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Chiavini Luiz Claudio

メンバー加入日: 2022

ダイヤモンド リーグ

60929 ポイント
Quiz: GDC Air-Gapped Practitioner Fundamentals Earned 1月 17, 2026 EST
Planetary Scale Earth Observation with Google Earth Engine Earned 1月 17, 2026 EST
クラウドのセキュリティ リスク管理戦略 Earned 12月 16, 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 16, 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 12月 16, 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 16, 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 16, 2025 EST
総仕上げ: Google Cloud のデータ アナリストになるための準備 Earned 10月 28, 2025 EDT
ストーリーテリングの力: クラウドでデータを可視化する方法 Earned 10月 28, 2025 EDT
クラウドにおけるデータ変換 Earned 10月 28, 2025 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 10月 27, 2025 EDT
Google Cloud におけるデータ分析の概要 Earned 10月 27, 2025 EDT
Agent Platform におけるプロンプト設計 Earned 5月 21, 2025 EDT
Google Cloud の費用の把握 Earned 10月 24, 2024 EDT
Creating New BigQuery Datasets and Visualizing Insights - 日本語版 Earned 10月 24, 2024 EDT
BigQuery のデータから分析情報を引き出す Earned 10月 22, 2024 EDT
Looker を使ってみる Earned 10月 22, 2024 EDT
Detect, Respond, and Recover from Cloud Cybersecurity Attacks Earned 7月 30, 2024 EDT
Cloud Security Risks: Identify and Protect Against Threats Earned 7月 30, 2024 EDT
Introduction to Security Principles in Cloud Computing Earned 7月 30, 2024 EDT
Put It All Together: Prepare for a Cloud Security Analyst Job Earned 7月 30, 2024 EDT
Strategies for Cloud Security Risk Management Earned 7月 30, 2024 EDT
Google Security Operations - Deep Dive Earned 5月 19, 2024 EDT
[Deprecated]Google Security Operations - Fundamentals Earned 5月 19, 2024 EDT
Put It All Together: Prepare for a Cloud Data Analyst Job Earned 5月 19, 2024 EDT
The Power of Storytelling: How to Visualize Data in the Cloud Earned 5月 18, 2024 EDT
Data Transformation in the Cloud Earned 5月 10, 2024 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 9, 2024 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 5月 7, 2024 EDT
Compute Engine での Cloud Load Balancing の実装 Earned 5月 7, 2024 EDT
Data Management and Storage in the Cloud Earned 5月 6, 2024 EDT
Introduction to Data Analytics in Google Cloud Earned 5月 6, 2024 EDT
Google Cloud コンピューティングの基礎: Google Cloud のデータ、ML、AI Earned 5月 5, 2024 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 5月 5, 2024 EDT
Google Cloud で実現する信頼とセキュリティ Earned 5月 5, 2024 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 5月 5, 2024 EDT
Google Cloud の AI を活用したイノベーション Earned 5月 5, 2024 EDT
Google Cloud によるデータ トランスフォーメーションの探求 Earned 5月 5, 2024 EDT
Google Cloud によるデジタル トランスフォーメーション Earned 5月 3, 2024 EDT
Google Sheets - Advanced Topics - 日本語版 Earned 5月 3, 2024 EDT
Gmail - 日本語版 Earned 5月 3, 2024 EDT
Google Cloud Operations を使用したスケーリング Earned 4月 26, 2024 EDT
Google Docs - 日本語版 Earned 4月 26, 2024 EDT
Google Meet - 日本語版 Earned 4月 26, 2024 EDT
責任ある AI の概要 Earned 4月 25, 2024 EDT
大規模言語モデルの概要 Earned 4月 25, 2024 EDT
生成 AI の概要 Earned 4月 25, 2024 EDT
Vertex AI での ML ソリューションの構築とデプロイ Earned 12月 16, 2022 EST
Flutter Development Earned 10月 27, 2022 EDT
ML のための BigQuery Earned 9月 30, 2022 EDT
DEPRECATED Explore Machine Learning Models with Explainable AI Earned 6月 20, 2022 EDT
Automate Interactions with Contact Center AI Earned 6月 3, 2022 EDT
Google Cloud ネットワークにおけるデプロイの自動化とトラフィックの管理 Earned 6月 3, 2022 EDT
Google Cloud での ML の API の使用 Earned 6月 2, 2022 EDT
BigQuery ML を使用した ML モデルの作成 Earned 6月 2, 2022 EDT
Google Cloud の ML API 用にデータを準備 Earned 5月 27, 2022 EDT
安全な Google Cloud ネットワークの構築 Earned 5月 26, 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 5月 26, 2022 EDT
Google Cloud の基礎 Earned 5月 26, 2022 EDT
Google Cloud におけるアプリ開発環境の設定 Earned 5月 25, 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 5月 25, 2022 EDT
Compute Engine での Cloud Load Balancing の実装 Earned 5月 24, 2022 EDT
Google Cloud Computing Foundations: Cloud Computing Fundamentals - 日本語版 Earned 5月 24, 2022 EDT

