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

    Build an application to send Chat Prompts using the Gemini model

    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 send text based chat prompts as an input and receive personalized streaming and non-streaming chat responses.

  2. 실습 추천

    Vertex AI Gemini API 및 Python SDK 시작하기

    이 실습에서는 Vertex AI SDK for Python을 사용해 Vertex AI Gemini API를 호출하는 방법을 알아봅니다.

  3. 실습 추천

    원격 시작 스크립트를 사용하여 Compute 인스턴스 배포: 챌린지 실습

    원격 시작 스크립트를 사용하여 Apache 웹 서버 소프트웨어를 설치하는 Linux Google Compute Engine 인스턴스를 구성한 다음 Apache가 정상적으로 설치되었는지 확인합니다.

  4. 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.

  5. 실습 추천

    Create a role in Google Cloud IAM

    Create a custom role and grant access to a user.

  6. 실습 추천

    Using Custom Fields in Looker Explores

    In this lab, you will learn how to utilize custome fields in Looker Explores queries.

  7. 실습 추천

    Gating Deployments with Binary Authorization

    In this lab you will learn about the tools and techniques to secure deployed artifacts.

  8. 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.

  9. 실습 추천

    Managing Environments with Dialogflow CX

    In this lab, you'll explore Managing Environments with Dialogflow.

  10. 실습 추천

    Deploying a Multi-Cluster Gateway Across GKE Clusters

    Learn how to enable, use, and deploy the multi-cluster Google Kubernetes Engine (GKE) Gateway controller