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 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.
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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。
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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。
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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.
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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.
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ラボ おすすめ BigQuery を使用して NCAA Data を調べる
BigQuery を使用して、NCAA のバスケットボールの試合、チーム、選手に関するデータセットを探索します。データは 2009 年以降のプレイと 1996 以降のスコアをカバーしています。NCAA が Google Cloud を使用して数十年分のスポーツのデータを活用する方法をご覧ください。
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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.
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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。
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ラボ おすすめ Dataflow: Qwik Start - テンプレート
このラボでは、Google 提供の Dataflow テンプレートを使用してストリーミング パイプラインを作成する方法を学習します。