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Mooney Colm

メンバー加入日: 2024

ダイヤモンド リーグ

97985 ポイント
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 12月 11, 2025 EST
クラウドのセキュリティ リスク管理戦略 Earned 12月 11, 2025 EST
クラウドのセキュリティ リスク: 脅威の特定と保護対策 Earned 12月 11, 2025 EST
総仕上げ: Google Cloud のセキュリティ アナリストになるための準備 Earned 12月 11, 2025 EST
クラウド サイバーセキュリティ攻撃: 検出、対応、復元 Earned 12月 10, 2025 EST
Google Cloud におけるデータ分析の概要 Earned 12月 10, 2025 EST
データ アナリストのための BigQuery Earned 5月 5, 2025 EDT
BigQuery のデータから分析情報を引き出す Earned 5月 5, 2025 EDT
Google Workspace のデータ ガバナンス Earned 4月 23, 2025 EDT
[DEPRECATED] ネットワーク エンジニア向けの Gemini Earned 4月 23, 2025 EDT
Google Cloud でのクラウド セキュリティの基礎の実践 Earned 3月 13, 2025 EDT
[DEPRECATED] The Skills Challenge at Next 2025 Earned 3月 13, 2025 EDT
Introduction to Security in the World of AI Earned 3月 13, 2025 EDT
エンベディング作成、ベクトル検索、BigQuery での RAG Earned 3月 13, 2025 EDT
クラウド エンジニアリング Earned 3月 13, 2025 EDT
Gemini と Imagen を使用した実際の AI アプリケーションの構築 Earned 3月 10, 2025 EDT
Terraform を使用したクラウド インフラストラクチャの管理 Earned 3月 9, 2025 EDT
Cloud Next Generation Firewall のニーズを計画する Earned 3月 1, 2025 EST
Security Command Center による脅威と脆弱性の緩和 Earned 3月 1, 2025 EST
セキュリティと ID の基礎 Earned 2月 28, 2025 EST
Google Workspace の基礎 Earned 2月 28, 2025 EST
Using the Cloud SDK Command Line Earned 2月 28, 2025 EST
BigQuery ML を使用した ML モデルの作成 Earned 2月 27, 2025 EST
Gemini によるマルチモダリティとマルチモーダル RAG を使用したリッチ ドキュメントの検査 Earned 2月 20, 2025 EST
Google Cloud の ML API 用にデータを準備 Earned 2月 11, 2025 EST
Transformer モデルと BERT モデル Earned 2月 10, 2025 EST
画像キャプション モデルの作成 Earned 2月 10, 2025 EST
Google Cloud における生成 AI を使用したウェブサイトのモダナイゼーション Earned 2月 10, 2025 EST
Introduction to Data Analytics in Google Cloud Earned 2月 6, 2025 EST
Google Workspace ユーザーおよびリソース管理 Earned 2月 3, 2025 EST
ベクトル検索とエンベディング Earned 2月 2, 2025 EST
Encoder-Decoder アーキテクチャ Earned 1月 29, 2025 EST
開発者向けの責任ある AI: プライバシーと安全性 Earned 1月 29, 2025 EST
Google Cloud 上の Gemini とアプリケーションの統合 Earned 1月 28, 2025 EST
Google Cloud におけるアプリ開発環境の設定 Earned 1月 26, 2025 EST
BigQuery で Gemini モデルを操作する Earned 1月 26, 2025 EST
ML のための BigQuery Earned 1月 23, 2025 EST
Gemini in BigQuery で生産性を高める Earned 1月 22, 2025 EST
Google Cloud における AI と ML の概要 Earned 1月 21, 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 1月 20, 2025 EST
[DEPRECATED] クラウド アーキテクト向けの Gemini Earned 1月 19, 2025 EST
[DEPRECATED] アプリケーション開発者向けの Gemini Earned 1月 19, 2025 EST
BigQuery ML を推論に使用する Earned 1月 8, 2025 EST
[DEPRECATED] セキュリティ エンジニア向けの Gemini Earned 1月 4, 2025 EST
Getting Started with Go on Google Cloud Earned 1月 3, 2025 EST
Cloud SQL Earned 1月 2, 2025 EST
