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 VPC 흐름 로그 - 네트워크 트래픽 분석
이 실습에서는 VPC 흐름 로그를 사용하여 Apache 웹 서버를 오가는 트래픽을 기록할 수 있도록 네트워크를 구성해 봅니다. 그런 다음 로그를 BigQuery로 내보내 분석해 보겠습니다.
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실습 추천 Determine the difference between normal activity and an incident
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실습 추천 Mitigate Threats and Vulnerabilities with Security Command Center: Challenge Lab
In this lab, you test your Security Command Center skills by demonstrating your proficiency in creating mute rules, analyzing and fixing high vulnerability findings, identifying application vulnerabilities, and exporting Findings.
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실습 추천 Using the Natural Language API from Google Docs
In this hands-on lab, you use Apps Script to call the Natural Language API from Google Docs to analyze the sentiment of selected text in the document.
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실습 추천 Administering an AlloyDB Database
In this lab, you perform administrative tasks that are essential to the optimal use of an AlloyDB for PostgreSQL database.
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실습 추천 Speaking with a Webpage - Streaming Speech Transcripts
In this lab you take audio from the client's microphone and stream it to a Java servlet. The Java servlet passes the data to the Cloud Speech API, which then streams transcriptions back to the servlet.
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실습 추천 Introduction to APIs in Google Cloud
In this lab, you review the architecture and basic functioning of Application Programming Interfaces (APIs) and then practice by configuring and running Cloud Storage API methods in Cloud Shell.
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실습 추천 AlloyDB - Database Fundamentals
In this lab, you perform several key fundamental tasks for creating and managing AlloyDB for PostgreSQL instances and databases.
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실습 추천 Streamlining Wildlife Image Classification in BigQuery with an Imported Model
In this lab, you learn how to streamline an image classification workflow in BigQuery using an imported model (PyTorch model created in ONNX format), and Google SQL queries.