원하는 방식의 Google Cloud 교육을 살펴보세요.
Google Cloud에서 개발자를 대상으로 한 980개 이상의 학습 활동을 선택할 수 있는 포괄적인 카탈로그를 설계했습니다. 이 카탈로그는 개발자가 선택할 수 있는 다양한 활동 형식으로 구성되어 있습니다. 짧은 분량의 개별 실습 또는 동영상, 문서, 실습, 퀴즈로 구성된 멀티 모듈 과정 중에서 선택하세요. 실습에서는 실제 클라우드 리소스에 대한 임시 사용자 인증 정보를 제공하므로 실제 리소스를 사용하여 Google Cloud를 알아볼 수 있습니다. 이수한 과정의 배지를 획득하고 Google Cloud 성과를 정의, 추적, 측정하세요.
결과 42개
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실습 추천 Running a Containerized App on Google Kubernetes Engine
Containers are becoming a popular way to run and scale applications across multiple cloud providers or on both cloud and on premise hardware. This lab provides a quick introduction to running a website on Google Container Engine using Docker.
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실습 추천 Introduction to Cloud Bigtable (Java)
Learn how to avoid common mistakes with schema design, import data in a sequence file, and query your data using Cloud Bigtable with the Java HBase client.
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실습 추천 Introduction to Dart
In this lab you will learn the basics of Dart. Understand how to work with variables, flow control and functions to start your journey with Dart.
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실습 추천 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.
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실습 추천 VM Migration: Introduction to StratoZone Assessments
In this lab you'll learn how to assess an IT environment with StratoZone's scalable discovery.
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실습 추천 Introduction to Migration Center Assessments
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실습 추천 Gemini를 사용한 함수 호출 소개
이 실습에서는 Vertex AI Gemini API를 Python용 Vertex AI SDK와 함께 사용하여 Gemini Pro(gemini-pro) 모델을 통해 함수를 호출하는 방법을 알아봅니다.
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과정 추천 Getting Started with Google Kubernetes Engine - 한국어
Getting Started with Google Kubernetes Engine 과정에 오신 것을 환영합니다. 애플리케이션과 하드웨어 인프라 사이에 위치하는 소프트웨어 레이어인 Kubernetes에 관심이 있으시다면 잘 찾아오셨습니다. Google Kubernetes Engine을 사용하면 Kubernetes를 Google Cloud에서 관리형 서비스로 사용할 수 있습니다. 이 과정의 목표는 흔히 GKE로 불리는 Google Kubernetes Engine의 기본사항을 소개하고 Google Cloud에서 애플리케이션을 컨테이너화하고 실행하는 방법을 …
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과정 추천 Launching into Machine Learning - 한국어
이 과정에서는 먼저 데이터에 관해 논의하면서 데이터 품질을 개선하고 탐색적 데이터 분석을 수행하는 방법을 알아봅니다. Vertex AI AutoML과 코드를 한 줄도 작성하지 않고 ML 모델을 빌드하고, 학습시키고, 배포하는 방법을 설명합니다. 학습자는 Big Query ML의 이점을 이해할 수 있습니다. 그런 다음, 머신러닝(ML) 모델 최적화 방법과 일반화 및 샘플링으로 커스텀 학습용 ML 모델 품질을 평가하는 방법을 다룹니다.
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과정 추천 TensorFlow on Google Cloud - 한국어
이 과정에서는 TensorFlow 2.x 입력 데이터 파이프라인 빌드, TensorFlow 2.x 및 Keras를 사용한 ML 모델 빌드, ML 모델의 정확성 개선, 사용 사례 확장을 위한 ML 모델 작성, 전문 ML 모델 작성에 대해 다룹니다.