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Mejía Sharick

メンバー加入日: 2022

シルバーリーグ

14650 ポイント
Arcade Adventure: Modern App Deployment Earned 5月 19, 2026 EDT
Arcade Base Camp May 2026 Earned 5月 16, 2026 EDT
Work Meets Play: Expressive Efficiency Earned 5月 5, 2026 EDT
Level 1: Cloud Networking Earned 7月 7, 2024 EDT
Level 2: Develop and Deploy Earned 7月 6, 2024 EDT
The Arcade Trivia June 2024 Week 1 Earned 7月 6, 2024 EDT
The Arcade Trivia June 2024 Week 2 Earned 7月 6, 2024 EDT
The Arcade Trivia June 2024 Week 3 Earned 7月 1, 2024 EDT
Level 3: GenAIus Travels Earned 7月 1, 2024 EDT
The Arcade Trivia June 2024 Week 4 Earned 7月 1, 2024 EDT
The Arcade June Speedrun Earned 7月 1, 2024 EDT
Google Cloud ネットワークの構築 Earned 8月 1, 2023 EDT
Preparing for Your Associate Cloud Engineer Journey - 日本語版 Earned 7月 3, 2023 EDT
Google Cloud における Terraform を使用したインフラストラクチャの構築 Earned 7月 2, 2023 EDT
Getting Started with Google Kubernetes Engine - 日本語版 Earned 6月 18, 2023 EDT
Elastic Google Cloud Infrastructure: Scaling and Automation - 日本語版 Earned 6月 15, 2023 EDT
Essential Google Cloud Infrastructure: Core Services - 日本語版 Earned 6月 10, 2023 EDT
Essential Google Cloud Infrastructure: Foundation - 日本語版 Earned 6月 6, 2023 EDT
Google Cloud Fundamentals: Core Infrastructure - 日本語版 Earned 6月 4, 2023 EDT
本番環境 ML システム Earned 2月 22, 2023 EST
企業における ML Earned 2月 11, 2023 EST
[DEPRECATED] 特徴量エンジニアリング Earned 1月 21, 2023 EST
安全な Google Cloud ネットワークの構築 Earned 1月 7, 2023 EST
Google Cloud での Keras を使った ML モデルの構築、トレーニング、デプロイ Earned 1月 6, 2023 EST
Launching into Machine Learning - 日本語版 Earned 1月 4, 2023 EST
How Google Does Machine Learning - 日本語版 Earned 1月 1, 2023 EST
Google Cloud におけるアプリ開発環境の設定 Earned 12月 30, 2022 EST
Google Cloud Big Data and Machine Learning Fundamentals - 日本語版 Earned 12月 27, 2022 EST
Google Cloud の ML API 用にデータを準備 Earned 12月 26, 2022 EST
Compute Engine での Cloud Load Balancing の実装 Earned 12月 23, 2022 EST
Google Cloud コンピューティングの基礎: Google Cloud のデータ、ML、AI Earned 12月 7, 2022 EST
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 12月 2, 2022 EST
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 11月 21, 2022 EST
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 11月 17, 2022 EST

Building and running applications on Google Cloud can take many forms—and this adventure brings them together. Get hands-on with App Engine, Cloud Run, Kubernetes Engine, and Compute Engine as you deploy applications, manage scaling, and explore modern architectures, including the shift from monolithic to microservices.

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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!

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As platforms grow, maintaining speed, reliability, and seamless user experiences becomes critical. Inspired by Bobble AI and its journey to support millions of real-time interactions, this challenge explores how cloud-native systems are designed for efficiency at scale. You’ll work with Docker and Kubernetes to run and orchestrate applications, while also using IAM, Cloud Storage, and Monitoring to manage access, data, and performance. The result: a clearer view of how the right mix of containers, automation, and observability keeps modern applications fast, resilient, and efficient.

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The Cloud hums with constant communication, and the backbone of that connection is networking, linking all your resources and services. Get ready to gain hands-on experience with Google Cloud's powerful networking tools and earn an exclusive Google Cloud Credential—no prior experience needed!