アテンション機構 Earned 1月 2, 2025 EST
Google Cloud リソースのモニタリングと管理 Earned 12月 27, 2024 EST
Vertex AI でノートブックを使用する Earned 12月 26, 2024 EST
Gemini in Google スプレッドシート Earned 12月 23, 2024 EST
Vertex AI Studio の概要 Earned 12月 20, 2024 EST
画像生成の概要 Earned 12月 18, 2024 EST
開発者向けの責任ある AI: 解釈可能性と透明性 Earned 12月 17, 2024 EST
発者向けの責任ある AI: 公平性とバイアス Earned 12月 16, 2024 EST
ML 入門: 言語処理 Earned 12月 15, 2024 EST
Google Cloud におけるデータの保存、処理、管理 - コマンドライン Earned 12月 14, 2024 EST
Detect, Respond, and Recover from Cloud Cybersecurity Attacks Earned 12月 11, 2024 EST
[DEPRECATED] データ サイエンティストとアナリスト向けの Gemini Earned 12月 9, 2024 EST
Gemini in Google Meet Earned 12月 9, 2024 EST
Gemini in Google スライド Earned 12月 9, 2024 EST
Compute Engine での Cloud Load Balancing の実装 Earned 12月 4, 2024 EST
[DEPRECATED] DevOps エンジニア向けの Gemini Earned 12月 4, 2024 EST
Google Security Operations - Deep Dive Earned 12月 3, 2024 EST
Gemini in Gmail Earned 12月 2, 2024 EST
Google Workspace with Gemini: AI ワークフローの基盤 Earned 12月 1, 2024 EST
ベースライン: インフラストラクチャ Earned 12月 1, 2024 EST
Gemini in Google ドライブ Earned 11月 30, 2024 EST
Gemini in Google ドキュメント Earned 11月 28, 2024 EST
Google Cloud での ML の API の使用 Earned 11月 26, 2024 EST
Cloud Run Functions を使用したサーバーレス アプリケーションの構築 Earned 11月 22, 2024 EST
生成 AI のための ML オペレーション（MLOps) Earned 11月 21, 2024 EST
Put It All Together: Prepare for a Cloud Security Analyst Job Earned 11月 17, 2024 EST
Google Cloud データ分析の基礎 Earned 11月 14, 2024 EST
[Deprecated] Cloud Logging Earned 11月 13, 2024 EST
責任ある AI: Google Cloud における AI に関する原則の適用 Earned 11月 12, 2024 EST
Agent Platform におけるプロンプト設計 Earned 11月 11, 2024 EST
[Deprecated]Google Security Operations - Fundamentals Earned 11月 11, 2024 EST
Cloud Security Risks: Identify and Protect Against Threats Earned 11月 9, 2024 EST
責任ある AI の概要 Earned 11月 8, 2024 EST
生成 AI の概要 Earned 11月 8, 2024 EST
認定資格試験の学習ガイドを作成する: PMLE 認定試験対策 Earned 11月 7, 2024 EST
大規模言語モデルの概要 Earned 11月 7, 2024 EST
Google Cloud の Kubernetes Earned 11月 6, 2024 EST
API Gateway でサーバーレス API をデプロイして保護する Earned 11月 6, 2024 EST
ML 入門: 画像処理 Earned 11月 5, 2024 EST
Google データクラウドを使用してデータを共有する Earned 11月 1, 2024 EDT
DevOps の基礎 Earned 10月 31, 2024 EDT
Dataplex によるデータの整理と統制 Earned 10月 29, 2024 EDT
Google Cloud におけるデータの保存、処理、管理 - コンソール Earned 10月 27, 2024 EDT
Google Cloud の基礎 Earned 10月 27, 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 10月 26, 2024 EDT
Strategies for Cloud Security Risk Management Earned 10月 25, 2024 EDT
Introduction to Security Principles in Cloud Computing Earned 10月 21, 2024 EDT
Google Cloud Security for the Public Sector Earned 10月 16, 2024 EDT

