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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1186 件の結果
  1. ラボ おすすめ

    Pub/Sub Lite: Qwik Start

    Pub/Sub Lite is a zonal service for messaging systems with predictable traffic patterns. In this lab you will create Lite topics and Lite subscriptions, then send and receive messages using the Pub/Sub Lite client library for Python.

  2. ラボ おすすめ

    Terraform を使用した Infrastructure as Code

    このハンズオンラボでは、クラウド環境で Terraform を使用してインフラストラクチャの構築、変更、プロビジョニング、破棄を行います。

  3. ラボ おすすめ

    Looker でのデータ探索 - Qwik Start

    このラボでは、Looker で空港とフライトのデータセットから一連のビジュアリゼーションを作成し、ダッシュボードに保存します。

  4. ラボ おすすめ

    Data Loss Prevention: Qwik Start - JSON

    Data Loss Prevention API は、パワフルな検出エンジンへのプログラマティックなアクセスを可能にし、プライバシーに関わる機密データの検出を実現します。このラボでは、Data Loss Prevention API を使用して機密情報に関するデータ文字列を検査する方法について学習します。

  5. ラボ おすすめ

    Use Google Forms with Google Sheets

    With Google Forms, you can create a survey, validate responses, and add custom logic that shows questions based on answers.

  6. ラボ おすすめ

    ネットワーク ロードバランサと HTTP ロードバランサを設定する

    このハンズオンラボでは、Compute Engine 仮想マシンで実行しているアプリケーション向けに、ネットワーク ロードバランサと HTTP ロードバランサをそれぞれ設定する方法について学びます。

  7. ラボ おすすめ

    Data Publishing on BigQuery using Authorized Views for Data Sharing Partners

    In this lab you will learn how Authorized Views in BigQuery can be used to share customer specific data from a Data Sharing Partner.

  8. ラボ おすすめ

    Test Network Latency Between VMs

    Use the gcloud CLI to add VMs to your network, then test the latency between the VMs

  9. ラボ おすすめ

    VPC フローログ - ネットワーク トラフィックの分析

    このラボでは、VPC フローログによって Apache ウェブサーバーとの間のトラフィックが記録されるようにネットワークを構成します。その後、ログを BigQuery にエクスポートして分析します。

  10. ラボ おすすめ

    Optical Character Recognition (OCR) with Document AI (Python)

    In this lab, you will learn how to perform Optical Character Recognition using the Document AI API with Python.