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Google Cloud コンソールでスキルを試す

Carettoni Roberto

メンバー加入日: 2024

ゴールドリーグ

24325 ポイント
Building No-Code Apps with AppSheet: Implementation Earned 7月 18, 2025 EDT
Google Cloud Essentials Earned 7月 17, 2025 EDT
Building No-Code Apps with AppSheet: Foundations Earned 5月 21, 2025 EDT
生成 AI のための ML オペレーション（MLOps) Earned 5月 19, 2025 EDT
Google Workspace のトラブルシューティング Earned 5月 19, 2025 EDT
Google Workspace のセキュリティ Earned 5月 19, 2025 EDT
Google Workspace のデータ ガバナンス Earned 5月 19, 2025 EDT
Google Workspace コアサービス Earned 5月 19, 2025 EDT
Google Workspace の基礎 Earned 5月 19, 2025 EDT
Google Workspace ユーザーおよびリソース管理 Earned 5月 16, 2025 EDT
生成 AI エージェント: 組織の変革 Earned 5月 16, 2025 EDT
生成 AI アプリ: 働き方を変革する Earned 5月 16, 2025 EDT
生成 AI: 現在の状況を知る Earned 5月 16, 2025 EDT
生成 AI: 基本概念の理解 Earned 5月 16, 2025 EDT
生成 AI: chatbot を超えて Earned 5月 16, 2025 EDT

This course teaches you how to implement various capabilities that include data organization and management, application security, actions and integrations in your app using AppSheet. The course also includes topics on managing and upgrading your app, improving performance and troubleshooting issues with your app.

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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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In this course you will learn the fundamentals of no-code app development and recognize use cases for no-code apps. The course provides an overview of the AppSheet no-code app development platform and its capabilities. You learn how to create an app with data from spreadsheets, create the app’s user experience using AppSheet views and publish the app to end users.

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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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このコースは、Google Workspace 管理者が Google Workspace の一般的な問題をトラブルシューティングできるよう準備するためのコースです。受講者は、Gmail、カレンダー、ドライブにおける問題の診断と解決、管理コンソールの使用方法について演習を受けられます。さらに、監査ログの分析によるセキュリティ上の問題のトラブルシューティングや、情報の収集と有効なリソースの活用を通じた技術的な問題のトラブルシューティングとレポート作成について経験を積むことができます。

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このコースを受講すると、Google Workspace 環境のセキュリティを確保できるようになります。まず、ユーザー アクセスを制御する強力なパスワード ポリシーと 2 段階認証プロセスを実装します。その後、セキュリティ調査ツールを利用して、セキュリティ リスクを事前に特定し、対処します。次に、サードパーティ製アプリへのアクセスとモバイル デバイスを管理し、セキュリティを確保します。最後に、メール セキュリティとコンプライアンス対策を適用して、組織データを保護します。

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このコースでは、Google Workspace 環境内のデータを管理するためのスキルを身に付けます。まず、Gmail とドライブのデータ漏洩を防止するデータ損失防止（DLP）ルールについて確認します。その後、Google Vault を使用してデータを保持、保存、取得する方法を学習します。次に、規制を遵守するように、データ リージョンおよびエクスポート設定を構成する方法を学びます。最後に、組織とセキュリティを強化するために、ラベルを使用してデータを分類する方法を確認します。

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このコースは、Google Workspace コアサービスを包括的に理解することを目的としたものです。このコースでは、Gmail、カレンダー、ドライブ、Meet、Chat、ドキュメントなどのサービスに関する設定の有効化、無効化、構成について学びます。次に、ユーザーを支援するために Gemini をデプロイして管理する方法を学びます。最後に、タスクの自動化や Google Workspace アプリケーションの機能拡張を目的とした AppSheet や Apps Script のユースケースを確認します。

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Workspace は、Google Cloud で提供されている Google の共同作業用アプリケーション スイートです。この入門レベルのコースでは、 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。Workspace には、 ここで取り上げるもの以外にも、多くのアプリケーションやツールが含まれますが、 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 体験します。各ラボの所要時間は 10～15 分ですが、ご自身でご自由に アプリケーションの操作を試すための時間も用意されています。

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このコースでは、Google Workspace におけるユーザーおよびリソース管理の基礎を学びます。組織のニーズに応じた組織部門の構成方法や、さまざまな種類の Google グループの管理方法、ドメイン設定の管理方法についての理解を深め、最終的には Google Workspace 環境におけるリソースの最適化と構造化に関するスキルを習得します。

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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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