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Choubert Bertrand

メンバー加入日: 2016

シルバーリーグ

9700 ポイント
Advanced ML: ML Infrastructure のバッジ Advanced ML: ML Infrastructure Earned 5月 26, 2020 EDT
Networking in the Google Cloud のバッジ Networking in the Google Cloud Earned 5月 26, 2020 EDT
Google Cloud Solutions II: Data and Machine Learning のバッジ Google Cloud Solutions II: Data and Machine Learning Earned 5月 26, 2020 EDT
Using the Cloud SDK Command Line のバッジ Using the Cloud SDK Command Line Earned 5月 26, 2020 EDT
Google Cloud Solutions I: Scaling Your Infrastructure のバッジ Google Cloud Solutions I: Scaling Your Infrastructure Earned 5月 26, 2020 EDT
Deprecated Kubernetes Solutions のバッジ Deprecated Kubernetes Solutions Earned 5月 26, 2020 EDT
Cloud Logging のバッジ Cloud Logging Earned 5月 26, 2020 EDT
DEPRECATED Google Cloud's Operations Suite のバッジ DEPRECATED Google Cloud's Operations Suite Earned 5月 25, 2020 EDT
Set Up a Google Cloud Network のバッジ Set Up a Google Cloud Network Earned 5月 25, 2020 EDT
Cloud Architecture のバッジ Cloud Architecture Earned 5月 25, 2020 EDT
Deploy Kubernetes Applications on Google Cloud のバッジ Deploy Kubernetes Applications on Google Cloud Earned 5月 25, 2020 EDT
Kubernetes in Google Cloud のバッジ Kubernetes in Google Cloud Earned 5月 25, 2020 EDT
Intermediate ML: TensorFlow on Google Cloud のバッジ Intermediate ML: TensorFlow on Google Cloud Earned 5月 25, 2020 EDT
Set up and Configure a Cloud Environment in Google Cloud のバッジ Set up and Configure a Cloud Environment in Google Cloud Earned 5月 24, 2020 EDT
Cloud Engineering のバッジ Cloud Engineering Earned 5月 24, 2020 EDT
DevOps Essentials のバッジ DevOps Essentials Earned 5月 24, 2020 EDT
Scientific Data Processing のバッジ Scientific Data Processing Earned 5月 24, 2020 EDT
Workspace Essentials のバッジ Workspace Essentials Earned 5月 24, 2020 EDT
Optimize Google Cloud Costs のバッジ Optimize Google Cloud Costs Earned 5月 24, 2020 EDT
BigQuery for Marketing Analysts のバッジ BigQuery for Marketing Analysts Earned 5月 23, 2020 EDT
BigQuery for Data Warehousing のバッジ BigQuery for Data Warehousing Earned 5月 23, 2020 EDT
Workspace: Add-ons のバッジ Workspace: Add-ons Earned 5月 23, 2020 EDT
DEPRECATED BigQuery for Data Analysis のバッジ DEPRECATED BigQuery for Data Analysis Earned 5月 23, 2020 EDT
Cloud Development のバッジ Cloud Development Earned 5月 23, 2020 EDT
DEPRECATED Application Development - Java のバッジ DEPRECATED Application Development - Java Earned 5月 23, 2020 EDT
BigQuery Basics for Data Analysts のバッジ BigQuery Basics for Data Analysts Earned 5月 23, 2020 EDT
Cloud Healthcare API のバッジ Cloud Healthcare API Earned 5月 23, 2020 EDT
Implement Load Balancing on Compute Engine のバッジ Implement Load Balancing on Compute Engine Earned 5月 22, 2020 EDT
機械学習API のバッジ 機械学習API Earned 5月 22, 2020 EDT
Baseline: Deploy & Develop のバッジ Baseline: Deploy & Develop Earned 5月 22, 2020 EDT
[DEPRECATED] Build Interactive Apps with Google Assistant のバッジ [DEPRECATED] Build Interactive Apps with Google Assistant Earned 5月 21, 2020 EDT
Perform Foundational Infrastructure Tasks in Google Cloud のバッジ Perform Foundational Infrastructure Tasks in Google Cloud Earned 5月 21, 2020 EDT
Baseline: Infrastructure のバッジ Baseline: Infrastructure Earned 5月 21, 2020 EDT
[DEPRECATED] OK Google: Build Interactive Apps with Google Assistant のバッジ [DEPRECATED] OK Google: Build Interactive Apps with Google Assistant Earned 5月 21, 2020 EDT
Cloud SQL のバッジ Cloud SQL Earned 5月 21, 2020 EDT
NCAA® March Madness®: Bracketology with Google Cloud のバッジ NCAA® March Madness®: Bracketology with Google Cloud Earned 5月 21, 2020 EDT
Google Developer Essentials のバッジ Google Developer Essentials Earned 5月 20, 2020 EDT
BigQuery for Machine Learning のバッジ BigQuery for Machine Learning Earned 5月 20, 2020 EDT
Exploring APIs のバッジ Exploring APIs Earned 5月 19, 2020 EDT
Intro to ML: Language Processing のバッジ Intro to ML: Language Processing Earned 5月 19, 2020 EDT
Intro to ML: Image Processing のバッジ Intro to ML: Image Processing Earned 5月 18, 2020 EDT
Understand Your Google Cloud Costs のバッジ Understand Your Google Cloud Costs Earned 5月 18, 2020 EDT
DEPRECATED Websites and Web Applications のバッジ DEPRECATED Websites and Web Applications Earned 5月 17, 2020 EDT
DEPRECATED Creating with Google Maps のバッジ DEPRECATED Creating with Google Maps Earned 5月 17, 2020 EDT
[DEPRECATED] Deploying Applications のバッジ [DEPRECATED] Deploying Applications Earned 5月 17, 2020 EDT
Google Cloud Essentials のバッジ Google Cloud Essentials Earned 3月 10, 2017 EST
Serverless Web Apps using Amazon DynamoDB のバッジ Serverless Web Apps using Amazon DynamoDB Earned 2月 16, 2017 EST