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Bring your ideas to life by gaining hands-on experience in application development and deployment on Google Cloud Platform. Master security, traffic management, and learn to use development frameworks while earning a Google Cloud Credential. No prior experience needed!

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Hey there! You're invited to game on with the Arcade Trivia for June 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 June Trivia Week 1 badge!

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Hey there! You're invited to game on with the Arcade Trivia for June 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 June Trivia Week 2 badge!

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Hey there! You're invited to game on with the Arcade Trivia for June 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 June Trivia Week 3 badge!

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Excited to follow your favorite soccer/football stars on their next quest? Use GenAIus Travel Guides to learn how to interact with chat applications, master prompt engineering, understand the importance of context in AI, and work with Generative AI. Earn an exclusive Google Cloud Generative AI Credential and showcase your new skills! No prior experience needed!

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Hey there! You're invited to game on with the Arcade Trivia for June 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 June Trivia Week 4 badge!

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Race to the finish line with the Arcade June Speedrun and pick up valuable skills along with an exclusive Google Cloud Credential. Get hands-on experience with APIs, learn how to build a serverless app, and more! No prior experience needed.

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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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このコースでは、Associate Cloud Engineer 認定試験の合格を目指す方が受験の準備を進めることができます。試験範囲に含まれる Google Cloud ドメインの概要と、ドメインに関する知識を高めるための学習計画の作成方法について学習します。

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「Google Cloud における Terraform を使用したインフラストラクチャの構築」の中級スキルバッジを獲得すると、 Terraform を使用した Infrastructure as Code（IaC）の原則、Terraform 構成を使用した Google Cloud リソースのプロビジョニングと管理、 状態の効果的な管理（ローカルおよびリモート）、組織内での再利用性を念頭に置いた Terraform コードのモジュール化といったスキルを実証できます。

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「Getting Started with Google Kubernetes Engine」コースへようこそ。Kubernetes にご興味をお持ちいただきありがとうございます。Kubernetes は、アプリケーションとハードウェア インフラストラクチャとの間にあるソフトウェア レイヤです。Google Kubernetes Engine は、Google Cloud 上のマネージド サービスとしての Kubernetes を提供します。 このコースでは、Google Kubernetes Engine（一般に GKE と呼ばれています）の基礎と、Google Cloud でアプリケーションをコンテナ化して実行する方法を学びます。このコースでは、まず Google Cloud の基本事項を確認します。続けて、コンテナ、Kubernetes、Kubernetes アーキテクチャ、Kubernetes オペレーションの概要について学びます。

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このオンデマンド速習コースでは、Google Cloud が提供する包括的で柔軟なインフラストラクチャとプラットフォーム サービスについて紹介します。動画講義、デモ、ハンズオンラボを通してさまざまなソリューションの要素について学び、実際にデプロイしてみます。これにはセキュリティを維持しながらネットワークを相互接続する方法や、ロード バランシング、自動スケーリング、インフラストラクチャの自動化、マネージド サービスも含まれます。

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このオンデマンド速習コースでは、Google Cloud で提供される包括的かつ柔軟なインフラストラクチャとプラットフォームのサービスについて、Compute Engine を中心に紹介します。受講者は、動画講義、デモ、ハンズオンラボを通してソリューションの各要素について学習し、演習を行います。これらの要素には、ネットワーク、システム、アプリケーション サービスなどのインフラストラクチャ コンポーネントが含まれます。また、実践的なソリューションの実装も取り上げ、顧客指定の暗号鍵、セキュリティとアクセス管理、割り当てと課金、リソース モニタリングなどについても学習します。

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このオンデマンド速習コースでは、Google Cloud で提供される包括的かつ柔軟なインフラストラクチャとプラットフォームのサービスについて、Compute Engine を中心に紹介します。受講者は、動画講義、デモ、ハンズオンラボを通してさまざまなソリューションの各要素について学習し、実際のデプロイを演習します。これらの要素には、ネットワークや仮想マシン、アプリケーション サービスなどのインフラストラクチャ コンポーネントが含まれます。コンソールと Cloud Shell を使用して Google Cloud を運用する方法についても学習します。また、クラウド アーキテクトの役割、インフラストラクチャ設計の方法、Virtual Private Cloud（VPC）を使用した仮想ネットワークの構成、プロジェクト、ネットワーク、サブネットワーク、IP アドレス、ルート、ファイアウォール ルールについても学習します。

