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Levchuk Dmytro

メンバー加入日: 2022

ダイヤモンド リーグ

45979 ポイント
Cloud Spanner インスタンスの作成と管理 Earned 11月 11, 2025 EST
Looker でのデータモデルの管理 Earned 11月 11, 2025 EST
Looker ダッシュボードとレポート用にデータを準備する Earned 11月 9, 2025 EST
Looker での LookML オブジェクトの構築 Earned 11月 8, 2025 EST
Security Command Center による脅威と脆弱性の緩和 Earned 11月 7, 2025 EST
Gemini と Streamlit を使用した生成 AI アプリの開発 Earned 10月 26, 2025 EDT
Agent Platform で生成 AI を使ってみる Earned 10月 18, 2025 EDT
Agent Platform におけるプロンプト設計 Earned 10月 17, 2025 EDT
Build Custom Processors with Document AI [Deprecated] Earned 10月 13, 2025 EDT
Eventarc を使用してイベント ドリブン アプリケーションを構築する Earned 10月 9, 2025 EDT
Google Cloud での ML の API の使用 Earned 10月 9, 2025 EDT
Dataplex によるデータの整理と統制 Earned 10月 9, 2025 EDT
Google Cloud におけるデータの保存、処理、管理 - コマンドライン Earned 10月 9, 2024 EDT
Google Cloud におけるモニタリング Earned 10月 6, 2024 EDT
Firebase を使用したサーバーレス アプリの開発 Earned 10月 6, 2024 EDT
安全な Google Cloud ネットワークの構築 Earned 10月 1, 2024 EDT
Bigtable インスタンスの作成と管理 Earned 9月 30, 2024 EDT
Google Cloud Managed Service for Prometheus で環境をモニタリングする Earned 9月 30, 2024 EDT
Google Cloud リソースのモニタリングと管理 Earned 9月 30, 2024 EDT
Google スプレッドシートで関数、数式、グラフを使う Earned 9月 27, 2024 EDT
Cloud Run でのサーバーレス アプリケーションの開発 Earned 9月 26, 2024 EDT
Cloud Storage とデータ保護ソリューションの実装 Earned 3月 31, 2024 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 Earned 3月 24, 2024 EDT
Google Cloud での Kubernetes の管理 Earned 3月 24, 2024 EDT
Natural Language API で感情分析を行う Earned 3月 23, 2024 EDT
事前トレーニング済み API を使用した音声および言語ソリューションの実装 Earned 3月 23, 2024 EDT
Google API を使用して音声と言語を分析する Earned 3月 7, 2024 EST
Document AI を使用して大規模なデータ キャプチャを自動化 Earned 3月 7, 2024 EST
DEPRECATED Detect Manufacturing Defects Using Visual Inspection AI Earned 3月 6, 2024 EST
Generative AI Fundamentals - 日本語版 Earned 3月 6, 2024 EST
責任ある AI の概要 Earned 3月 6, 2024 EST
大規模言語モデルの概要 Earned 3月 6, 2024 EST
生成 AI の概要 Earned 3月 6, 2024 EST
Google Cloud での TensorFlow を使用した画像の分類 Earned 3月 6, 2024 EST
AWS プロフェッショナルのための Google Cloud インフラストラクチャの構築 Earned 6月 25, 2023 EDT
Azure プロフェッショナルのための Google Cloud インフラストラクチャの構築 Earned 6月 23, 2023 EDT
Apigee X を使用した API の開発と保護 Earned 6月 22, 2023 EDT
Apigee X のデプロイと管理 Earned 6月 5, 2023 EDT
Google Cloud への CI / CD パイプラインの実装 Earned 6月 5, 2023 EDT
クラウド アーキテクチャ: 設計、実装、管理 Earned 5月 27, 2023 EDT
Google Kubernetes Engine の費用の最適化 Earned 5月 21, 2023 EDT
Google Cloud Observability を使用したモニタリングとロギング Earned 5月 21, 2023 EDT
Google Cloud での Kubernetes アプリケーションのデプロイ Earned 5月 14, 2023 EDT
Google Cloud での DevOps ワークフローの実装 Earned 3月 28, 2023 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 3月 23, 2023 EDT
Automate Interactions with Contact Center AI Earned 3月 21, 2023 EDT
Vertex AI での ML ソリューションの構築とデプロイ Earned 3月 12, 2023 EDT
Google Cloud でのクラウド セキュリティの基礎の実践 Earned 3月 11, 2023 EST
BigQuery でデータ ウェアハウスを構築する Earned 3月 11, 2023 EST
Database Migration Service を使用した MySQL データの Cloud SQL への移行 Earned 3月 3, 2023 EST
BigQuery ML を使用した予測モデリング向けのデータ エンジニアリング Earned 3月 3, 2023 EST
Cloud SQL for PostgreSQL インスタンスの作成と管理 Earned 2月 28, 2023 EST
Google データクラウドを使用してデータを共有する Earned 2月 25, 2023 EST
BigQuery ML を使用した ML モデルの作成 Earned 2月 25, 2023 EST
Google Cloud の ML API 用にデータを準備 Earned 2月 25, 2023 EST
BigQuery で予測データ分析を行う Earned 2月 18, 2023 EST
Google Cloud ネットワークの設定 Earned 2月 14, 2023 EST
BigQuery のデータから分析情報を引き出す Earned 2月 12, 2023 EST
Google Cloud でのウェブサイトの構築 Earned 2月 5, 2023 EST
Google Cloud ネットワークの構築 Earned 12月 2, 2022 EST
Compute Engine での Cloud Load Balancing の実装 Earned 12月 2, 2022 EST
クラウド エンジニアリング Earned 11月 1, 2022 EDT
Google Cloud におけるアプリ開発環境の設定 Earned 10月 31, 2022 EDT
Google Cloud の基礎 Earned 10月 28, 2022 EDT

