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 Exploring Memorystore for Redis Cluster
In this lab, you will explore the capabilities of Memorystore for Redis Cluster.
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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 Contact Center AI Insights
CCAI Insights provides contact center interaction data to answer business questions or support decisions to drive efficiency. It uses Google ML and Large Language Models to turn contact center data to insights to action. Based on the outcomes of the insights module various actions can be taken by contact center ma…
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ラボ おすすめ Migrating Data to and from Spanner with Dataflow
In this lab, you use Dataflow and Apache Beam to migrate data into Spanner.
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ラボ おすすめ Introduction to Migration Center Servers Assessments
Learn how to assess a customer's existing environment, and import data collected from Azure/AWS infrastructure. Generate inventory, performance, network dependencies and financial reports such as TCO (total cost analysis) and DPR (detailed pricing) reports.
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ラボ おすすめ End to End Baseline Chat Summarization
In this lab, you build a end to end Baseline Chat Summarisation pipeline.
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ラボ おすすめ Dataflow を使用したサーバーレスのデータ処理 - Apache Beam と Cloud Dataflow を使用して ETL パイプラインを作成する（Python）
このラボでは、a）Google Cloud Storage から元データを取得して Google BigQuery に書き込むバッチ ETL パイプラインを Apache Beam で構築、b）Apache Beam パイプラインを Cloud Dataflow で実行、c）パイプラインの実行をパラメータ化します。
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ラボ おすすめ Building and Debugging Cloud Functions for Node.js
In this lab, you will create a Cloud Function for Node.js that reports whether a specified temperature is acceptable or too hot. You will create, test, and debug your Cloud Function using Visual Studio Code on your local machine. Lastly, you'll deploy your function to Google Cloud Platform.
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ラボ おすすめ Build Apps with Gemini Code Assist
In this lab, you'll develop an app using assistance from Gemini within an IDE.
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ラボ おすすめ Route Datadog Monitoring Alerts to Google Cloud with Eventarc
In this lab, you will learn how to use the Datadog Monitoring with Google Eventarc.