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。

詳細

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 2 つ目です。このコースでは、広く使用されているクラウド リスク管理フレームワークについて学習し、セキュリティ ドメイン、コンプライアンス ライフサイクル、HIPAA、NIST CSF、SOC などの業界標準について確認します。リスクの特定、セキュリティ管理の実装、コンプライアンス評価、データ保護管理のスキルを身につけます。さらに、リスクとコンプライアンスに特化した Google Cloud ツールとマルチクラウド ツールを実際に使用する経験も積むことができます。また、就職活動や面接の準備に関するテクニックも取り入れ、クラウド リスク管理の複雑な状況を理解し、効果的に対処するための包括的な基礎を提供します。

詳細

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 3 つ目です。このコースでは、クラウド環境における ID 管理とアクセス制御の原則について説明します。AAA（認証、認可、監査）、認証情報の処理、証明書の管理などの重要な要素を取り上げます。また、脅威と脆弱性の管理、クラウドネイティブの原則、データ保護対策といった重要なトピックについても学びます。このコースを修了すると、クラウドベースのリソースを保護し、組織の機密情報を守るために必要なスキルと知識を身につけることができます。さらに、キャリア リソースを活用し、面接のテクニックを磨きながら、プロフェッショナルとしての次のキャリア ステップに備えます。

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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 5 つ目です。このコースでは、クラウド セキュリティの原則、リスク管理、脆弱性の特定、インシデント管理、危機管理コミュニケーションなどの重要なコンセプトを組み合わせて適用する、インタラクティブな集大成プロジェクトに取り組みます。また、履歴書の最終更新を行い、新しい面接テクニックを駆使して、この分野の就職活動や面接に自信を持って臨めるようにします。

詳細

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 4 つ目です。このコースでは、ロギング、セキュリティ、アラートのモニタリングの機能と、攻撃を軽減する手法の開発に重点を置いて説明します。脅威フィードのカスタマイズ、インシデント管理、危機管理コミュニケーション、根本原因分析、インシデント対応、イベント後のコミュニケーションに関する貴重な知識を習得できます。Google Cloud ツールを使用して、セキュリティ侵害インジケーターを特定し、ビジネスの継続性と障害復旧に備える方法も学びます。これらの技術スキルに加えて、履歴書の更新や面接のテクニックの練習も行います。

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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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このコースは、データ分析のニーズに合わせた BigQuery の使用方法について学習したいと考えているデータ アナリストを対象としています。動画、ラボ、デモを組み合わせることにより、BigQuery でデータを取り込み、変換し、クエリを実行してビジネス上の意思決定に役立つ分析情報を引き出す方法について、さまざまなトピックを取り上げます。

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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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このコースでは、Google Workspace 環境内のデータを管理するためのスキルを身に付けます。まず、Gmail とドライブのデータ漏洩を防止するデータ損失防止（DLP）ルールについて確認します。その後、Google Vault を使用してデータを保持、保存、取得する方法を学習します。次に、規制を遵守するように、データ リージョンおよびエクスポート設定を構成する方法を学びます。最後に、組織とセキュリティを強化するために、ラベルを使用してデータを分類する方法を確認します。

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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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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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This Course is utilized to certify completion of The Skills Challenge at Next 2025.

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Artificial Intelligence (AI) offers transformative possibilities, but it also introduces new security challenges. This course equips security and data protection leaders with strategies to securely manage AI within their organizations. Learn a framework for proactively identifying and mitigating AI-specific risks, protecting sensitive data, ensuring compliance, and building a resilient AI infrastructure. Pick use cases from four different industries to explore how these strategies apply in real-world scenarios.