Machine Learning is one of the most innovative fields in technology, and the Google Cloud Platform has been instrumental in furthering its development. With a host of APIs, GCP has a tool for just about any machine learning job. In this advanced-level quest, you will get hands-on practice with machine learning at scale and how to employ the advanced ML infrastructure available on GCP.

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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の基礎となるテーマです。ネットワーキングは Google Cloud の基盤となる構造であり、それによってすべてのリソースとサービスが相互に接続されます。この基礎レベルのクエストでは、Google Cloud の重要なネットワーキング サービスについて学習します。また、効果的なネットワークを作成するための専用ツールでハンズオン演習を行うことができます。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 のネットワーキングでは、堅牢なネットワークを今すぐ構築するために必要な実践的な経験を積むことができます。ハンズオンラボでスキルや知識を試したいですか？このクエスト修了後に、Build and Secure Networks in Google Cloud クエストの最後にあるチャレンジラボに登録し、完了した際には Google Cloud 限定デジタルバッジを獲得できます。

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In this advanced-level quest, you will learn how to harness serious Google Cloud computing power to run big data and machine learning jobs. The hands-on labs will give you use cases, and you will be tasked with implementing big data and machine learning practices utilized by Google’s very own Solutions Architecture team. From running Big Query analytics on tens of thousands of basketball games, to training TensorFlow image classifiers, you will quickly see why Google Cloud is the go-to platform for running big data and machine learning jobs.

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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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In this advanced-level quest, you will learn how you to harness serious Google Cloud power and infrastructure. The hands-on labs will give you use cases and you will be tasked with implementing scaling practices utilized by Google’s very own Solutions Architecture team. From developing enterprise grade load balancing and autoscaling, to building continuous delivery pipelines, Google Cloud Solutions I: Scaling your Infrastructure will teach you best practices for taking your Google Cloud projects to the next level.

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Containerized applications have changed the game and are here to stay. With Kubernetes, you can orchestrate containers with ease, and integration with the Google Cloud Platform is seamless. In this advanced-level quest, you will be exposed to a wide range of Kubernetes use cases and will get hands-on practice architecting solutions over the course of 8 labs. From building Slackbots with NodeJS, to deploying game servers on clusters, to running the Cloud Vision API, Kubernetes Solutions will show you first-hand how agile and powerful this container orchestration system is.

