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 Distributed Image Processing in Cloud Dataproc
In this lab, you will learn how to use Apache Spark on Cloud Dataproc to distribute a computationally intensive image processing task onto a cluster of machines.
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실습 추천 Secure Software Supply Chain: Create and Use Cloud Workstations
In this lab, you will use Cloud Workstations to create a workstation configuration and launch a new workstation instance from that configuration.
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실습 추천 CCAI | Testing and Logging in DF CX
In this lab, you'll explore testing and logging tools available for developing your virtual agent in Dialogflow CX.
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실습 추천 Getting Started with Gaming on Cloud Spanner
In this lab, you will implement a player profile service and a game matchmaking service to work with Cloud Spanner.
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실습 추천 Exploratory Data Analysis using Bigquery and Colab Enterprise
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실습 추천 Windows 배스천 호스트를 사용하여 보안 RDP 구성: 챌린지 실습
이 챌린지 실습에서는 제한된 시간 내에 일련의 작업을 완료해야 합니다. 새 VPC 서브넷 내에서 외부와의 통신이 구성되지 않은 보안 Windows 머신을 배포한 다음, 해당 보안 머신에 Microsoft Internet Information Server를 배포해야 합니다.
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실습 추천 Machine Learning with Spark on Google Cloud Dataproc
In this lab you will learn how to implement logistic regression using a machine learning library for Apache Spark running on a Google Cloud Dataproc cluster to develop a model for data from a multivariable dataset
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실습 추천 Google Cloud SQL로 MySQL 데이터베이스 마이그레이션: 챌린지 실습
이 챌린지에서는 데이터베이스를 Google Cloud SQL로 마이그레이션한 다음 애플리케이션에서 로컬 MySQL 데이터베이스를 더 이상 사용하지 않도록 다시 구성해야 합니다.
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실습 추천 Build and Configure an Integration using Application Integration
Learn the core concepts, functionalities, and best practices of Application Integration
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실습 추천 Creating a RAG Chat Assistant with MongoDB Atlas Vector Search, Google Cloud and Langchain
In this lab, you will create a chatbot assistant using retrieval augmented generation (RAG).