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このコースでは、BigQuery で検索拡張生成（RAG）ソリューションを使用して AI ハルシネーションを軽減する方法を説明します。エンベディングの作成、ベクトル空間の検索、改善された回答の生成を含む RAG ワークフローについて解説し、これらの手順の背後にある概念的な理由と、BigQuery を使用した実践的な実装方法についても説明します。このコースを完了すると、BigQuery、Gemini などの生成 AI モデル、エンベディング モデルを使用して RAG パイプラインを構築し、独自の AI ハルシネーションのユースケースに対処できるようになります。

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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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「Gemini と Imagen を使用した実際の AI アプリケーションの構築」入門スキルバッジを取得して、画像認識、自然言語処理、 Google の強力な Gemini モデルと Imagen モデルを使用した画像生成、Vertex AI プラットフォームへのアプリケーションのデプロイなどのスキルを証明しましょう。

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このコースでは、Google Cloud の上級ユーザーを対象に、 Terraform を使用してクラウド リソースを記述し、リリースする方法を説明します。 Terraform は、API を宣言的な構成ファイルにコード化するオープンソースのツールです。 構成ファイルは、チームメンバー間で共有したり、コードとして扱ったりできます。また、編集、レビュー、バージョン管理もできます。これらの ハンズオンラボでは、サンプル テンプレートを使用して、 シンプルなサーバーから、完全にロードバランスされたアプリケーションまで、さまざまな構成をリリースする方法を 学びます。

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重要なアセットとコンプライアンス要件を特定する。

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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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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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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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For everyone using Google Cloud Platform for the first time, getting familar with gcloud, Google Cloud's command line, will help you get up to speed faster. In this quest, you'll learn how to install and configure Cloud SDK, then use gcloud to perform some basic operations like creating VMs, networks, using BigQuery, and using gsutil to perform operations.

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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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Gemini によるマルチモダリティとマルチモーダル RAG を使用したリッチ ドキュメントの検査 スキルバッジを獲得できる中級コースを修了すると、次のスキルを実証できます。 Gemini を使用したマルチモダリティにより、マルチモーダル プロンプトを使用してテキストと視覚データから情報を抽出し、動画の説明を生成して、 動画の範囲を超えた追加情報を取得する。Gemini を使用したマルチモーダル検索拡張生成（RAG）により、テキストと画像を含むドキュ引用を出力する。

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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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このコースでは、Transformer アーキテクチャと Bidirectional Encoder Representations from Transformers（BERT）モデルの概要について説明します。セルフアテンション機構をはじめとする Transformer アーキテクチャの主要コンポーネントと、それが BERT モデルの構築にどのように使用されているのかについて学習します。さらに、テキスト分類、質問応答、自然言語推論など、BERT を適用可能なその他のタスクについても学習します。このコースの推定所要時間は約 45 分です。

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このコースでは、ディープ ラーニングを使用して画像キャプション生成モデルを作成する方法について学習します。エンコーダやデコーダなどの画像キャプション生成モデルのさまざまなコンポーネントと、モデルをトレーニングして評価する方法を学びます。このコースを修了すると、独自の画像キャプション生成モデルを作成し、それを使用して画像のキャプションを生成できるようになります。

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生成 AI を使用してユーザーがより快適に検索できるようにすることで、ウェブサイトのナビゲーション エクスペリエンスを向上する。このコースでは、ウェブサイトに含まれるコンテンツをユーザーが見つけやすくするために、Vertex AI Search を使用して生成検索機能を提供する方法を学習します。また、ウェブサイト編集者として、生成 AI による提案を利用して短時間で効率的にコンテンツの翻訳や改善を行う方法も学びます。

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This is the first of five courses in the Google Cloud Data Analytics Certificate. In this course, you’ll define the field of cloud data analysis and describe roles and responsibilities of a cloud data analyst as they relate to data acquisition, storage, processing, and visualization. You’ll explore the architecture of Google Cloud-based tools, like BigQuery and Cloud Storage, and how they are used to effectively structure, present, and report data.

