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。
-
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.
-
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.
-
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…
-
ラボ おすすめ Data Analysis with the FraudFinder Workshop
FraudFinder is a series of JupyterLabs that show how to implement an end-to-end Data to AI architecture works on Google Cloud, through a toy use case of real-time fraud detection system.
-
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.
-
ラボ おすすめ Block.one: Creating a Multi Node EOSIO Blockchain
In this lab, you will extend the single node EOSIO blockchain to use multiple nodes.
-
ラボ おすすめ Cloud Composer: Qwik Start - Console
このラボでは、GCP Console を使用して Cloud Composer 環境を作成し、Airflow ウェブ インターフェースを使ってワークフローを実行します。このワークフローは、データファイルを確認し、Dataproc クラスタを作成して Apache Hadoop ワードカウント ジョブを実行した後、クラスタを削除します。
-
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.
-
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。
-
ラボ おすすめ Exploring Memorystore for Redis Cluster
In this lab, you will explore the capabilities of Memorystore for Redis Cluster.