「Cloud Spanner インスタンスの作成と管理」スキルバッジを 獲得できる入門コースを修了すると、 Cloud Spanner のインスタンスとデータベースの作成と操作、 さまざまな手法による Cloud Spanner データベースの読み込み、 Cloud Spanner データベースのバックアップ、スキーマの定義、クエリプランの理解、 Cloud Spanner インスタンスに接続された最新ウェブアプリのデプロイといったスキルを実証できます。

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「Looker でのデータモデルの管理」スキルバッジを獲得できる中級コースを修了すると、 次のスキルを身につけていることを実証できます。LookML プロジェクトを健全に維持する、SQL Runner を利用してデータを検証する、 LookML のベスト プラクティスを実践する、パフォーマンス向上のためにクエリとレポートを最適化する、 永続的な派生テーブルとキャッシュ保存ポリシーを実装する。

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「Looker ダッシュボードとレポート用にデータを準備する」スキルバッジを獲得できる入門コースを修了すると、 データのフィルタ、並べ替え、ピボット、異なる Looker Explore から取得した結果の統合、 関数と演算子を使用してデータを分析し可視化するための Looker ダッシュボードとレポートの作成に関するスキルを実証できます。

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「Looker での LookML オブジェクトの構築」スキルバッジを獲得できる入門コース を修了すると、 新しいディメンション、メジャー、ビュー、派生テーブルの構築、要件に基づくメジャー フィルタとメジャー タイプの設定、 ディメンションとメジャーの更新、 Explore の構築と改良、ビューと既存の Explore との結合、 ビジネス要件に基づいて作成すべき LookML オブジェクトの決定に関するスキルがあることを証明できます。

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「Security Command Center による脅威と脆弱性の緩和」の中級コースを修了してスキルバッジを獲得することで、 次のスキルを実証できます。 環境の脅威の防止と管理、アプリケーションの脆弱性の特定と軽減、 セキュリティ異常に対応。

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「Gemini と Streamlit を使用した生成 AI アプリの開発」の中級スキルバッジを獲得すると、 テキストの生成、Python SDK と Gemini API を使用した関数呼び出し、Cloud Run を使用した Streamlit アプリケーションのデプロイといったスキルを実証できます。 ここでは、Gemini にテキスト生成のプロンプトを与えるさまざまな方法を確認し、Cloud Shell を使用して Streamlit アプリケーションのテストとイテレーションを行い、Cloud Run にデプロイされる Docker コンテナとしてパッケージ化します。

