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 Creating a RAG Chat Assistant with MongoDB Atlas Vector Search, Google Cloud and Langchain
In this lab, you will create a chatbot assistant using retrieval augmented generation (RAG).
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ラボ おすすめ Build a Two Screen Flutter Application
In this lab you will build simple two page app that demonstrates the basics of Flutter. At the end of this lab you will have a simple application that demonstrates why Flutter is so popular with developers.
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ラボ おすすめ Streaming Analytics into BigQuery: Challenge Lab
This challenge lab tests your skills and knowledge from the labs in the Streaming Analytics into BigQuery quest. You should be familiar with the content of labs before attempting this lab.
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ラボ おすすめ Managing SMB Workloads and Optimizing Storage Usage with NetApp BlueXP & Cloud Volumes ONTAP
In this lab you will learn how to leverage NetApp Cloud Volumes ONTAP for SMB workloads.
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ラボ おすすめ Google Cloud Storage での費用の最適化
このラボでは、バケット オブジェクト アクセスを監視するよう Cloud Monitoring を構成し、Cloud Functions の関数をデプロイして、オブジェクトを Regional バケットから Nearline バケットに移行します。
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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 Rate Limiting with Cloud Armor
Configure an HTTP Load Balancer with global backends, stress test the Load Balancer, and add a Cloud Armor rate limiting policy to restrict based on IP.
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ラボ おすすめ Manage a partitioned table in BigQuery
Manage a partitioned table and use filters to reduce data examined in BigQuery