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 Working with Onscreen Data in a Flutter Application
In this lab you will develop a Flutter app using a ListView widget. Learn how to contruct a Flutter application that is capable of efficiently showing a list of data. Customise the application AppBar to provide additional functionality.
-
Практична робота Пропонується Google Kubernetes Engine Security: Binary Authorization
This lab deploys a Kubernetes Engine Cluster with the Binary Authorization feature enabled; you'll learn how to whitelist approved container registries and the process of creating and running a signed container.
-
Практична робота Пропонується Build an application to send Chat Prompts using the Gemini model
In this lab, you will learn how to use Google's Vertex AI SDK to interact with the powerful Gemini generative AI model, enabling you to send text based chat prompts as an input and receive personalized streaming and non-streaming chat responses.
-
Практична робота Пропонується Структурування запитів за допомогою PaLM
У цій практичній роботі розглядаються основні принципи й рекомендації щодо структурування запитів, які допоможуть вам навчитися створювати якісні запити, використовувати модель PaLM для отримання потрібних відповідей, а також розпізнавати у відповідях можливі галюцинації.
-
Практична робота Пропонується Understanding and Combining GKE Autoscaling Strategies
In this lab you will explore the benefits of different Google Kubernetes Engine autoscaling strategies, like Horizontal Pod Autoscaling and Vertical Pod Autoscaling for pod-level scaling, and Cluster Autoscaler and Node Auto Provisioning for node-level scaling.
-
Практична робота Пропонується Filtering and Sorting Data in Looker
In this lab, you will learn how to filter and sort data, and create looks with Looker.
-
Практична робота Пропонується Connect to Cloud SQL from an Application in Google Kubernetes Engine
This lab shows how easy it is to connect an application in Google Kubernetes Engine to a Cloud SQL instance using the Cloud SQL Proxy container as a sidecar container. You will deploy a GKE cluster and a Cloud SQL Postgres instance and use the Cloud SQL Proxy container to allow communication between them.
-
Практична робота Пропонується Cloud Endpoints: Qwik Start
In this lab you'll deploy a sample API with Google Cloud Endpoints.
-
Практична робота Пропонується Streaming HL7 to FHIR Data with Dataflow and the Healthcare API
In this lab, you will explore some of the features of Cloud Healthcare API (HCAPI) to stream simulated HL7v2 messages into HCAPI datastores and convert HL7v2 to FHIR and import the FHIR data into BigQuery for analytical use.
-
Практична робота Пропонується AlloyDB - Database Fundamentals
In this lab, you perform several key fundamental tasks for creating and managing AlloyDB for PostgreSQL instances and databases.