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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1186 件の結果
  1. 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.

  2. ラボ おすすめ

    Build a Knowledge Based System with Vertex AI Vector Search, LangChain and Gemini

    In this lab, you use Vertex AI Vector Search to index documents and create a knowledge base. The knowledge base is utilized to retrieve relevant search results to supply with a query submitted to a large language model (LLM), in this case, Gemini, as context. This technique is known as retrieval augmentation gener…

  3. ラボ おすすめ

    Apigee X を使った API の公開

    このラボでは、API プロダクトを使用して API をパッケージ化し、アプリケーション デベロッパーが API を試したり、サインアップして API を使用したりできるようにデベロッパー ポータルを作成します。

  4. ラボ おすすめ

    Apigee X による API の保護

    このラボでは、アクセスの際に OAuth トークンを要求するように API に変更を加えます。SpikeArrest ポリシーを使用してアプリケーション別に API 呼び出しのレートを制限し、プライベート変数とデータ マスキングを使用して、API トラフィックをデバッグするユーザーに機密データが表示されないようにします。

  5. ラボ おすすめ

    Develop with Apps Script and AppSheet: Challenge Lab

    This challenge lab tests your skills and knowledge from the labs in the Develop with Apps Script and AppSheet quest. You should be familiar with the content of those labs before attempting this lab.

  6. ラボ おすすめ

    Getting Started with Google Cloud NetApp Volumes

    In this lab, you will learn the basic concepts about Google Cloud NetApp Volumes

  7. 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

  8. ラボ おすすめ

    Vertex AI での TensorFlow を使用した機械学習

    このラボでは、Google Cloud の機械学習と TensorFlow を使用して、機械学習を利用した予測モデルを作成および評価する方法について学びます。

  9. 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。

  10. ラボ おすすめ

    Vertex AI を使用した分散 TensorFlow の実行

    このラボでは、TensorFlow の分散戦略と Vertex AI プラットフォームを使用して、画像分類データセットを分類するためのカスタム TensorFlow 画像分類モデルのトレーニングとデプロイを行います。