics of training a neural network model and the backpropagation algorithm. Research case studies will demonstrate how neural networks power real-world models. Additionally, you will consider the broader social impacts of innovation by looking beyond immediate benefits to anticipate potential risks, safety concerns, and further-reaching societal consequences.

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In this Google DeepMind course you will learn how to prepare text data for language models to process. You will investigate the tools and techniques used to prepare, structure, and represent text data for language models, with a focus on tokenization and embeddings. You will be encouraged to think critically about the decisions behind data preparation, and what biases within the data may be introduced into models. You will analyze trade-offs, learn how to work with vectors and matrices, how meaning is represented in language models. Finally, you will practice designing a dataset ethically using the Data Cards process, ensuring transparency, accountability, and respect for community values in AI development.

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In this Google DeepMind course, you will learn the fundamentals of language models and gain a high-level understanding of the machine learning development pipeline. You will consider the strengths and limitations of traditional n-gram models and advanced transformer models. Practical coding labs will enable you to develop insights into how machine learning models work and how they can be used to generate text and identify patterns in language. Through real-world case studies, you will build an understanding around how research engineers operate. Drawing on these insights you will identify problems that you wish to tackle in your own community and consider how to leverage the power of machine learning responsibly to address these problems within a global and local context.

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「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。

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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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「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。

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「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。

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「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。

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「Google App Engine でアプリケーションをデプロイして管理する」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、Python、Go、PHP で App Engine を使用する方法を学びます。

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「Build Serverless Applications with Cloud Run Functions」コースを修了すると、入門スキルバッジを獲得できます。このコースでは、Google Cloud コンソールとコマンドラインで Cloud Run functions を使用する方法を学びます。 スキルバッジは、ハンズオンラボと課題の評価を通じて特定のプロダクトに関する実践的な知識を証明するものです。コースを修了してバッジを獲得することも、チャレンジラボに直接挑戦して今すぐバッジを獲得することもできます。バッジはトピックに習熟していることの証明であり、 仕事用プロフィールの充実、ひいてはキャリアの可能性拡大につながります。獲得したバッジを確認するには、プロフィールにアクセスしてください。

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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。

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Google Cloud ネットワークの設定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 Platform で基本的なネットワーキング タスクを実行する方法を学習します。具体的には、カスタム ネットワークの作成、サブネット ファイアウォール ルールの追加、VM の作成、そして VM 同士が通信する際のレイテンシのテストについて学びます。

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「Google Cloud でのウェブサイトの構築」スキルバッジ 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。 このコースは「Get Cooking in Cloud」シリーズに基づいており、次の内容を扱います。 Cloud Run でウェブサイトをデプロイするCompute Engine でウェブアプリをホストするGoogle Kubernetes Engine でウェブサイトを作成、デプロイ、 スケーリングするCloud Build を使用してモノリシック アプリケーションからマイクロサービス アーキテクチャに移行する

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「Apps Script と AppSheet を使用した開発」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、chat bot の構築方法と、 任意のドキュメントでの使用方法を学びます。

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「AppSheet を使用したアプリ作成」コースを修了すると、スキルバッジを獲得できます。 このコースでは、AppSheet を使用してアプリを構築、構成、公開する方法を学びます。

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「クラウドコラボレーションと生産性ワークフローの実装」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 のコラボレーション プラットフォームの概要と、 Gmail、カレンダー、Meet、ドライブ、スプレッドシート、AppSheet の使用方法を学びます。

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Hey there! You're invited to game on with Skills Boost Arcade Trivia for October Week 2! 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 October Trivia Week 2 badge!

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Hey there! You're invited to game on with Skills Boost Arcade Trivia for October Week 4! 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 October Trivia Week 4 badge!

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Hey there! You're invited to game on with Skills Boost Arcade Trivia for October Week 3! 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 October Trivia Week 3 badge!

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Hey there! You're invited to game on with Skills Boost Arcade Trivia for October 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 October Trivia Week 1 badge!

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「Dataplex を使用したデータの整理と管理」入門コースを修了してスキルバッジを獲得すると、Dataplex アセットの作成、アスペクト タイプの作成、Dataplex のエントリへのアスペクトの適用に関するスキルを証明できます。 スキルバッジは、ハンズオンラボと課題の評価を通じて特定のプロダクトに関する実践的な知識を証明するものです。コースを修了してバッジを獲得することも、チャレンジラボに直接挑戦して今すぐバッジを獲得することもできます。 バッジはトピックに習熟していることの証明であり、仕事用プロフィールの充実、ひいてはキャリアの可能性拡大につながります。獲得したバッジを確認するには、プロフィールにアクセスしてください。

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「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。

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「API Gateway でサーバーレス API をデプロイして保護する」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、API Gateway を使用して、フルマネージド ゲートウェイを API のデプロイ、保護、管理に活用する方法を 学びます。

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「イベント駆動型のメッセージングと自動化ワークフローの実装」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、Cloud コンソールでの Pub/Sub の使用方法、Cloud Scheduler ジョブで作業を効率化する方法、 大量のイベント取り込みで Pub/Sub Lite を使用してコストを 削減できるタイミングについて学習します。

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「Cloud Storage とデータ保護ソリューションの実装」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、Cloud Storage バケットの作成方法、 Cloud Storage コマンドラインの使用方法、バケットロックを使用してバケットでオブジェクトを保護する方法を 学ぶことができます。

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「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。

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Nearly 1 in 3 people worldwide already use AI chatbots in their daily lives, and more than 90% of companies are exploring generative AI for work and learning. In this challenge, you’ll chat with bots that can talk about movies and music, and help you practise French, Spanish, Hindi, Mandarin, and Portuguese. You’ll also explore AI study partners designed for cloud roles like architect, engineer, and digital leader. These labs show how AI can make learning easier, more interactive, and a lot more fun.

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