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Jaya Wardana Putra

メンバー加入日: 2025

Put It All Together: Prepare for a Cloud Data Analyst Job Earned 10月 6, 2025 EDT
Data Management and Storage in the Cloud Earned 10月 6, 2025 EDT
The Power of Storytelling: How to Visualize Data in the Cloud Earned 10月 5, 2025 EDT
Data Transformation in the Cloud Earned 10月 5, 2025 EDT
Dataflow を使用したサーバーレスのデータ処理: 基礎 Earned 9月 23, 2025 EDT
Google Cloud を使用したデータレイクとデータ ウェアハウスのモダナイゼーション Earned 9月 20, 2025 EDT
Introduction to Data Analytics in Google Cloud Earned 9月 19, 2025 EDT
Data Engineering on Google Cloud の概要 Earned 9月 19, 2025 EDT
Professional Data Engineer の取得に向けた準備 Earned 9月 18, 2025 EDT
AI Boost Bites: Project Notebooks Earned 9月 17, 2025 EDT
AI Boost Bites: NotebookLM for Market Research Earned 9月 17, 2025 EDT
AI Boost Bites: NotebookLM Video Overviews Earned 9月 17, 2025 EDT
AI Boost Bites: Discover Sources in NotebookLM Earned 9月 17, 2025 EDT
AI Boost Bites: NotebookLM Mind Maps Earned 9月 17, 2025 EDT
AI Boost Bites: Intro to NotebookLM Earned 9月 17, 2025 EDT
AI Boost Bites: Email Content Creation Earned 9月 17, 2025 EDT
AI Boost Bites: Create Docs in Seconds Earned 9月 17, 2025 EDT
AI Boost Bites: AI Power-Ups for Google Workspace Earned 9月 17, 2025 EDT
AI Boost Bites: Tame Your Inbox with AI Earned 9月 17, 2025 EDT
Google Cloud における AI と ML の概要 Earned 9月 17, 2025 EDT
Google Vids で魅力的な動画を作成 Earned 8月 13, 2025 EDT
Gemini in Google ドライブ Earned 8月 13, 2025 EDT
Gemini in Google Meet Earned 8月 13, 2025 EDT
Gemini in Google スプレッドシート Earned 8月 13, 2025 EDT
Gemini in Google スライド Earned 8月 13, 2025 EDT
Gemini in Google ドキュメント Earned 8月 13, 2025 EDT
Gemini in Gmail Earned 8月 13, 2025 EDT
Gemini for Google Workspace の概要 Earned 8月 13, 2025 EDT
画像生成の概要 Earned 8月 12, 2025 EDT
AI Boost Bites: Gemini Slide Summaries Earned 8月 12, 2025 EDT
AI Boost Bites: No-Code Sheets & Scripts Earned 8月 12, 2025 EDT
AI Boost Bites: Amplify Exec Voices with AI Earned 8月 12, 2025 EDT
AI Boost Bites: Exec Summaries with Gemini Gems Earned 8月 12, 2025 EDT
AI Boost Bites: Automate tasks with Gemini and Apps Script Earned 8月 12, 2025 EDT
AI Boost Bites: "Eat the Frog" with NotebookLM Earned 8月 12, 2025 EDT
AI Boost Bites: Gemini Image-to-Sheets Hack Earned 8月 12, 2025 EDT
AI Boost Bites: Poke Holes in Your Strategy Earned 8月 12, 2025 EDT
AI Boost Bites: NotebookLM for Competitive Edge Earned 8月 12, 2025 EDT
AI Boost Bites: Personalization with customized prompts Earned 8月 12, 2025 EDT
AI Boost Bites: TL;DR with Gemini in Docs & Drive Earned 8月 12, 2025 EDT
AI Boost Bites: Prompting like a Pro with Google Workspace Earned 8月 12, 2025 EDT
AI Boost Bites: Content Generation with Gemini Made Easy Earned 8月 12, 2025 EDT
AI Boost Bites: Customer insights with NotebookLM Earned 8月 12, 2025 EDT
AI Boost Bites: Gemini Gems – Your ultimate marketing sidekick Earned 8月 12, 2025 EDT
セキュリティ エンジニア向けの Gemini Earned 8月 8, 2025 EDT
生成 AI のための ML オペレーション（MLOps) Earned 8月 8, 2025 EDT
クラウド アーキテクト向けの Gemini Earned 8月 8, 2025 EDT
責任ある AI: Google Cloud における AI に関する原則の適用 Earned 8月 8, 2025 EDT
Introduction to Looker Earned 8月 7, 2025 EDT
Google Cloud でのデータ分析の概要 Earned 8月 7, 2025 EDT
エンドツーエンドの SDLC のための Gemini Earned 8月 6, 2025 EDT
Gemini in BigQuery で生産性を高める Earned 7月 31, 2025 EDT
Professional Machine Learning Engineer 学習ガイド Earned 7月 31, 2025 EDT
BigQuery で Gemini モデルを操作する Earned 7月 31, 2025 EDT
BigQuery ML を推論に使用する Earned 7月 28, 2025 EDT
データ サイエンティストとアナリスト向けの Gemini Earned 7月 28, 2025 EDT
生成 AI エージェント: 組織の変革 Earned 7月 26, 2025 EDT
生成 AI アプリ: 働き方を変革する Earned 7月 26, 2025 EDT
生成 AI: 現在の状況を知る Earned 7月 26, 2025 EDT
生成 AI: 基本概念の理解 Earned 7月 26, 2025 EDT
生成 AI: chatbot を超えて Earned 7月 26, 2025 EDT
責任ある AI の概要 Earned 7月 25, 2025 EDT
大規模言語モデルの概要 Earned 7月 25, 2025 EDT
生成 AI の概要 Earned 7月 25, 2025 EDT

