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Sreeja Asula

メンバー加入日: 2022

ゴールドリーグ

37625 ポイント
Vertex AI Studio の概要 Earned 6月 29, 2024 EDT
画像キャプション モデルの作成 Earned 6月 29, 2024 EDT
Transformer モデルと BERT モデル Earned 6月 29, 2024 EDT
Encoder-Decoder アーキテクチャ Earned 6月 29, 2024 EDT
アテンション機構 Earned 6月 29, 2024 EDT
画像生成の概要 Earned 6月 29, 2024 EDT
責任ある AI: Google Cloud における AI に関する原則の適用 Earned 6月 27, 2024 EDT
責任ある AI の概要 Earned 6月 27, 2024 EDT
大規模言語モデルの概要 Earned 6月 27, 2024 EDT
Firebase を使用したサーバーレス アプリの開発 Earned 8月 28, 2023 EDT
Google Cloud コンピューティングの基礎 Earned 8月 28, 2023 EDT
Qwiklabs Trivia August 2023 Earned 8月 28, 2023 EDT
生成 AI の概要 Earned 8月 27, 2023 EDT
Level 2: Apps Script and Networks Earned 8月 27, 2023 EDT
Level 1: BigQuery ML, Cloud Architecture and Devops Skills Earned 8月 27, 2023 EDT
クラウド アーキテクチャ: 設計、実装、管理 Earned 8月 26, 2023 EDT
Google Cloud での DevOps ワークフローの実装 Earned 8月 26, 2023 EDT
Looker でのデータモデルの管理 Earned 8月 26, 2023 EDT
安全な Google Cloud ネットワークの構築 Earned 8月 26, 2023 EDT
Google API を使用して音声と言語を分析する Earned 8月 25, 2023 EDT
Google Cloud におけるモニタリング Earned 8月 25, 2023 EDT
Cloud Storage での安全なデータレイクの作成 Earned 8月 24, 2023 EDT
Cloud Storage とデータ保護ソリューションの実装 Earned 8月 24, 2023 EDT
Google Cloud での Kubernetes の管理 Earned 8月 24, 2023 EDT
Google データクラウドを使用してデータを共有する Earned 8月 24, 2023 EDT
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 8月 23, 2023 EDT
Dataplex によるデータの整理と統制 Earned 8月 23, 2023 EDT
Google スプレッドシートで関数、数式、グラフを使う Earned 8月 23, 2023 EDT
Google Cloud での ML の API の使用 Earned 8月 22, 2023 EDT
DEPRECATED Networking Fundamentals on Google Cloud Earned 8月 21, 2023 EDT
Bigtable インスタンスの作成と管理 Earned 8月 21, 2023 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 8月 21, 2023 EDT
Natural Language API で感情分析を行う Earned 8月 21, 2023 EDT
Google Cloud のサービス アカウントと IAM ロールを構成する Earned 8月 19, 2023 EDT
イベント駆動型のメッセージングと自動化ワークフローの実装 Earned 8月 19, 2023 EDT
BigQuery でデータ ウェアハウスを構築する Earned 8月 18, 2023 EDT
Document AI を使用して大規模なデータ キャプチャを自動化 Earned 8月 16, 2023 EDT
Looker ダッシュボードとレポート用にデータを準備する Earned 8月 12, 2023 EDT
Google Cloud での Sensitive Data Protection の実装 Earned 8月 12, 2023 EDT
メタデータの拡充と Lakehouse データの検出 Earned 8月 12, 2023 EDT
BigQuery ML を使用した ML モデルの作成 Earned 8月 12, 2023 EDT
API を使用して Cloud Storage を操作する Earned 8月 10, 2023 EDT
Cloud Vision API を使用して画像を解析する Earned 8月 9, 2023 EDT
Level 3: GenAI Earned 8月 9, 2023 EDT
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 8月 9, 2023 EDT
Google Cloud Speech API を使用する Earned 8月 8, 2023 EDT
Lakehouse データの保護 Earned 8月 7, 2023 EDT
API Gateway でサーバーレス API をデプロイして保護する Earned 8月 6, 2023 EDT
BigQuery のデータから分析情報を引き出す Earned 8月 6, 2023 EDT
Level 2: Data Deep Dive Earned 7月 31, 2023 EDT
Qwiklabs Trivia July 2023 Earned 7月 31, 2023 EDT
Google App Engine でアプリケーションをデプロイして管理する Earned 7月 30, 2023 EDT
Level 1: AppDev and Infrastructure Earned 7月 30, 2023 EDT
Google Cloud Computing Foundations: Networking and Security in Google Cloud Earned 4月 6, 2023 EDT
Google Cloud Computing Foundations: Data, ML, and AI in Google Cloud Earned 4月 4, 2023 EDT
Google Cloud Computing Foundations: Infrastructure in Google Cloud Earned 3月 15, 2023 EDT
Google Cloud Computing Foundations: Cloud Computing Fundamentals Earned 3月 1, 2023 EST
Google Cloud ネットワークの構築 Earned 1月 8, 2023 EST
Google Kubernetes Engine を使ってみる Earned 1月 7, 2023 EST
Google Cloud におけるアプリ開発環境の設定 Earned 12月 22, 2022 EST
Compute Engine での Cloud Load Balancing の実装 Earned 12月 22, 2022 EST
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 12月 22, 2022 EST
重要な Google Cloud インフラストラクチャ: 基礎 Earned 12月 21, 2022 EST
Google Cloud の基礎: コア インフラストラクチャ Earned 12月 14, 2022 EST
Google Cloud によるデジタル トランスフォーメーション Earned 11月 29, 2022 EST
Google Cloud によるデータ トランスフォーメーションの探求 Earned 11月 29, 2022 EST
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 11月 29, 2022 EST
Google Cloud Operations を使用したスケーリング Earned 11月 29, 2022 EST
重要な Google Cloud インフラストラクチャ: コアサービス Earned 11月 23, 2022 EST
認定試験の学習ガイドを作成する: ACE 認定試験対策 Earned 11月 19, 2022 EST

