メンバー加入日: 2026
Arcade Trail: Data Engineering and Security
Earned 9月 17, 2026 EDT
Google AI Studio で AI を活用したプロトタイプを開発する
Earned 9月 16, 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 9月 2, 2026 EDT
Gemini Enterprise アプリケーションの作成を始める
Earned 8月 28, 2026 EDT
Arcade Trail: Cloud Delivery Systems
Earned 8月 27, 2026 EDT
Streaming high-velocity data is great, but only if your pipeline doesn't break under pressure. In this trail, you'll wire up Pub/Sub and Python Dataflow to stream live data straight into Cloud Storage, then lock the whole environment down. By encrypting keys with Cloud KMS, cataloging assets, and isolating networks with VPC Peering, you'll clear both challenge labs and prove you can build real-time data lakes that are as fast as they are secure.
「Google AI Studio で AI を活用したプロトタイプを開発する」入門スキルバッジ コースを修了すると、 効果的なプロンプトの作成、画像と動画の分析にマルチモーダル機能を活用する方法、テンプレートとテキスト プロンプトから機能的な AI 駆動型アプリケーションのプロトタイプを作成する方法、 カスタム AI ソリューションを構築してデプロイするために API キーを使用する方法を学習できます。
「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。
Gemini Enterprise アプリケーションの作成を始めて、スキルバッジを獲得しましょう。さまざまなデータソースをアプリケーションに接続し、強力で統合された検索・分析エンジンを構築します。Deep Research エージェント、マルチエージェント アイディエーション、NotebookLM を使用した集中的な分析などの高度な機能を習得します。
Accelerating software delivery while maintaining stability demands automated build, artifact, and release pipelines. This trail covers the core practices for implementing continuous integration and continuous delivery (CI/CD) on Google Cloud. You will begin by managing container images with Artifact Registry and building automated pipelines for Google Kubernetes Engine using Cloud Build. Next, you will configure continuous delivery workflows with Google Cloud Deploy to safely promote releases across environments. Concluding with a practical challenge lab, this trail prepares you to establish resilient, production-ready deployment pipelines.