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Tan Winston

メンバー加入日: 2021

ダイヤモンド リーグ

65467 ポイント
信頼性に優れた Google Cloud インフラストラクチャ: 設計とプロセス Earned 9月 30, 2026 EDT
最初のエージェントをデプロイする Earned 8月 31, 2026 EDT
本番環境でエージェントを構築してデプロイする Earned 8月 31, 2026 EDT
Google Cloud での生成 AI アプリの作成 Earned 8月 31, 2026 EDT
柔軟性のある Google Cloud インフラストラクチャ: スケーリングと自動化 Earned 8月 27, 2026 EDT
[DEPRECATED] Enterprise Database Migration Earned 8月 27, 2026 EDT
BigQuery ML を推論に使用する Earned 8月 1, 2026 EDT
組織向けに Gemini Code Assist を構成する Earned 7月 23, 2026 EDT
エンドツーエンドの SDLC のための Gemini Earned 7月 1, 2026 EDT
Google Cloud におけるセキュリティのベスト プラクティス Earned 5月 30, 2026 EDT
Encoder-Decoder アーキテクチャ Earned 5月 29, 2026 EDT
生成 AI のための ML オペレーション（MLOps) Earned 5月 8, 2026 EDT
重要な Google Cloud インフラストラクチャ: コアサービス Earned 5月 1, 2026 EDT
Google Cloud のネットワーキング: 基礎 Earned 4月 29, 2026 EDT
Architecting an AI Inference Stack Earned 3月 29, 2026 EDT
Agent Development Kit（ADK）を使用したエージェントの構築を始める Earned 3月 28, 2026 EDT
Google Cloud のネットワーキング: ネットワーク アーキテクチャ Earned 3月 8, 2026 EDT
ネットワーク エンジニア向けの Gemini Earned 3月 8, 2026 EDT
クラウドにおけるデータ マネジメントとストレージ Earned 3月 3, 2026 EST
重要な Google Cloud インフラストラクチャ: 基礎 Earned 2月 13, 2026 EST
アプリケーションに適した Google Cloud データベースの選択 Earned 2月 13, 2026 EST
Cloud Run で AI モデルをデプロイしてスケールする Earned 12月 30, 2025 EST
Google Cloud でデータレイクとデータ ウェアハウスを構築する Earned 11月 29, 2025 EST
クラウド コンピューティングにおけるセキュリティ原則の概要 Earned 11月 20, 2025 EST
Google Cloud の基礎: コア インフラストラクチャ Earned 10月 29, 2025 EDT
Google Cloud コンピューティングの基礎: クラウド コンピューティングの基本 Earned 10月 29, 2025 EDT
Google Calendar - 日本語版 Earned 10月 13, 2025 EDT
Google Workspace コアサービス Earned 10月 13, 2025 EDT
Gmail - 日本語版 Earned 10月 13, 2025 EDT
Google Workspace ユーザーおよびリソース管理 Earned 10月 13, 2025 EDT
Gemini in Google スライド Earned 10月 13, 2025 EDT
Gemini in Google ドキュメント Earned 10月 13, 2025 EDT
Google Cloud におけるデータ分析の概要 Earned 10月 13, 2025 EDT
[DEPRECATED] Google Cloud Data Solutions for the Public Sector Earned 9月 29, 2025 EDT
Introduction to Security Principles in Cloud Computing Earned 9月 29, 2025 EDT
Preparing for Your Google Workspace Administrator Journey Earned 9月 29, 2025 EDT
会話型 AI とそのエンゲージメント フレームワーク Earned 9月 23, 2025 EDT
会話インサイト Earned 9月 23, 2025 EDT
セキュリティ エンジニア向けの Gemini Earned 9月 23, 2025 EDT
Google Cloud AI and ML Solutions for the Public Sector Earned 9月 17, 2025 EDT
Essential Google Cloud CLI Tools Earned 5月 27, 2025 EDT
責任ある AI: Google Cloud における AI に関する原則の適用 Earned 5月 27, 2025 EDT
Planetary Scale Earth Observation with Google Earth Engine Earned 5月 27, 2025 EDT
責任ある AI の概要 Earned 5月 27, 2025 EDT
アテンション機構 Earned 8月 23, 2024 EDT
画像生成の概要 Earned 8月 23, 2024 EDT
大規模言語モデルの概要 Earned 8月 23, 2024 EDT
生成 AI の概要 Earned 8月 23, 2024 EDT
Gemini in Gmail Earned 8月 23, 2024 EDT
Google Workspace with Gemini: AI ワークフローの基盤 Earned 8月 23, 2024 EDT
認定資格試験の学習ガイドを作成する: PDE 認定試験対策 Earned 8月 23, 2024 EDT
BigQuery でデータ ウェアハウスを構築する Earned 5月 1, 2024 EDT
Deprecated : Managing Machine Learning Projects with Google Cloud Earned 4月 20, 2022 EDT
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 4月 8, 2022 EDT
Google Cloud でのセキュリティ脆弱性の軽減 Earned 4月 3, 2022 EDT
Google Cloud Big Data and Machine Learning Fundamentals - 日本語版 Earned 4月 3, 2022 EDT
Google Cloud におけるセキュリティの管理 Earned 4月 3, 2022 EDT
Applying Machine Learning to Your Data with Google Cloud - 日本語版 Earned 4月 3, 2022 EDT
Google Cloud コンピューティングの基礎: Google Cloud のデータ、ML、AI Earned 4月 2, 2022 EDT
セキュリティと ID の基礎 Earned 4月 2, 2022 EDT
Google Cloud Solutions I: Scaling Your Infrastructure Earned 4月 2, 2022 EDT
Google Cloud での ML の API の使用 Earned 4月 2, 2022 EDT
クラウド アーキテクチャ: 設計、実装、管理 Earned 4月 2, 2022 EDT
Google Cloud コンピューティングの基礎: Google Cloud のネットワークとセキュリティ Earned 4月 1, 2022 EDT
Google Cloud コンピューティングの基礎: Google Cloud のインフラストラクチャ Earned 4月 1, 2022 EDT
Google Cloud の基礎 Earned 4月 1, 2022 EDT
Google Cloud Operations を使用したスケーリング Earned 4月 1, 2022 EDT
Google Cloud によるインフラストラクチャとアプリケーションのモダナイゼーション Earned 4月 1, 2022 EDT
Google Cloud の ML API 用にデータを準備 Earned 11月 11, 2021 EST
BigQuery ML を使用した ML モデルの作成 Earned 11月 11, 2021 EST
ML のための BigQuery Earned 11月 11, 2021 EST
NCAA® March Madness®: Bracketology with Google Cloud Earned 11月 11, 2021 EST
DEPRECATED Explore Machine Learning Models with Explainable AI Earned 11月 11, 2021 EST
Intermediate ML: TensorFlow on Google Cloud Earned 11月 11, 2021 EST
BigQuery for Marketing Analysts Earned 11月 10, 2021 EST
BigQuery for Data Warehousing Earned 11月 10, 2021 EST
BigQuery でデータ ウェアハウスを構築する Earned 11月 10, 2021 EST
BigQuery のデータから分析情報を引き出す Earned 11月 10, 2021 EST
ML 入門: 画像処理 Earned 11月 10, 2021 EST
ベースライン: データ、ML、AI Earned 11月 10, 2021 EST
DEPRECATED BigQuery Basics for Data Analysts Earned 11月 10, 2021 EST
ML 入門: 言語処理 Earned 11月 10, 2021 EST
Google Cloud での DevOps ワークフローの実装 Earned 3月 15, 2021 EDT
Anthos: Service Mesh Earned 3月 15, 2021 EDT
安全な Google Cloud ネットワークの構築 Earned 3月 14, 2021 EST
Google Cloud での Kubernetes アプリケーションのデプロイ Earned 3月 14, 2021 EST
Google Cloud でのクラウド セキュリティの基礎の実践 Earned 3月 13, 2021 EST
Google Cloud Observability を使用したモニタリングとロギング Earned 3月 10, 2021 EST
Google Cloud ネットワークの構築 Earned 3月 10, 2021 EST
Compute Engine での Cloud Load Balancing の実装 Earned 3月 10, 2021 EST
Cloud Run でのサーバーレス アプリケーションの開発 Earned 3月 10, 2021 EST
[DEPRECATED] Build Interactive Apps with Google Assistant Earned 3月 7, 2021 EST
Google Cloud でのウェブサイトの構築 Earned 3月 7, 2021 EST
Firebase を使用したサーバーレス アプリの開発 Earned 3月 6, 2021 EST
Google Workspace の基礎 Earned 3月 6, 2021 EST