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 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 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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このコースは、Dataflow を使用したサーバーレスのデータ処理に関する 3 コースシリーズのパート 1 です。この最初のコースでは、始めに Apache Beam とは何か、そして Dataflow とどのように関係しているかを復習します。次に、Apache Beam のビジョンと Beam Portability フレームワークの利点について説明します。Beam Portability フレームワークによって、デベロッパーが好みのプログラミング言語と実行バックエンドを使用できるビジョンが実現します。続いて、Dataflow によってどのように費用を節約しながらコンピューティングとストレージを分離できるか、そして識別ツール、アクセスツール、管理ツールがどのように Dataflow パイプラインと相互に機能するかを紹介します。最後に、Dataflow でそれぞれのユースケースに合った適切なセキュリティ モデルを実装する方法について学習します。

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すべてのデータ パイプラインには、データレイクとデータ ウェアハウスという 2 つの主要コンポーネントがあります。このコースでは、各ストレージ タイプのユースケースを紹介し、Google Cloud で利用可能なデータレイクとデータ ウェアハウスのソリューションを技術的に詳しく説明します。また、データ エンジニアの役割や、効果的なデータ パイプラインが事業運営にもたらすメリットについて確認し、クラウド環境でデータ エンジニアリングを行うべき理由を説明します。 これは「Data Engineering on Google Cloud」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 でのバッチデータ パイプラインの構築」コースに登録してください。

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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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このコースでは、Google Cloud におけるデータ エンジニアリング、データ エンジニアの役割と責任、それらが Google Cloud の各サービスにどのように対応しているかについて学びます。また、データ エンジニアリングの課題に対処する方法も学習します。

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このコースでは、Professional Data Engineer（PDE）認定資格試験に向けた学習計画を作成できます。学習者は、試験の範囲を把握できます。また、試験への準備状況を把握して、個々の学習計画を作成します。

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This video covers how to create a 'project notebook' in NotebookLM by adding all relevant sources to build a central, searchable knowledge hub for your team.

