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Ari Wahid

メンバー加入日: 2020

ブロンズリーグ

2400 ポイント
Implement DevOps in Google Cloud のバッジ Implement DevOps in Google Cloud Earned 9月 26, 2020 EDT
DEPRECATED Explore Machine Learning Models with Explainable AI のバッジ DEPRECATED Explore Machine Learning Models with Explainable AI Earned 9月 25, 2020 EDT
Prepare Data for ML APIs on Google Cloud のバッジ Prepare Data for ML APIs on Google Cloud Earned 9月 25, 2020 EDT
Build a Website on Google Cloud のバッジ Build a Website on Google Cloud Earned 9月 24, 2020 EDT
[DEPRECATED] Build Interactive Apps with Google Assistant のバッジ [DEPRECATED] Build Interactive Apps with Google Assistant Earned 9月 21, 2020 EDT
BigQuery for Machine Learning のバッジ BigQuery for Machine Learning Earned 9月 20, 2020 EDT
Data Catalog Fundamentals のバッジ Data Catalog Fundamentals Earned 9月 20, 2020 EDT
Derive Insights from BigQuery Data のバッジ Derive Insights from BigQuery Data Earned 9月 19, 2020 EDT
Google Cloud Essentials のバッジ Google Cloud Essentials Earned 7月 21, 2020 EDT
Workspace Essentials のバッジ Workspace Essentials Earned 6月 7, 2020 EDT
NCAA® March Madness®: Bracketology with Google Cloud のバッジ NCAA® March Madness®: Bracketology with Google Cloud Earned 6月 7, 2020 EDT
Security on AWS のバッジ Security on AWS Earned 5月 20, 2020 EDT

DevOps で競争力を高めましょう。DevOps は、ソフトウェアの迅速な提供、サービスの信頼性向上、ソフトウェア関係者間での責任の共有などを目的とした組織的、文化的な活動です。 このクエストでは、Google Cloud を使用してソフトウェアを提供する際のスピード、安定性、可用性、セキュリティを高める方法について学びます。Google Cloud に加わった DevOps Research and Assessment を使用して、現在のチームの競争力を確認しましょう。5 つの選択式の質問に答えると結果が表示されます。このクエスト（最後のチャレンジラボも含む）を修了すると、Google Cloud の限定デジタルバッジを取得できます。チャレンジラボでは詳細な手順の説明はありません。最小限のガイダンスに基づいて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試されます。

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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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Complete the introductory Prepare Data for ML APIs on Google Cloud skill badge to demonstrate skills in the following: cleaning data with Dataprep by Trifacta, running data pipelines in Dataflow, creating clusters and running Apache Spark jobs in Dataproc, and calling ML APIs including the Cloud Natural Language API, Google Cloud Speech-to-Text API, and Video Intelligence API. 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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このクエストでは、ウェブサイトの可用性とスケーラビリティを確保するために利用できる 4 つの Google Cloud ウェブサイト アーキテクチャについて学びます。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。このクエストは、Get Cooking in Cloud の動画シリーズの内容に基づいています。

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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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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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Data Catalog is a fully managed and scalable metadata management service that empowers organizations to quickly discover, understand, and manage all of their data. In this quest you will start small by learning how to search and tag data assets and metadata with Data Catalog. After learning how to build your own tag templates that map to BigQuery table data, you will learn how to build MySQL, PostgreSQL, and SQLServer to Data Catalog Connectors.

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Complete the introductory Derive Insights from BigQuery Data skill badge to demonstrate skills in the following: write SQL queries, query public tables, load sample data into BigQuery, troubleshoot common syntax errors with the query validator in BigQuery, and create reports in Looker Studio by connecting to BigQuery data. 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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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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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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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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This quest is designed to teach you how to apply AWS Identity and Access Management, in concert with several other AWS Services, to address real-world application and service security management scenarios.

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