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。

詳細

このコースでは、AI を活用した検索テクノロジー、ツール、アプリケーションについて学びます。ベクトル エンベディングを利用するセマンティック検索、セマンティック アプローチとキーワード アプローチを組み合わせたハイブリッド検索、グラウンディング対応 AI エージェントとして AI のハルシネーションを最小限に抑える検索拡張生成（RAG）をご紹介します。Vertex AI Vector Search を実践的な経験を積んで、インテリジェントな検索エンジンを構築しましょう。

詳細

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。

詳細

このコースでは、AI のプライバシーと安全性に関する重要なトピックを紹介します。具体的には、Google Cloud プロダクトとオープンソース ツールを使用して AI のプライバシーと安全性の推奨プラクティスを実装するための実践的な方法とツールを検証します。

詳細

Google Cloud 上の Gemini とアプリケーションの統合に関する短いコースです。ここでは、Gemini API とその生成 AI モデルについて学習し、Gemini モデルにコードからアクセスする方法を学びます。これらのモデルの機能は、アプリからのテキスト、画像、動画のプロンプトを使用してテストできます。

詳細

「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。

詳細

このコースでは、BigQuery の生成 AI タスクで AI / ML モデルを使用する方法をご紹介します。顧客管理を含む実際のユースケースを通して、Gemini モデルを使用してビジネス上の問題を解決するワークフローを学びます。また、理解を深めるために、このコースでは SQL クエリと Python ノートブックの両方を使用したコーディング ソリューションの詳細な手順も提供しています。

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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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このコースでは、データを AI 活用へつなげるためのワークフローに役立つ AI 搭載の機能スイート、Gemini in BigQuery について説明します。この機能スイートには、データの探索と準備、コード生成とトラブルシューティング、ワークフローの検出と可視化などが含まれます。このコースでは、概念の説明、実際のユースケース、ハンズオンラボを通じて、データ実務者が生産性を高め、開発パイプラインを迅速化できるよう支援します。

詳細

このコースでは、Google Cloud の AI および ML 機能について紹介します。特に、生成 AI と予測 AI の両方のプロジェクトの開発に重点を置きます。データから AI へのライフサイクル全体で利用可能なさまざまなテクノロジー、プロダクト、ツールについて説明するとともに、データ サイエンティスト、AI 開発者、ML エンジニアがインタラクティブな演習を通じて専門知識を強化できるよう支援します。

詳細

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。

詳細

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、管理者によるインフラストラクチャのプロビジョニングにどのように役立つかについて学習します。Gemini にプロンプトを入力して、インフラストラクチャの説明、GKE クラスタのデプロイ、既存のインフラストラクチャの更新についての情報を取得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 GKE のデプロイ ワークフローがどのように向上するかを体験します。 Duet AI は、Google の次世代モデルである Gemini に名称変更されました。

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このコースでは、生成 AI を活用した Google Cloud のコラボレーター、Gemini が、デベロッパーのアプリケーション構築にどのように役立つかについて学びます。コードの説明、Google Cloud サービスの提案、アプリケーションのコード生成を Gemini に指示する方法について学びます。ハンズオンラボを使用して、Gemini でアプリケーション開発ワークフロ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。

詳細

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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Get started with Go (Golang) by reviewing Go code, and then creating and deploying simple Go apps on Google Cloud. Go is an open source programming language that makes it easy to build fast, reliable, and efficient software at scale. Go runs native on Google Cloud, and is fully supported on Google Kubernetes Engine, Compute Engine, App Engine, Cloud Run, and Cloud Functions. Go is a compiled language and is faster and more efficient than interpreted languages. As a result, Go requires no installed runtime like Node, Python, or JDK to execute.

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Cloud SQL is a fully managed database service that stands out from its peers due to high performance, seamless integration, and impressive scalability. In this quest you will receive hands-on practice with the basics of Cloud SQL and quickly progress to advanced features, which you will apply to production frameworks and application environments. From creating instances and querying data with SQL, to building Deployment Manager scripts and connecting Cloud SQL instances with applications run on GKE containers, this quest will give you the knowledge and experience needed so you can start integrating this service right away.