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This video covers how to use NotebookLM for common marketing tasks like analyzing customer feedback, conducting market research, and generating content ideas.

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This video covers how to use the Video Overviews feature in NotebookLM to automatically generate a short explainer video based on your source documents.

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This video covers how to use the 'Discover Sources' feature in NotebookLM to find and import relevant web-based sources directly into your research project.

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This video covers how to use the Mind Maps feature in NotebookLM to automatically create a visual representation of your sources, helping you understand connections and key concepts.

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This video covers how to use NotebookLM as a personal research assistant by adding sources, asking questions, and generating new content formats based on your documents.

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This video covers how to use Gemini in Gmail to draft new emails, refine their tone, respond with context from Drive files, and use smart reply suggestions.

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This video covers how to use the 'Help me create' feature in Google Docs to generate a complete, formatted document by referencing content from other files in your Drive.

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This video covers five key ways to use Google's AI tools, including Gemini in Workspace, the Gemini app, and NotebookLM, to enhance your daily productivity.

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This video covers how to use Gemini in Gmail to summarize emails, find information, and draft replies, helping you manage your inbox more efficiently.

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このコースでは、予測 AI と生成 AI の両方のプロジェクトを構築できる、Google Cloud の AI および機械学習（ML）サービスについて紹介します。AI の基盤、開発、ソリューションを含むデータから AI へのライフサイクル全体で利用可能なテクノロジー、プロダクト、ツールについて説明するとともに、魅力的な学習体験と実践的なハンズオン演習を通じて、データ サイエンティスト、AI 開発者、ML エンジニアの方々がスキルや知識を強化できるようサポートすることを目指しています。

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このコースでは、一部の Google Workspace ユーザーが利用できるオンラインの動画制作および編集アプリ、Google Vids について学びます。レッスンとデモを通じて、職場で動画を通じて魅力的なストーリーを作成し伝える方法を学びます。また、メディア、音声、動画クリップをシームレスに取り込む、スタイルをカスタマイズする、作成した動画を簡単に共有するといった方法も学べます。 Google Vids の一部の機能では、作業効率を高めるために生成 AI を使用しています。Gemini を含む生成 AI ツールは不正確または不適切な情報を示す場合があるため、Gemini 機能を医療、法律、金融、またはその他の専門的な助言として利用しないでください。また、Gemini 機能による提案は Google の見解を述べるものではなく、Google に帰属するものでもないことにもご留意ください。

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Gemini for Google Workspace は、生成 AI 機能へのアクセスをユーザーに提供するアドオンです。動画レッスン、ハンズオン アクティビティ、実用的な例を使用して、Gemini in Google ドライブの機能について詳しく説明します。 このコースを修了すると、自信を持って Gemini in Google ドライブを活用し、ワークフローを改善するための知識やスキルを身に付けることができます。

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Gemini for Google Workspace は、生成 AI 機能へのアクセスをユーザーに提供するアドオンです。このコースでは、Google Meet での Gemini の機能について掘り下げます。動画レッスン、ハンズオン アクティビティ、実用的な例を通じて Google Meet の Gemini 機能を総合的に理解し、Gemini を使用した背景画像の生成、ビデオ通話の映りの改善、字幕翻訳の方法を学びます。このコースを修了すると、Google Meet で Gemini を自信を持って活用し、ビデオ会議の効果を最大限に高めるための知識とスキルを身に付けられます。