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Google Cloud Fundamentals: Core Infrastructure 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、本番環境で高パフォーマンスな ML システムを構築するためのコンポーネントとベスト プラクティスについて学習します。また、ML システムを構築するうえで最も一般的な考慮事項を紹介します。これには、静的トレーニング、動的トレーニング、静的な推論、動的な推論、分散型 TensorFlow、TPU などが含まれます。このコースでは、優れた予測能力にとどまらない、優れた ML システムの特性を探索することに焦点を当てています。

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このコースでは、ML ワークフローに対する実践的なアプローチを取り上げます。具体的には、いくつかの ML のビジネス要件とユースケースに取り組む ML チームをケーススタディ形式で紹介します。このチームは、データ マネジメントとガバナンスに必要なツールを理解し、データの前処理に最適なアプローチを検討する必要があります。 2 つのユースケースに対して ML モデルを構築するための 3 つのオプションがチームに提示されます。このコースでは、チームの目標を達成するために、AutoML、BigQuery ML、カスタム トレーニングを使用する理由について説明します。

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このコースでは、Vertex AI Feature Store を使用するメリット、ML モデルの精度を向上させる方法、最も有効な特徴を抽出できるデータ列の見極め方について説明します。また、BigQuery ML、Keras、TensorFlow を使用した特徴量エンジニアリングに関するコンテンツとラボも用意されています。

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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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このコースでは、TensorFlow と Keras を使用した ML モデルの構築、ML モデルの精度の向上、スケーリングに対応した ML モデルの作成について取り上げます。

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このコースでは、まず、データ品質を向上させる方法や探索的データ分析を行う方法など、データについての議論から始めます。Vertex AI AutoML について確認し、コードを一切記述せずに ML モデルを構築、トレーニング、デプロイする方法を説明します。また、BigQuery ML のメリットを確認します。その後、ML モデルを最適化する方法、一般化とサンプリングを活用してカスタム トレーニング向けに ML モデルの品質を評価する方法を説明します。

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Google Cloud で機械学習を実装する際のベスト プラクティスには何があるでしょうか。Vertex AI とは何であり、このプラットフォームを使用してコードを 1 行も記述せずに AutoML 機械学習モデルを迅速に構築、トレーニング、デプロイするにはどうすればよいでしょうか。機械学習とはどのようなもので、どのような問題の解決に役立つのでしょうか。 Google では機械学習について独自の視点で考えています。マネージド データセット、特徴量ストア、そしてコードを 1 行も記述せずに迅速に機械学習モデルを構築、トレーニング、デプロイする手段を 1 つにまとめた統合プラットフォームを提供するとともに、データにラベル付けし、TensorFlow、SciKit Learn、Pytorch、R やその他のフレームワークを使用して Workbench ノートブックを作成できるようにすることが、Google の考える機械学習の在り方です。Google の Vertex AI プラットフォームでは、カスタムモデルをトレーニングしたり、コンポーネント パイプラインを構築したりすることもできます。さらに、オンライン予測とバッチ予測の両方を実施できます。このコースでは、候補となるユースケースを機械学習で学習できる形に変換する 5 つのフェーズについても説明し、これらのフェーズを省略しないことが重要である理由について論じます。最後に、機械学習によって増幅される可能性のあるバイアスの認識と、それを識別する方法について説明します。

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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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このコースでは、データから AI へのライフサイクルをサポートする Google Cloud のビッグデータと ML のプロダクトやサービスを紹介します。また、Google Cloud で Vertex AI を使用してビッグデータ パイプラインと ML モデルを作成する際のプロセス、課題、メリットについて説明します。

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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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「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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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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