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 Introduction to Migration Center Servers Assessments
Learn how to assess a customer's existing environment, and import data collected from Azure/AWS infrastructure. Generate inventory, performance, network dependencies and financial reports such as TCO (total cost analysis) and DPR (detailed pricing) reports.
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실습 추천 Migrating Data to and from Spanner with Dataflow
In this lab, you use Dataflow and Apache Beam to migrate data into Spanner.
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실습 추천 Contact Center AI Insights
CCAI Insights provides contact center interaction data to answer business questions or support decisions to drive efficiency. It uses Google ML and Large Language Models to turn contact center data to insights to action. Based on the outcomes of the insights module various actions can be taken by contact center ma…
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실습 추천 Data Analysis with the FraudFinder Workshop
FraudFinder is a series of JupyterLabs that show how to implement an end-to-end Data to AI architecture works on Google Cloud, through a toy use case of real-time fraud detection system.
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실습 추천 End to End Baseline Chat Summarization
In this lab, you build a end to end Baseline Chat Summarisation pipeline.
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실습 추천 Block.one: Creating a Multi Node EOSIO Blockchain
In this lab, you will extend the single node EOSIO blockchain to use multiple nodes.
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실습 추천 Understand, Explore, and Visualize a Time Series Dataset
In this lab you will learn how to load, explore, visualize, and pre-process a time-series dataset.
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실습 추천 Cloud Composer: Qwik Start - 콘솔
이번 실습에서는 GCP 콘솔을 사용하여 Cloud Composer 환경을 만듭니다. 그런 다음 Airflow 웹 인터페이스를 사용하여 데이터 파일을 확인하고, Dataproc 클러스터에서 Apache Hadoop 워드카운트 작업을 생성 및 실행하며, 클러스터를 삭제하는 워크플로를 실행합니다.
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실습 추천 Building and Debugging Cloud Functions for Node.js
In this lab, you will create a Cloud Function for Node.js that reports whether a specified temperature is acceptable or too hot. You will create, test, and debug your Cloud Function using Visual Studio Code on your local machine. Lastly, you'll deploy your function to Google Cloud Platform.
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실습 추천 Serverless Data Processing with Dataflow - Writing an ETL Pipeline using Apache Beam and Dataflow (Python)
In this lab, you a) build a batch ETL pipeline in Apache Beam, which takes raw data from Google Cloud Storage and writes it to BigQuery b) run the Apache Beam pipeline on Dataflow and c) parameterize the execution of the pipeline.