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Gautam Ankit

メンバー加入日: 2018

シルバーリーグ

6300 ポイント
Compute Engine での Cloud Load Balancing の実装 Earned 8月 10, 2020 EDT
Google Cloud Run Serverless Workshop Earned 12月 8, 2019 EST
[DEPRECATED] Asylo - Practical Confidential Computing with Enclaves Earned 12月 7, 2019 EST
Cloud Hero: Application Development Earned 12月 7, 2019 EST
Cloud Hero: Application Development Proficient Earned 12月 7, 2019 EST
App Dev 30-Day Challenge Earned 11月 10, 2019 EST
Scientific Data Processing Earned 11月 3, 2019 EST
Cloud Hero: Artificial Intelligence and Machine Learning Earned 10月 29, 2019 EDT
Google Workspace の基礎 Earned 10月 11, 2019 EDT
Google Cloud の費用の把握 Earned 10月 6, 2019 EDT
DevOps の基礎 Earned 10月 6, 2019 EDT
DEPRECATED Google Cloud Solutions II: Data and Machine Learning Earned 9月 29, 2019 EDT
Google Cloud Solutions I: Scaling Your Infrastructure Earned 9月 29, 2019 EDT
[DEPRECATED] Data Engineering Earned 9月 15, 2019 EDT
機械学習API Earned 9月 12, 2019 EDT
ML のための BigQuery Earned 9月 11, 2019 EDT
Intermediate ML: TensorFlow on Google Cloud Earned 9月 11, 2019 EDT
Google Cloud ネットワークにおけるデプロイの自動化とトラフィックの管理 Earned 9月 10, 2019 EDT
ML 入門: 言語処理 Earned 9月 10, 2019 EDT
クラウド エンジニアリング Earned 9月 10, 2019 EDT
ML 入門: 画像処理 Earned 9月 9, 2019 EDT
Google デベロッパー向け基礎 Earned 9月 9, 2019 EDT
DEPRECATED Cloud Architecture Earned 9月 9, 2019 EDT
Cloud Development Earned 9月 8, 2019 EDT
Cloud Hero Warm Up: Artificial Intelligence and Machine Learning Earned 9月 5, 2019 EDT
Google Cloud の Kubernetes Earned 8月 31, 2019 EDT
Baseline: Deploy & Develop Earned 5月 19, 2019 EDT
DEPRECATED Application Development - Python Earned 5月 18, 2019 EDT
NCAA® March Madness®: Bracketology with Google Cloud Earned 5月 13, 2019 EDT
ベースライン: データ、ML、AI Earned 5月 13, 2019 EDT
[DEPRECATED] OK Google: Build Interactive Apps with Google Assistant Earned 5月 11, 2019 EDT
ベースライン: インフラストラクチャ Earned 5月 11, 2019 EDT
Google Cloud の基礎 Earned 5月 6, 2019 EDT

「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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Twelve years ago Lily started the Pet Theory chain of veterinary clinics, and has been expanding rapidly. Now, Pet Theory is experiencing some growing pains: their appointment scheduling system is not able to handle the increased load, customers aren't receiving lab results reliably through email and text, and veteranerians are spending more time with insurance companies than with their patients. Lily wants to build a cloud-based system that scales better than the legacy solution and doesn't require lots of ongoing maintenance. The team has decided to go with serverless technology. For the labs in the Google Cloud Run Serverless Quest, you will read through a fictitious business scenario in each lab and assist the characters in implementing a serverless solution. Looking for a hands on challenge lab to demonstrate your skills and validate your knowledge? On completing this quest, enroll in and finish the additional challenge lab at the end of this quest to receive an exclusive Google…

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This quest introduces you to Asylo (Greek for safe place), a developer framework and SDK for developing applications that run in trusted execution environments (TEEs).

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Have fun with this interesting game and get some hands on Stackdriver, Docker and Python. Challenge yourself to complete each task as quickly and accurately as possible to score points and earn badges!

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Welcome Gamers, Here's a fun opportunity for you to get yourself familiarized with Isitio. Earn the most points by completing the steps in the lab....and get bonus points for speed! Be sure to click "End" when you're done with each lab to get the maximum points. Challenge yourself to complete each task as quickly and accurately as possible to score points and earn badges!

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We hope you enjoyed the App Dev Challenge. Now it is Game Time! You will compete to see who can finish the game with the highest score. Earn the points by completing the steps in the lab.... and get bonus points for speed! Be sure to click "End" when you're done with each lab to get the maximum points. All players will be awarded the game badge.

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ビッグデータ、機械学習、科学的データ。完璧な組み合わせといえます。このクエストは上級レベルであり、実際の科学的データセットを使用するユースケースに BigQuery、Managed Service for Apache Spark、Tensorflow などの GCP サービスを当てはめ、実践的な演習を行います。「科学的データ処理」では、地震データの分析や衛星画像の集約といったタスクを実践し、ビッグデータと機械学習に関するスキルの強化を図ります。これにより、多岐にわたる科学的分野でさまざまな問題に取り組むことができるようになります。

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How can artificial intelligence and machine learning benefit your business? Let Google Cloud do the hard work and start taking advantage of advanced AI and ML tools. Dive deep into key solutions to common use cases and gain hands-on experience with TensorFlow, forecasting and prediction, plus score points and compete with other players in today's game.

