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 Prepare Data for ML APIs on Google Cloud: チャレンジラボ
このチャレンジラボでは、「Prepare Data for ML APIs on Google Cloud」コースのラボで習得したスキルと知識をテストします。このチャレンジラボを実行する前に、ラボのコンテンツを理解しておく必要があります。
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ラボ おすすめ Cloud Dataproc での分散画像処理
このラボでは、Cloud Dataproc で Apache Spark を使用して、コンピューティング負荷の高い画像処理タスクをクラスタのマシンに分散する方法について学びます。
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ラボ おすすめ Setting up Generative Knowledge Assist in the Agent Assist console
This lab provides a step-by-step approach to creating a Data Store, adding documents to the Data Store, creating a GKA infobot agent and attaching the Data Store to it, setting up an Agent Assist conversation profile, and linking it to the GKA Agent for Knowledge Assist using the Agent Assist console.
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ラボ おすすめ Windows の踏み台インスタンスを使用したセキュアな RDP の構成: チャレンジラボ
これは、制限時間内に一連のタスクを完了する必要があるチャレンジラボです。外部通信向けに構成されていないセキュアな Windows マシンを新しい VPC サブネット内にデプロイし、そのマシンに Microsoft Internet Information Server をデプロイすることが求められます。
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ラボ おすすめ Respond and recover from a data breach
Remediate a list of security issues based on a PCI compliance report
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ラボ おすすめ Create Text Embeddings for a Vector Store using LangChain
In this lab, you learn how to use LangChain to store documents as embeddings in a vector store. You will use the LangChain framework to split a set of documents into chunks, vectorize (embed) each chunk and then store the embeddings in a vector database.
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ラボ おすすめ Explore false positives through incident detection
Aanalyze a false positive threat using the Security Command Center (SCC) and take action to address it.
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ラボ おすすめ Introduction to Cloud Bigtable (Java)
Learn how to avoid common mistakes with schema design, import data in a sequence file, and query your data using Cloud Bigtable with the Java HBase client.