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 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 Redacting Sensitive Data with the DLP API
Redacting Sensitive Data with the DLP API
-
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 Use Charts in Google Sheets
Create charts using Google Sheets to share your data in interesting ways.
-
Практична робота Пропонується HTTPS Content-Based Load Balancer with Terraform
This lab shows you how to create a HTTPS load balancer to forward traffic to a custom URL map, which then sends traffic to the region closest to you with static assets being served from a Cloud Storage bucket.
-
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 Create an Internal Load Balancer
In this lab, you create two managed instance groups in the same region. Then, you configure an Internal Load Balancer with the instances groups as the backends.
-
Практична робота Пропонується Configuring IAM Permissions with gCloud - Azure
In this lab introduces you will use the gcloud CLI tool to set up and configure command features of Cloud Identity and Access Management.
-
Практична робота Пропонується Using NAT for Apigee X Backend Services
In this lab, you enable a NAT IP address for the runtime instance. This static IP address is used when calling from Apigee X to backend services.
-
Практична робота Пропонується Getting Started with the Vertex AI Gemini API and Python SDK
In this lab, you will learn how to use the Vertex AI SDK for Python to call the Vertex AI Gemini API.