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 Database Migration Service を使用して Cloud SQL for PostgreSQL に移行
このラボでは、継続的な Database Migration Service ジョブと接続用の VPC ピアリングを使用して、スタンドアロンの PostgreSQL データベース（仮想マシン上で実行）を Cloud SQL for PostgreSQL に移行します。
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ラボ おすすめ Google Cloud での Cloud Dataprep の操作
Cloud Dataprep は Google のセルフサービス データ準備ツールです。このラボでは、顧客情報と購入履歴に関する模擬のユースケース シナリオで、Cloud Dataprep を使用して複数のデータセットのクレンジングやデータ品質の改善を行う方法を学びます。
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ラボ おすすめ Leverage the Autoscaler Tool for Cloud Spanner to Achieve Workload Elasticity
In this lab you'll deploy the open-source Autoscaler tool for Cloud Spanner, a companion tool to Cloud Spanner, in the per-project configuration where the autoscaler tools are located in the same project as the Cloud Spanner instance being autoscaled.
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ラボ おすすめ Creating a Streaming Data Pipeline With Apache Kafka
In this lab, you create a streaming data pipeline with Kafka providing you a hands-on look at the Kafka Streams API. You will run a Java application that uses the Kafka Streams library by showcasing a simple end-to-end data pipeline powered by Apache.
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ラボ おすすめ Build an LLM and RAG-based Chat Application using AlloyDB and LangChain
Learn how to create an interactive application within a deployed environment.
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ラボ おすすめ AI Platform での TensorFlow による赤ちゃんの体重予測
このラボでは、赤ちゃんの体重を予測する ML モデルをトレーニング、評価、デプロイしてから、モデルにリクエストを送信してオンラインで予測を行います。このラボは、科学データを処理するラボシリーズの一部です。
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ラボ おすすめ Creating Cross-region Load Balancing
This lab demonstrates how to create an HTTP(S) load balanced that forwards traffic to instances in two different regions.
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ラボ おすすめ Identify vulnerabilities and remediation techniques
Use vulnerability scans to identify security issues and remediate them.
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ラボ おすすめ GKE 仮想マシンの費用最適化について学習する
このハンズオンラボでは、GKE アプリケーションにとって費用対効果の特に優れたマシンタイプを判断し、選択する方法を学びます。また、マルチゾーン クラスタの長所と短所についても学習します。