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Workspace は、Google Cloud で提供されている Google の共同作業用アプリケーション スイートです。この入門レベルのコースでは、 ユーザーの視点で Workspace の主要なアプリケーションの実践演習を行います。Workspace には、 ここで取り上げるもの以外にも、多くのアプリケーションやツールが含まれますが、 ここでは Gmail、カレンダー、スプレッドシートなど、いくつかの主要アプリを 体験します。各ラボの所要時間は 10～15 分ですが、ご自身でご自由に アプリケーションの操作を試すための時間も用意されています。

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このコースは、技術または財務の担当者で Google Cloud の費用の管理を担う方に最適です。請求先アカウントを設定する方法、 リソースを整理する方法、請求アクセス権限を管理する方法を学びます。 ハンズオンラボでは、請求書を表示する方法、BigQuery や Google スプレッドシートを使用して課金データを分析する方法、 Data Studio を使用してカスタムの課金ダッシュボードを作成する方法を習得します。動画で紹介されている関連資料には、 こちらの参考資料ドキュメントからアクセスできます。

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DevOps を導入して 競争優位性を確保しましょう。DevOps とは、ソフトウェア デリバリーを迅速化し、 サービスの信頼性を向上させ、ソフトウェアの開発と運用に携わるチーム間で当事者意識を共有できるようにすることを目的とした、組織的、 文化的な考え方や取り組みです。このコースでは、Google Cloud を使用して ソフトウェア デリバリーの迅速性、安定性、可用性、安全性を向上させる方法を学びます。 Google Cloud には、DevOps Research and Assessment チームが あります。自社の DevOps チームの実力を、こちらの 5 問の多肢選択式テストで評価してみましょう。

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In this advanced-level quest, you will learn how to harness serious Google Cloud computing power to run big data and machine learning jobs. The hands-on labs will give you use cases, and you will be tasked with implementing big data and machine learning practices utilized by Google’s very own Solutions Architecture team. From running Big Query analytics on tens of thousands of basketball games, to training TensorFlow image classifiers, you will quickly see why Google Cloud is the go-to platform for running big data and machine learning jobs.

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In this course you will learn how you to harness serious Google Cloud power and infrastructure. The hands-on labs will give you use cases and you will be tasked with implementing scaling practices utilized by Google’s very own Solutions Architecture team. From developing enterprise grade load balancing and autoscaling, to building continuous delivery pipelines, Google Cloud Solutions I: Scaling your Infrastructure will teach you best practices for taking your Google Cloud projects to the next level.

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This advanced-level quest is unique amongst the other catalog offerings. The labs have been curated to give IT professionals hands-on practice with topics and services that appear in the Google Cloud Certified Professional Data Engineer Certification. From Big Query, to Dataprep, to Cloud Composer, this quest is composed of specific labs that will put your Google Cloud data engineering knowledge to the test. Be aware that while practice with these labs will increase your skills and abilities, you will need other preparation, too. The exam is quite challenging and external studying, experience, and/or background in cloud data engineering is recommended. Looking for a hands on challenge lab to demonstrate your skills and validate your knowledge? On completing this quest, enroll in and finish the additional challenge lab at the end of the Engineer Data in the Google Cloud to receive an exclusive Google Cloud digital badge.

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機械学習はもっとも迅速に成長しているテクノロジーの分野です。Google Cloud Platformは、その成長に一役かっています。APIのホストを使うことにより、GCPにはツールがあります。この上級レベルのクエストでは、「Implementing an AI Chatbot with Dialogflow」や「Detect Labels, Faces, and Landmarks in Images with the Cloud Vision API」と同様に機械学習APIについてハンズオンで演習ができます。

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SQL だけを使用して、数時間ではなく数分で ML モデルを構築したいとお考えの場合、BigQuery ML は、データ アナリストが既存の SQL ツールやスキルを使って、ML モデルを作成、トレーニング、 評価し、そのモデルで予測を行うことを可能にして、ML をより多くの人が利用できるようにします。 この一連のラボでは、さまざまなモデルタイプを試して、 優れたモデルを作成する方法を学習します。

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TensorFlow is an open source software library for high performance numerical computation that's great for writing models that can train and run on platforms ranging from your laptop to a fleet of servers in the Cloud to an edge device. This quest takes you beyond the basics of using predefined models and teaches you how to build, train and deploy your own on Google Cloud.