このコースでは、実績ある設計パターンを利用して、信頼性と効率に優れたソリューションを Google Cloud で構築する方法を学習します。本コースは、Google Compute Engine を使用した構築 または Google Kubernetes Engine を使用した構築 のコースの続きで、これらのコースで取り上げているテクノロジーの実践経験があることを前提としています。参加者は、講義、設計アクティビティ、ハンズオンラボを通して、ビジネス要件と技術要件を定義し、バランスを取りながら、信頼性、可用性、安全性、費用対効果に優れた Google Cloud のデプロイを設計する方法を学びます。

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エージェントを localhost から本番環境に移行します。このコースでは、ADK エージェントを Vertex AI Agent Engine と Cloud Run にデプロイする方法を学びます。メモリバンクを使用するセッション間メモリについても、任意で受講できます。

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Google の Agent Development Kit（ADK）と Google Cloud の堅牢なインフラストラクチャを使用したマルチ エージェント システムのアーキテクチャとデプロイについて確認します。サーバーレスの Cloud Run から高パフォーマンスの GKE まで、最適なホスティング環境を特定しながら、階層型エージェント ツリーと決定論的ワークフロー エージェントを設計する方法を学びます。これにより、セキュリティとスケーラビリティに優れた、プロダクション レディな AI エージェントの構築が可能になります。

