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メンバー加入日: 2020

ゴールドリーグ

34704 ポイント
Google Cloud でのクラウド セキュリティの基礎の実践 Earned 8月 23, 2026 EDT
生成 AI エージェント: 組織の変革 Earned 7月 13, 2026 EDT
生成 AI アプリ: 働き方を変革する Earned 7月 10, 2026 EDT
クラウド アーキテクチャ: 設計、実装、管理 Earned 7月 5, 2026 EDT
Agent Assist とその生成 AI 機能 Earned 5月 30, 2026 EDT
エンタープライズ データベースを使用した AI エージェントの構築 Earned 5月 30, 2026 EDT
生成 AI: 現在の状況を知る Earned 5月 17, 2026 EDT
生成 AI: 基本概念の理解 Earned 5月 10, 2026 EDT
Agent Development Kit（ADK）を使用した AI エージェントのエンジニアリング Earned 5月 5, 2026 EDT
BigQuery でデータ ウェアハウスを構築する Earned 5月 4, 2026 EDT
生成 AI: chatbot を超えて Earned 5月 3, 2026 EDT
Google Cloud での Kubernetes アプリケーションのデプロイ Earned 5月 2, 2026 EDT
BigQuery ML を使用した ML モデルの作成 Earned 5月 2, 2026 EDT
認定資格試験の学習ガイドを作成する: PMLE 認定試験対策 Earned 2月 9, 2026 EST
認定試験の学習ガイドを作成する: PCA 認定試験対策 Earned 1月 22, 2026 EST
Google Cloud の基礎: コア インフラストラクチャ Earned 1月 16, 2026 EST
AI Boost Bites: Advanced Analysis in Sheets Earned 1月 12, 2026 EST
AI Boost Bites: Notes to Sheets with Gemini Earned 1月 12, 2026 EST
AI Boost Bites: Gemini in Gmail でカレンダーを使いこなす Earned 1月 12, 2026 EST
AI Boost Bites: Build Slides Fast with Gemini Earned 1月 12, 2026 EST
AI Boost Bites: Google スプレッドシートでデータと対話する Earned 1月 12, 2026 EST
AI Boost Bites: AI Magic in a Sheets Cell Earned 1月 10, 2026 EST
Google Cloud ネットワークの設定 Earned 1月 9, 2026 EST
AI Boost Bites: Create ‘What If’ Scenarios with AI Earned 1月 9, 2026 EST
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 1月 8, 2026 EST
AI Boost Bites: クリエイティブなマッシュアップ アーティストになる Earned 1月 7, 2026 EST
AI Boost Bites: 自分だけの世界を創る AI アート ディレクターになろう Earned 1月 5, 2026 EST
AI Boost Bites: 完璧なポートレートを作成する Earned 1月 3, 2026 EST
[DEPRECATED] AI Boost Bites: Research Hacks with NotebookLM Earned 1月 2, 2026 EST
[DEPRECATED] AI Boost Bites: Find the Story in Your Data Earned 1月 1, 2026 EST
AI Boost Bites: AI でイベント計画を効率化する Earned 12月 31, 2025 EST
AI Boost Bites: Gemini でリサーチを強化 Earned 12月 31, 2025 EST
安全な Google Cloud ネットワークの構築 Earned 12月 31, 2025 EST
AI Boost Bites: 大きな買い物も、AI の力で納得の決断を Earned 12月 30, 2025 EST
Firebase を使用したサーバーレス アプリの開発 Earned 12月 30, 2025 EST
AI Boost Bites: Animated Charts with Gemini Earned 12月 30, 2025 EST
AI Boost Bites: アイデアをアニメーション アートに Earned 12月 30, 2025 EST
Cloud Run でのサーバーレス アプリケーションの開発 Earned 12月 30, 2025 EST
AI Boost Bites: あなただけの AI チューター Earned 12月 30, 2025 EST
AI Boost Bites: 学習ガイドをゲームにする Earned 12月 29, 2025 EST
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 12月 29, 2025 EST
AI Boost Bites: 競合他社の戦略を数分で把握する Earned 12月 28, 2025 EST
AI Boost Bites: パーソナライズされた天気アプリを構築する Earned 12月 28, 2025 EST
AI Boost Bites: 3D 太陽系を作成する Earned 12月 28, 2025 EST
AI Boost Bites: 独自の生産性向上ツールを作成する Earned 12月 28, 2025 EST
AI Boost Bites: Gemini のガイド付き学習 Earned 12月 28, 2025 EST
AI Boost Bites: 独自のレトロ アーケード ゲームを作成する Earned 12月 28, 2025 EST
AI Boost Bites: 「Vibe DJ」になろう Earned 12月 27, 2025 EST
AI Boost Bites: 大学のスカウト レポートを作成する Earned 12月 27, 2025 EST
Google Cloud の ML API 用にデータを準備 Earned 12月 27, 2025 EST
Google Cloud におけるデータの保存、処理、管理 - コマンドライン Earned 12月 27, 2025 EST
ストリーミング分析を BigQuery に読み込む Earned 12月 27, 2025 EST
AI Boost Bites: ワンクリックでキャンペーンのビジュアルを作成する Earned 12月 26, 2025 EST
AI Boost Bites: ラフスケッチから機能的なアプリへ Earned 12月 26, 2025 EST
