Chakraborty Rishav
メンバー加入日: 2021
ゴールドリーグ
21955 ポイント
Gemini Code Assist でアプリ開発を効率化する
Earned 4月 3, 2025 EDT
Google Cloud の基礎: コア インフラストラクチャ
Earned 3月 18, 2025 EDT
Google Cloud におけるサービスのオーケストレーションとコレオグラフィー
Earned 3月 6, 2025 EST
Google Cloud を使用したアプリケーション開発: 基礎
Earned 2月 27, 2025 EST
DEPRECATED Explore Machine Learning Models with Explainable AI
Earned 10月 29, 2021 EDT
Google Cloud での ML の API の使用
Earned 10月 29, 2021 EDT
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 10月 29, 2021 EDT
BigQuery のデータから分析情報を引き出す
Earned 10月 24, 2021 EDT
Google Cloud の ML API 用にデータを準備
Earned 10月 23, 2021 EDT
Google Cloud での Kubernetes アプリケーションのデプロイ
Earned 10月 19, 2021 EDT
安全な Google Cloud ネットワークの構築
Earned 10月 19, 2021 EDT
Google Cloud ネットワークの設定
Earned 10月 19, 2021 EDT
Google Cloud ネットワークの構築
Earned 10月 17, 2021 EDT
Google Cloud におけるアプリ開発環境の設定
Earned 10月 10, 2021 EDT
Compute Engine での Cloud Load Balancing の実装
Earned 10月 3, 2021 EDT
あらゆるレベルの開発者を対象としたこのコースでは、Google Cloud の AI を活用したアプリ開発支援ソリューション、Gemini Code Assist のコア機能について学習します。インテリジェントなコードの提案や予測入力から、リアルタイムのエラー検出やリファクタリング支援まで、Gemini Code Assist を活用して生産性とコードの質を大幅に向上させてより生産的で楽しめる作業に集中するために、貴重な時間を節約する方法をご紹介します。
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Google Cloud の基礎: コア インストラクチャ では、Google Cloud に関する重要なコンセプトと用語について説明します。このコースでは動画とハンズオンラボを通じて学習を進めていきます。Google Cloud の多数のコンピューティング サービスとストレージ サービス、そしてリソースとポリシーを管理するための重要なツールについて比較しながら説明します。
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このコースでは、イベントベースのアプリケーションの概要を紹介し、サービス オーケストレーションとコレオグラフィを使用してマイクロサービスを調整する方法を解説します。講義とハンズオンラボを通じて、Workflows、Eventarc、Cloud Tasks、Cloud Scheduler を使用して Google Cloud 上にマイクロサービス アプリケーションを構築する方法を学びます。
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このコースでは、Google Cloud でのアプリケーション開発の基礎を学びます。クラウド アプリケーションのベスト プラクティスと、アプリケーションのユース ケースに合わせてコンピューティング オプションとデータ オプションを選択する方法を習得します。生成 AI の概要と、アプリケーション構築における活用方法について紹介します。Google Cloud で実行されているアプリケーションの認証と認可、アプリケーションのデプロイ、継続的インテグレーションと継続的デリバリー、モニタリングとパフォーマンス調整について学びます。講義とハンズオンラボを通じて、Google Cloud でアプリケーションの構築と実行を始める方法を学びます。
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Earn a skill badge by completing the Explore Machine Learning Models with Explainable AI quest, where you will learn how to do the following using Explainable AI: build and deploy a model to an AI platform for serving (prediction), use the What-If Tool with an image recognition model, identify bias in mortgage data using the What-If Tool, and compare models using the What-If Tool to identify potential bias. A skill badge is an exclusive digital badge issued by Google Cloud in recognition of your proficiency with Google Cloud products and services and tests your ability to apply your knowledge in an interactive hands-on environment. Complete this skill badge quest and the final assessment challenge lab to receive a skill badge that you can share with your network.
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「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。
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「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。
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「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。
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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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Google Cloud での Kubernetes アプリケーションのデプロイ 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、 Docker コンテナ イメージの構成とビルド、Google Kubernetes Engine（GKE）クラスタの作成と管理、kubectl を活用した効率的な クラスタ管理、堅牢な継続的デリバリー（CD）による Kubernetes アプリケーションのデプロイ手法といったスキルを実証できます。
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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 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 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、 アプリケーションをデプロイしてモニタリングするための複数の方法について学びます。具体的には、IAM ロールの確認とプロジェクト アクセスの追加 / 削除、 VPC ネットワークの作成、Compute Engine VM のデプロイとモニタリング、 SQL クエリの記述、Compute Engine での VM のデプロイとモニタリング、Kubernetes を使用した複数のデプロイ アプローチによるアプリケーションのデプロイなどです。
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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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