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Gemini for Google Workspace は、Google Workspace の生成 AI 機能をお客様に提供するアドオンです。このミニコースでは、Gemini の主な機能と、それらの機能を使用して Google スプレッドシート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 for Google Workspace は、Google Workspace の生成 AI 機能をお客様に提供するアドオンです。このミニコースでは、Gemini の主な機能と、それらの機能を使用して Google スライド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 for Google Workspace は、生成 AI 機能へのアクセスをユーザーに提供するアドオンです。動画レッスン、ハンズオン アクティビティ、実用的な例を使用して、Gemini in Google ドキュメントの機能について詳しく説明します。Gemini を使用して、プロンプトに基づいて文書のコンテンツを生成する方法を学びます。また、Gemini を使用して、記述済みのテキストを編集し、全体的な生産性の向上を支援することも検討します。このコースを修了すると、自信を持って Gemini in Google ドキュメントを活用し、文章作成能力を向上させるための知識やスキルを身に付けることができます。

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Gemini for Google Workspace は、Google Workspace の生成 AI 機能をお客様に提供するアドオンです。このミニコースでは、Gemini の主な機能と、それらの機能を使用して Gmail 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 for Google Workspace は、Google Workspace の生成 AI 機能をお客様に提供するアドオンです。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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This video covers how to use Gemini in Slides to automatically generate meeting recaps and draft follow-up emails, which can streamline your post-meeting workflow and save you time.

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This video covers how you can leverage Gemini's advanced AI capabilities within Google Sheets to effortlessly pull data and generate insights in minutes, all without the need for any technical or coding background.

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This video will cover how to leverage Gemini Gems to create authentic social media posts in your leader's unique voice. Learn to overcome the challenge of scaling executive social presence by training a Gem with writing samples and clear instructions. Discover how to generate engaging posts quickly, saving time while amplifying thought leadership and ensuring authenticity.

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This video covers how you can create your own Brevity Gem to summarize and transform messy notes or long documents into clear, concise, executive-ready summaries.

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This video covers how to use Gemini and Apps Script to automate manual tasks across Google Workspace. You'll learn to prompt Gemini to generate Apps Script code that automatically drafts email reminders in Google Sheets for tasks not marked 'Complete.' Automate your workflow with little to no technical expertise, freeing up time for more important work and eliminating manual follow-ups.

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This video covers how you can leverage Notebook LM to "eat the frog" on your to-do list by automating complex tasks like summarizing legislation and mapping services, saving you hours of work.

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This video covers how to eliminate tedious manual data entry using Gemini. Learn how to take a picture or screenshot of data (from PDFs, paper, or images) and prompt Gemini to instantly convert it into a structured Google Sheet. Discover this simple hack to save countless hours transcribing data, turning Gemini into your personal data entry assistant. Just snap, prompt, and export!

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AI Boost Bites is a video series designed to help you leverage Google's AI tools in your daily work. Each episode, under 10 minutes, features a quick video demonstrating a real-world AI use case or topic. After the video, you'll get a challenge to apply what you've learned. It's an easy, interactive way to boost your AI skills and improve your productivity.

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This video will cover how to use NotebookLM to gather and analyze publicly available information, combine it with internal documents, and extract key competitive insights.

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This video covers how to personalize your Gemini results in Google Workspace. Learn to incorporate documents and research papers directly into your prompts using the "@" symbol to get more targeted and relevant AI output tailored to your needs.

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This video covers how you can use Gemini to summarize long documents in Google Workspace, so you can quickly get the information you need and save time. You'll learn how to use Gemini to summarize entire documents or just selected text, as well as how to use Gemini in Drive to summarize across multiple files.

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This video covers prompt engineering fundamentals for effective AI communication. Learn a simple framework (Persona, Task, Context, Format) to craft clear prompts, getting better, faster results from Gemini in Google Workspace. Discover how to use natural language, be specific, and iterate for optimal AI assistance.

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This video will cover how you can leverage Gemini's advanced AI capabilities in Google Docs to brainstorm ideas, draft various marketing content, and collaborate with your team.

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This video covers how NotebookLM can revolutionize customer insight gathering from call or chat transcripts. You'll learn to upload PDF transcripts of hundreds of conversations (even multilingual ones!) and quickly extract key themes, trending topics, and actionable insights without listening for hours. Discover how to save findings, share notebooks, and even generate interactive podcast summaries of your data.

