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 Store, Process, and Manage Data on Google Cloud: Challenge Lab
This challenge lab tests your skills and knowledge from the labs in the Store, Process, and Manage Data on Google Cloud course. You should be familiar with the content of labs before attempting this lab.
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실습 추천 Creating and Populating a Bigtable Instance
In this lab, you create a Bigtable instance and table and then use a Dataflow template to populate the table from pre-generated data files on Cloud Storage.
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실습 추천 에이전트를 위한 대화 흐름 설계
Contact Center AI를 사용하면 통화 전환율을 개선하여 고객 만족도와 운영 효율성을 높이고 처리 시간을 단축하면서도 전반적인 작업을 더 빠르고 효과적으로 진행할 수 있습니다. 이번 실습에서는 Dialogflow를 사용하여 대화형 인터페이스를 만드는 방법을 알아봅니다.
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실습 추천 Gating Deployments with Binary Authorization
In this lab you will learn about the tools and techniques to secure deployed artifacts.
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실습 추천 Using Custom Fields in Looker Explores
In this lab, you will learn how to utilize custome fields in Looker Explores queries.
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실습 추천 Troubleshooting Data Models in Looker
In this lab, you learn how to troubleshoot and diagnose LookML code issues.
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실습 추천 Cloud Spanner - Loading Data and Performing Backups
In this lab, you explore various ways to load data into Cloud Spanner as well as perform a backup of your database.
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실습 추천 Caching and Datagroups with LookML
In this lab, you learn how caching works in Looker and explore how to use LookML objects called datagroups to define caching policies.
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실습 추천 Dataflow와 BigQuery를 사용하여 Google Cloud에서 ETL 처리하기(Python)
이 실습에서는 공개적으로 사용 가능한 데이터 세트에서 데이터를 수집하고 BigQuery로 변환하는 여러 데이터 파이프라인을 빌드합니다.