This quiz tests your GDC Air-Gapped Practitioner Fundamentals knowledge.

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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。

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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。

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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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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 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 5 つ目のコースです。このコースでは、コース 1～4 で学んだ基礎知識とスキルを組み合わせて応用することで、データ ライフサイクル全体に焦点を当てたハンズオン キャップストーン プロジェクトに取り組みます。クラウドベースのツールを使用して、データの分析情報を効果的に取得、保存、処理、分析、可視化し、明確に伝えるための実践を行います。このコースの終了までに、プロジェクトを完了し、複数のソースから得られたデータを効果的に構造化して、さまざまな関係者にソリューションを提示し、クラウドベースのソフトウェアを使用してデータ分析情報を可視化する能力を実証します。また、履歴書を更新し、面接の練習を行って、就職活動や面接に備えることができます。

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これは、「Google Cloud データ アナリティクス認定証」プログラムを構成する 5 つのコースのうちの 4 つ目です。このコースでは、クラウドでのデータ可視化における 5 つの主要な段階（ストーリーテリング、計画、データ探索、ビジュアリゼーションの構築、他のユーザーとのデータ共有）のスキルを開発することに重点を置いています。さらに、UI / UX スキルを使用して、クラウドネイティブで効果的な可視化のワイヤーフレームを実際に作成するとともに、クラウドネイティブのデータ可視化ツールを使用して、データセットの探索、レポートの作成のほか、意思決定とコラボレーションを促進するダッシュボードの構築を行います。

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これは、「Google Cloud データ アナリティクス認定証」プログラムの 5 つのコースのうちの 3 つ目です。最初に、データの収集から分析情報の取得まで、データ ジャーニーの概要について紹介します。次に、SQL を使用して元データを使用可能な形式に変換する方法を学びます。また、データ パイプラインを使用して大量のデータを変換する方法についても学びます。最後に、実際のデータセットに変換戦略を適用することで、ビジネスニーズに対応する方法を学びます。

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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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「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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このコースは、技術または財務の担当者で Google Cloud の費用の管理を担う方に最適です。請求先アカウントを設定する方法、 リソースを整理する方法、請求アクセス権限を管理する方法を学びます。 ハンズオンラボでは、請求書を表示する方法、BigQuery や Google スプレッドシートを使用して課金データを分析する方法、 Data Studio を使用してカスタムの課金ダッシュボードを作成する方法を習得します。動画で紹介されている関連資料には、 こちらの参考資料ドキュメントからアクセスできます。

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これは「Data to Insights」コースシリーズの 2 つ目のコースです。ここでは、新しい外部データセットを BigQuery に取り込み、Looker Studio で可視化する方法について説明します。また、複数テーブルの JOIN と UNION など、中級者向けの SQL のコンセプトについても説明します。JOIN や UNION を使用すると、複数のデータソースのデータを分析できます。 注: すでに SQL に関する知識をお持ちの方も、BigQuery に固有の要素（クエリ キャッシュやテーブル ワイルドカードの処理など）について学ぶことができます。 このコースを修了したら、「Achieving Advanced Insights with BigQuery」コースに登録してください。

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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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「Looker を使ってみる」クエストを修了すると スキルバッジを獲得できます。 このクエストでは、Looker Studio と Looker を使用してデータを分析、可視化、キュレートする方法 を学びます。

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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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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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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 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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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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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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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 fifth of five courses in the Google Cloud Data Analytics Certificate. In this course, you’ll combine and apply the foundational knowledge and skills from courses 1-4 in a hands-on Capstone project that focuses on the full data lifecycle project. You’ll practice using cloud-based tools to acquire, store, process, analyze, visualize, and communicate data insights effectively. By the end of the course, you’ll have completed a project demonstrating their proficiency in effectively structuring data from multiple sources, presenting solutions to varied stakeholders, and visualizing data insights using cloud-based software. You’ll also update your resume and practice interview techniques to help prepare for applying and interviewing for jobs.

