Google Cloud eğitimlerini dilediğiniz şekilde keşfedin.
980'den fazla öğrenim aktivitesi barındıran kapsamlı Google Cloud kataloğu, ihtiyaçlarınıza uygun şekilde tasarlanmıştır. Katalogda çeşitli aktivite formatları yer alır. Tek parçalık kısa laboratuvarlar ya da video, belge, laboratuvar ve testler içeren çok modüllü kurslar arasından seçim yapabilirsiniz. Laboratuvarlarımız kapsamında, gerçek bulut kaynaklarına erişmeniz için geçici kimlik bilgileri verilir. Böylece Google Cloud'u doğrudan platformu kullanarak öğrenebilirsiniz. Google Cloud'da tamamladığınız aktivitelerden rozetler kazanabilir, bu sayede ilerlemenizi öğrenebilir, takip edebilir ve ölçebilirsiniz.
-
Lab Featured Uptraining with Document AI Workbench
In this lab, you will will create an Invoice Parser processor, configure the processor for uptraining, label example documents, and uptrain the processor.
-
Lab Featured Manage a partitioned table in BigQuery
Manage a partitioned table and use filters to reduce data examined in BigQuery
-
Lab Featured Configure Device Settings for Users on ChromeOS
In this lab, you'll configure device settings for Users on ChromeOS.
-
Lab Featured 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.
-
Lab Featured Build and Configure an Integration using Application Integration
Learn the core concepts, functionalities, and best practices of Application Integration
-
Lab Featured 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…
-
Lab Featured 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.
-
Lab Featured 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