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「Agent Platform で生成 AI を使ってみる」の中級スキルバッジを獲得すると、 テキスト生成、画像と動画の分析によるコンテンツ作成の強化、Gemini API 内での関数呼び出し手法の適用といったスキルを実証できます。 Gemini の高度な手法の活用、マルチモーダル コンテンツの生成、AI を活用したプロジェクトの機能拡張を行う方法を学びましょう。

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「Agent Platform におけるプロンプト設計」スキルバッジを獲得できる入門コースを修了すると、 Agent Platform のプロンプト エンジニアリング、画像分析、マルチモーダル生成手法のスキルを実証できます。効果的なプロンプトを作成する方法、目的どおりの生成 AI 出力を生成する方法、 Gemini モデルを実際のマーケティング シナリオに適用する方法を学びます。

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Earn a skill badge by completing the Build Custom Processors with Document AI course. You learn how to extract data and classify documents by creating custom ML models specific to your business needs. This course teaches the foundation skills of building your own processors, working with optical character recognition, form parsing, processor creation, and uptraining the DocumentAI model.

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Eventarc を使用したイベント ドリブン アプリケーションの構築」コースを修了すると、スキルバッジを獲得できます。このコースでは、 Eventarc を使用して Pub/Sub トピックや Cloud Storage バケットなどのさまざまなリソースのイベント トリガーを作成します。

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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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「Dataplex を使用したデータの整理と管理」入門コースを修了してスキルバッジを獲得すると、Dataplex アセットの作成、アスペクト タイプの作成、Dataplex のエントリへのアスペクトの適用に関するスキルを証明できます。 スキルバッジは、ハンズオンラボと課題の評価を通じて特定のプロダクトに関する実践的な知識を証明するものです。コースを修了してバッジを獲得することも、チャレンジラボに直接挑戦して今すぐバッジを獲得することもできます。 バッジはトピックに習熟していることの証明であり、仕事用プロフィールの充実、ひいてはキャリアの可能性拡大につながります。獲得したバッジを確認するには、プロフィールにアクセスしてください。

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Cloud Storage、Cloud Functions、Cloud Pub/Sub はいずれも データの保存、処理、管理に使用できる Google Cloud プラットフォーム サービスです。この 3 種の サービスを併用してさまざまなデータドリブン アプリケーションを作成できます。この スキルバッジでは、Cloud Storage を使用して画像を保存し、Cloud Functions を使用して 画像を処理し、Cloud Pub/Sub を使用して画像を別のアプリケーションに送信します。

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「Google Cloud におけるモニタリング」入門スキルバッジ コースを修了すると、 Google Cloud のリソースをモニタリングするための Cloud Monitoring ツールの使用」のスキルを習得できます。

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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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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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「Bigtable インスタンスの作成と管理」入門コースを修了してスキルバッジを獲得すると、インスタンスの作成、スキーマの設計、 データのクエリ、Bigtable での管理タスク実行（パフォーマンスのモニタリング、ノードの自動スケーリングとレプリケーションの構成など）のスキルを実証できます。

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Google Cloud Managed Service for Prometheus を使った Kubernetes 環境のモニタリングについて学ぶ 「Google Cloud Managed Service for Prometheus で環境をモニタリングする」コースを修了するとスキルバッジを獲得できます。

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「Google Cloud リソースのモニタリングと管理」入門スキルバッジ コースを修了すると、IAM 権限の付与と取り消し、 モニタリング エージェントとロギング エージェントのインストール、イベント ドリブンな Cloud Run 関数 の作成、デプロイ、テストなどのスキルが証明されます。

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「Google スプレッドシートで関数、数式、グラフを使う」中級コースを修了して スキルバッジを獲得すると、 関数を使用したデータの分析、グラフを使用したデータの可視化、およびデータの検索、 検証、フォーマット設定、表示に関するスキルを証明できます。

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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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「Cloud Storage とデータ保護ソリューションの実装」スキルバッジ 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、Cloud Storage バケットの作成方法、 Cloud Storage コマンドラインの使用方法、バケットロックを使用してバケットでオブジェクトを保護する方法を 学ぶことができます。

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「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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「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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Natural Language API で感情分析を行うクエストを完了してスキルバッジを獲得しましょう。 このクエストでは、API が感情をどのようにしてテキストから感情を導きすかを学びます。

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「事前トレーニング済み API を使用した音声および言語ソリューションの実装」コースを完了してスキルバッジを獲得し、音声関連の API ツールを使用して音声を合成および文字起こしする方法を学びます。

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「Google API を使用して音声と言語を分析する」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、Natural Language and Speed API を実際の環境で使用する方法を 学習します。

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「Document AI を使用して大規模なデータ キャプチャを自動化」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、 Document AI を使用してデータを抽出、処理、取得する方法を学びます。

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Earn a skill badge by completing the Detect Manufacturing Defects using Visual Inspection AI course, where you learn how to use Visual Inspection AI to deploy a solution artifact and test that it can successfully identify defects in a manufacturing process.

