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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1203 件の結果
  1. 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.

  2. 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.

  3. ラボ おすすめ

    Secure Software Supply Chain: Using Cloud Build & Cloud Deploy to Deploy Containerized Applications

    In this lab you will use Cloud Build to create a containerized "Hello, World!" application, store the container in Artifact Registry, and deploy the contianer to Cloud Run.

  4. ラボ おすすめ

    Collect, process, and store data in BigQuery

    Create and import data in BigQuery

  5. ラボ おすすめ

    Configure Device Settings for Users on ChromeOS

    In this lab, you'll configure device settings for Users on ChromeOS.

  6. ラボ おすすめ

    Gemini によるマルチモダリティとマルチモーダル RAG を使用したリッチ ドキュメントの検査: チャレンジラボ

    このラボでは、マルチモーダル プロンプトを使用してテキストと視覚データから情報を抽出し、Gemini によるマルチモーダル検索拡張生成(RAG)を使用して関連するすべてのテキストを取得し引用を出力する方法について知識を確認します。

  7. 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…

  8. ラボ おすすめ

    GKE Backup and Restore

    GKE cluster backup and restore

  9. ラボ おすすめ

    ベクトル検索とエンベディングを使ってみる

    このラボでは、テキスト エンベディングと Vertex AI ベクトル検索を使用して、テキスト コンテンツに基づく類似のドキュメントの検索を行います。

  10. ラボ おすすめ

    Apigee X によるアプリケーションのモダナイゼーション

    このラボでは、まず、Cloud Run にバックエンド サービスをデプロイします。このバックエンド サービスは、顧客、口座、ATM、取引を Firestore データベースに保存する、銀行用の REST API を実装します。次に、外部サービスからコンテンツを取得してキャッシュに保存する共有フローを作成します。その後、作成した API プロキシからその共有フローを呼び出して、API レスポンスを JavaScript コードで変更します。