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、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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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、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。

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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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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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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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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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「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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「Google Cloud コンピューティングの基礎」クエストを修了してスキルバッジを獲得しましょう。 クエストでは、Compute Engine を使用して、仮想マシン（VM）、永続ディスク、ウェブサーバーを操作する方法を学習します。

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Welcome to Qwiklabs Trivia for August! Each week, we will release a new set of questions to test your knowledge. You will have opportunities to play throughout the month. Give your career a boost with hands-on experience on GCP and partner services and earn the August badge.

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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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For organisations to thrive in the digital world, it is important for them to have secured networks to protect sensitive data, prevent cyber threats and maintain customer trust. Learn the principles of network design, security and management and integrating BigQuery Data and Google Workspace using Apps Script. Gain hands-on experience with labs carefully designed to nurture and assess your tech skills and set you on a course to earn your first Google Cloud credential.

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The world around us is changing and mastering future-driven technologies is the key to success. We want you to get started by learning a little of everything! Discover machine learning in data analysis, build scalable cloud solutions and accelerate software development that will shape the future. The possibilities in the Arcade are endless and all of those will lead you towards earning your first Google Cloud Credential. No prior experience required.

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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 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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「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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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 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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「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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「Cloud Storage での安全なデータレイクの作成」スキルバッジ コースを修了すると、次のスキルを実証できます。 Cloud Storage バケットのセキュリティ確保と設定、Gemini を使用したテキスト生成、IAM アクセス制御の管理、データ ガバナンスのための Knowledge Catalog レイクの確立などです。

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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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「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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「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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「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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「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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「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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Earn a skill badge by completing the Networking Fundamentals on Google Cloud quest, where you learn how to work with VPC networks and load balancers on Google Cloud. 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, and the final assessment challenge lab, to receive a digital badge that you can share with your network.

