按照您自己的方式探索 Google Cloud 培训。

Google Cloud 提供 980 多项学习活动供您选择,我们设计的目录完整全面,充分考虑了您的需求。该目录包含各种可供您选择的活动形式,既有简短的单个实验,也有由视频、文档、实验和测验组成的多模块课程,您可以根据需求进行选择。我们的实验可为您提供实际云资源的临时凭据,以便您通过实际操作掌握 Google Cloud 知识。您可以跟踪、衡量和了解自己的 Google Cloud 学习进度,完成学习活动即可赢取徽章!

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1201 条结果
  1. 实验 精选

    Navigate Dataplex

    Use dataplex to identify data sources in BigQuery and Dataproc

  2. 实验 精选

    HTTP Google Cloud Functions in Go

    In this lab you'll build an HTTP Cloud Function in Go.

  3. 实验 精选

    Stream Processing with Cloud Pub/Sub and Dataflow: Qwik Start

    This quickstart shows you how to use Dataflow to read messages published to a Pub/Sub topic, window (or group) the messages by timestamp, and Write the messages to Cloud Storage.

  4. 实验 精选

    在 Google Cloud 上为机器学习 API 准备数据:实验室挑战赛

    此实验室挑战赛旨在检验您通过“在 Google Cloud 上为机器学习 API 准备数据”课程的各个实验所掌握的技能和知识。在尝试此挑战赛之前,您应该先熟悉各个实验的内容。

  5. 实验 精选

    Use Vertex AI Studio for Healthcare

    In this lab, you will learn how to use Vertex AI Studio to create prompts and conversations with Gemini's multimodal capabilities in a healthcare context.

  6. 实验 精选

    使用 SQL 通过 Gemini 分析顾客评价

    了解如何在 SQL 中结合使用 BigQuery 机器学习和远程模型 (Gemini) 来分析顾客评价。

  7. 实验 精选

    在 TensorFlow 中使用 MinDiff 来减轻不公平偏见

    本实验可帮助您了解如何充分利用 TensorFlow Model Remediation 库,使用该库中提供的 MinDiff 技术来减轻不公平偏见。

  8. 实验 精选

    Fraud Detection on Financial Transactions with Machine Learning on Google Cloud

    Explore financial transactions data for fraud analysis, apply feature engineering and machine learning techniques to detect fraudulent activities using BigQuery ML.

  9. 实验 精选

    Build an LLM and RAG-based Chat Application with AlloyDB and Vertex AI

    In this lab, you create a chat application that uses Retrieval Augmented Generation, or RAG, to augment prompts with data retrieved from AlloyDB.

  10. 实验 精选

    Create Text Embeddings for a Vector Store using LangChain

    In this lab, you learn how to use LangChain to store documents as embeddings in a vector store. You will use the LangChain framework to split a set of documents into chunks, vectorize (embed) each chunk and then store the embeddings in a vector database.