Google データクラウドを使用してデータを共有する Earned 12月 26, 2025 EST
[DEPRECATED] AI Boost Bites: NotebookLM Reports Earned 12月 24, 2025 EST
AI Boost Bites: あなただけのフィードバック エージェント Earned 12月 23, 2025 EST
AI Boost Bites: Gemini でプレゼンテーション スクリプトを作成 Earned 12月 23, 2025 EST
[DEPRECATED] AI Boost Bites: Project Notebooks Earned 12月 22, 2025 EST
[DEPRECATED] AI Boost Bites: NotebookLM for Market Research Earned 12月 21, 2025 EST
[Deprecated]AI Boost Bites: NotebookLM Video Overviews Earned 12月 21, 2025 EST
[DEPRECATED] AI Boost Bites: Discover Sources in NotebookLM Earned 12月 21, 2025 EST
[DEPRECATED] AI Boost Bites: NotebookLM Mind Maps Earned 12月 21, 2025 EST
[DEPRECATED] AI Boost Bites: Intro to NotebookLM Earned 12月 21, 2025 EST
AI Boost Bites: メールのコンテンツ作成 Earned 12月 21, 2025 EST
AI Boost Bites: ドキュメントを数秒で作成 Earned 12月 21, 2025 EST
[DEPRECATED] AI Boost Bites: AI Power-Ups for Google Workspace Earned 12月 21, 2025 EST
AI Boost Bites: AI で受信トレイを整理 Earned 12月 21, 2025 EST
Cloud Storage での安全なデータレイクの作成 Earned 12月 21, 2025 EST
AI Boost Bites: Gemini によるスライドの要約 Earned 12月 21, 2025 EST
AI Boost Bites: ノーコードのスプレッドシートとスクリプト Earned 12月 21, 2025 EST
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 12月 21, 2025 EST
Google Cloud での Sensitive Data Protection の実装 Earned 12月 19, 2025 EST
Google Cloud での Kubernetes の管理 Earned 12月 19, 2025 EST
AI Boost Bites: Gemini Gems によるエグゼクティブ サマリー Earned 12月 15, 2025 EST
AI Boost Bites: Gemini と Apps Script でタスクを自動化する Earned 12月 14, 2025 EST
[DEPRECATED] AI Boost Bites: "Eat the Frog" with NotebookLM Earned 12月 14, 2025 EST
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 12月 14, 2025 EST
Google Cloud ネットワークの構築 Earned 12月 14, 2025 EST
AI Boost Bites: 戦略の弱点を見つける Earned 12月 3, 2025 EST
[DEPRECATED] AI Boost Bites: NotebookLM for Competitive Edge Earned 12月 3, 2025 EST
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 12月 3, 2025 EST
AI Boost Bites: Gemini in Google ドキュメントと Gemini in ドライブでの要約 Earned 12月 3, 2025 EST
Google Cloud への CI / CD パイプラインの実装 Earned 11月 19, 2025 EST
Document AI を使用して大規模なデータ キャプチャを自動化 Earned 11月 19, 2025 EST
AI Boost Bites: Google Workspace で効果的なプロンプトを作成する Earned 11月 17, 2025 EST
AI Boost Bites: Gemini でコンテンツ生成を簡単に Earned 11月 16, 2025 EST
[DEPRECATED] AI Boost Bites: Customer insights with NotebookLM Earned 10月 24, 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 23, 2025 EDT
Agent Platform で生成 AI を使ってみる Earned 5月 23, 2025 EDT
Gemini によるマルチモダリティとマルチモーダル RAG を使用したリッチ ドキュメントの検査 Earned 5月 17, 2025 EDT
Gemini と Streamlit を使用した生成 AI アプリの開発 Earned 5月 11, 2025 EDT
Gemini と Imagen を使用した実際の AI アプリケーションの構築 Earned 5月 4, 2025 EDT
Agent Platform におけるプロンプト設計 Earned 4月 26, 2025 EDT
責任ある AI の概要 Earned 12月 22, 2024 EST
大規模言語モデルの概要 Earned 12月 22, 2024 EST
生成 AI の概要 Earned 12月 22, 2024 EST
Google Cloud における AI と ML の概要 Earned 9月 8, 2024 EDT
Computer Vision Fundamentals with Google Cloud Earned 8月 18, 2024 EDT
Google Cloud Big Data and Machine Learning Fundamentals - 日本語版 Earned 6月 24, 2024 EDT
クラウド エンジニアリング Earned 8月 1, 2020 EDT
Google Cloud の Kubernetes Earned 8月 1, 2020 EDT
Google Cloud におけるアプリ開発環境の設定 Earned 7月 25, 2020 EDT
ベースライン: インフラストラクチャ Earned 7月 25, 2020 EDT
Google Cloud の基礎 Earned 7月 23, 2020 EDT
Compute Engine での Cloud Load Balancing の実装 Earned 7月 23, 2020 EDT

