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 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 Working with Artifact Registry
Artifact Registry is a single place to manage container images and language packages, and is fully integrated with Google Cloud tooling and and runtimes. This makes it simple to integrate it with your CI/CD tooling to set up automated pipelines.
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ラボ おすすめ Preparing and Aggregating Data for Visualizations using Cloud Dataprep
Dataprep by Alteryx is Google's self-service data preparation tool built in collaboration with Alteryx. In this lab you will learn some more advanced techniques with Dataprep.
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ラボ おすすめ Manage Multi-cluster Workloads at Scale with GKE Fleets and Teams
Provision and manage infrastructure resources for different teams with GKE Enterprise's fleet team management features
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ラボ おすすめ Redacting Confidential Data within your Pipelines in Cloud Data Fusion
In this lab you wil learn how to use the Cloud Data Fusion plugin for Cloud DLP to redact sensitive data.
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ラボ おすすめ Exploring the Lineage of Data with Cloud Data Fusion
This lab shows how to use Cloud Data Fusion to explore data lineage - the data's origins and its movement over time.
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ラボ おすすめ Cloud Composer: 別のロケーションに BigQuery テーブルをコピーする
このラボでは、Cloud Composer で Apache Airflow ワークフローを作成して実行します。このワークフローでは、米国にある Cloud Storage バケットの BigQuery データセットからヨーロッパにあるバケットにテーブルをエクスポートし、そのテーブルをヨーロッパにある BigQuery データセットにインポートします。
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ラボ おすすめ Implement Load Balancing on Compute Engine: チャレンジラボ
このチャレンジラボでは、「Implement Load Balancing on Compute Engine」スキルバッジ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 レンタル VM での地震データの処理
このラボでは、仮想マシンをスピンアップしてセキュリティを構成し、リモートでアクセスします。さらに、取り込み、変換、公開のデータ処理パイプラインの手順を手動で実行します。これは科学データを処理する一連のラボの一部です。