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 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 Use Charts in Google Sheets
Create charts using Google Sheets to share your data in interesting ways.
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ラボ おすすめ Terraform を使用した HTTPS コンテンツ ベース ロードバランサ
このラボでは、HTTPS ロードバランサを作成してトラフィックをカスタム URL マップに転送する方法について説明します。この URL マップは、Cloud Storage バケットから提供される静的アセットがある最も近いリージョンにトラフィックを送信します。
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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 内部ロードバランサを作成する
このラボでは、同じリージョン内に 2 つのマネージド インスタンス グループを作成してから、バックエンドとしてインスタンス グループを使用する内部ロードバランサを構成します。
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ラボ おすすめ Configuring IAM Permissions with gCloud - Azure
In this lab introduces you will use the gcloud CLI tool to set up and configure command features of Cloud Identity and Access Management.
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ラボ おすすめ Using NAT for Apigee X Backend Services
In this lab, you enable a NAT IP address for the runtime instance. This static IP address is used when calling from Apigee X to backend services.
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ラボ おすすめ Vertex AI Gemini API と Python SDK のスタートガイド
このラボでは、Vertex AI SDK for Python を使用して Vertex AI Gemini API を呼び出す方法を学びます。