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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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Learn the ins and outs of Google Cloud's operations suite, an important service for generating insights into the health of your applications. It provides a wealth of information in application monitoring, report logging, and diagnoses. These labs will give you hands-on practice with and will teach you how to monitor virtual machines, generate logs and alerts, and create custom metrics for application data. It is recommended that the students have at least earned a Badge by completing the Google Cloud Essentials. Looking for a hands on challenge lab to demonstrate your skills and validate your knowledge? On completing this course, enroll in and finish the challenge lab at the end of the Monitor and Log with Google Cloud Operations Suite to receive an exclusive Google Cloud digital badge.

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Earn a skill badge by completing the Set Up a Google Cloud Network course, where you will learn how to: Set IAM features with the gcloud CLI tool; deploy and scale a web app on Google Compute Engine; provision a Kubernetes cluster and break an application into microservices; perform basic networking tasks on Google Cloud Platform; view BigQuery logs inside Cloud Logging, and migrate a stand-alone PostgreSQL database to Cloud SQL using a continuous Database Migration Service job. 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 the skill badge, and final assessment challenge lab, to receive a digital badge that you can share with your network.

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この基礎レベルの クエスト は他の Qwiklabs 製品の中でもユニークです。これらのラボは、Google Cloud Certified Professional Cloud Architect 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、Goodle Cloud の知識が試される特定のラボで構成されています。これらのラボでの演習は スキルや能力の向上に役立ちますが、試験ガイドやその他の対策資料も参照することをお勧めします。

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Complete the intermediate Deploy Kubernetes Applications on Google Cloud skill badge to demonstrate skills in the following: configuring and building Docker container images, creating and managing Google Kubernetes Engine (GKE) clusters, utilizing kubectl for efficient cluster management, and deploying Kubernetes applications with robust continuous delivery (CD) practices. 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 course and the final assessment challenge lab to receive a skill badge that you can share with your network.

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Kubernetes は最もポピュラーなコンテナ オーケストレーションのシステムで、Google Kubernetes Engine は Google Cloud でのデプロイに対応できるようデザインされています。この上級レベルのラボでは、ハンズオンで Docker イメージやコンテナ、およびデプロイができる演習があります。お客様独自のワークフローに合う、コンテナ オーケストレーション統合に必要な実践的スキルを学びます。ハンズオンラボでスキルや知識を試したいですか？このクエスト修了後に、 Deploy to Kubernetes in Google Cloud クエストの最後にあるチャレンジラボを完了すると、Google Cloud 限定デジタルバッジを獲得できます。

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TensorFlow is an open source software library for high performance numerical computation that's great for writing models that can train and run on platforms ranging from your laptop to a fleet of servers in the Cloud to an edge device. This quest takes you beyond the basics of using predefined models and teaches you how to build, train and deploy your own on Google Cloud.

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この基礎レベルの クエスト は他の Qwiklabs 製品の中でもユニークです。 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、Google Cloud の知識が試される 特定のラボで構成されています。このクエストおよびクエストの最後にあるチャレンジラボを完了すると、Google Cloud 限定デジタルバッジを獲得できます。これらのラボでの演習は スキルや能力の向上に役立ちますが、試験ガイドやその他の対策資料も参照することをお勧めします。

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この基礎レベルの クエスト は他の Qwiklabs 製品の中でもユニークです。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、Goodle Cloud の知識が試される特定のラボで構成されています。これらのラボでの演習は スキルや能力の向上に役立ちますが、試験ガイドやその他の対策資料も参照することをお勧めします。

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Obtain a competitive advantage through DevOps. DevOps is an organizational and cultural movement that aims to increase software delivery velocity, improve service reliability, and build shared ownership among software stakeholders. In this quest you will learn how to use Google Cloud to improve the speed, stability, availability, and security of your software delivery capability. DevOps Research and Assessment has joined Google Cloud. How does your team measure up? Take this five question multiple-choice quiz and find out! Looking for a hands on challenge lab to demonstrate your skills and validate your knowledge? On completing this quest, enroll in and finish the additional challenge lab at the end of this quest to receive an exclusive Google Cloud digital badge.

