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 VPC Networking: Cloud HA-VPN
Set up two VPCs and add a cloud HA-VPN gateway in each, then run two tunnels from each VPN gateway to demonstrate the HA-VPN gateway configuration for 99.99% SLA.
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ラボ おすすめ Natural Language API によるエンティティ感情分析
Cloud Natural Language API を使用すると、テキスト ブロックからエンティティを抽出し、感情分析や構文解析を行うことができます。このハンズオンラボでは、Cloud Natural Language API を使用してテキストからエンティティや感情を抽出する方法について学びます。
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ラボ おすすめ Optimizing Performance of LookML Queries
In this lab, you learn how to optimize query performance in Looker.
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ラボ おすすめ Consuming Customer Specific Datasets from Data Sharing Partners using BigQuery
In this lab you will learn how to create Data Twins for customers on Google Cloud or a different cloud service provider.
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ラボ おすすめ Dataprep: Qwik Start
Google Cloud Dataprep は、分析用データの可視的な探索、クリーニング、準備を行うインテリジェント データサービスです。Dataprep: Qwik Start - Qwiklabs Preview の短い動画をご覧ください。
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ラボ おすすめ TensorFlow: Qwik Start
このラボでは、ML の基本的な「Hello World」を学びます。Java や C++ などの言語で明示的なルールをプログラミングするのではなく、数値間の関係を特定するルールを推測するために、データでトレーニングされるシステムを構築します。
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ラボ おすすめ Creating Derived Tables Using LookML
In this lab, you create SQL derived and native derived tables in LookML to define new tables that do not already exist in the underlying database.
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ラボ おすすめ Securing Compute Engine Applications and Resources using BeyondCorp Enterprise (BCE)
In this lab, you will learn how to secure a Compute Engine instance with Identity-Aware Proxy (IAP).
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ラボ おすすめ Kubernetes を使用した負荷分散のテスト
このラボでは、Kubernetes を使用して、サンプル ウェブ アプリケーション、Docker イメージ、Kubernetes の Deployment やサービスなどの負荷分散のテストを実行するための手順を説明しています。
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ラボ おすすめ Using Memorystore for Redis Read Replicas to Improve Read Performance
In this lab, you will configure a highly available Memorystore cluster and review the architecture of such a deployment.