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This is the fourth of five courses in the Google Cloud Data Analytics Certificate. In this course, you’ll focus on developing skills in the five key stages of visualizing data in the cloud: storytelling, planning, exploring data, building visualizations, and sharing data with others. You’ll also gain experience using UI/UX skills to wireframe impactful, cloud-native visualizations and work with cloud-native data visualization tools to explore datasets, create reports, and build dashboards that drive decisions and foster collaboration.

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This is the third of five courses in the Google Cloud Data Analytics Certificate. In this course, you’ll begin by getting an overview of the data journey, from collection to insights. You’ll then learn how to use SQL to transform raw data into a usable format. Next, you’ll learn how to transform high volumes of data with a data pipeline. Finally, you’ll gain experience applying transformation strategies to real data sets to solve business needs.

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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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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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「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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This is the second of five courses in the Google Cloud Data Analytics Certificate. In this course, you’ll explore how data is structured and organized. You’ll gain hands-on experience with the data lakehouse architecture and cloud components like BigQuery, Google Cloud Storage, and DataProc to efficiently store, analyze, and process large datasets.

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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.

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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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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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組織がデータやアプリケーションをクラウドへ移行する際には、急速に進化するセキュリティ上の課題に対処することが求められます。このコースでは、クラウド セキュリティの基礎、Google Cloud の安全性を重視した設計のインフラストラクチャの価値、多層防御戦略について説明します。また、AI を活用した運用とコンプライアンス ツールが、組織が厳格なグローバル規制要件を満たすのにどのように役立つかについても説明します。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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AI と ML は、幅広い業種に急速な変革をもたらしているインフォメーション テクノロジーにおける重要な進化です。 「Google Cloud の AI を活用したイノベーション」では、AI と ML を活用して組織でビジネス プロセスを変革する方法について学習します。 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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クラウド テクノロジーは組織に大きな力をもたらします。データと組み合わせることで、イノベーションの触媒となり、カスタマー エクスペリエンスの向上を促進します。「Google Cloud によるデータ トランスフォーメーションの探求」では、組織がクラウドを活用して、データをよりアクセスしやすく、実用的で、価値のあるものにする方法を学びます。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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デジタル トランスフォーメーションは、現代の組織にとって重要なプロセスです。クラウド コンピューティングで強固なベースラインを確立することは、有意義なイノベーションを推進するための第一歩となります。「Google Cloud によるデジタル トランスフォーメーション」では、組織が業務をモダナイズするのに役立つコア テクノロジーと戦略的フレームワークを紹介します。このコースでは、クラウドの基本的なコンセプト、グローバル ネットワーク インフラストラクチャ、責任の共有モデルについて説明し、リーダーが自信を持ってクラウドへの移行を進められるようにします。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 スプレッドシートの中級コースは、初級のコースで説明されたコンセプトを元に進められます。 このコースでは、Google スプレッドシートでテーマを適用してカスタマイズする方法を学習し、条件付き書式のオプションを確認します。 Google スプレッドシートの高度な数式と関数をいくつか学習します。関数を使用した数式を作成する方法を確認し、さらに Google スプレッドシート内のデータを参照して検証する方法を学びます。 スプレッドシートには、何百万という数、数式、テキストを入力しておくことができます。このようなデータは要約や可視化を行わないと、十全に活用することが難しい場合があります。このコースでは、グラフやピボット テーブルなど、Google スプレッドシートのデータ可視化オプションを確認します。 Google フォームは、データを収集して迅速なデータ分析を可能にするオンライン アンケートです。フォームで収集したデータをスプレッドシートに接続する作業や、既存のスプレッドシートからフォームを作成する作業を通じて、フォームとスプレッドシートがどのように連携するのかを確認します。

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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。

