On-demand activities

Google Cloud 根據您的需求規劃了全方位的課程內容,內含超過 980 項學習活動,並涵蓋多種活動型態,您可自由選擇。您可以選擇簡短的個別研究室,或是包含影片、文件、研究室和測驗的多單元課程。在研究室中,您可以透過臨時憑證實際使用雲端資源,直接累積 Google Cloud 實作經驗。完成課程可獲得徽章,讓您輕鬆掌握、追蹤及評估自己的 Google Cloud 學習成果!

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1187 条结果
  1. 实验 精选

    Gemini 函式呼叫簡介

    在本研究室中,您會瞭解如何搭配使用 Vertex AI Gemini API 和 Python 適用的 Vertex AI SDK,透過 Gemini Pro (gemini-pro) 模型發出函式呼叫。

  2. 实验 精选

    使用 BigQuery 和 Cloud Logging 分析 BigQuery 用量

    在這個研究室中,您將透過 Cloud Logging 查看 BigQuery 記錄檔、設定接收器,將記錄檔匯出至 BigQuery,並運用 SQL 分析記錄檔。

  3. 实验 精选

    監控及記錄 Cloud Functions 運作情形

    在 Google Cloud 控制台使用 Cloud Monitoring 查看 Cloud Functions 詳細資料,並使用 Cloud Logging 查看 Cloud 函式資料。

  4. 实验 精选

    A Tour of Cloud Networking

    This lab delivers an overview of the key cloud networking building blocks

  5. 实验 精选

    Ingesting New Datasets into BigQuery

    This lab focuses on how to ingest new datasets into tables inside of BigQuery.

  6. 实验 精选

    App Engine: Qwik Start - Python

    This hands-on lab shows you how to create a small App Engine application that displays a short message. Watch the short video Build Apps at Scale with Google App Engine.

  7. 实验 精选

    Managing Environments with Dialogflow CX

    In this lab, you'll explore Managing Environments with Dialogflow.

  8. 实验 精选

    Visualize the 10,000 Bitcoin Pizza Transaction Using BigQuery and Vertex AI Workbench

    In this lab you will use an Vertex AI Notebook instance to retrieve as many transactions as possible from BigQuery within 2 degrees of separation from the pizza exchange, post-process the transactions to remove excess transaction, then visualize the directed graph.

  9. 实验 精选

    設定私人 Kubernetes 叢集

    在本實作實驗室中,您將瞭解如何在雲端環境建立私人叢集。這類叢集中的節點沒有公開 IP 位址,因此工作負載會在與網際網路隔離的環境中執行。先備知識:具備 Kubernetes 叢集和 CIDR 範圍 IP 位址的使用經驗。

  10. 实验 精选

    Deploy a BigQuery ML Customer Churn Classifier to Vertex AI for Online Predictions

    In this lab, you will train, tune, evaluate, explain, and generate batch and online predictions with a BigQuery ML XGBoost model. You will use a Google Analytics 4 dataset from a real mobile application, Flood it!, to determine the likelihood of users returning to the application. You will generate batch predictio…