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 Running Distributed TensorFlow using Vertex AI
In this lab, you will use TensorFlow's distribution strategies and the Vertex AI platform to train and deploy a custom TensorFlow image classification model to classify an image classification dataset.
-
Практична робота Пропонується Rent-a-VM to Process Earthquake Data
In this lab you spin up a virtual machine, configure its security, access it remotely, and then carry out the steps of an ingest-transform-and-publish data pipeline manually. This lab is part of a series of labs on processing scientific data.
-
Практична робота Пропонується Manage and Secure Distributed Services with GKE Managed Service Mesh
Learn how to run distributed services on multiple Google Kubernetes Engine (GKE) clusters in Google Cloud using Multi Cluster Ingress and GKE Service Mesh
-
Практична робота Пропонується Analyze and activate your data with Looker Enterprise
Capstone Data Analyst Challenge Lab 2
-
Практична робота Пропонується Using Ruby on Rails with Cloud SQL for PostgreSQL on Cloud Run
In this lab, you'll learn how to deploy a new Ruby on Rails application using Google Cloud SQL for PostgreSQL on Cloud Run.
-
Практична робота Пропонується Introduction to Cloud Dataproc: Hadoop and Spark on Google Cloud
In this lab, you will learn how to start a managed Spark/Hadoop cluster using Dataproc, submit a sample Spark job, and shut down your cluster using the Google Cloud Console.
-
Практична робота Пропонується Autoscaling TensorFlow Model Deployments with TF Serving and Kubernetes
AutoML Vision helps developers with limited ML expertise train high quality image recognition models. In this hands-on lab, you will learn how to train a custom model to recognize different types of clouds (cumulus, cumulonimbus, etc.).
-
Практична робота Пропонується Build and Deploy Machine Learning Solutions with Vertex AI: Challenge Lab
In this challenge lab you will train, deploy, and create a model pipeline using Vertex AI.
-
Практична робота Пропонується Migrating to Cloud SQL from Amazon RDS for MySQL Using Database Migration Service
In this lab, you migrate MySQL data from an Amazon RDS instance for MySQL to Cloud SQL for MySQL using a one-time Database Migration Service job and an IP allowlist for connectivity. After you create and run the migration job, you confirm that the data have been successfully migrated to your Cloud SQL for MySQL in…
-
Практична робота Пропонується Automating your BigQuery Data Pipeline with Cloud Dataprep
In this lab, you will examine how Dataprep can be used on complicated data structures in BigQuery.