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生成 AI アプリケーションは、大規模言語モデル（LLM）の発明以前にはほぼ不可能であった、新しいユーザー エクスペリエンスを生み出すことができます。アプリケーション デベロッパーが Google Cloud 上で生成 AI を活用し、魅力的で強力なアプリを構築するにはどうすればよいでしょうか？ このコースでは、生成 AI アプリケーションについて学びます。また、プロンプト設計と検索拡張生成（RAG）を使用して、LLM を活用した強力なアプリケーションを構築する方法についても学びます。さらに、生成 AI アプリケーションで使用できるプロダクション レディなアーキテクチャについて学び、LLM と RAG ベースのチャット アプリケーションを構築します。

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このオンデマンド速習コースでは、Google Cloud が提供する包括的で柔軟なインフラストラクチャとプラットフォーム サービスについて紹介します。動画講義、デモ、ハンズオンラボを通してさまざまなソリューションの要素について学び、実際にデプロイしてみます。これにはセキュリティを維持しながらネットワークを相互接続する方法や、ロード バランシング、自動スケーリング、インフラストラクチャの自動化、マネージド サービスも含まれます。

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This course is intended to give architects, engineers, and developers the skills required to help enterprise customers architect, plan, execute, and test database migration projects. Through a combination of presentations, demos, and hands-on labs participants move databases to Google Cloud while taking advantage of various services. This course covers how to move on-premises, enterprise databases like SQL Server to Google Cloud (Compute Engine and Cloud SQL) and Oracle to Google Cloud bare metal.

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推論のための BigQuery ML の概要、データ アナリストがこれを使用すべき理由、そのユースケース、サポートされる ML モデルについて学びます。また、これらの ML モデルを BigQuery で作成し、管理する方法も学びます。

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このコースは、Google Cloud コンソールの基本的な知識があり、組織の Gemini Code Assist の構成を担当する Google Cloud 開発者と DevOps エンジニアを対象としています。このコースでは、Gemini Code Assist の利点を紹介し、さまざまな Gemini Code Assist エディションの機能を比較します。また、組織内で Gemini Code Assist を構成して管理する方法も説明します。

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このコースでは、Google Cloud の生成 AI を活用したコラボレーターである Gemini が、Google のプロダクトとサービスを使用してアプリケーションを開発、テスト、デプロイ、管理するうえでどのように役立つかを学習します。Gemini を利用して、ウェブ アプリケーションを開発および構築する方法、アプリケーションのエラーを修正する方法、テストを作成する方法、データをクエリする方法を学びます。ハンズオンラボでは、Gemini を使用することでソフトウェア開発ライフサイクル（SDLC）がどのように向上するかを体験します。 Duet AI は、次世代モデルである Gemini に名称変更されました。

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この自習式トレーニング コースでは、Google Cloud でのセキュリティの管理と手法全般について学習します。録画された講義、デモ、ハンズオンラボを通して、Cloud Storage アクセス制御テクノロジー、セキュリティ キー、顧客指定の暗号鍵、API アクセス制御、スコーピング、Shielded VM、暗号化、署名付き URL など、安全な Google Cloud ソリューションを構築するためのコンポーネントについて学習し、演習を行います。また、Kubernetes 環境の保護についても説明します。

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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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このオンデマンド速習コースでは、Google Cloud で提供される包括的かつ柔軟なインフラストラクチャとプラットフォームのサービスについて、Compute Engine を中心に紹介します。受講者は、動画講義、デモ、ハンズオンラボを通してソリューションの各要素について学習し、演習を行います。これらの要素には、ネットワーク、システム、アプリケーション サービスなどのインフラストラクチャ コンポーネントが含まれます。また、実践的なソリューションの実装も取り上げ、顧客指定の暗号鍵、セキュリティとアクセス管理、割り当てと課金、リソース モニタリングなどについても学習します。

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Google Cloud のネットワーキングは、6 部構成のコースシリーズです。6 部構成のコースシリーズの最初のコース「Google Cloud のネットワーキング: 基礎」へようこそ。  このコースでは、ネットワーキングの基礎、Virtual Private Cloud（VPC）、VPC ネットワークの共有など、ネットワーキングの主なコンセプトに関する包括的な概要を説明します。また、ネットワークのロギング手法とモニタリング手法についても説明します。 

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This course is designed for developers looking to build an optimized AI inference stack on Google Cloud. Whether you’re working with GPUs or TPUs, you’ll explore the fundamental components of an inference stack, learn design principles for maximizing performance and reliability, and explore practical techniques to take your workloads from 0 to 1.