Google Cloud でのクラウド セキュリティの基礎の実践 スキルバッジを獲得できる中級コースを修了すると、 Identity and Access Management（IAM）でのロールの作成と割り当て、 サービス アカウントの作成と管理、Virtual Private Cloud（VPC）ネットワーク全体でのプライベート接続の有効化、 Identity-Aware Proxy を使用したアプリケーション アクセスの制限、Cloud Key Management Service（KMS）を使用した鍵と暗号化されたデータの管理、 限定公開 Kubernetes クラスタの作成に関するスキルを実証できます。

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「Gen AI エージェント: 組織の変革」は、Gen AI Leader 学習プログラムの最後となる 5 番目のコースです。このコースでは、組織でカスタム生成 AI エージェントを使用して特定のビジネス課題に対処する方法を学習します。基本的な生成 AI エージェントを構築する実践演習を行うとともに、モデル、推論ループ、ツールなどのエージェントの構成要素について見ていきます。

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「生成 AI アプリ: 働き方を変革する」は、生成 AI リーダー学習プログラムの 4 つ目のコースです。このコースでは、Gemini for Workspace や NotebookLM など、Google の生成 AI アプリケーションを紹介します。グラウンディング、検索拡張生成、効果的なプロンプトの作成、自動化されたワークフローの構築などのコンセプトについて学びます。

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クラウド アーキテクチャ: 設計、実装、管理 コースを修了して、スキルバッジを獲得しましょう。 Apache ウェブサーバーを使用した一般公開ウェブサイトのデプロイ、 起動スクリプトを使用した Compute Engine VM の構成、 Windows の踏み台インスタンスとファイアウォール ルールを使用したセキュアな RDP の構成、ビルドした Docker イメージの Kubernetes クラスタへのデプロイと更新、 CloudSQL インスタンスの作成と MySQL データベースのインポートといったスキルを実証できます。 このスキルバッジは、 Google Cloud Certified Professional Cloud Architect 認定資格試験に出題されるトピックを理解するのに 役立つリソースです。

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生成 AI を活用して、インテリジェントな自動エージェントを作成しましょう。このコースを修了すると、ウェブサイト、ドキュメント、構造化データから情報を自動的に抽出して合成し、複雑な質問に即座に回答できるデータストア エージェントを開発できるようになります。静的な「よくある質問」はもう必要ありません。新しいエージェントが、正確な回答を動的に提供し、元のソースの URL も表示します。セットアップは短時間で簡単に行うことができます。

