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 Secure Software Supply Chain: Create and Use Cloud Workstations
In this lab, you will use Cloud Workstations to create a workstation configuration and launch a new workstation instance from that configuration.
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ラボ おすすめ Uptraining with Document AI Workbench
In this lab, you will will create an Invoice Parser processor, configure the processor for uptraining, label example documents, and uptrain the processor.
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ラボ おすすめ Dialogflow CX: Parameter Manipulation
In this lab you will use regular expressions to do parameter validation (e.g., on a PNR Number) and reset parameters to null when the user starts a new flow of conversation.
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ラボ おすすめ Striim を使用した Cloud Spanner へのオンライン データ移行
このラボでは、Google Cloud のデータ移行パートナーである Striim を使用して、Cloud SQL for MySQL データベースを Cloud Spanner に移行する方法について学びます。
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ラボ おすすめ Building Batch Pipelines in Cloud Data Fusion
This lab will teach you how to use the Pipeline Studio in Cloud Data Fusion to build an ETL pipeline. Pipeline Studio exposes the building blocks and built-in plugins for you to build your batch pipeline, one node at a time. You will also use the Wrangler plugin to build and apply transformations to your data that…
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ラボ おすすめ Build and Configure an Integration using Application Integration
Learn the core concepts, functionalities, and best practices of Application Integration
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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
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ラボ おすすめ Set up a SIEM forwarder for Windows on Docker
In this lab, you configure a SIEM forwarder on a Windows VM using a standard Docker image. You use labels to add searchable metadata to the logs to optimize analytical capabilities.
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ラボ おすすめ Google Cloud Dataproc 上の Spark を使用した ML
このラボでは、Google Cloud Dataproc クラスタで実行される Apache Spark の ML ライブラリを使用してロジスティック回帰を実装し、多変数データセットのデータ用のモデルを作成する方法について学びます。