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Google の Agent Development Kit（ADK）を使用して AI エージェントを初めて構築、構成、実行してみることで、エージェントに関する理解を実践に活かしましょう。 この実践的なコースでは、完全な ADK 開発環境をセットアップしたうえで、Python コードと YAML 構成の両方を使用してエージェントを作成し、複数のインターフェースを介してエージェントを実行します。また、エージェントの動作を定義するコア パラメータについても学習し、コース 1 で学習した内容を実際に使えるコードに適用します。

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「Google Cloud のネットワーキング」シリーズの 3 番目のコース「ネットワーク アーキテクチャ」へようこそ。 このコースでは、Google Cloud 内で効率的かつスケーラブルなネットワーク アーキテクチャを設計するための基礎について説明します。 モジュール 1「ネットワーク アーキテクチャの概要」では、サブネット、ルート、ファイアウォール、ロード バランシングなど、ネットワーク アーキテクチャの中核となるコンポーネントやコンセプトを紹介します。 モジュール 2「ネットワーク トポロジ」では、Google Cloud でよく使用されるさまざまなネットワーク トポロジの詳細とその長所と短所について説明します。

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このコースでは、生成 AI を活用した Google Cloud のコラボレーターである Gemini が、ネットワーク エンジニアによる VPC ネットワークの作成、更新、管理にどのように役立つかについて学びます。検索エンジンで調べられる内容を超えた、自身のネットワーキング タスクに固有のガイダンスの提供を Gemini に指示する方法を学習します。ハンズオンラボでは、Gemini を使用することで Google Cloud VPC ネットワークの作業がどのように簡単になるかを体験します。 Duet AI は、次世代モデルである Gemini に名称変更されました。

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これは、「Google Cloud データ アナリティクス認定証」の 5 つのコースのうちの 2 つ目です。このコースでは、データの構造化および整理の方法を確認します。また、BigQuery、Google Cloud Storage、DataProc などのデータ レイクハウス アーキテクチャやクラウド コンポーネントについて実践的な経験を積み、大規模なデータセットを効率的に保存、分析、処理できるようになります。

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このオンデマンド速習コースでは、Google Cloud で提供される包括的かつ柔軟なインフラストラクチャとプラットフォームのサービスについて、Compute Engine を中心に紹介します。受講者は、動画講義、デモ、ハンズオンラボを通してさまざまなソリューションの各要素について学習し、実際のデプロイを演習します。これらの要素には、ネットワークや仮想マシン、アプリケーション サービスなどのインフラストラクチャ コンポーネントが含まれます。コンソールと Cloud Shell を使用して Google Cloud を運用する方法についても学習します。また、クラウド アーキテクトの役割、インフラストラクチャ設計の方法、Virtual Private Cloud（VPC）を使用した仮想ネットワークの構成、プロジェクト、ネットワーク、サブネットワーク、IP アドレス、ルート、ファイアウォール ルールについても学習します。

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このコースでは、Google Cloud でアプリケーションを効果的に開発するために、ニーズに適したデータベースを分析して選択する方法を学びます。リレーショナル データベースと NoSQL データベースについて理解し、Cloud SQL、AlloyDB、Spanner の知識を深めて、データベースの強みを生成 AI などのアプリケーションの要件に合わせる方法を学びます。また、Vector Search の構成とアプリケーションのクラウド移行の実践的な経験を積むことができます。

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AI 推論は、トレーニング済み ML モデルを使用し、学習したパターンを適用することで、新しい未知のデータについて予測を行うプロセスです。このコースは、Cloud Run に AI 推論サービスを迅速にデプロイする方法に関心のある開発者、データ サイエンティスト、ML エンジニアを対象としています。クラウドベースのサーバーレス アプリケーション デプロイ ソリューションに精通しているものの、Google Cloud サーバーレス プロダクトを使用して AI 推論を実行した経験がない方に適しています。 このコースでは、GPU を使用して AI 推論用のモデルをデプロイし、生成 AI アプリをデータ ストレージ サービスと統合する例を紹介します。

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データレイクとデータ ウェアハウスを使用する従来のアプローチは効果的ですが、特に大規模な企業環境においては欠点があります。このコースでは、データ レイクハウスのコンセプトと、データ レイクハウスの作成に使用する Google Cloud プロダクトについて説明します。レイクハウス アーキテクチャは、オープン スタンダードのデータソースを使用し、データレイクとデータ ウェアハウスの優れた機能を組み合わせて、両者の欠点の多くに対処します。

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これは、「Google Cloud サイバーセキュリティ認定証」プログラムの 5 つのコースのうちの 1 つ目です。このコースでは、セキュリティ ライフサイクル、デジタル トランスフォーメーション、クラウド コンピューティングの主要なコンセプトなど、サイバーセキュリティの基本を学びます。エントリーレベルのクラウド セキュリティ アナリストがタスクを自動化するために使用する一般的なツールを特定します。

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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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Google Cloud コンピューティングの基礎コースは、クラウド コンピューティングのバックグラウンドや経験がほとんどまたはまったくない方を対象としています。クラウドの基礎、ビッグデータ、ML の中核となるコンセプトと、Google Cloud を活用できる場面や方法の概要を示します。 この一連のコースを修了すると、これらのコンセプトについて明確に理解し、実践的なスキルを実証できます。 このコースは、次の順で完了する必要があります。 1. Google Cloud コンピューティングの基礎: クラウド コンピューティングの基本 2. Google Cloud コンピューティングの基礎: Google Cloud のインフラストラクチャ 3. Google Cloud コンピューティングの基礎: Google Cloud でのネットワーキングとセキュリティ 4. Google Cloud コンピューティングの基礎: Google Cloud のデータ、ML、AI この最初のコースでは、クラウド コンピューティングの概要、Google Cloud の使用方法、さまざまなコンピューティング オプションについて説明します。

