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 Керування розгортаннями за допомогою Kubernetes Engine
За певних сценаріїв розгортання додатка в DevOps використовуються кілька розгортань. У цій практичній роботі ви ознайомитеся з поширеними сценаріями, у яких застосовуються кілька гетерогенних розгортань, а також навчитеся масштабувати контейнери й керувати ними.
-
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 De-identifying DICOM Data with the Healthcare API
Use the de-identification functionality of Cloud Healthcare API with the Digital Imaging and Communications in Medicine (DICOM) data model.
-
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 Securing Compute Engine Applications and Resources using BeyondCorp Enterprise (BCE)
In this lab, you will learn how to secure a Compute Engine instance with Identity-Aware Proxy (IAP).
-
Практична робота Пропонується A Tour of Cloud Networking
This lab delivers an overview of the key cloud networking building blocks
-
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 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 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…