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「Introduction to Generative AI」、「Introduction to Large Language Models」、「Introduction to Responsible AI」の各コースを修了すると、スキルバッジを獲得できます。最終テストに合格することで、ジェネレーティブ AI の基礎概念を理解していることが証明されます。 スキルバッジは、Google Cloud のプロダクトとサービスに関する知識を認定するために Google Cloud が発行するデジタルバッジです。スキルバッジは、ソーシャル メディアの公開プロフィールを作成してそこに追加することで一般向けに共有できます。

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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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「Google Cloud での TensorFlow を使用した画像の分類」スキルバッジ コースを修了して中級のスキルバッジを獲得しましょう。 このコースでは、TensorFlow と Vertex AI を使用して ML モデルを作成し、トレーニングします。主に Vertex AI Workbench ユーザー管理ノートブックを操作します。

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「AWS プロフェッショナルのための Google Cloud インフラストラクチャの構築」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、IAM 権限の構成、 Kubernetes を使用したワークロードのオーケストレーション、Compute Engine を使用したウェブ アプリケーションのホスト、 ロード　バランシングの構成の各方法について学びます。

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「Azure プロフェッショナルのための Google Cloud インフラストラクチャの構築 」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、IAM 権限の構成、 Kubernetes を使用したワークロードのオーケストレーション、Compute Engine を使用したウェブ アプリケーションのホスト、 ロード　バランシングの構成の各方法について学びます。 スキルバッジは、 Google Cloud のプロダクトとサービスの習熟度を示す Google Cloud 発行の限定デジタルバッジで、 インタラクティブなハンズオン環境での知識の応用力を 証明するものです。このスキルバッジ コースと最終評価チャレンジラボを完了し、 デジタルバッジを獲得してネットワークで共有しましょう。

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「Apigee X を使用した API の開発と保護」スキルバッジ コースを修了するとスキルバッジを獲得できます。 このコースでは、API をモダナイズする方法、サービス アカウントと Google 認証を使用して、Apigee API プロキシからバックエンド サービスに安全にアクセスする方法、 API プロダクトとデベロッパー ポータルを使用して API を製品化する方法、 API キー、OAuth、プライベート変数、障害の処理などの機能を使用して API を保護する方法、 Pub/Sub や Cloud Logging などの Google Cloud サービスと Apigee を統合する方法、 Natural Language API や Geocoding API などの Google Cloud の API を呼び出す方法を学習します。

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「Apigee X のデプロイと管理」クエストを修了するとスキルバッジを獲得できます。 X このクエストでは、Apigee X アーキテクチャ、Google Cloud プロジェクト内の Apigee X 組織のプロビジョニング方法、 Apigee API と UI を使用した Apigee X の管理、 Cloud Armor と Apigee 脅威保護ポリシーを使用して API を保護する方法を学びます。

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「Google Cloud への CI / CD パイプラインの実装」コースを修了して中級のスキルバッジを獲得しましょう。 Artifact Registry、Cloud Build、Cloud Deploy の使用方法を学習できます。Cloud コンソール、Google Cloud CLI、Cloud Run、GKE を使用します 。このコースでは、継続的インテグレーション（CI） パイプラインの構築、アーティファクトの保存と保護、脆弱性のスキャン、承認されたリリースの有効性の証明 の方法を説明します。さらに、アプリケーションを GKE と Cloud Run の両方にデプロイするという実践的な経験を積むことができます。

