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Chunvijitra Pacharapol

メンバー加入日: 2023

ゴールドリーグ

17735 ポイント
Looker での LookML オブジェクトの構築 Earned 6月 13, 2024 EDT
Generative AI Explorer - Agent Platform Earned 6月 12, 2024 EDT
BigQuery で予測データ分析を行う Earned 6月 12, 2024 EDT
DEPRECATED Detect Manufacturing Defects Using Visual Inspection AI Earned 6月 12, 2024 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 6月 12, 2024 EDT
Natural Language API で感情分析を行う Earned 6月 11, 2024 EDT
Google Cloud での Kubernetes の管理 Earned 6月 11, 2024 EDT
Cloud Vision API を使用して画像を解析する Earned 6月 4, 2024 EDT
Google API を使用して音声と言語を分析する Earned 6月 1, 2024 EDT
BigQuery ML を使用した ML モデルの作成 Earned 6月 1, 2024 EDT
Cloud SQL for PostgreSQL インスタンスの作成と管理 Earned 5月 30, 2024 EDT
Google Cloud リソースのモニタリングと管理 Earned 5月 28, 2024 EDT
AlloyDB インスタンスの作成と管理 Earned 5月 27, 2024 EDT
Google Cloud での TensorFlow を使用した画像の分類 Earned 5月 27, 2024 EDT

「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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「Generative AI Explorer - Agent Platform」コースには、Google Cloud での生成 AI の使用方法に関する複数のラボが含まれます。ラボでは、Agent Platform で Gemini モデルを 使用する方法を学びます。プロンプト設計やベスト プラクティス、さらに Agent Platform を活用したアイディエーション、テキスト分類、テキスト抽出、テキスト要約などについても学習します。 また、Agent Platform でカスタム トレーニングを通じて基盤モデルをトレーニングし、 Agent Platform のエンドポイントにデプロイして、基盤モデルをチューニングする方法も学びます。

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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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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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「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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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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「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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「Cloud Vision API を使用して画像を解析する」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、画像からのテキスト抽出など、さまざまなタスクで Cloud Vision API を活用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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「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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「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 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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「AlloyDB 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、次のスキルを身につけていることを実証できます。AlloyDB の主なオペレーションと タスクを実行する、PostgreSQL から AlloyDB に移行する、AlloyDB データベースを管理する、 AlloyDB カラム型エンジンを使用して分析クエリを高速化する。

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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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