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 Getting started with Firebase Web
In this hands-on lab, you will learn about the Firebase product suite with Web.
-
Практична робота Пропонується Migrating an application and data from Apache Cassandra™ to DataStax Enterprise
In this lab, you will learn how to migrate an application running on Apache Cassandra™ to DataStax Enterprise (DSE). To do this, you will deploy a Cassandra™ database and an application that writes data into it. You will then deploy a DataStax Enterprise database and connect the same application to the database. F…
-
Практична робота Пропонується Scaling VM-Series to Secure Google Cloud Networks
Secure Google Cloud hub-and-spoke topology with VM-Series at scale.
-
Практична робота Пропонується Build a Serverless Web App with Firebase
In this lab you will create a serverless web app with Firebase, which allows users to upload information and make appointments with the fictional Pet Theory clinic.
-
Практична робота Пропонується Cloud Armor Preconfigured WAF Rules
Mitigate some common vulnerabilities by using Google Cloud Armor WAF rules.
-
Практична робота Пропонується Vertex AI: Training and Serving a Custom Model
In this lab, you will use Vertex AI to train and serve a TensorFlow model using code in a custom container.
-
Практична робота Пропонується Build an LLM and RAG-based Chat Application with AlloyDB and Vertex AI
In this lab, you create a chat application that uses Retrieval Augmented Generation, or RAG, to augment prompts with data retrieved from AlloyDB.
-
Практична робота Пропонується Практична робота підвищеного рівня складності "Підготовка даних для інтерфейсів API машинного навчання в Google Cloud"
Ця практична робота підвищеного рівня складності перевіряє навички й знання, які ви здобули в межах курсу "Підготовка даних для інтерфейсів API машинного навчання в Google Cloud". Пройдіть практичні роботи курсу, перш ніж переходити до цієї.
-
Практична робота Пропонується Distributed Image Processing in Cloud Dataproc
In this lab, you will learn how to use Apache Spark on Cloud Dataproc to distribute a computationally intensive image processing task onto a cluster of machines.
-
Практична робота Пропонується Create Text Embeddings for a Vector Store using LangChain
In this lab, you learn how to use LangChain to store documents as embeddings in a vector store. You will use the LangChain framework to split a set of documents into chunks, vectorize (embed) each chunk and then store the embeddings in a vector database.