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Google カレンダーを使用すると、会議や予定のスケジュールを設定することや、今後のアクティビティに関するリマインダーを受信することが簡単にでき、今後の予定を常に把握することができます。Google カレンダーはチーム向けに設計されているため、スケジュールを他のユーザーと共有することや、複数の共用カレンダーを作成してチームで使用することが簡単にできます。 このコースでは、Google カレンダーの予定を作成して管理する方法（既存の予定の更新、予定の削除と復元、カレンダーの検索）を学びます。 リマインダー、タスク、予約枠など、さまざまな種類の予定をどのようなときに使うのかを理解できるようになります。 自分の作業のやり方に合わせてカスタマイズ可能な Google カレンダーの設定について詳しく見ていきます。 追加のカレンダーを作成する方法、他のユーザーとカレンダーを共有する方法、組織内の他のカレンダーにアクセスする方法も学びます。

詳細

このコースは、Google Workspace コアサービスを包括的に理解することを目的としたものです。このコースでは、Gmail、カレンダー、ドライブ、Meet、Chat、ドキュメントなどのサービスに関する設定の有効化、無効化、構成について学びます。次に、ユーザーを支援するために Gemini をデプロイして管理する方法を学びます。最後に、タスクの自動化や Google Workspace アプリケーションの機能拡張を目的とした AppSheet や Apps Script のユースケースを確認します。

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Gmail は Google のクラウドベースのメールサービスです。ウェブブラウザだけであらゆるパソコンやデバイスからメッセージにアクセスできます。 このコースでは、メッセージの作成、送信、返信方法について学習します。また、Gmail メッセージに適用できるいくつかの一般的な操作についても説明し、Gmail のラベルを使用してメールを整理する方法を学習します。 一般的な Gmail の設定と機能について説明します。たとえば、個人の連絡先やグループを管理する方法、Gmail の受信トレイを自分の作業の進め方に合わせてカスタマイズする方法、独自のメール署名とテンプレートを作成する方法について学習します。 Google は検索で有名です。Gmail にも強力な検索機能とフィルタ機能が含まれています。Gmail の高度な検索機能を使用して、メッセージを自動的にフィルタする方法を学習します。

詳細

このコースでは、Google Workspace におけるユーザーおよびリソース管理の基礎を学びます。組織のニーズに応じた組織部門の構成方法や、さまざまな種類の Google グループの管理方法、ドメイン設定の管理方法についての理解を深め、最終的には Google Workspace 環境におけるリソースの最適化と構造化に関するスキルを習得します。

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このコースでは、Gemini in Google スライドを使用して、コンセプトを視覚的に魅力的なプレゼンテーションに変換する方法について説明します。単一のプロンプトまたは既存のソースドキュメントから構造化された資料を生成する方法、自動化されたデザイン強化を使用してスライドのレイアウトを改良する方法、カスタムのベクター グラフィックと写真を作成する方法、正確なスピーカー ノートとともにスライド上のコピーを動的に作成する方法を学びます。

詳細

このコースでは、Gemini in Google ドキュメントを使用して、文章作成とコンテンツ作成を効率化する方法について説明します。ドキュメントの新規作成、インタラクティブなツールによるトーンの調整や明瞭化、複雑なファイルの要約、長文テキストの構造化されたアセットへのシームレスな変換など、他の Google Workspace アプリケーションで利用できる機能について学びます。

詳細

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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Enterprise data sharing made easy with Dataplex and Analytics Hub Learn how to share data securely in your lakehouse with minimized data duplication and more data governance through Dataplex and Analytics Hub - enterprise data management made easy. Creating Data Pipelines with Data Fusion In this session, we will explore using Data Fusion to create code-free point and click pipelines that can ETL high-volumes of data with support for popular data sources, including file systems and object stores, relational and NoSQL databases, and SaaS systems.

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This is the first of five courses in the Google Cloud Cybersecurity Certificate. In this course, you’ll explore the essentials of cybersecurity, including the security lifecycle, digital transformation, and key cloud computing concepts. You’ll identify common tools used by entry-level cloud security analysts to automate tasks.

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This course helps learners prepare to study for the Professional Google Workspace Administrator Certification exam. Learners will be exposed to and engage with exam topics through a series of readings, diagnostic questions, and knowledge checks. After completing this course, learners will have a personalized workbook that will guide them through the rest of their certification readiness journey.

