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 Implementing Canary Releases of TensorFlow Model Deployments with Kubernetes and Cloud Service Mesh
In this lab you will install the Cloud Service Mesh, and deploy a resnet model, all on a GKE cluster.
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ラボ おすすめ Dataprep: Qwik Start
Google Cloud Dataprep は、分析用データの可視的な探索、クリーニング、準備を行うインテリジェント データサービスです。Dataprep: Qwik Start - Qwiklabs Preview の短い動画をご覧ください。
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ラボ おすすめ Authentication, Authorization, and Identity with Vault
In this hands-on lab, you will learn to use authentication and authorization methods within Vault. You will also create users, aliases, entities, and groups.
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ラボ おすすめ Consuming Customer Specific Datasets from Data Sharing Partners using BigQuery
In this lab you will learn how to create Data Twins for customers on Google Cloud or a different cloud service provider.
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ラボ おすすめ Optimizing Performance of LookML Queries
In this lab, you learn how to optimize query performance in Looker.
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ラボ おすすめ Google Cloud Packet Mirroring with OpenSource IDS
このラボでは、一般的な企業のユースケースとして、オープンソースの Intrusion Detection System と併せて Google Cloud のPacket Mirroring を使用する方法を説明します。
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ラボ おすすめ Introduction to Computer Vision with TensorFlow
In this lab you create a computer vision model that can recognize items of clothing and then explore what affects the training model.
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ラボ おすすめ BigQuery ML を使用した需要予測の構築
このラボでは、BigQuery ML を使用して複数の商品の需要を予測する時系列モデルを構築します。このラボはブログ投稿をベースにしたもので、Cloud OnAir のエピソードで取り上げられています。
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ラボ おすすめ Using Prometheus for Monitoring on Google Cloud: Qwik Start
Set up a Google Kubernetes Engine cluster, then deploy the Managed Service for Prometheus to ingest metrics from a simple application.
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ラボ おすすめ Implement CI/CD Pipelines on Google Cloud: Challenge Lab
This lab will challenge you to create a CI/CD pipeline, deploy an application to GKE, and rollback that deployment.