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 Create and Manage Cloud Spanner Instances: Challenge Lab
In this challenge lab, you demonstrate your knowledge of Cloud Spanner that you learned from the Create and Manage Cloud Spanner Instances course.
-
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 Creating Spanner Instances and Databases (CLI and Terraform)
In this lab, you automate the creation of Spanner instances and databases using the Google Cloud SDK, the Command Line Interface (CLI), and Terraform.
-
Практична робота Пропонується Managing Environments with Dialogflow CX
In this lab, you'll explore Managing Environments with Dialogflow.
-
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 Orchestrating the Cloud with Kubernetes
In this lab you will learn how to provision a complete Kubernetes cluster using Google Kubernetes Engine, deploy and manage Docker containers using kubectl, and break an application into microservices using Kubernetes' Deployments and Services.
-
Практична робота Пропонується Creating a Looker Modeled Query and Working with Quick Start
In this lab you will learn how to use the query parameter to create a modeled query for an Explore.
-
Практична робота Пропонується Using BigQuery in the Google Cloud Console
This lab shows you how to query public tables and load sample data into BigQuery using the GCP Console. Watch the following short video Get Meaningful Insights with Google BigQuery.
-
Практична робота Пропонується Predict Visitor Purchases with a Classification Model in BigQuery ML
In this lab, you use an available ecommerce dataset to create a classification (logistic regression) model in BigQuery ML that predicts customers' purchasing habits.
-
Практична робота Пропонується Cloud Functions: Qwik Start – консоль
У цій практичній роботі ви навчитеся створювати й розгортати функцію Cloud Function за допомогою Cloud Platform Console. Перегляньте коротке відео про підключення й розширення сервісів GCP за допомогою Google Cloud Functions.