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Gemini Enterprise for Customer Experience（GECX）とその強力な生成 AI 機能に関するこのコースを修了することで、カスタマー サービスに対する認識が変わります。まず、コンタクト センターの歩みをたどり、その進化の過程と、生成 AI が今後コンタクト センターにどのような展開をもたらすのかを理解します。次に、GECX ソリューションの中核となる構成要素について深く理解し、各コンポーネントがどのように連携して優れたカスタマー エクスペリエンスを実現しているのかを確認します。コースの最後では、GECX の堅牢なビジネスケース、実践的なユースケース、この革新的なソリューションのメリットを受けるさまざまなユーザー ペルソナについて詳しく見ていきます。

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このコースでは、会話インサイトを活用してコンタクト センターのデータから隠れた情報を明らかにし、業務効率を向上させ、データドリブンなビジネス上の意思決定を促進する方法を学びます。

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このコースでは、Google Cloud の生成 AI を活用したコラボレーターである Gemini が、クラウド環境とリソースを安全に保つうえでどのように役立つかを学習します。サンプル ワークロードを Google Cloud の環境にデプロイする方法、Gemini を使用してセキュリティ構成ミスを特定、修正する方法を学びます。ハンズオンラボでは、Gemini を使用することでクラウドのセキュリティ ポスチャーがどのように向上するかを体験します。 Duet AI は、次世代モデルである Gemini に名称変更されました。

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Building a Conversational Interface with Dialogflow CX Building conversational interfaces will enable you to engage your constituents in delightful new ways. This section will provide an overview of Dialogflow CX, which provides a range of new capabilities, languages, and functions. Scaling Equity and Access with Enterprise Translation Hub Accurate, timely and cost effective document translation has long been a challenge to providing equitable and accessible service to all constituents. In this section, explore Google's Enterprise Translation solutions which provide scalable document translation leveraging best in class Artificial Intelligence and Machine Learning, while retaining the critical human in the loop for final post editing review.

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Master Google Cloud from your terminal! In this course you will rapidly learn essential gcloud command-line skills through short hands-on labs. Gain practical experience managing Compute Engine, Kubernetes Engine, networking, and BigQuery with gcloud; plus, efficient Cloud Storage management with gsutil. You'll finish the entire course in 75 minutes!

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企業における AI と ML の利用が拡大し続けるなか、責任を持ってそれを構築することの重要性も増しています。多くの企業にとっての課題は、責任ある AI と口で言うのは簡単でも、それを実践するのは難しいということです。このコースは、責任ある AI を組織で運用化する方法を学びたい方に最適です。 このコースでは、Google Cloud が責任ある AI を現在どのように運用化しているかを、ベスト プラクティスや教訓と併せて学び、責任ある AI に対する独自のアプローチを構築するためのフレームワークとして活用できるようにします。

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Learn how public sector agencies and academic researchers leverage Google Earth Engine to distill meaningful insights from petabytes of Earth Observation at planetary scale. Google Earth Engine is a fully managed geospatial platform that has enabled research for more than a decade in environmental areas such as forestry, agriculture, water, and sustainability.

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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、アテンション機構について学習します。アテンション機構とは、ニューラル ネットワークに入力配列の重要な部分を認識させるための高度な技術です。アテンションの仕組みと、アテンションを活用して機械翻訳、テキスト要約、質問応答といったさまざまな ML タスクのパフォーマンスを改善する方法を説明します。

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このコースでは拡散モデルについて説明します。拡散モデルは ML モデル ファミリーの一つで、最近、画像生成分野での有望性が示されました。拡散モデルは物理学、特に熱力学からインスピレーションを得ています。ここ数年、拡散モデルは研究と産業界の両方で広まりました。拡散モデルは、Google Cloud の最先端の画像生成モデルやツールの多くを支える技術です。このコースでは、拡散モデルの背景にある理論と、モデルを Vertex AI でトレーニングしてデプロイする方法について説明します。

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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、Gemini in Gmail を使用してメール管理を最適化する方法について説明します。長いスレッドの要約、自然言語を使用した情報の取得、プロフェッショナルな返信文の下書き作成、受信トレイ内でのコミュニケーション戦略の整理などを学びます。

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Gemini for Google Workspace は、Google Workspace の生成 AI 機能をお客様に提供します。この学習プログラムでは、Gemini の主な機能と、それらの機能を使用して Google Workspace の生産性と効率を向上させる方法について学びます。

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Gemini Notebook を使用して、Professional Data Engineer 認定試験に向けた自分専用の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、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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「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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Business professionals in non-technical roles have a unique opportunity to lead or influence machine learning projects. If you have questions about machine learning and want to understand how to use it, without the technical jargon, this course is for you. Learn how to translate business problems into machine learning use cases and vet them for feasibility and impact. Find out how you can discover unexpected use cases, recognize the phases of an ML project and considerations within each, and gain confidence to propose a custom ML use case to your team or leadership or translate the requirements to a technical team.

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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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この自習式トレーニング コースでは、参加者は、分散型サービス拒否攻撃、フィッシング攻撃、コンテンツの分類と使用に関わる脅威など、Google Cloud ベース インフラストラクチャのさまざまな箇所での攻撃を緩和する方法について学習します。さらに、Security Command Center、Cloud Logging と監査ロギングについて、および Forseti を使って組織のセキュリティ ポリシーへの全体的なコンプライアンスを確認する方法についても学習します。

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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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この自習式トレーニング コースでは、Google Cloud でのセキュリティの管理と手法全般について学習します。録画された講義、デモ、ハンズオンラボを通して、Cloud Identity、Resource Manager、Cloud IAM、Virtual Private Cloud ファイアウォール、Cloud Load Balancing、Cloud ピアリング、Cloud Interconnect、VPC Service Controls など、安全な Google Cloud ソリューションのコンポーネントについて学び、演習を行います。 これは「Google Cloud におけるセキュリティ」シリーズの最初のコースです。このコースを修了したら、「Google Cloud におけるセキュリティのベスト プラクティス」コースを受講してください。

