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.
-
Практичне заняття Пропонується Contact Center AI Insights
CCAI Insights provides contact center interaction data to answer business questions or support decisions to drive efficiency. It uses Google ML and Large Language Models to turn contact center data to insights to action. Based on the outcomes of the insights module various actions can be taken by contact center ma…
-
Практичне заняття Пропонується Migrating Data to and from Spanner with Dataflow
In this lab, you use Dataflow and Apache Beam to migrate data into Spanner.
-
Практичне заняття Пропонується Introduction to Migration Center Servers Assessments
Learn how to assess a customer's existing environment, and import data collected from Azure/AWS infrastructure. Generate inventory, performance, network dependencies and financial reports such as TCO (total cost analysis) and DPR (detailed pricing) reports.
-
Практичне заняття Пропонується End to End Baseline Chat Summarization
In this lab, you build a end to end Baseline Chat Summarisation pipeline.
-
Практичне заняття Пропонується Serverless Data Processing with Dataflow - Writing an ETL Pipeline using Apache Beam and Dataflow (Python)
In this lab, you a) build a batch ETL pipeline in Apache Beam, which takes raw data from Google Cloud Storage and writes it to BigQuery b) run the Apache Beam pipeline on Dataflow and c) parameterize the execution of the pipeline.
-
Практичне заняття Пропонується Building and Debugging Cloud Functions for Node.js
In this lab, you will create a Cloud Function for Node.js that reports whether a specified temperature is acceptable or too hot. You will create, test, and debug your Cloud Function using Visual Studio Code on your local machine. Lastly, you'll deploy your function to Google Cloud Platform.
-
Практичне заняття Пропонується Build Apps with Gemini Code Assist
In this lab, you'll develop an app using assistance from Gemini within an IDE.
-
Практичне заняття Пропонується Route Datadog Monitoring Alerts to Google Cloud with Eventarc
In this lab, you will learn how to use the Datadog Monitoring with Google Eventarc.
-
Практичне заняття Пропонується Supervised Fine Tuning with Gemini for Question & Answering
In this lab, you will utilize fine-tuning with Gemini using the Vertex AI Supervised Tuning feature. Supervised Tuning allows you to use your training data to refine the base model's capabilities toward specific tasks.
-
Практичне заняття Пропонується Cisco: SD-WAN Cloud Hub with Google Cloud
In this hands-on lab, you will learn how to leverage Google Service Directory and Cisco SD-WAN to optimize the performance of a video streaming application.