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 Chronicle SIEM: Introduction & Single Event Rules
In this lab you perform basic configuration tasks within a Chronicle environment instance.
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ラボ おすすめ Collect Metrics from Exporters using the Managed Service for Prometheus
In this lab, you will explore using the Managed Service for Prometheus to collect metrics from other infrastructure sources via exporters.
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ラボ おすすめ Creating Spanner Instances and Databases (Console)
In this lab, you create Spanner instances and databases using the Google Cloud Console.
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ラボ おすすめ BigQuery で永続テーブルとアクセス制御ビューを作成する
このラボでは、既存の ecommerce データセットから新しい永続的なレポート テーブルと論理ビューを作成する方法について詳しく学習します。
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ラボ おすすめ Visualize the 10,000 Bitcoin Pizza Transaction Using BigQuery and Vertex AI Workbench
In this lab you will use an Vertex AI Notebook instance to retrieve as many transactions as possible from BigQuery within 2 degrees of separation from the pizza exchange, post-process the transactions to remove excess transaction, then visualize the directed graph.
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ラボ おすすめ Measuring and Improving Speech Accuracy
With this lab and Google’s tools you can learn how to get the best possible quality from the Speech-to-Text systems on your specific data.
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ラボ おすすめ Explore flat and nested data types in BigQuery
Explore flat and nested data types in BigQuery and learn how to use these data types effectively in queries
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ラボ おすすめ Natural Language API を使用してテキストをカテゴリに分類する
このラボでは、Natural Language API を使用してテキストをカテゴリに分類する方法を学びます。
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ラボ おすすめ Build an AI Image Recognition app using Gemini on Vertex AI
In this lab, you will learn how to use Google's Vertex AI SDK to interact with the powerful Gemini generative AI model, enabling you to ask questions about images and receive insightful text-based responses.