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 Implement DevOps Workflows in Google Cloud: Challenge Lab
This challenge labs tests your skills in implementing a CI/CD pipeline using Cloud Build, Cloud Source Repositories, and GKE.
-
Практична робота Пропонується Provisioning an Apigee X Evaluation Organization
In this lab, you use the Apigee X provisioning wizard to create an Apigee X evaluation organization (org).
-
Практична робота Пропонується Monitor Cloud Run with Datadog
In this lab, you will learn how to use Cloud Run with Datadog.
-
Практична робота Пропонується Use Go Code to Work with Google Cloud Data Sources
In this lab you explore the basics of Go (golang) by compiling and testing a Go app interactively, deploying it to App Engine, then access data in BigQuery and Firestore.
-
Практична робота Пропонується Flutter Startup Namer
This lab walks you through writing your first Flutter app compatible for Android, iOS, and web.
-
Практична робота Пропонується Generative AI with Vertex AI: Prompt Design
This lab is part of a series designed to provide hands-on experience with Generative AI on Google Cloud.
-
Практична робота Пропонується Creating a Data Transformation Pipeline with Cloud Dataprep
Cloud Dataprep by Alteryx is an intelligent data service for visually exploring, cleaning, and preparing structured and unstructured data for analysis. In this lab, you explore the Dataprep user interface (UI) to build a data transformation pipeline.
-
Практична робота Пропонується Model dimensions and measures using LookML
Use Looker to create new measures and dimensions