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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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「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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このコースは、Vertex AI Notebooks に関する入門コースです。Vertex AI Notebooks は Jupyter ノートブックをベースとした環境であり、データの準備からモデルのデプロイとモニタリングに至るまで ML のワークフロー全体をサポートする統合プラットフォームを提供します。このコースでは、（1）Vertex AI Notebooks の種類とそれぞれの機能、（2）Vertex AI Notebooks の作成と管理の方法について説明します。

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このコースでは、Gemini in Google スプレッドシートを使用して、データの整理を自動化し、複雑な数値を処理する方法について説明します。高度なスプレッドシートの専門知識がなくても、未加工のテキストからテーブルを構造化したり、自然言語を使用してデータを自動入力したり、ネイティブのスプレッドシートの数式をオンデマンドで生成したり、大まかな分析情報や可視化を迅速に抽出したりする方法を学びます。

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このコースでは、生成 AI モデルとのやりとり、ビジネス アイデアのプロトタイプ作成、本番環境へのリリースを行うツールである Vertex AI Studio をご紹介します。現実感のあるユースケースや、興味深い講義、ハンズオンラボを通して、プロンプトの作成から成果の実現に至るまでのライフサイクルを詳細に学び、Gemini マルチモーダル アプリケーションの開発、プロンプトの設計、モデルのチューニングに Vertex AI を活用する方法を学習します。Vertex AI Studio を利用することで、生成 AI をプロジェクトに最大限に活かせるようになることを目指します。

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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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このコースでは、AI の解釈可能性と透明性のコンセプトを紹介します。デベロッパーとエンジニアにとって AI の透明性が重要であることについて説明します。データと AI モデルの両方で解釈可能性と透明性を達成できる実践的な方法とツールを検証します。

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このコースでは、責任ある AI および AI に関する原則のコンセプトを紹介します。AI / ML の実践における公平性とバイアスを特定し、バイアスを軽減するための実践的な手法を取り扱います。具体的には、Google Cloud プロダクトとオープンソース ツールを使用して責任ある AI のベスト プラクティスを実装するための実践的な方法とツールを検証します。

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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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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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This is the fourth of five courses in the Google Cloud Cybersecurity Certificate. In this course, you’ll focus on developing capabilities in logging, security, and alert monitoring, along with techniques for mitigating attacks. You'll gain valuable knowledge in customizing threat feeds, managing incidents, handling crisis communications, conducting root cause analysis, and mastering incident response and post-event communications. Using Google Cloud tools, you'll learn to identify indicators of compromise and prepare for business continuity and disaster recovery. Alongside these technical skills, you'll continue updating your resume and practicing interview techniques.

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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、顧客データの分析や商品売上の予測にどのように役立つかについて学びます。また、BigQuery で顧客データを使用して、新規顧客を特定、分類、発見する方法も学習します。ハンズオンラボでは、Gemini でデータ分析と ML のワークフロ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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このコースでは、Gemini in Google Meet を使用して動画コラボレーションを強化する方法について解説します。メモの自動作成、テキストや音声のリアルタイム翻訳の活用、見逃した議論の内容を非公開で確認する方法、音声や動画の品質の瞬時に最適化する方法について学びます。

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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。

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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、エンジニアによるインフラストラクチャの管理にどのように役立つかについて学習します。アプリケーション ログを検索して理解するように Gemini に指示する方法、GKE クラスタを作成する方法、ビルド環境の作成方法を調査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 DevOps ワークフロ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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Take these next steps to learn more about the Google Security Operations Platform. Build on fundamental knowledge to go deeper on customization and tuning.

