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 Implementing Canary Releases of TensorFlow Model Deployments with Kubernetes and Cloud Service Mesh
In this lab you will install the Cloud Service Mesh, and deploy a resnet model, all on a GKE cluster.
-
Практична робота Пропонується Dataprep: Qwik Start
Google Cloud Dataprep — це інтелектуальний сервіс даних для візуального вивчення, очищення й підготовки даних для аналізу. Перегляньте коротке відео з оглядом практичної роботи Qwiklabs "Dataprep: Qwik Start".
-
Практична робота Пропонується Authentication, Authorization, and Identity with Vault
In this hands-on lab, you will learn to use authentication and authorization methods within Vault. You will also create users, aliases, entities, and groups.
-
Практична робота Пропонується Google Cloud Packet Mirroring with OpenSource IDS
This lab demonstrates a common enterprise use case for Google Cloud's Packet Mirroring in conjunction with an Open Source Intrusion Detection System.
-
Практична робота Пропонується Introduction to Computer Vision with TensorFlow
In this lab you create a computer vision model that can recognize items of clothing and then explore what affects the training model.
-
Практична робота Пропонується Building Demand Forecasting with BigQuery ML
In this lab you will build a time series model to forcast demand of multiple products using BigQuery ML. This lab is based on a blog post and featured in an episode of Cloud OnAir.
-
Практична робота Пропонується Using Prometheus for Monitoring on Google Cloud: Qwik Start
Set up a Google Kubernetes Engine cluster, then deploy the Managed Service for Prometheus to ingest metrics from a simple application.
-
Практична робота Пропонується Optimizing Performance of LookML Queries
In this lab, you learn how to optimize query performance in Looker.
-
Практична робота Пропонується Implement CI/CD Pipelines on Google Cloud: Challenge Lab
This lab will challenge you to create a CI/CD pipeline, deploy an application to GKE, and rollback that deployment.
-
Практична робота Пропонується Loading Your Own Data into BigQuery
This lab teaches you how to ingest data from a CSV file into tables in BigQuery.