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ビッグデータ、機械学習、科学的データ。完璧な組み合わせといえます。このクエストは上級レベルであり、実際の科学的データセットを使用するユースケースに BigQuery、Dataproc、Tensorflow などの GCP サービスを当てはめ、実践的な演習を行います。「科学的データ処理」では、地震データの分析や衛星画像の集約といったタスクを実践し、ビッグデータと機械学習に関するスキルの強化を図ります。これにより、多岐にわたる科学的分野でさまざまな問題に取り組むことができるようになります。

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Workspace は、共同作業が可能な Google のアプリケーション プラットフォームであり、Google Cloud で提供されます。この入門レベルのクエストでは、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。ここで取り上げる機能以外にも、Workspace には多くのアプリケーションやツールが含まれていますが、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経験できます。各ラボの所要時間は 10～15 分ですが、自分で自由にアプリケーションの操作を試せるように追加の時間が用意されています。任意で行える最後のステップとして、認定試験用模擬試験のラボを受講し、練習問題の内容を確認できます。また、今後予定されている Workspace 認定試験には、成績に基づくシナリオが含まれる予定です。

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Google Cloud の請求管理と費用管理の基礎を学ぶ、2 部構成コースの 2 つ目のクエストです。このクエストは、財務または IT の担当者で、組織のクラウド インフラストラクチャの最適化を担う方に最適です。ここでは、予算とアラートの設定、割り当て上限の管理、確約利用割引の活用など、Google Cloud 費用を管理および最適化する方法をいくつか学びます。ハンズオンラボでは、さまざまなツールを実際に使って Google Cloud の費用を管理、最適化したり、費用を最適化するためのベスト プラクティスを技術チームに共有し、その普及を促したりすることができます。

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マーケティングデータを洞察し、ダッシュボード構築はいかがでしょう？大規模な分析とモデル構築のために、すべてのデータを1か所にまとめましょう。クエリ方法を学び、また BigQuery を使用しながら、再現性があり、拡張可能、そして価値ある洞察を データ化します。 BigQuery は、Google が完全管理しており、 NoOpsで、低コストの分析データベースです。 BigQuery を使用すれば、管理すべき インフラストラクチャを持たずに、またはデータベース管理者を必要とすることなく、何テラバイトものデータをクエリすることができます。 BigQuery は SQL を使用し、従量制モデルを利用できます。 BigQuery を使用すれば、データ分析に集中でき、意味ある洞察を見い出だすことができます。

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データ ウェアハウスの構築または最適化を検討している場合は、BigQuery を使ったデータの抽出、変換、Google Cloud への読み込みに関するおすすめの方法を学びます。この一連のインタラクティブなラボでは、各種の大規模な BigQuery 一般公開データセットを使って独自のデータ ウェアハウスを作成、最適化します。BigQuery は、Google が低料金で提供する NoOps のフルマネージド分析データベースです。インフラストラクチャを所有して管理したり、データベース管理者を配置したりすることなく、テラバイト単位の大規模なデータでクエリを実行できます。また、SQL が採用されており、従量課金制モデルでご利用いただけます。このような特徴を活かし、お客様は有用な情報を得るためのデータ分析に専念できます。

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このハンズオンラボのクエストは、Google Cloud サービスおよびツールと Workspace アプリケーションとの統合力を実証しています。Node.js を使用してアンケート ボットを構築したり、Natural Language API を使用して Google ドキュメントの感情を認識したり、Apps スクリプトを使用してチャットボットを構築したりします。

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Want to learn the core SQL and visualization skills of a Data Analyst? Interested in how to write queries that scale to petabyte-size datasets? Take the BigQuery for Analyst Quest and learn how to query, ingest, optimize, visualize, and even build machine learning models in SQL inside of BigQuery.

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The hands-on labs in this Quest are structured to give experienced app developers hands-on practice with the state-of-the-art developing applications in Google Cloud. The topics align with the Google Cloud Certified Professional Cloud Developer Certification. These labs follow the sequence of activities needed to create and deploy an app in Google Cloud from beginning to end. Be aware that while practice with these labs will increase your skills and abilities, it is recommended that you also review the exam guide and other available preparation resources.

