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Google Cloud コンソールでスキルを試す

mouheti yasmine

メンバー加入日: 2023

ブロンズリーグ

5180 ポイント
Arcade March 2026 Sprint 2 Earned 3月 16, 2026 EDT
Arcade March 2026 Sprint 1 Earned 3月 16, 2026 EDT
Work Meets Play: Metrics in Motion Earned 3月 13, 2026 EDT
Encoder-Decoder アーキテクチャ Earned 5月 20, 2025 EDT
責任ある AI の概要 Earned 1月 29, 2025 EST
生成 AI のための ML オペレーション（MLOps) Earned 1月 22, 2025 EST
生成 AI の概要 Earned 11月 24, 2024 EST
Google Workspace for IT Administrators Earned 2月 2, 2023 EST
Google Workspace for IT Administrators Earned 2月 1, 2023 EST
BigQuery のデータから分析情報を引き出す Earned 1月 29, 2023 EST
Google Cloud Fundamentals for AWS Professionals Earned 1月 28, 2023 EST
Google Cloud の基礎: コア インフラストラクチャ Earned 1月 28, 2023 EST
Compute Engine での Cloud Load Balancing の実装 Earned 1月 6, 2023 EST
Google Cloud の基礎 Earned 1月 6, 2023 EST

This month's Arcade Sprint 2 is live! It's designed for quick learning. Since the labs are open all month, there's no rush; just jump in when you have the time. You'll earn 1 Arcade Point and a new skill with each step. It's that simple: grab your point and keep the momentum going!

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This month's Arcade Sprint 1 is live! It's designed for quick learning. Since the labs are open all month, there's no rush; just jump in when you have the time. You'll earn 1 Arcade Point and a new skill with each step. It's that simple: grab your point and keep the momentum going!

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Great data experiences don’t happen by accident — they’re modeled, optimized, and scaled with intent. In this challenge, you’ll build a strong foundation with Looker by creating modeled queries, defining measures and dimensions, modularizing LookML with extends, and refining logic using functions and operators. You’ll filter Explores, merge results, and sort insights to uncover what truly matters. You’ll also enhance performance with caching and explore distributed processing with Dataproc. These are the same capabilities that Zoomcar used on Google Cloud to modernize its data stack — and now, you get to build them too!

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このコースでは、機械翻訳、テキスト要約、質問応答などのシーケンス ツー シーケンス タスクに対応する、強力かつ広く使用されている ML アーキテクチャである Encoder-Decoder アーキテクチャの概要を説明します。Encoder-Decoder アーキテクチャの主要なコンポーネントと、これらのモデルをトレーニングして提供する方法について学習します。対応するラボのチュートリアルでは、詩を生成するための Encoder-Decoder アーキテクチャの簡単な実装を、TensorFlow で最初からコーディングします。

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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、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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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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このクエストでは、セキュリティ、ユーザーとグループのプロビジョニング、アプリケーションや Google Meet の管理といった、Google Workspace 管理に関するいくつかのトピックについての実践演習を行います。

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このクエストでは、セキュリティ、ユーザーとグループのプロビジョニング、アプリケーションや Google Meet の管理といった、Google Workspace 管理に関するいくつかのトピックについての実践演習を行います。

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「BigQuery のデータから分析情報を引き出す」の入門スキルバッジを獲得すると、 SQL クエリの作成、一般公開テーブルに対するクエリの実行、BigQuery へのサンプルデータの読み込み、BigQuery でのクエリ バリデータを使用した一般的な構文エラーのトラブルシューティング、 BigQuery データへの接続による Looker Studio でのレポート作成といったスキルを実証できます。

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Google Cloud Fundamentals for AWS Professionals introduces important concepts and terminology for working with Google Cloud. Through videos and hands-on labs, this course presents and compares many of Google Cloud's computing and storage services, along with important resource and policy management tools.

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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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「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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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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