원하는 방식의 Google Cloud 교육을 살펴보세요.
Google Cloud에서 개발자를 대상으로 한 980개 이상의 학습 활동을 선택할 수 있는 포괄적인 카탈로그를 설계했습니다. 이 카탈로그는 개발자가 선택할 수 있는 다양한 활동 형식으로 구성되어 있습니다. 짧은 분량의 개별 실습 또는 동영상, 문서, 실습, 퀴즈로 구성된 멀티 모듈 과정 중에서 선택하세요. 실습에서는 실제 클라우드 리소스에 대한 임시 사용자 인증 정보를 제공하므로 실제 리소스를 사용하여 Google Cloud를 알아볼 수 있습니다. 이수한 과정의 배지를 획득하고 Google Cloud 성과를 정의, 추적, 측정하세요.
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실습 추천 조인(Join) 및 유니언(Union)을 활용해 데이터 웨어하우스 만들기
이 실습에서는 SQL 조인 및 유니언을 사용하여 새 보고 테이블을 만드는 방법을 중점적으로 다룹니다.
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실습 추천 Dataproc: Qwik Start - 명령줄
이 실습에서는 명령줄을 사용하여 Dataproc 클러스터를 만들고, 클러스터에서 간단한 Apache Spark 작업을 실행한 다음, 클러스터의 작업자 수를 수정하는 방법을 알아봅니다. 짧은 동영상인 Dataproc: Qwik Start - Qwiklabs 미리보기와 Cloud Dataproc으로 Spark와 Hadoop 더 빠르게 실행하기를 시청하세요.
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실습 추천 Secure Builds with Cloud Build
In this lab you'll learn how to build Cloud Build images, then scan images stored in Artifact Registry for vulnerabilities
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실습 추천 The Basics of Google Cloud Compute: Challenge Lab
This challenge lab tests your skills and knowledge from the labs in The Basics of Google Cloud Compute quest. You should be familiar with the content of labs before attempting this lab.
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실습 추천 Ingesting HL7v2 Data with the Healthcare API
In this lab you will discover and use the basic functionality of Cloud Healthcare API using HL7v2 messages.
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실습 추천 Share Data using Google Data Cloud: Challenge Lab
This challenge lab tests your skills and knowledge from the labs in the Share Data using Google Data Cloud course. Are you ready for the challenge?
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실습 추천 Build an AI Image Recognition app using Gemini on Vertex AI
In this lab, you will learn how to use Google's Vertex AI SDK to interact with the powerful Gemini generative AI model, enabling you to ask questions about images and receive insightful text-based responses.
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실습 추천 Internal Load Balancer
Internal Load Balancer offers you the possibility to load balance TCP/UDP traffic without exposing your VMs via a public IP to the Internet. In this lab you create a public facing web server to serve the result of a simple web application.
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실습 추천 Building Demand Forecasting with BigQuery ML
In this lab you will build a time series model to forcast demand of multiple products using BigQuery ML. This lab is based on a blog post and featured in an episode of Cloud OnAir.