Korzystaj ze szkoleń Google Cloud zgodnie ze swoimi potrzebami.
W Google Cloud stworzyliśmy dla Ciebie katalog z ponad 980 modułami i kursami szkoleniowymi. Możesz w nim wybierać różne rodzaje aktywności: krótkie pojedyncze moduły lub kursy składające się z wielu modułów zawierających filmy, dokumenty i testy. W ramach naszych modułów przyznajemy Ci tymczasowe uprawnienia do rzeczywistych zasobów w chmurze, co umożliwia naukę korzystania z chmury przy użyciu prawdziwego środowiska. Zdobywaj odznaki za ukończone moduły, a także ustalaj swoje cele oraz śledź i mierz postępy w ich realizacji w Google Cloud.
-
Moduł Wyróżnione Configure Device Settings for Users on ChromeOS
In this lab, you'll configure device settings for Users on ChromeOS.
-
Moduł Wyróżnione 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.
-
Moduł Wyróżnione Building Batch Pipelines in Cloud Data Fusion
This lab will teach you how to use the Pipeline Studio in Cloud Data Fusion to build an ETL pipeline. Pipeline Studio exposes the building blocks and built-in plugins for you to build your batch pipeline, one node at a time. You will also use the Wrangler plugin to build and apply transformations to your data that…
-
Moduł Wyróżnione Online Data Migration to Cloud Spanner using Striim
In this lab you will learn how to migrate a Cloud SQL for MySQL database to Cloud Spanner using Google Cloud's data migration partner, Striim.
-
Moduł Wyróżnione Build and Configure an Integration using Application Integration
Learn the core concepts, functionalities, and best practices of Application Integration
-
Moduł Wyróżnione Manage a partitioned table in BigQuery
Manage a partitioned table and use filters to reduce data examined in BigQuery
-
Moduł Wyróżnione Set up a SIEM forwarder for Windows on Docker
In this lab, you configure a SIEM forwarder on a Windows VM using a standard Docker image. You use labels to add searchable metadata to the logs to optimize analytical capabilities.
-
Moduł Wyróżnione 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