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ネットワーキングはクラウド コンピューティングにおける主要なテーマです。Google Cloud の基盤となる 構造であり、すべてのリソースとサービスを 相互に接続するものです。このコースでは、Google Cloud の基本的なネットワーキング サービスについて学び、 優れたネットワークを開発するための専用ツールを使用して実践演習を 行います。VPC についての詳細な学習から、エンタープライズ クラスのロードバランサの作成まで、 「Google Cloud ネットワークにおけるデプロイの自動化とトラフィックの管理」では、 堅牢なネットワークを今すぐ構築するために必要となる実践的な経験を積むことができます。

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ML は、IT 分野で最も急速に成長している技術の一つであり、Google Cloud Platform はその発展に大きく貢献してきました。 Google Cloud では多数の API により、ほぼすべての ML ジョブに対応するツールを提供しています。 この入門コースでは、ラボを通じて言語処理に活用できる ML の実践演習を行います。 これにより、テキストからのエンティティの抽出、 感情分析と構文解析、音声文字変換のための Speech-to-Text API の使用方法を学ぶことができます。

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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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大規模なコンピューティング能力を使用してパターンを認識し、 画像を「読み取る」ことは、自動運転車や顔認識に使用される AI の基盤技術の一つです 。 Google Cloud Platform は、 API を呼び出すだけで利用できるシステムを通じて、ワールドクラスの速度と精度を提供します。 こうした機能とさまざまな API を備えた GCP のツールを使えば、 ほぼあらゆる ML ジョブに対応できます。 この入門コースでは、 画像処理に用いられる ML の実践的な演習を行います。 ラボを活用して、画像にラベルを付けたり、顔やランドマークを検出したり、 画像内のテキストを抽出、分析、翻訳したりすることができます。

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この入門レベルのコースでは、アプリケーション開発者を対象に、Google Cloud のエコシステムを使用して安全、スケーラブル、インテリジェントなクラウドネイティブ アプリケーションを構築する方法を説明 します。インフラストラクチャの設定を行わずにアプリケーションの開発やスケーリングを行う方法、 データ分析を実施する方法、データから分析情報を得る方法、トレーニング済み ML の API を使って開発し、ML のエキスパートでなくても ML を活用する方法を学びます。 また、さまざまな Google サービスや API とのシームレスな統合を利用して、 インテリジェントなアプリを作成します。

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この基礎レベルの クエスト は他の Qwiklabs 製品の中でもユニークです。これらのラボは、Google Cloud Certified Professional Cloud Architect 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、Goodle Cloud の知識が試される特定のラボで構成されています。これらのラボでの演習は スキルや能力の向上に役立ちますが、試験ガイドやその他の対策資料も参照することをお勧めします。

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The hands-on labs in this Quest are structured to give experienced app developers hands-on practice with the state-of-the-art developing applications in Google Cloud. The topics align with the Google Cloud Certified Professional Cloud Developer Certification. These labs follow the sequence of activities needed to create and deploy an app in Google Cloud from beginning to end. Be aware that while practice with these labs will increase your skills and abilities, it is recommended that you also review the exam guide and other available preparation resources.

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How can artificial intelligence and machine learning benefit your business? Let Google Cloud do the hard work and start taking advantage of advanced AI and ML tools. Dive deep into key solutions to common use cases and gain hands-on experience with data processing, natural language processing, forecasting and prediction as well as scoring points and competing with other players in today's game.

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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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In this introductory-level quest, you will learn the fundamentals of developing and deploying applications on the Google Cloud Platform. You will get hands-on experience with the Google App Engine framework by launching applications written in languages like Python, Ruby, and Java (just to name a few). You will see first-hand how straightforward and powerful GCP application frameworks are, and how easily they integrate with GCP database, data-loss prevention, and security services.

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In this advanced-level quest, you will learn the ins and outs of developing GCP applications in Python. The first labs will walk you through the basics of environment setup and application data storage with Cloud Datastore. Once you have a handle on the fundamentals, you will get hands-on practice deploying Python applications on Kubernetes and App Engine (the latter is the same framework that powers Snapchat!) With specialized bonus labs that teach user authentication and backend service development, this quest will give you practical experience so you can start developing robust Python applications straight away.

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In this series of labs you will learn how to use BigQuery to analyze NCAA basketball data with SQL. Build a Machine Learning Model to predict the outcomes of NCAA March Madness basketball tournament games.

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ビッグデータ、ML、AI は今日のコンピュータ業界ではホットなトピックですが、 これらの分野は非常に専門性が高く、 入門レベルの教材を見つけるのは困難です。幸いなことに、Google Cloud はこうした分野でユーザー フレンドリーなサービスを提供しており、 この入門レベルのコースを通じて、BigQuery、Cloud Speech API、 Video Intelligence などのツールを使い始めるための第一歩を踏み出せます。

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With Google Assistant part of over a billion consumer devices, this quest teaches you how to build practical Google Assistant applications integrated with Google Cloud services via APIs. Example apps will use the Dialogflow conversational suite and the Actions and Cloud Functions frameworks. You will build 5 different applications that explore useful and fun tools you can extend on your own. No hardware required! These labs use the cloud-based Google Assistant simulator environment for developing and testing, but if you do have your own device, such as a Google Home or a Google Hub, additional instructions are provided on how to deploy your apps to your own hardware.

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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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