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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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「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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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 のサービス アカウントと IAM ロールを構成する」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、サービス アカウントやカスタムロールについてと、gcloud を使用して権限を設定する方法について学びます。

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「イベント駆動型のメッセージングと自動化ワークフローの実装」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、Cloud コンソールでの Pub/Sub の使用方法、Cloud Scheduler ジョブで作業を効率化する方法、 大量のイベント取り込みで Pub/Sub Lite を使用してコストを 削減できるタイミングについて学習します。

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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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「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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「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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「Google Cloud での Sensitive Data Protection の実装」コースを修了して スキルバッジを獲得すると、Sensitive Data Protection サービス （Cloud Data Loss Prevention API を含む）を使用して、Google Cloud 上の機密データを検査、秘匿化、匿名化するためのスキルを実証できます。

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メタデータの拡充と Lakehouse データの検出スキルバッジ コースを修了すると、BigQuery、Lakehouse、 Knowledge Catalog のスキルを証明できます。Lakehouse テーブルを作成し、メタデータ管理とテーブルデータの検出を強化できます。

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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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API を使用して Cloud Storage を操作する入門スキルバッジを終了すると Cloud Storage API を含む、API を使用してCloud Storage リソースを操作するスキルを証明できます。

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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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Recently, a McKinsey report found that Generative AI could add up to $4.4 trillion a year to the global economy, signaling an imminent surge in the demand for GenAI professionals. Now is the perfect time to get a head start and gain hands-on experience with Google Cloud's powerful GenAI tools and techniques, carefully designed to enhance your tech skills and set you on a promising course. Play now to be at the forefront of innovation, shaping the future with GenAI and earning your first Google Cloud GenAI game badge!

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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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「Google Cloud Speech API を使用する」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、Speech-to-Text API リクエストの作成、音声の文字起こし、 音声文字変換、音声の文字起こしを学べます。

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「Lakehouse データの保護」入門スキルバッジ コースを修了すると、Knowledge Catalog 内の IAM、BigQuery、Lakehouse、 Data Catalog を使用して Lakehouse テーブルを作成し、保護するスキルを証明できます。

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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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「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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The demand for data skills is growing rapidly, and we want you to get ahead! According to a report by the McKinsey Global Institute, the demand for data scientists and analysts is expected to grow by 150% by 2025. There are a lot of different aspects to any data role, so it's important to start with the basics - and we’ve got you covered. Learn how to tap into ML APIs, dive into your first data lake, and learn how the experts think about securing data. No experience required.

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Welcome to Qwiklabs Trivia for July! Each week, we will release a new set of questions to test your knowledge. You will have opportunities to play throughout the month. Give your career a boost with hands-on experience on GCP and partner services and earn the July badge.

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「Google App Engine でアプリケーションをデプロイして管理する」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、Python、Go、PHP で App Engine を使用する方法を学びます。

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Demand for cloud-skilled workers is rising. According to a report by Indeed, cloud computing jobs are expected to grow by 22% over the next five years, much faster than the average for all occupations. Play now to get hands-on experience building with Google Cloud's powerful coding and infrastructure management tools. Each lab teaches and tests your growing tech skills, and sets you on the path to your first Google Cloud credential.

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The Google Cloud Computing Foundations courses are for individuals with little to no background or experience in cloud computing. They provide a detailed overview of concepts covering cloud basics, big data, and machine learning, and where and how Google Cloud fits in. By the end of the course, learners will be able to articulate concepts around cloud computing, big data, and machine learning, and demonstrate some hands-on skills. This course is part of a series of courses called Google Cloud Computing Foundations. The courses should be completed in the following order: Google Cloud Computing Foundations: Cloud Computing Fundamentals Google Cloud Computing Foundations: Infrastructure in Google Cloud Google Cloud Computing Foundations: Networking and Security in Google Cloud Google Cloud Computing Foundations: Data, ML, and AI in Google Cloud Google Cloud Computing Foundation with Kubernetes This third course covers how to build secure networks, …

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The Google Cloud Computing Foundations courses are for individuals with little to no background or experience in cloud computing. They provide a detailed overview of concepts covering cloud basics, big data, and machine learning, and where and how Google Cloud fits in. By the end of the course, learners will be able to articulate concepts around cloud computing, big data, and machine learning, and demonstrate some hands-on skills. This course is part of a series of courses called Google Cloud Computing Foundations. The courses should be completed in the following order: Google Cloud Computing Foundations: Cloud Computing Fundamentals Google Cloud Computing Foundations: Infrastructure in Google Cloud Google Cloud Computing Foundations: Networking and Security in Google Cloud Google Cloud Computing Foundations: Data, ML, and AI in Google Cloud Google Cloud Computing Foundation with Kubernetes This final course in the series rev…

