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Google Cloud コンソールでスキルを試す

siddharth rao gartham

メンバー加入日: 2025

ダイヤモンド リーグ

7478 ポイント
クラウドコラボレーションと生産性ワークフローの実装 Earned 11月 26, 2025 EST
Level 2: Intelligent Development and Automation Earned 11月 20, 2025 EST
Google Skills Arcade Trivia November 2025 Week 3 Earned 11月 19, 2025 EST
Google Skills Arcade Trivia November 2025 Week 4 Earned 11月 19, 2025 EST
Google Cloud での Kubernetes の管理 Earned 11月 18, 2025 EST
Google Skills Arcade Trivia November 2025 Week 2 Earned 11月 16, 2025 EST
Google Skills Arcade Trivia November 2025 Week 1 Earned 11月 16, 2025 EST
Level 3: Scalable Deployments and Delivery Earned 11月 14, 2025 EST
Google Skills Arcade Base Camp November 2025 Earned 11月 13, 2025 EST
Google Cloud におけるデータ分析の概要 Earned 11月 7, 2025 EST
Vertex AI を使用した ML オペレーション（MLOps）: モデルの評価 Earned 11月 5, 2025 EST
AI Infrastructure: Cloud TPU Earned 10月 24, 2025 EDT
AI Infrastructure: Cloud GPU Earned 10月 24, 2025 EDT
AI Infrastructure: AI Hypercomputer の概要 Earned 10月 24, 2025 EDT
責任ある AI の概要 Earned 10月 24, 2025 EDT
生成 AI の概要 Earned 10月 24, 2025 EDT
大規模言語モデルの概要 Earned 5月 6, 2025 EDT
生成 AI のための ML オペレーション（MLOps) Earned 4月 17, 2025 EDT

「クラウドコラボレーションと生産性ワークフローの実装」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、 Google のコラボレーション プラットフォームの概要と、 Gmail、カレンダー、Meet、ドライブ、スプレッドシート、AppSheet の使用方法を学びます。

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Innovation today depends on how data, intelligence, and automation come together. With over 70% of organizations adopting cloud-native tools to accelerate development, this challenge will help you learn the technologies shaping that shift. In the first section, you’ll build dynamic dashboards in Looker, manage APIs through API Gateway, and design engaging Conversational Agents that make user interactions smarter and more intuitive. The second section focuses on bringing ideas to life at scale—deploying apps with Cloud Run and Compute Engine, streamlining workflows with Pub/Sub, managing artifacts efficiently, and adding real-time intelligence with tools like Speech-to-Textand Google Sheets charts. Together, these labs prepare you to create intelligent, connected systems that learn, respond, and scale effortlessly.

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Hey there! You're invited to game on with Google Skills Arcade Trivia for November 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 November Trivia Week 3 badge!

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Hey there! You're invited to game on with Google Skills Arcade Trivia for November 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 November Trivia Week 4 badge!

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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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Hey there! You're invited to game on with Google Skills Arcade Trivia for November 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 November Trivia Week 2 badge!

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Hey there! You're invited to game on with Google Skills Arcade Trivia for November 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 November Trivia Week 1 badge!

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From code to cloud, automation drives reliable, repeatable deployment. With over 80% of enterprises adopting DevOps practices, this challenge will guide you through building and managing secure, scalable infrastructure on Google Cloud. You’ll create Artifact Registries for Go, Python, Maven, and more—managing dependencies securely—and deploy static sites using Nginx, Traefik, and Caddy V2 on Cloud Run. Then you will dive into into Terraform Essentials, where you’ll define cloud resources as code—from VPCs and firewall rules to Compute Engine and Cloud Storage—and safeguard configurations with Secret Manager. Together, these labs give you hands-on experience in automating deployments and strengthening cloud infrastructure from the ground up.

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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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これは、5 つのコースからなる「Google Cloud データ アナリティクス認定証」プログラムの 1 つ目のコースです。このコースでは、クラウドデータ分析とは何かについて、そしてデータの取得、保存、処理、可視化に関連するクラウド データ アナリストの役割と責任について学びます。受講者は、Google Cloud ベースのツール（BigQuery や Cloud Storage など）のアーキテクチャと、それらを使用してデータを効果的に整理、提示し、レポートを作成する方法を確認します。

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このコースでは、ML の実務担当者に、生成 AI モデルと予測 AI モデルの両方を評価するための重要なツール、手法、ベスト プラクティスを身につけていただきます。モデル評価は、ML システムが本番環境で信頼性が高く、正確で、高性能な結果を確実に提供するための重要な分野です。 参加者は、さまざまな評価指標、方法論のほか、さまざまなモデルタイプやタスクにおけるそれらの適切な適用について理解を深めます。このコースでは、生成 AI モデルによってもたらされる固有の課題に重点を置き、それらの課題に効果的に取り組むための戦略を提供します。参加者は、Google Cloud の Vertex AI プラットフォームを活用して、モデルの選択、最適化、継続的なモニタリングのための堅牢な評価プロセスを実装する方法を学びます。

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Cloud TPU コースへようこそ。このコースでは、さまざまなシナリオにおける TPU の長所と短所を検討し、各種 TPU アクセラレータを比較して最適なものを選択できるようにします。また、AI モデルのパフォーマンスと効率を最大化する戦略を学び、柔軟な ML ワークフローにおける GPU / TPU の相互運用性の重要性について理解を深めます。魅力的なコンテンツと実践的なデモを通じて、TPU を効果的に活用するための方法を段階的に確認していきます。

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AI を支える強力なハードウェアにご関心をお持ちですか？このモジュールでは、パフォーマンスの最適化が図られた AI コンピュータについて解説し、それがなぜ重要なのかを説明します。CPU、GPU、TPU が AI タスクを高速化する仕組み、それぞれの特徴、AI ソフトウェアがそれらを最大限に活用する方法について探ります。最後には、AI プロジェクトに最適な GPU を選択する方法を正確に理解し、AI ワークロードに適した選択を行えるようになります。

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AI Hypercomputer を使い始めたい方に最適なコースです。AI Hypercomputer の基礎と、それが AI ワークロードで AI を支援する仕組みについて説明します。GPU、TPU、CPU など、ハイパーコンピュータ内の各種コンポーネントについて学び、ニーズに合った適切なデプロイ アプローチを選択する方法を知ることができます。

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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、従来の機械学習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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このコースでは、生成 AI モデルのデプロイと管理において MLOps チームが直面する特有の課題に対処するために必要な知識とツールを提供し、AI チームが MLOps プロセスを合理化して生成 AI プロジェクトを成功させるうえで Vertex AI がどのように役立つかを説明します。

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