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データベース向け MCP ツールボックスを使用して、エンタープライズ データベースを活用できる AI エージェントを構築します。安全なデータベース操作ツールを定義し、インテリジェントなクエリ機能を実装します（ベクトル エンベディング、構造化クエリを活用）。

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「生成 AI: 現在の状況を知る」は、生成 AI リーダー学習プログラムの 3 つ目のコースです。生成 AI は、私たちの働き方や、私たちを取り巻く世界との関わり方を変えつつあります。リーダーとして、その力をどのように活用し、真のビジネス成果につなげればよいのでしょうか？このコースでは、生成 AI ソリューションの構築におけるさまざまなレイヤ、Google Cloud のサービス、ソリューションを選択する際に考慮すべき要素について学びます。

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「生成 AI: 基本概念の理解」は、Gen AI Leader 学習プログラムの 2 つ目のコースです。このコースでは、AI、ML、生成 AI の違いを探り、さまざまな種類のデータが生成 AI によるビジネス課題への対処を可能にする仕組みを理解することで、生成 AI の基本概念を習得します。また、基盤モデルの限界に対処するための Google Cloud の戦略、および責任ある安全な AI の開発と導入における重要な課題に関するインサイトも得られます。

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「Agent Development Kit（ADK）を使用した AI エージェントのエンジニアリング」の中級スキルバッジを獲得できるコースを修了すると、 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。

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「BigQuery でデータ ウェアハウスを構築する」スキルバッジを獲得できる中級コースを修了すると、 データの結合による新しいテーブルの作成、結合のトラブルシューティング、UNION を使用したデータの連結、日付パーティション分割テーブルの作成、 BigQuery での JSON、配列、構造体の操作に関するスキルを証明できます。

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「生成 AI: chatbot を超えて」は、生成 AI リーダー学習プログラムの最初のコースで、前提条件はありません。このコースは、chatbot の基礎的な理解をさらに広げ、組織で実現できる生成 AI の真の可能性を把握することを目的としています。基盤モデルやプロンプト エンジニアリングなど、生成 AI の力を活用するうえで重要な概念も紹介します。また、このコースでは、組織において優れた生成 AI 戦略を策定する場合に検討するべき重要事項も見ていきます。

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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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「BigQuery ML を使用した ML モデルの作成」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、 BigQuery ML を使用して ML モデルを作成および評価し、データを予測するスキルを証明できます。

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Gemini Notebook を使用して、Professional Machine Learning Engineer（PMLE）認定試験に向けてパーソナライズされ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、ノートブックを作成し、その学習ガイドを使用して認定資格試験に向けて練習します。

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Gemini Notebook を活用して、Professional Cloud Architect 認定試験に向けた自分専用の学習ガイドの作成方法を学びます。Gemini Notebook の機能を確認して、Gemini Notebook でノートブックを作成し、認定試験の対策として学習ガイドを活用する方法を身につけます。

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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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In this video, you'll learn to use Gemini in Google Sheets for advanced data analysis. You'll learn how to create data visualizations, like a scatter plot, using a simple prompt. You'll also learn how to ask Gemini to analyze your data for strategic insights and recommendations, such as how to save money.

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In this video, you'll learn to use Gemini in Google Sheets to automatically generate organized trackers from unstructured data. You'll learn how to write a prompt that references other Google Drive files using the "@" symbol. You'll also see how Gemini builds a fully formatted, color-coded table with drop-down menus based on the data in your notes, saving you significant manual effort.

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この動画では、Gemini in Gmail を使用して Google カレンダーを管理する方法を説明します。サイドパネルでスケジュールについて確認したり、メールに記載されている予定をワンクリックでカレンダーに追加したりできます。

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In this video, you'll learn to use Gemini in Google Slides to build polished presentations efficiently. You'll see how to create slides by referencing content directly from your Google Drive files using the "@" symbol. You'll also learn to generate custom, professional images from a simple text prompt to visually enhance your presentation.

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この動画では、Google スプレッドシートの「Gemini に相談」機能を使って、自然言語によるシンプルな指示でデータの並べ替え、フィルタ、ハイライト表示、要約を行う方法を紹介します。

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In this video, you'll learn to use the =AI() function in Google Sheets to automate your work. You'll see how to generate text like slogans, summarize paragraphs of customer feedback, and categorize data by classifying inquiries and analyzing sentiment.

