On-demand activities
У Google Cloud ми створили для вас комплексний каталог, що містить понад 980 навчальних матеріалів. У ньому ви можете вибирати різні формати навчання. Це можуть бути невеликі індивідуальні практичні роботи чи багатомодульні курси з відео, документами, практичними завданнями й тестами. Для виконання практичних робіт ми надаємо вам тимчасові облікові дані для доступу до справжніх ресурсів у хмарі, тож ви можете вивчати Google Cloud у реальному середовищі. Отримуйте значки за виконані завдання, ставте собі цілі, відстежуйте й вимірюйте свої успіхи з Google Cloud.
-
Практична робота Пропонується BigQuery Soccer Data Analysis
Learn the fundamentals of writing and executing queries to query soccer data stored in BigQuery tables.
-
Практична робота Пропонується BigQuery Soccer Data Analytical Insight
Learn how to create deeper analytical insights from soccer event data using BigQuery.
-
Практична робота Пропонується Create and Manage AlloyDB Instances: Challenge Lab
This challenge lab tests your ability to create and manage AlloyDB instances and databases on Google Cloud.
-
Практична робота Пропонується Cloud CDN
In this lab, you configure Cloud CDN for a backend bucket and verify caching of an image.
-
Практична робота Пропонується BigQuery Soccer Data Ingestion
Get started with sports data science by importing soccer data on matches, teams, players, and match events into BigQuery tables.
-
Практична робота Пропонується Filtering Explores with LookML
In this lab, you learn how to filter Explores with LookML.
-
Практична робота Пропонується Generative AI: Leipzig Tour
Arcade chatbot lab to learn about the Leipzig
-
Практична робота Пропонується Generative AI: Stuttgart Tour
Arcade chatbot lab to learn about the Stuttgart
-
Практична робота Пропонується Arcade Hero: Enter the Artifact Registry NPM
Arcade Hero: Artifact Registry Level One
-
Практична робота Пропонується Predict Taxi Fare with a BigQuery ML Forecasting Model
In this lab, you explore millions of New York City yellow taxi cab trips available in a BigQuery Public Dataset, create a machine learning model inside of BigQuery to predict the fare, and evaluate the performance of your model to make predictions.