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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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Google ドキュメントを使用すると、ドキュメントがクラウドに保存され、任意のパソコンまたはデバイスからアクセスできます。ウェブブラウザでドキュメントを作成および編集できます。特別なソフトウェアは必要ありません。さらに、複数のユーザーが同時に作業することができ、ユーザーが変更を行ったときにその変更を確認することも可能です。各変更は自動的に保存されます。 このコースでは、Google ドキュメントの開き方、新しいドキュメントの作成と書式設定の方法、新しいドキュメントへのテンプレートの適用方法について説明します。 目次、ヘッダーとフッター、表、図、画像などを使用してドキュメントの質を高める方法を説明します。 ドキュメントを他のユーザーと共有する方法について説明します。共有オプションのほか、共同編集者のロールと権限を確認します。ドキュメントのバージョンを管理する方法について説明します。 Google ドキュメントを使用すると、同じドキュメントで他のユーザーとリアルタイムで共同作業できます。ドキュメント内のコメントとアクション アイテムを作成、管理する方法について説明します。 複数の Google ドキュメント ツールを確認します。自分のスタイルに合わせて環境設定を行う方法を理解し、Google Explore などのツールを使用してコンテンツの価値を高める方法を検討します。

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このコースでは、Google Workspace に付属する Google のビデオ会議ソフトウェアである Google Meet について紹介します。 Google Meet を使ってビデオ会議を作成し、管理する方法について説明します。Google Meet を開き、ビデオ会議にユーザーを追加するさまざまな方法について確認します。カレンダーの予定や会議リンクなど、さまざまなソースから会議に参加する方法についても説明します。 Google Meet を使用して、チームがどこにいても、コミュニケーション、意見の交換、リソースの共有をより適切に行う方法について説明します。ニーズに合わせて Google Meet 環境をカスタマイズする方法や、ビデオ会議中にチャット メッセージを効率的に使う方法について説明します。また、カレンダーの招待状や添付ファイルを使うなど、リソースを共有するさまざまな方法について確認します。 Google Meet の主催者用ボタンを使って参加者を管理し、インタラクティブな管理機能を利用する方法について説明します。ビデオ会議の録画やライブ ストリーミングを行う方法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、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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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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Explore the fundamentals of Flutter application development in this hands-on quest! Within this quest, you will build a "Hello World" Flutter application, design a frontend for a shopping application, and learn how to connect your Flutter applications to backend services. Each lab in this quest utilizes a pre-provisioned development environment allowing minimal setup to get into the application code!

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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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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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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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ネットワーキングはクラウド コンピューティングにおける主要なテーマです。Google Cloud の基盤となる 構造であり、すべてのリソースとサービスを 相互に接続するものです。このコースでは、Google Cloud の基本的なネットワーキング サービスについて学び、 優れたネットワークを開発するための専用ツールを使用して実践演習を 行います。VPC についての詳細な学習から、エンタープライズ クラスのロードバランサの作成まで、 「Google Cloud ネットワークにおけるデプロイの自動化とトラフィックの管理」では、 堅牢なネットワークを今すぐ構築するために必要となる実践的な経験を積むことができます。

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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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「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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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 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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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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「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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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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「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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Google Cloud Computing Foundations コースでは、クラウド コンピューティングの知識または経験がほとんどあるいはまったくない受講者に、 クラウドの基礎、ビッグデータ、機械学習を網羅したコンセプトの概要と、Google Cloud がどこで、どのように役立つかについて詳しく説明します。 最初にクラウド コンピューティングの概要を確認してから、クラウド·コンピューティング·インフラストラクチャと、ビッグデータおよび機械学習の 2 つの分野を詳しく見ていきます。 受講者はコースを修了するまでに、クラウド コンピューティング、ビッグデータ、機械学習に関連するコンセプトを明確に説明したり、 いくつかの実践的スキルを実証したりできるようになっているはずです。 このコースは、Google Cloud Computing Foundations という一連のコースの一部です。 コースは次の順序で受講してください: Google Cloud Computing Foundations: Cloud Computing Fundamentals - Locales Google Cloud Computing Foundations: Infrastructure in Google Cloud - Locales Google Cloud Computing Foundations: Networking and Security in Google Cloud - Locales Google Cloud Computing Foundations: Data, ML, and AI in Google Cloud - Locales 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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