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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결과 1186개
  1. 실습 추천

    Kubernetes Engine으로 배포 관리

    DevOps 권장사항에서는 다수의 배포를 활용하여 애플리케이션 배포 시나리오를 관리합니다. 이 실습에서는 다수의 이기종 배포가 사용되는 일반적인 시나리오를 처리할 수 있도록 컨테이너를 확장 및 관리하는 연습이 제공됩니다.

  2. 실습 추천

    Implement CI/CD Pipelines on Google Cloud: Challenge Lab

    This lab will challenge you to create a CI/CD pipeline, deploy an application to GKE, and rollback that deployment.

  3. 실습 추천

    De-identifying DICOM Data with the Healthcare API

    Use the de-identification functionality of Cloud Healthcare API with the Digital Imaging and Communications in Medicine (DICOM) data model.

  4. 실습 추천

    Gemini를 사용한 함수 호출 소개

    이 실습에서는 Vertex AI Gemini API를 Python용 Vertex AI SDK와 함께 사용하여 Gemini Pro(gemini-pro) 모델을 통해 함수를 호출하는 방법을 알아봅니다.

  5. 실습 추천

    Securing Compute Engine Applications and Resources using BeyondCorp Enterprise (BCE)

    In this lab, you will learn how to secure a Compute Engine instance with Identity-Aware Proxy (IAP).

  6. 실습 추천

    A Tour of Cloud Networking

    This lab delivers an overview of the key cloud networking building blocks

  7. 실습 추천

    Cloud Functions 모니터링 및 로깅

    Cloud Monitoring을 사용하여 Google Cloud 콘솔에서 Cloud Functions 세부정보를 확인하고, Cloud Logging을 사용하여 Cloud 함수의 데이터를 확인하세요.

  8. 실습 추천

    BigQuery에 새로운 데이터 세트 수집하기

    이 실습에서는 BigQuery 내부 테이블에 새로운 데이터 세트를 수집하는 방법을 주로 설명합니다.

  9. 실습 추천

    App Engine: Qwik Start - Python

    This hands-on lab shows you how to create a small App Engine application that displays a short message. Watch the short video Build Apps at Scale with Google App Engine.

  10. 실습 추천

    Deploy a BigQuery ML Customer Churn Classifier to Vertex AI for Online Predictions

    In this lab, you will train, tune, evaluate, explain, and generate batch and online predictions with a BigQuery ML XGBoost model. You will use a Google Analytics 4 dataset from a real mobile application, Flood it!, to determine the likelihood of users returning to the application. You will generate batch predictio…