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このコースでは、ML について定義し、ビジネスで ML をどのように活用できるのかを学習します。機械学習を使用したデモをいくつか確認し、機械学習の主な用語（インスタンス、特徴、ラベルなど）について学習します。インタラクティブなラボでは、事前トレーニング済みの ML API の呼び出しを実行するほか、BigQuery ML で SQL のみを使用して独自の ML モデルを構築します。

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Google Cloud コンピューティングの基礎コースは、クラウド コンピューティングのバックグラウンドや経験がほとんどまたはまったくない方を対象としています。クラウドの基礎、ビッグデータ、ML の中核となるコンセプトと、Google Cloud を活用できる場面や方法の概要を示します。 この一連のコースを修了すると、これらのコンセプトについて明確に理解し、実践的なスキルを実証できます。 このコースは、次の順で完了する必要があります。 1. Google Cloud コンピューティングの基礎: クラウド コンピューティングの基本 2. Google Cloud コンピューティングの基礎: Google Cloud のインフラストラクチャ 3. Google Cloud コンピューティングの基礎: Google Cloud でのネットワーキングとセキュリティ 4. Google Cloud コンピューティングの基礎: Google Cloud のデータ、ML、AI このシリーズの最後のコースでは、マネージド ビッグデータ サービス、ML とその価値、スキルバッジを獲得して Google Cloud に関するスキルセットをさらに実証する方法について説明します。

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セキュリティは、Google Cloud のサービスにおける妥協のない機能であり、これを念頭に、 プロジェクトをまたいで安全性を確保し ID を保護するための専用ツールが 開発されています。この入門コースでは、 ユーザー アカウントと仮想マシン アカウントの管理における主要機能である Google Cloud の Identity and Access Management（IAM）サービス の実践演習を行います。VPC と VPN のプロビジョニングを通してネットワーク セキュリティを実際に体験し、セキュリティ 脅威とデータ損失防止に使用できるツールについて学びます。

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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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「Google Cloud での ML の API の使用 」コースを修了して、上級スキルバッジを獲得しましょう。このコースでは、ML と AI テクノロジーを活用する 3 つの API（Cloud Vision API、Cloud Translation API、Cloud Natural Language API） の基本機能について学習します。

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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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Google Cloud コンピューティングの基礎コースは、クラウド コンピューティングのバックグラウンドや経験がほとんどまたはまったくない方を対象としています。クラウドの基礎、ビッグデータ、ML の中核となるコンセプトと、Google Cloud を活用できる場面や方法の概要を示します。 この一連のコースを修了すると、これらのコンセプトについて明確に理解し、実践的なスキルを実証できます。 このコースは、次の順で完了する必要があります。 1. Google Cloud コンピューティングの基礎: クラウド コンピューティングの基本 2. Google Cloud コンピューティングの基礎: Google Cloud のインフラストラクチャGoogle Cloud コンピューティングの基礎: Google Cloud でのネットワーキングとセキュリティ 4. Google Cloud コンピューティングの基礎: Google Cloud のデータ、ML、AI この 3 番目のコースでは、クラウドの自動化、管理ツール、安全なネットワークの構築について説明します。

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Google Cloud コンピューティングの基礎コースは、クラウド コンピューティングのバックグラウンドや経験がほとんどまたはまったくない方を対象としています。クラウドの基礎、ビッグデータ、ML の中核となるコンセプトと、Google Cloud を活用できる場面や方法の概要を示します。 この一連のコースを修了すると、これらのコンセプトについて明確に理解し、実践的なスキルを実証できます。 このコースは、次の順で完了する必要があります。 1. Google Cloud コンピューティングの基礎: クラウド コンピューティングの基本 2. Google Cloud コンピューティングの基礎: Google Cloud のインフラストラクチャ 3. Google Cloud コンピューティングの基礎: Google Cloud でのネットワーキングとセキュリティ 4. Google Cloud コンピューティングの基礎: Google Cloud のデータ、ML、AI

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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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あらゆる規模の組織が、事業運営の変革にクラウドの能力と柔軟性を活用しているなかで、 けれども、クラウド リソースを効果的に管理、スケーリングするのは複雑なタスクになる場合があります。 このコースでは、クラウドにおける最新の運用、信頼性、レジリエンスに関する基本的概念と、Google Cloud がこういった取り組みをどのように支援できるのかについて理解を深めます。このコースは Cloud Digital Leader 学習プログラムの一部で、個人が自分の役割において成長し、ビジネスの未来を構築することを目的としています。

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多くの従来型企業では、既存のシステムやアプリで昨今の顧客の期待に応え続けることが難しくなっています。この場合、経営者は、老朽化した IT システムの保守を続けるのか、新たな製品やサービスに投資をするのか、選択を迫られることになります。このコースではそうした課題を明らかにするとともに、そうした課題をクラウド テクノロジーによって乗り越えるためのソリューションについて学びます。このコースは Cloud Digital Leader 学習プログラムの一部で、個人が自分の役割において成長し、ビジネスの未来を構築することを目的としています。

