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 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.
-
Практична робота Пропонується Migrating Data to and from Spanner with Dataflow
In this lab, you use Dataflow and Apache Beam to migrate data into Spanner.
-
Практична робота 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…
-
Практична робота Пропонується Data Analysis with the FraudFinder Workshop
FraudFinder is a series of JupyterLabs that show how to implement an end-to-end Data to AI architecture works on Google Cloud, through a toy use case of real-time fraud detection system.
-
Практична робота Пропонується End to End Baseline Chat Summarization
In this lab, you build a end to end Baseline Chat Summarisation pipeline.
-
Практична робота Пропонується Block.one: Creating a Multi Node EOSIO Blockchain
In this lab, you will extend the single node EOSIO blockchain to use multiple nodes.
-
Практична робота Пропонується Understand, Explore, and Visualize a Time Series Dataset
In this lab you will learn how to load, explore, visualize, and pre-process a time-series dataset.
-
Практична робота Пропонується Cloud Composer: Qwik Start - Console
In this lab, you create a Cloud Composer environment using the GCP Console. You then use the Airflow web interface to run a workflow that verifies a data file, creates and runs an Apache Hadoop wordcount job on a Dataproc cluster, and deletes the cluster.
-
Практична робота 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.
-
Практична робота 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.