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The Google Cloud Computing Foundations courses are for individuals with little to no background or experience in cloud computing. They provide an overview of concepts central to cloud basics, big data, and machine learning, and where and how Google Cloud fits in. By the end of the series of courses, learners will be able to articulate these concepts and demonstrate some hands-on skills. The courses should be completed in the following order: 1. Google Cloud Computing Foundations: Cloud Computing Fundamentals 2. Google Cloud Computing Foundations: Infrastructure in Google Cloud 3. Google Cloud Computing Foundations: Networking and Security in Google Cloud 4. Google Cloud Computing Foundations: Data, ML, and AI in Google Cloud

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The Google Cloud Computing Foundations courses are for individuals with little to no background or experience in cloud computing. They provide an overview of concepts central to cloud basics, big data, and machine learning, and where and how Google Cloud fits in. By the end of the series of courses, learners will be able to articulate these concepts and demonstrate some hands-on skills. This course is part of a series of courses called Google Cloud Computing Foundations. The courses should be completed in the following order: Google Cloud Computing Foundations: Cloud Computing Fundamentals Google Cloud Computing Foundations: Infrastructure in Google Cloud Google Cloud Computing Foundations: Networking and Security in Google Cloud Google Cloud Computing Foundations: Data, ML, and AI in Google Cloud Google Cloud Computing Foundations: Kubernetes Engine Fundamentals This first course provides an overview of cloud computing, ways to use Google Cloud, …

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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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"「Google Kubernetes Engine を使ってみる」コースへようこそ。Kubernetes にご興味をお持ちいただきありがとうございます。Kubernetes は、アプリケーションとハードウェア インフラストラクチャとの間にあるソフトウェア レイヤです。Google Kubernetes Engine は、Google Cloud 上のマネージド サービスとしての Kubernetes を提供します。 このコースでは、Google Kubernetes Engine（一般に GKE と呼ばれています）の基礎と、Google Cloud でアプリケーションをコンテナ化して実行する方法を学びます。このコースでは、まず Google Cloud の基本事項を確認します。続けて、コンテナ、Kubernetes、Kubernetes アーキテクチャ、Kubernetes オペレーションの概要について学びます。"

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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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「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 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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このオンデマンド速習コースでは、Google Cloud で提供される包括的かつ柔軟なインフラストラクチャとプラットフォームのサービスについて、Compute Engine を中心に紹介します。受講者は、動画講義、デモ、ハンズオンラボを通してさまざまなソリューションの各要素について学習し、実際のデプロイを演習します。これらの要素には、ネットワークや仮想マシン、アプリケーション サービスなどのインフラストラクチャ コンポーネントが含まれます。コンソールと Cloud Shell を使用して Google Cloud を運用する方法についても学習します。また、クラウド アーキテクトの役割、インフラストラクチャ設計の方法、Virtual Private Cloud（VPC）を使用した仮想ネットワークの構成、プロジェクト、ネットワーク、サブネットワーク、IP アドレス、ルート、ファイアウォール ルールについても学習します。

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Google Cloud の基礎: コア インストラクチャ では、Google Cloud に関する重要なコンセプトと用語について説明します。このコースでは動画とハンズオンラボを通じて学習を進めていきます。Google Cloud の多数のコンピューティング サービスとストレージ サービス、そしてリソースとポリシーを管理するための重要なツールについて比較しながら説明します。

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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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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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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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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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このオンデマンド速習コースでは、Google Cloud で提供される包括的かつ柔軟なインフラストラクチャとプラットフォームのサービスについて、Compute Engine を中心に紹介します。受講者は、動画講義、デモ、ハンズオンラボを通してソリューションの各要素について学習し、演習を行います。これらの要素には、ネットワーク、システム、アプリケーション サービスなどのインフラストラクチャ コンポーネントが含まれます。また、実践的なソリューションの実装も取り上げ、顧客指定の暗号鍵、セキュリティとアクセス管理、割り当てと課金、リソース モニタリングなどについても学習します。

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Gemini Notebook を使用して、Associate Cloud Engineer 認定試験に向けて自分に合っ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、Gemini Notebook でノートブックを作成し、認定試験に向けた練習に学習ガイドを使用する方法を身に付けます。

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