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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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In this video, you'll learn to create "what if" scenarios using AI's reasoning. You'll see how to set a "before" scene with a person holding a cake, prompt an action by asking "what would happen if they tripped?", and let the AI generate the plausible "after" image of the cake falling.

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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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この動画では、被写体とシーンを別々に生成し、最後のプロンプトでそれらを融合させて 1 枚の新しい「マッシュアップ」画像を作成する手法について説明します。

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この動画では、Gemini アプリのマルチターン編集を使用してシーンを段階的に作成する方法と、ある物体のスタイルを別の物体に適用して写真を「リミックス」する方法を紹介します。

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この動画では、Gemini アプリの新機能を使って、自分の顔の特徴（ライクネス）を維持したまま創造的な自画像を作成する方法や、複数の写真を組み合わせてまったく新しいシーンを作る方法を説明します。

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In this video, you'll learn to use NotebookLM to manage a large-scale research project. You'll see how to upload all your documents to get summaries, ask deeper strategic questions to find key insights, and use the audio feature to listen to your findings on the go.

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In this video, you'll learn to use NotebookLM to analyze raw data and find compelling stories. You'll see how to ground the AI in your specific documents, prompt it to generate newsworthy PR claims, and ask it to find hidden correlations between different data points to uncover new insights.

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この動画では、ブレインストーミングや運営の段取りからイベント後のフィードバック分析まで、AI アシスタントを活用して大規模なチームイベントの計画を効率化する方法を紹介します。

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この動画では、ペルソナの割り当て、出力形式の指定、包括的な競合分析のための検索のガイドなど、Gemini Deep Research を使用する際の上級者向けのヒントを紹介します。

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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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この動画では、Gemini Deep Research で詳細なプロンプトを活用し、複雑な購入の意思決定を自信を持って行うための、情報を統合した比較レポートを作成する方法を紹介します。

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「Firebase を使用したサーバーレス アプリの開発」の中級スキルバッジを獲得すると、 Firebase を使用したサーバーレス ウェブ アプリケーションの設計とビルド、 データベース管理における Firestore の活用、Cloud Build を使用したデプロイ プロセスの自動化、 アプリケーションと Google アシスタント機能の統合といったスキルを実証できます。

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In this video, you'll learn to create an animated bar chart race using Gemini Canvas. You'll see how to write a prompt to visualize data over time and then use a follow-up prompt to refine the animation, such as slowing it down for a presentation.

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この動画では、Gemini Canvas で説明的なテキスト プロンプトを使用して、キネティック タイポグラフィのような複雑なアニメーション ビジュアル アートを生成する方法を説明します。

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「Cloud Run でのサーバーレス アプリケーションの開発」コースの中級スキルバッジを獲得すると、 データ マネジメントのための Cloud Run と Cloud Storage の統合、 Cloud Run と Pub/Sub を使用した復元力のある非同期システムの構築、 Cloud Run を使用した REST API ゲートウェイの構築、Cloud Run でのサービスの構築とデプロイといったスキルを実証できます。

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この動画では、カスタム Gem（再利用可能な AI アシスタント）を構築し、複数のメモや記事を構造化された学習ガイドに瞬時に変換する方法を説明します。

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この動画では、Gemini Canvas に個人的なメモをアップロードし、シンプルなプロンプトを使用して、さまざまな質問形式のインタラクティブなクイズを作成する方法を説明します。

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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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この動画では、Gemini Deep Research を使用して競合分析を自動化し、競合他社のマーケティング キャンペーンに関する包括的なレポートを数分で生成する方法を説明します。

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この動画では、Gemini Canvas でシンプルなテキスト プロンプトを使用して、パーソナライズされた天気アプリの動作するプロトタイプを構築、カスタマイズする方法を説明します。

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この動画では、Gemini Canvas でシンプルなテキスト プロンプトを使用して、インタラクティブな 3D 太陽系シミュレーションを構築し、教育機能を追加する方法を説明します。

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この動画では、Gemini Canvas へのシンプルなプロンプトで機能とデザインを説明することで、ポモドーロ タイマーなどのカスタムの個人用ユーティリティ アプリを作成する方法を説明します。

