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 Cloud Functions: Qwik Start - コンソール
このハンズオンラボでは、Cloud Platform のコンソールを使用して Cloud Functions の関数を作成し、それをデプロイする方法について学習します。「Google Cloud Functions で GCP サービスを接続、拡張する」の短い動画をご覧ください。
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ラボ おすすめ Data Catalog: Qwik Start
このラボでは、Data Catalog を使用して既存のデータセットを探索し、テーブルと列のメタデータを取り出して、分析情報を獲得します。
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ラボ おすすめ Administering an AlloyDB Database
In this lab, you perform administrative tasks that are essential to the optimal use of an AlloyDB for PostgreSQL database.
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ラボ おすすめ Configure Managed Guest Sessions for Public Access or Shared ChromeOS Devices
In this lab you'll set up ChromeOS Managed Guest Sessions settings.
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ラボ おすすめ BigQuery ML で分類モデルを使用して訪問者の購入を予測する
このラボでは、利用可能な e コマース データセットを使用して、顧客の購買習慣を予測する分類（ロジスティック回帰）モデルを BigQuery ML で作成します。
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ラボ おすすめ Create and Manage Cloud Spanner Instances: Challenge Lab
In this challenge lab, you demonstrate your knowledge of Cloud Spanner that you learned from the Create and Manage Cloud Spanner Instances course.
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ラボ おすすめ Vertex AI: Qwik Start
このラボでは、BigQuery を使用してデータ処理や探索的データ分析を行い、Vertex AI プラットフォームを使用してカスタム TensorFlow Regressor モデルのトレーニングとデプロイを行うことによって、顧客のライフタイム バリュー（CLV）を予測します。このラボの目標は、価値の高い実際のユースケースである予測 CLV を通して Vertex AI の概要を知ることです。最初は BigQuery と TensorFlow のワークフローから始めて、Vertex AI によるクラウドでのモデルのトレーニングとデプロイへと進みます。
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ラボ おすすめ Vertex AI Tabular Data: Qwik Start
In this lab, you will learn how to build a binary classification model from tabular data using Vertex AI.