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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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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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このコースでは、Gemini in Google ドライブを使用してファイルを管理および取得する方法について解説します。自然言語を使用してアセットを検索する方法、ファイルを開かずに AI による概要から特定の事実を抽出する方法、複数のメディア形式を即座に要約する方法、ファイルのコレクションをプロジェクトとして保存して調査に繰り返し活用する方法を学びます。

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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。

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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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「Build Serverless Applications with Cloud Run Functions」コースを修了すると、入門スキルバッジを獲得できます。このコースでは、Google Cloud コンソールとコマンドラインで Cloud Run functions を使用する方法を学びます。 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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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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This is the fifth of five courses in the Google Cloud Cybersecurity Certificate. In this course, you’ll combine and apply key concepts such as cloud security principles, risk management, identifying vulnerabilities, incident management, and crisis communications in an interactive capstone project. Additionally, you'll finalize your resume updates and put to practice all the new interview techniques you've learned, preparing you to confidently apply for and interview for jobs in the field.

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Google Cloud を活用して、生の数値データを明確かつデータドリブンな意思決定に変換する方法を学びましょう。この初級レベルのコースでは、ハンズオンラボと実践的なシナリオを通じて、BigQuery でのデータのクエリ、Looker での傾向分析、データポータルでの共有可能なインタラクティブ レポートの作成について説明します。

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Cloud Logging is a fully managed service that performs at scale. It can ingest application and system log data from thousands of VMs and, even better, analyze all that log data in real time. In this fundamental-level Quest, you learn how to store, search, analyze, monitor, and alert on log data and events from Google Cloud. The labs in the Quest give you hands-on practice using Cloud Logging to maximize your learning experience and provide insight on how you can use Cloud Logging to your own Google Cloud environment.

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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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「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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This course covers the baseline skills needed for the Google Security Operations Platform. The modules will cover specific actions and features that security engineers should become familiar with to start using the toolset.

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This is the third of five courses in the Google Cloud Cybersecurity Certificate. In this course, you’ll explore the principles of identity management and access control within a cloud environment, covering key elements like AAA (Authentication, Authorization, and Auditing), credential handling, and certificate management. You'll also explore essential topics in threat and vulnerability management, cloud-native principles, and data protection measures. Upon completing this course, you will have acquired the skills and knowledge necessary to secure cloud-based resources and safeguard sensitive organizational information. Additionally, you'll continue to engage with career resources and hone your interview techniques, preparing you for the next step in your professional journey.

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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 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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Gemini Notebook を使用して、Professional Machine Learning Engineer（PMLE）認定試験に向けてパーソナライズされた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、ノートブックを作成し、その学習ガイドを使用して認定資格試験に向けて練習します。

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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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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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「API Gateway でサーバーレス API をデプロイして保護する」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、API Gateway を使用して、フルマネージド ゲートウェイを API のデプロイ、保護、管理に活用する方法を 学びます。

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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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「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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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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「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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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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「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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This is the second of five courses in the Google Cloud Cybersecurity Certificate. In this course, you’ll explore widely-used cloud risk management frameworks, exploring security domains, compliance lifecycles, and industry standards such as HIPAA, NIST CSF, and SOC. You'll develop skills in risk identification, implementation of security controls, compliance evaluation, and data protection management. Additionally, you'll gain hands-on experience with Google Cloud and multi-cloud tools specific to risk and compliance. This course also incorporates job application and interview preparation techniques, offering a comprehensive foundation to understand and effectively navigate the complex landscape of cloud risk management.

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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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Work Safer With Work Safer, public sector organizations can benefit from a cloud first, zero trust security model that provides always up-to-date protection against cyber-attacks. The endpoint security covers mobile devices, desktop devices, Chromebook laptops, and meeting room hardware giving an elevated user experience for all users. DDoS mitigation and network threat intelligence in Google Cloud This session discusses mitigation techniques provided by Google Cloud to protect workloads from distributed denial-of-services (DDoS) attacks using Google Cloud Armor and its advanced threat intelligence features. Mitigation topics covered in this course include Adaptive Protection, bot management, rate limiting, and managed protection. Assured Controls in Google Workspace Assured Controls helps you meet compliance standards in regulated markets such as the public sector. Learn how you can control provider actions related to your data.

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