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 Importing Data to a Firestore Database
In this lab you will upload existing data (a CSV file) to a Firestore serverless database in the cloud.
-
Практична робота Пропонується Creating and Populating a Bigtable Instance
In this lab, you create a Bigtable instance and table and then use a Dataflow template to populate the table from pre-generated data files on Cloud Storage.
-
Практична робота Пропонується Cloud Logging on Kubernetes Engine
In this lab you will deploy a sample application to Kubernetes Engine that forwards log events to Cloud Logging.
-
Практична робота Пропонується Design Conversational Flows for your Agent
Contact Center AI can increase customer satisfaction and operational efficiency by improving call deflection rates, and achieve shorter handling, while making overall operations faster and more effective. In this lab, you'll learn how to use Dialogflow to create a conversational interface.
-
Практична робота Пропонується Gating Deployments with Binary Authorization
In this lab you will learn about the tools and techniques to secure deployed artifacts.
-
Практична робота Пропонується Using Custom Fields in Looker Explores
In this lab, you will learn how to utilize custome fields in Looker Explores queries.
-
Практична робота Пропонується Troubleshooting Data Models in Looker
In this lab, you learn how to troubleshoot and diagnose LookML code issues.
-
Практична робота Пропонується Cloud Spanner - Loading Data and Performing Backups
In this lab, you explore various ways to load data into Cloud Spanner as well as perform a backup of your database.
-
Практична робота Пропонується Caching and Datagroups with LookML
In this lab, you learn how caching works in Looker and explore how to use LookML objects called datagroups to define caching policies.
-
Практична робота Пропонується ETL Processing on Google Cloud Using Dataflow and BigQuery (Python)
In this lab, you build several data pipelines that ingest and transform data from a publicly available dataset into BigQuery.