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 Monitoring in Google Cloud: Challenge Lab
This challenge lab tests your skills and knowledge from the labs in the Monitoring in Google Cloud quest. You should be familiar with the content of labs before attempting this lab.
-
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 Responding to Cloud Logging Messages with Cloud Functions
In this lab you will learn how to use Cloud Functions to do lightweight processing of Cloud Logging messages
-
Практична робота Пропонується Explore and Create Reports with Looker Studio
In this lab, you learn how to connect Looker Studio to Google BigQuery data tables, create charts, and explore the relationships between dimensions and measures.
-
Практична робота Пропонується Process Documents with Python Using the Document AI API
Use the Document AI API with Python to create various processors, including a general form processor and a Document OCR processor, then make synchronous and asynchronous calls to the API using Python.
-
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 Identify Application Vulnerabilities with Security Command Center
In this lab, you will use Web Security Scanner—one of Security Command Center's built-in services—to scan a Python Flask application for vulnerabilities.
-
Практична робота Пропонується Hosting a Web App on Google Cloud Using Compute Engine - Azure
In this lab, you will deploy and scale a Web App on Google Compute Engine.
-
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 Store, Process, and Manage Data on Google Cloud: Challenge Lab
This challenge lab tests your skills and knowledge from the labs in the Store, Process, and Manage Data on Google Cloud course. You should be familiar with the content of labs before attempting this lab.