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In this advanced-level quest, you will learn the ins and outs of developing GCP applications in Java. The first labs will walk you through the basics of environment setup and application data storage with Cloud Datastore. Once you have a handle on the fundamentals, you will get hands-on practice deploying Java applications on Kubernetes and App Engine (the latter is the same framework that powers Snapchat!) With specialized bonus labs that teach user authentication and backend service development, this quest will give you practical experience so you can start developing robust Java applications straight away.

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Want to scale your data analysis efforts without managing database hardware? Learn the best practices for querying and getting insights from your data warehouse with this interactive series of BigQuery labs. BigQuery is Google's fully managed, NoOps, low cost analytics database. With BigQuery you can query terabytes and terabytes of data without having any infrastructure to manage or needing a database administrator. BigQuery uses SQL and can take advantage of the pay-as-you-go model. BigQuery allows you to focus on analyzing data to find meaningful insights.

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Cloud Healthcare API bridges the gap between care systems and applications built on Google Cloud. By supporting standards-based data formats and protocols of existing healthcare technologies, Cloud Healthcare API connects your data to advanced Google Cloud capabilities, including streaming data processing with Cloud Dataflow, scalable analytics with BigQuery, and machine learning with Cloud Machine Learning Engine. In this Quest you will use the Cloud Healthcare API to ingest and process data in the industry standard FHIR, HL7v2 and DICOM formats, train a TensorFlow model for prediction with FHIR data, and also gain practice with de-identification of datasets.

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Complete the introductory Implement Load Balancing on Compute Engine skill badge to demonstrate skills in the following: writing gcloud commands and using Cloud Shell, creating and deploying virtual machines in Compute Engine, and configuring network and HTTP load balancers. 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 skill badge that you can share with your network.

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機械学習はもっとも迅速に成長しているテクノロジーの分野です。Google Cloud Platformは、その成長に一役かっています。APIのホストを使うことにより、GCPにはツールがあります。この上級レベルのクエストでは、「Implementing an AI Chatbot with Dialogflow」や「Detect Labels, Faces, and Landmarks in Images with the Cloud Vision API」と同様に機械学習APIについてハンズオンで演習ができます。

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In this introductory-level quest, you will learn the fundamentals of developing and deploying applications on the Google Cloud Platform. You will get hands-on experience with the Google App Engine framework by launching applications written in languages like Python, Ruby, and Java (just to name a few). You will see first-hand how straightforward and powerful GCP application frameworks are, and how easily they integrate with GCP database, data-loss prevention, and security services.

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Earn a skill badge by completing the Build Interactive Apps with Google Assistant quest, where you will learn how to build Google Assistant applications, including how to: create an Actions project, integrate Dialogflow with an Actions project, test your application with Actions simulator, build an Assistant application with flash cards template, integrate customer MP3 files with your Assistant application, add Cloud Translation API to your Assistant application, and use APIs and integrate them into your applications. 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 the skill badge quest, and final assessment challenge lab, to receive a digital badge that you can share with your network.

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Getting Started - Create and Manage Cloud Resources よりレベルの高いハンズオンラボでの実践を求めている初心者のクラウド デベロッパーであるなら、このクエストをおすすめします。 Cloud Storage や、Stackdriver および Cloud 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。 このクエストでは、すべての 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られます。このクエストおよびクエストの最後にあるチャレンジラボを完了すると、Google Cloud 限定デジタルバッジを獲得できます。主なコンセプトは 1 分間のビデオで説明されて います。

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Google Cloud Essentials よりレベルの高いハンズオンラボでの実践を求めている初心者のクラウド デベロッパーであるなら、このクエストをおすすめします。 Cloud Storage や、Stackdriver および Cloud 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。 このクエストでは、すべての 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られます。主なコンセプトは 1 分間のビデオで説明されています。

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With Google Assistant part of over a billion consumer devices, this quest teaches you how to build practical Google Assistant applications integrated with Google Cloud services via APIs. Example apps will use the Dialogflow conversational suite and the Actions and Cloud Functions frameworks. You will build 5 different applications that explore useful and fun tools you can extend on your own. No hardware required! These labs use the cloud-based Google Assistant simulator environment for developing and testing, but if you do have your own device, such as a Google Home or a Google Hub, additional instructions are provided on how to deploy your apps to your own hardware.

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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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In this series of labs you will learn how to use BigQuery to analyze NCAA basketball data with SQL. Build a Machine Learning Model to predict the outcomes of NCAA March Madness basketball tournament games.