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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 Kubernetes Engine の費用の最適化」の中級スキルバッジを獲得すると、 マルチテナント クラスタの作成と管理、各 Namespace のリソース使用状況のモニタリング、 効率向上のためのクラスタと Pod の自動スケーリングの構成、最適なリソース配分のためのロード バランシングの設定、 アプリケーションの健全性と費用対効果を確保するための liveness プローブと readiness プローブの実装といった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 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 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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「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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Contact Center AI の中核となるのはその会話力です。人間と同じような対応ができるので、AI を活用した会話の可能性が広がります。このクエストでは、仮想エージェントの構築方法のほか、仮想エージェントの会話フローの設計方法、仮想エージェントへの電話ゲートウェイの追加方法を学びます。最後のチャレンジラボも含め、このクエストを修了すると、Google Cloud の限定デジタルバッジを獲得できます。チャレンジラボには詳細な手順説明はありませんが、最小限のガイダンスを基にソリューションを構築することが求められ、Google Cloud テクノロジーのスキルがテストされます。

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Vertex AI での ML ソリューションの構築とデプロイ コースを修了して、 中級スキルバッジを獲得しましょう。このコースでは、Google Cloud の Vertex AI プラットフォーム、AutoML、カスタム トレーニング サービスを使用して、 ML モデルのトレーニング、評価、チューニング、説明、デプロイを行う方法を学びます。 このスキルバッジ コースは、データ サイエンティストと ML エンジニアのプロフェッショナルを 対象としています。 スキルバッジは、Google Cloud のプロダクトとサービスの習熟度を示す Google Cloud 発行の限定デジタルバッジで、 インタラクティブなハンズオン環境での知識の応用力を証明するものです。このスキルバッジと 最終評価チャレンジラボを完了し、デジタルバッジを獲得して ネットワークで共有しましょう。

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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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「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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「Database Migration Service を使用した MySQL データの Cloud SQL への移行」入門スキルバッジ コースを完了すると、 Database Migration Service で利用可能なさまざまなジョブタイプと接続オプションを使用した、 MySQL データの Cloud SQL への移行や、 Database Migration Service ジョブを実行する際の MySQL ユーザーデータの移行などのスキルを証明できます。

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「BigQuery ML を使用した予測モデリング向けのデータ エンジニアリング」のスキルバッジを獲得できる中級コースを修了すると、 Dataprep by Trifacta を使用した BigQuery へのデータ変換パイプラインの構築、 Cloud Storage、Dataflow、BigQuery を使用した抽出、変換、読み込み（ETL）ワークフローの構築、 BigQuery ML を使用した ML モデルの構築に関するスキルを実証できます。

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「Cloud SQL for PostgreSQL インスタンスの作成と管理」入門スキルバッジ コースを完了すると、 Cloud SQL for PostgreSQL インスタンスとデータベースを移行、構成、管理するスキルを証明できます。

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「Google データクラウドを使用してデータを共有する」スキルバッジ 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 の データ共有パートナーに関する実践的な経験を積むことができます。これらのパートナーは、顧客が分析ユースケースで活用できる独自のデータセットを 保有しています。顧客は、このデータをサブスクライブし、自身のプラットフォーム内で クエリを実行し、それを独自のデータセットで拡張して、 可視化ツールを使用して顧客向けのダッシュボードを作成します。

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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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「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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中級コース「BigQuery で予測データ分析を行う」を修了してスキルバッジを取得すると、 CSV ファイルや JSON ファイルをインポートして BigQuery にデータセットを作成し、 BigQuery の高度な SQL 分析機能を活用してデータを分析するスキルを身につけていることを示せます。たとえば、BigQuery ML を使って サッカーの試合イベント データをもとに予想得点モデルをトレーニングし、ワールドカップで決まったそれぞれのゴールがどれほど「予想外ですごかった」かを評価することなどが可能になります。

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Google Cloud ネットワークの設定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 Platform で基本的なネットワーキング タスクを実行する方法を学習します。具体的には、カスタム ネットワークの作成、サブネット ファイアウォール ルールの追加、VM の作成、そして VM 同士が通信する際のレイテンシのテストについて学びます。

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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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「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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「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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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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「Google Cloud におけるアプリ開発環境の設定」コースを完了すると、スキルバッジを獲得できます。このコースでは、 Cloud Storage、Identity and Access Management、Cloud Functions、Pub/Sub のテクノロジーの基本機能を使用して、ストレージ中心のクラウド インフラストラクチャを構築し接続する方法を学びます。

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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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