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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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「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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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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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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Earn a skill badge by completing the Explore Machine Learning Models with Explainable AI quest, where you will learn how to do the following using Explainable AI: build and deploy a model to an AI platform for serving (prediction), use the What-If Tool with an image recognition model, identify bias in mortgage data using the What-If Tool, and compare models using the What-If Tool to identify potential bias. A skill badge is an exclusive digital badge issued by Google Cloud in recognition of your proficiency with Google Cloud products and services and tests your ability to apply your knowledge in an interactive hands-on environment. Complete this skill badge quest and the final assessment challenge lab to receive a skill badge that you can share with your network.

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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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マーケティングデータを洞察し、ダッシュボード構築はいかがでしょう？大規模な分析とモデル構築のために、すべてのデータを1か所にまとめましょう。クエリ方法を学び、また BigQuery を使用しながら、再現性があり、拡張可能、そして価値ある洞察を データ化します。 BigQuery は、Google が完全管理しており、 NoOpsで、低コストの分析データベースです。 BigQuery を使用すれば、管理すべき インフラストラクチャを持たずに、またはデータベース管理者を必要とすることなく、何テラバイトものデータをクエリすることができます。 BigQuery は SQL を使用し、従量制モデルを利用できます。 BigQuery を使用すれば、データ分析に集中でき、意味ある洞察を見い出だすことができます。

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データ ウェアハウスの構築または最適化を検討している場合は、BigQuery を使ったデータの抽出、変換、Google Cloud への読み込みに関するおすすめの方法を学びます。この一連のインタラクティブなラボでは、各種の大規模な BigQuery 一般公開データセットを使って独自のデータ ウェアハウスを作成、最適化します。BigQuery は、Google が低料金で提供する NoOps のフルマネージド分析データベースです。インフラストラクチャを所有して管理したり、データベース管理者を配置したりすることなく、テラバイト単位の大規模なデータでクエリを実行できます。また、SQL が採用されており、従量課金制モデルでご利用いただけます。このような特徴を活かし、お客様は有用な情報を得るためのデータ分析に専念できます。

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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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「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 Data 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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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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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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Want to scale your data analysis efforts without managing database hardware? Learn the best practices for querying and getting insights from your data warehouse with this interactive series of BigQuery labs. BigQuery is Google's fully managed, NoOps, low cost analytics database. With BigQuery you can query terabytes and terabytes of data without having any infrastructure to manage or needing a database administrator. BigQuery uses SQL and can take advantage of the pay-as-you-go model. BigQuery allows you to focus on analyzing data to find meaningful insights.

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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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Google Cloud での DevOps ワークフローの実装 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、 Git リポジトリの作成と管理、 Google Kubernetes Engine（GKE）上でのデプロイのリリース、管理、スケール、 コンテナ イメージのビルドと GKE へのデプロイを自動化する CI / CD パイプラインの設計といったスキルを実証できます。

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This intermediate-level quest is unique among Qwiklabs quests. These labs have been curated to give operators hands-on practice with Anthos—a new, open application modernization platform on GCP. Anthos enables you to build and manage modern hybrid applications. Tasks include: installing service mesh, collecting telemetry, and securing your microservices with service mesh policies. This quest is composed of labs targeted to teach you everything you need to know to introduce service mesh, and Anthos, into your next hybrid cloud project.

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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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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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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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入門スキルバッジ コース「Google Cloud Observability を使用したモニタリングとロギング」を修了すると、 Compute Engine における仮想マシンのモニタリング、 複数プロジェクトの監視を目的とした Cloud Monitoring の利用、モニタリング機能とロギング機能の Cloud Functions への拡張、 アプリケーションに対するカスタム指標の作成と送信、カスタム指標に基づく Cloud Monitoring アラートの構成に関するスキルを実証できます。

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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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「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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「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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Earn a skill badge by completing the Build Interactive Apps with Google Assistant quest, where you will learn how to build Google Assistant applications, including how to: create an Actions project, integrate Dialogflow with an Actions project, test your application with Actions simulator, build an Assistant application with flash cards template, integrate customer MP3 files with your Assistant application, add Cloud Translation API to your Assistant application, and use APIs and integrate them into your applications. A skill badge is an exclusive digital badge issued by Google Cloud in recognition of your proficiency with Google Cloud products and services and tests your ability to apply your knowledge in an interactive hands-on environment. Complete the skill badge quest, and final assessment challenge lab, to receive a digital badge that you can share with your network.

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「Google Cloud でのウェブサイトの構築」スキルバッジ 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。 このコースは「Get Cooking in Cloud」シリーズに基づいており、次の内容を扱います。 Cloud Run でウェブサイトをデプロイするCompute Engine でウェブアプリをホストするGoogle Kubernetes Engine でウェブサイトを作成、デプロイ、 スケーリングするCloud Build を使用してモノリシック アプリケーションからマイクロサービス アーキテクチャに移行する

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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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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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