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This video covers how to create your own Gemini Gems, advanced AI capabilities that can automate repetitive tasks and supercharge your productivity.

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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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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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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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In this introductory course, you'll learn how Looker can help you explore, analyze, and visualize your data to drive better decisions. Through a combination of video lectures and demos, you'll discover how to connect to various data sources, build interactive dashboards, and perform effective data analysis. Whether you're a data analyst, BI analyst, data scientist or business user, this course will equip you with the foundational knowledge to start using Looker effectively, regardless of your background.

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この初級コースでは、Google Cloud のデータ分析ワークフローについてと、データを探索、分析、可視化し、得られた情報をステークホルダーと共有するために使用できるツールについて学びます。ケーススタディを取り上げながら、ハンズオンラボ、講義、理解度チェック、デモを通じて、元データセットをクリーンなデータに、さらには効果的な可視化やダッシュボードに生まれ変わらせる方法を示します。このコースは、Google Cloud で成果を上げる方法を知りたいと思っているデータ実務担当者にも、さらなるキャリアアップを目指している方にも、専門知識を深める入口として最適な内容になっています。データ分析業務を実際に行っている、あるいはデータ分析を利用している大多数の人に有益です。

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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。

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このコースでは、PMLE（Professional Machine Learning Engineer）認定資格試験に向けた学習計画を作成できます。学習者は、試験の範囲を把握したうえで、また、試験への準備状況を把握して、個々の学習計画を作成します。

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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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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、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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「生成 AI エージェント: 組織の変革」は、生成 AI リーダー学習プログラムの最後となる 5 番目のコースです。このコースでは、組織でカスタム生成 AI エージェントを使用して特定のビジネス課題に対処する方法を学習します。基本的な生成 AI エージェントを構築する実践演習を行うとともに、モデル、推論ループ、ツールなどのエージェントの構成要素について見ていきます。

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「生成 AI アプリ: 働き方を変革する」は、生成 AI リーダー学習プログラムの 4 つ目のコースです。このコースでは、Gemini for Workspace や NotebookLM など、Google の生成 AI アプリケーションを紹介します。グラウンディング、検索拡張生成、効果的なプロンプトの作成、自動化されたワークフローの構築などのコンセプトについて学びます。

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「生成 AI: 現在の状況を知る」は、生成 AI リーダー学習プログラムの 3 つ目のコースです。生成 AI は、私たちの働き方や、私たちを取り巻く世界との関わり方を変えています。リーダーは、実際のビジネス成果に結びつけるために、生成 AI の力をどのように活用できるでしょうか？このコースでは、生成 AI ソリューションの構築におけるさまざまなレイヤ、Google Cloud のサービス、ソリューションを選択する際に考慮すべき要素について学びます。

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「生成 AI: 基本概念の理解」は、生成 AI リーダー学習プログラムの 2 つ目のコースです。このコースでは、AI、ML、生成 AI の違いを探り、さまざまなデータタイプが生成 AI によるビジネス課題への対処を可能にする仕組みを理解することで、生成 AI の基本概念を習得します。また、基盤モデルの限界に対処するための Google Cloud の戦略、および責任ある安全な AI の開発と導入における重要な課題に関するインサイトも得られます。

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「生成 AI: chatbot を超えて」は、生成 AI リーダー学習プログラムの最初のコースで、前提条件はありません。このコースは、chatbot の基礎的な理解をさらに広げ、組織で実現できる生成 AI の真の可能性を把握することを目的としています。基盤モデルおよびプロンプト エンジニアリングなど、生成 AI の力を活用するうえで重要な概念も紹介します。また、このコースでは、組織において優れた生成 AI 戦略を策定する場合に検討するべき重要事項も見ていきます。

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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、従来の機械学習の手法との違いについて説明します。独自の生成 AI アプリを作成する際に利用できる Google ツールも紹介します。

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