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この動画では、Gemini のガイド付き学習機能の使い方を説明します。Gemini は、質問やインタラクティブなツールを通じて理解を深めるのに役立つ、コラボレーション AI パートナーです。

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この動画では、Gemini Canvas でシンプルなプロンプトを使用して、三目並べのような独自のプレイ可能なゲームを構築、カスタマイズ、共有する方法を説明します。

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この動画では、Gemini Canvas でシンプルなテキスト プロンプトを使用して、カスタム コントロールと演奏可能なキーボードを備えた、完全にインタラクティブな音楽シンセサイザーを構築する方法を説明します。

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この動画では、Gemini Deep Research とクリエイティブなプロンプトを使用して、複雑な情報をスポーツのスカウト レポートやトーナメント表のような、楽しくパーソナライズされた分析に変換する方法を説明します。

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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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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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「ストリーミング分析を BigQuery に読み込む」 スキルバッジ コースを修了してスキルバッジを獲得し、ストリーミングで Pub/Sub、Dataflow、BigQuery を組み合わせて 分析のためにデータをストリーミングしましょう。

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この動画では、Gemini Canvas の [作成] メニューを使用して、大量のテキストをインフォグラフィックやウェブページなどのビジュアル アセットに瞬時に変換する方法を説明します。

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この動画では、Gemini Canvas を使用して、アプリの簡単な図面を「バイブ コーディング」と呼ばれる手法で機能的なプロトタイプに変換する方法を説明します。

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「Google データクラウドを使用してデータを共有する」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、Google Cloud の データ共有パートナーに関する実践的な経験を積むことができます。これらのパートナーは、顧客が分析ユースケースで活用できる独自のデータセットを 保有しています。顧客は、このデータをサブスクライブし、自身のプラットフォーム内で クエリを実行し、それを独自のデータセットで拡張して、 可視化ツールを使用して顧客向けのダッシュボードを作成します。

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This video covers how NotebookLM's Reports feature dynamically suggests formats to help you create customized, trustworthy analyses of your documents with ease.

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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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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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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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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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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 '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 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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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 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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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 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 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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「Cloud Storage での安全なデータレイクの作成」スキルバッジ コースを修了すると、次のスキルを実証できます。 Cloud Storage バケットのセキュリティ確保と設定、Gemini を使用したテキスト生成、IAM アクセス制御の管理、データ ガバナンスのための Knowledge Catalog レイクの確立などです。

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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、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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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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「Google Cloud での Sensitive Data Protection の実装」コースを修了して スキルバッジを獲得すると、Sensitive Data Protection サービス （Cloud Data Loss Prevention API を含む）を使用して、Google Cloud 上の機密データを検査、秘匿化、匿名化するためのスキルを実証できます。

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「Google Cloud での Kubernetes の管理」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、 kubectl を活用したデプロイの管理、 Google Kubernetes Engine（GKE）でのアプリケーションのモニタリングとデバッグ、継続的デリバリーの手法におけるスキルを実証できます。

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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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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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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、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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「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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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、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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「Google Cloud への CI / CD パイプラインの実装」コースを修了して中級のスキルバッジを獲得しましょう。 Artifact Registry、Cloud Build、Cloud Deploy の使用方法を学習できます。Cloud コンソール、Google Cloud CLI、Cloud Run、GKE を使用します 。このコースでは、継続的インテグレーション（CI） パイプラインの構築、アーティファクトの保存と保護、脆弱性のスキャン、承認されたリリースの有効性の証明 の方法を説明します。さらに、アプリケーションを GKE と Cloud Run の両方にデプロイするという実践的な経験を積むことができます。

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「Document AI を使用して大規模なデータ キャプチャを自動化」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、 Document AI を使用してデータを抽出、処理、取得する方法を学びます。

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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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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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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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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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「Agent Platform で生成 AI を使ってみる」の中級スキルバッジを獲得すると、 テキスト生成、画像と動画の分析によるコンテンツ作成の強化、Gemini API 内での関数呼び出し手法の適用といったスキルを実証できます。 Gemini の高度な手法の活用、マルチモーダル コンテンツの生成、AI を活用したプロジェクトの機能拡張を行う方法を学びましょう。

