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 Using BigQuery and Cloud Logging to Analyze BigQuery Usage
In this lab you view the BigQuery logs inside Cloud Logging, set up a sink to export them back into BigQuery, and then use SQL to analyze the logs.
-
Практична робота Пропонується Introduction to Function Calling with Gemini
In this lab, you learn how to use the Vertex AI Gemini API with the Vertex AI SDK for Python to make function calls via the Gemini Pro (gemini-pro) model.
-
Практична робота Пропонується Monitoring and Logging for Cloud Functions
Use Cloud Monitoring to view Cloud Functions details in the Google Cloud console, and Cloud Logging to look at the data for your cloud function.
-
Практична робота Пропонується A Tour of Cloud Networking
This lab delivers an overview of the key cloud networking building blocks
-
Практична робота Пропонується Ingesting New Datasets into BigQuery
This lab focuses on how to ingest new datasets into tables inside of BigQuery.
-
Практична робота Пропонується App Engine: Qwik Start - Python
This hands-on lab shows you how to create a small App Engine application that displays a short message. Watch the short video Build Apps at Scale with Google App Engine.
-
Практична робота Пропонується Managing Environments with Dialogflow CX
In this lab, you'll explore Managing Environments with Dialogflow.
-
Практична робота Пропонується Deploy a BigQuery ML Customer Churn Classifier to Vertex AI for Online Predictions
In this lab, you will train, tune, evaluate, explain, and generate batch and online predictions with a BigQuery ML XGBoost model. You will use a Google Analytics 4 dataset from a real mobile application, Flood it!, to determine the likelihood of users returning to the application. You will generate batch predictio…
-
Практична робота Пропонується Setting up a Private Kubernetes Cluster
Hands-on lab for creating a private cluster in the cloud environment. In a private cluster, nodes do not have public IP addresses, so your workloads run in an environment that is isolated from the Internet. Prerequisites: Experience with Kubernetes Clusters, and CIDR-range IP address.
-
Практична робота Пропонується Consuming Customer Specific Datasets from Data Sharing Partners using BigQuery
In this lab you will learn how to create Data Twins for customers on Google Cloud or a different cloud service provider.