ご自身に最適な Google Cloud トレーニングをお探しください。
Google Cloud では、学習者のことを念頭に置いて設計された、980 以上の学習アクティビティを含む包括的なカタログをご用意しています。さまざまなアクティビティ形式のコン テンツで構成されたカタログから、短時間の単独ラボのほか、一連の動画、ドキュメント、 ラボ、テストで構成されるマルチモジュール コースをお選びいただけます。ラボでは、 実際のクラウド リソースへのアクセスに必要な一時的な認証情報が付与されるため、 本番さながらの状況で Google Cloud について学習できます。修了した学習アクティビ ティのバッジを獲得したり、Google Cloud での成果を定義、記録、分析したりできます。
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ラボ おすすめ Gemini を使用した関数呼び出しの概要
このラボでは、Vertex AI SDK for Python で Vertex AI Gemini API を使用して、Gemini Pro（gemini-pro）モデルで関数呼び出しを行う方法を学びます。
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ラボ おすすめ BigQuery と Cloud Logging を利用した BigQuery の使用状況の分析
このラボでは、Cloud Logging で BigQuery ログを表示し、シンクを設定してそれらのログを BigQuery にエクスポートし、SQL を使用してログの分析を行います。
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ラボ おすすめ A Tour of Cloud Networking
This lab delivers an overview of the key cloud networking building blocks
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ラボ おすすめ 限定公開 Kubernetes クラスタのセットアップ
このハンズオンラボでは、クラウド環境で限定公開クラスタを作成します。限定公開クラスタでは、ノードにパブリック IP アドレスが指定されていないため、インターネットから隔離された環境でワークロードが実行されます。このラボを受講するには、Kubernetes クラスタと、CIDR 範囲の IP アドレスの使用経験が必要です。
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ラボ おすすめ App Engine: Qwik Start - Python
このハンズオンラボでは、簡単なメッセージを表示するシンプルな App Engine アプリケーションを作成する方法について説明します。Build Apps at Scale with Google App Engine の短い動画もあわせてご覧ください。
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ラボ おすすめ API Explorer: クラスタを作成して更新する
このラボでは、インライン Google APIs Explorer テンプレートを使用して Cloud Dataproc API を呼び出し、クラスタの作成、クラスタでのシンプルな Spark ジョブの実行、クラスタの更新を行う方法について学習します。
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ラボ おすすめ オンライン予測用の Vertex AI に BigQuery ML Customer Churn Classifier をデプロイ
このラボでは、BigQuery ML XGBoost モデルによるトレーニング、チューニング、評価、説明、バッチおよびオンライン予測の生成などを行います。実際のモバイルアプリ「Flood it！」の Google アナリティクス 4 データセットを使って、ユーザーがアプリケーションに戻る可能性を判断していただきます。BigQuery ML モデルによるバッチ予測の生成と、オンライン予測のための Vertex AI へのエクスポートとデプロイを行います。
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ラボ おすすめ API Gateway: Qwik Start
API Gateway enables you to provide secure access to your services through a well-defined REST API that is consistent across all of your services, regardless of service implementation