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Gemini によるマルチモダリティとマルチモーダル RAG を使用したリッチ ドキュメントの検査 スキルバッジを獲得できる中級コースを修了すると、次のスキルを実証できます。 Gemini を使用したマルチモダリティにより、マルチモーダル プロンプトを使用してテキストと視覚データから情報を抽出し、動画の説明を生成して、 動画の範囲を超えた追加情報を取得する。Gemini を使用したマルチモーダル検索拡張生成（RAG）により、テキストと画像を含むドキュ引用を出力する。

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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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「Gemini と Imagen を使用した実際の AI アプリケーションの構築」入門スキルバッジを取得して、画像認識、自然言語処理、 Google の強力な Gemini モデルと Imagen モデルを使用した画像生成、Vertex AI プラットフォームへのアプリケーションのデプロイなどのスキルを証明しましょう。

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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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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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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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このコースでは、Google Cloud の AI および ML 機能について紹介します。特に、生成 AI と予測 AI の両方のプロジェクトの開発に重点を置きます。データから AI へのライフサイクル全体で利用可能なさまざまなテクノロジー、プロダクト、ツールについて説明するとともに、データ サイエンティスト、AI 開発者、ML エンジニアがインタラクティブな演習を通じて専門知識を強化できるよう支援します。

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This course describes different types of computer vision use cases and then highlights different machine learning strategies for solving these use cases. The strategies vary from experimenting with pre-built ML models through pre-built ML APIs and AutoML Vision to building custom image classifiers using linear models, deep neural network (DNN) models or convolutional neural network (CNN) models. The course shows how to improve a model's accuracy with augmentation, feature extraction, and fine-tuning hyperparameters while trying to avoid overfitting the data. The course also looks at practical issues that arise, for example, when one doesn't have enough data and how to incorporate the latest research findings into different models. Learners will get hands-on practice building and optimizing their own image classification models on a variety of public datasets in the labs they will work on.

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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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この入門コースは、他のコースとは異なるものです。 これらのラボは、Google Cloud Certified Associate Cloud Engineer 認定資格試験に出題されるトピックやサービスについて、IT プロフェッショナルがハンズオンで演習するために作成されました。IAM からネットワーキング、 Kubernetes Engine のデプロイまでを 網羅する個別のラボで構成されており、Goodle Cloud の知識が試されます。これらのラボによる演習で 知識やスキルや能力を向上させることは可能ですが、 試験ガイドやその他の対策資料も参照することをおすすめします。

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Kubernetes は最も人気のあるコンテナ オーケストレーション システムであり、Google Kubernetes Engine は特に Google Cloud でマネージド Kubernetes Deployment をサポートするよう 設計されています。この上級レベルのコースでは、 Docker イメージとコンテナを構成し、本格的な Kubernetes Engine アプリケーションをデプロイする実践演習を行います。 また、コンテナ オーケストレーションを独自のワークフローに統合するために必要な 実践的なスキルを学びます。 ハンズオン チャレンジラボを受講して、 スキルを証明し、知識を確認することもできます。このコースの修了後、 Google Cloud での Kubernetes アプリケーションのデプロイコースの 最後にあるチャレンジラボを追加で完了して、Google Cloud の限定デジタルバッジを獲得しましょう。

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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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これは、Google Cloud Essentials よりもレベルの高い内容の練習機会を求めている初心者のクラウド デベロッパーに おすすめのコースです。Cloud Storage だけでなく、 Monitoring や Cloud Run functions などの主要なアプリケーション サービスに関連するラボを通して、 実践的な経験を積むことが可能です。また、 あらゆる Google Cloud イニシアチブに応用できる有益なスキルを身に付けることができます。

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この入門レベルのコースでは、 Google Cloud の基本的なツールやサービスに関する実践演習を行います。オプションで動画も提供されており、 ラボで取り上げられたコンセプトに関するさらなるコンテキストの確認や、復習に利用できます。「Google Cloud の基礎」は、Google Cloud の学習者に最初に推奨されるコースです。 クラウドの予備知識がほとんどなくても、 最初の Google Cloud プロジェクトに応用できる実践的な経験を積むことができます。Cloud Shell コマンドの記述、 初めての仮想マシンのデプロイ、Kubernetes Engine 上でのアプリケーションの実行や ロード バランシングなど、「Google Cloud の基礎」では、Google Cloud の 基本的な機能について学ぶことができます。

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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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