On-demand activities
У Google Cloud ми створили для вас комплексний каталог, що містить понад 980 навчальних матеріалів. У ньому ви можете вибирати різні формати навчання. Це можуть бути невеликі індивідуальні практичні роботи чи багатомодульні курси з відео, документами, практичними завданнями й тестами. Для виконання практичних робіт ми надаємо вам тимчасові облікові дані для доступу до справжніх ресурсів у хмарі, тож ви можете вивчати Google Cloud у реальному середовищі. Отримуйте значки за виконані завдання, ставте собі цілі, відстежуйте й вимірюйте свої успіхи з Google Cloud.
-
Практична робота Пропонується Optical Character Recognition (OCR) with Document AI (Python)
In this lab, you will learn how to perform Optical Character Recognition using the Document AI API with Python.
-
Практична робота Пропонується Determine the difference between normal activity and an incident
Determine the difference between normal activity and an incident
-
Практична робота Пропонується Build a Project Tracking App with AppSheet
In this lab, you'll build a simple project tracking and approval application.
-
Практична робота Пропонується Configure Service Accounts and IAM for Google Cloud: Challenge Lab
This challenge lab tests your skills and knowledge from the labs in the Configure Service Accounts and IAM for Google Cloud quest. You should be familiar with the content of labs before attempting this lab.
-
Практична робота Пропонується Speaking with a Webpage - Streaming Speech Transcripts
In this lab you take audio from the client's microphone and stream it to a Java servlet. The Java servlet passes the data to the Cloud Speech API, which then streams transcriptions back to the servlet.
-
Практична робота Пропонується Deploy and Troubleshoot a Website: Challenge Lab
Your challenge is to deploy a website in the public cloud
-
Практична робота Пропонується Create symmetric and asymmetric keys
Key management - create symmetric and asymmetric keys
-
Практична робота Пропонується Google Kubernetes Engine Pipeline using Cloud Build
Create a CI/CD pipeline that automatically builds a container image, stores the image in Artifact Registry, updates a Kubernetes manifest in a Git repository, and deploys the application to Google Kubernetes Engine.
-
Практична робота Пропонується Explore a lakehouse
Use a data lakehouse and combine data on GCS with BigQuery
-
Практична робота Пропонується Developing a REST API with Go and Cloud Run
Demonstrate how to build a REST API with Go and Cloud Run