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この入門レベルのクエストでは、アプリケーション デベロッパーが、Google Cloud エコシステムを使用して安全、スケーラブル、インテリジェントなクラウド ネイティブ アプリケーションを構築する方法を学習できます。インフラストラクチャの設定を行わずにアプリケーションの開発とスケーリングを行う方法、データ分析を実施してデータから分析情報を得る方法、トレーニング済み ML API で開発を行って機械学習のイベントを活用する方法（機械学習のエキスパートでない場合）について学習します。また、さまざまな Google サービスと API をシームレスに統合して、インテリジェントなアプリを作成します。

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機械学習を学んで実践し、SQL だけを使用して、数時間ではなく数分でモデルをビルドしたいとお考えの場合、BigQuery の新機能である BigQuery ML を使用すれば、最小限のコーディングで機械学習モデルの作成、トレーニング、評価、予測が可能になります。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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Google Cloud Application Programming Interfaces は、Google Cloud Services とプログラムでインタラクトするメカニズムです。このクエストは、GCP API のハンズオン演習を提供し、APIをブラウズして、実行するツールである Google の API Explorerを通して学習します。クラウドのストレージ間でのデータ移行の方法、コンピュートエンジンインスタンスのデプロイ、Dataprocクラスタの設定などを学ぶことにより、API が強力で、なぜGCPユーザが使用しているかを理解できます。

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皆さんもよくご存じのとおり、機械学習は最も急速に開発、利用が進んでいる技術の 1 つで、Google Cloud Platform はその促進に大きく貢献してきました。GCP では多数の API を活用して、ほぼすべての機械学習ジョブに対応するツールを提供しています。この入門クエストでは、ラボを使って言語処理に適用される機械学習に関する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、感情分析と構文分析、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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大規模な計算処理能力を活用してパターンを認識し、画像を解釈することは、自動運転から顔認識まで、さまざまな用途における AI の基盤技術です。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ています。GCP にはさまざまな API があるため、機械学習に関するほぼすべてのタスクに対応することができます。この入門クエストでは、画像処理に用いられる機械学習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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このクエストは、技術または財務の担当者で GCP 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について学習します。ハンズオンラボでは、請求書を表示する方法、請求レポートを使用して GCP の費用を追跡する方法、BigQuery や Google スプレッドシートを使用して請求データを分析する方法、データポータルを使用してカスタムの請求ダッシュボードを作成する方法について学習します。

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When it comes to hosting websites and web applications, you want a framework that’s robust, fast, and secure. By choosing the Google Cloud Platform, you will have all of those needs covered. In this fundamental-level quest, you will get hands-on practice with GCPs key infrastructure and computing services for the web. From deploying your first web app, to integrating Cloud SQL with Ruby on Rails, to mapping the NYC subway system on App Engine, you will learn all the skills needed to harness GCPs web hosting power.

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In this quest you will use several tools available in Google Cloud to manipulate data and create a Google Map - map location details to find subway stations or a business; use geocoding and Apps Script to send an email of a map; visualize data on a customized map; and build a server-side proxy to create a map on a mobile device.

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The Google Cloud Platform provides many different frameworks and options to fit your application’s needs. In this introductory-level quest, you will get plenty of hands-on practice deploying sample applications on Google App Engine. You will also dive into other web application frameworks like Firebase, Wordpress, and Node.js and see firsthand how they can be integrated with Google Cloud.

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この入門レベルのクエストでは、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。「Google Cloud Essentials」は Qwiklabs で特に人気のあるクエストですが、それはクラウドの予備知識がほとんどなくても、あらゆる Google Cloud プロジェクトに応用できる実際的な経験を積めるからです。 「Google Cloud Essentials」では、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実行と負荷分散など、Google Cloud の主な機能を紹介します。主なコンセプトは 1 分間のビデオで説明されています。

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Serverless architectures allow you to build and run applications and services without needing to provision, manage, and scale infrastructure. This quest will show how to design, build, and deploy interactive serverless web applications, using a simple HTML/JavaScript web interface which uses Amazon API Gateway calls to send requests to AWS Lambda backends that query Amazon DynamoDB data.

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