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 Create a Component Anomaly Detection Model using Visual Inspection AI
In this lab, you will learn how to create a component anomaly detection model using Visual Inspection AI.
-
Практична робота Пропонується App Engine: Qwik Start - PHP
This hands-on lab shows you how to create a small App Engine application that displays a short message. Watch the short video Build Apps at Scale with Google App Engine.
-
Практична робота Пропонується Apply RFM method to segment customer data
Apply RFM Method in BigQuery
-
Практична робота Пропонується Generative AI: Go Portuguese
Arcade chatbot lab to learn about Portuguese
-
Практична робота Пропонується Classify Images of Clouds in the Cloud with AutoML Images
AutoML Images helps developers with limited ML expertise train high quality image recognition models. In this hands-on lab, you will learn how to train a custom model to recognize different types of clouds (cumulus, cumulonimbus, etc.).
-
Практична робота Пропонується Designing and Querying Bigtable Schemas
In this lab, you explore a Bigtable instance and use the Bigtable CLI (cbt CLI) to query data in Bigtable. You also design a table schema and row key using best practices for Bigtable.
-
Практична робота Пропонується Analyzing Movie Posters in BigQuery with Remote Models
In this lab, you learn how to use BigQuery Machine Learning for inference with remote models (Gemini AI models) to Analyze Movie Posters. BigQuery Machine Learning for inference lets you create and run machine learning (ML) models by using GoogleSQL queries.
-
Практична робота Пропонується Creating Date-Partitioned Tables in BigQuery
In this lab, you learn how to query and create partitioned tables to improve query performance and reduce resource usage.
-
Практична робота Пропонується Creating Measures and Dimensions Using LookML
In this lab, you build dimensions and measures in LookML and learn about different types of dimensions and measures that Looker supports.