ご自身に最適な Google Cloud トレーニングをお探しください。
Google Cloud では、学習者のことを念頭に置いて設計された、980 以上の学習アクティビティを含む包括的なカタログをご用意しています。さまざまなアクティビティ形式のコン テンツで構成されたカタログから、短時間の単独ラボのほか、一連の動画、ドキュメント、 ラボ、テストで構成されるマルチモジュール コースをお選びいただけます。ラボでは、 実際のクラウド リソースへのアクセスに必要な一時的な認証情報が付与されるため、 本番さながらの状況で Google Cloud について学習できます。修了した学習アクティビ ティのバッジを獲得したり、Google Cloud での成果を定義、記録、分析したりできます。
1048 件の結果
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ラボ おすすめ Scaling Microservices Applications: Migration to Redis Enterprise on Google Cloud
In this lab, you will deploy a fully functioning microservices e-Commerce website application on Google Cloud using Redis to run the shopping cart service and then migrate that to Redis Enterprise for scalability and high availability.
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ラボ おすすめ Google Cloud のハンズオンラボの概要
初回のこのハンズオンラボでは、Google Cloud コンソールにアクセスし、Google Cloud の基本機能（プロジェクト、リソース、IAM ユーザー、ロール、権限、API）を使用します。
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ラボ おすすめ Dataplex: Qwik Start - Command Line
This lab shows you how to get started with Dataplex using the command line by walking you through creating a lake, adding a zone, attaching and detaching assets, and deleting zones and lakes.
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ラボ おすすめ Google Cloud でのウェブサイトの構築: チャレンジラボ
このチャレンジラボでは、「Building Websites on Google Cloud」クエストのラボで習得したスキルと知識をテストします。チャレンジラボを始める前に、クエスト内のラボの内容を理解しておく必要があります。
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ラボ おすすめ Form Parsing with Document AI (Python)
In this lab, you will learn how to use the Document AI Form Parser to parse a handwritten form with Python.
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ラボ おすすめ Introduction to Convolutions with TensorFlow
A convolution is a filter that passes over an image, processes it, and extracts features that show a commonality in the image. In this lab you'll see how they work, and try processing an image to extract features from it!
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ラボ おすすめ Google Cloud Pub/Sub: Qwik Start - Python
このラボでは、Pub/Sub の概要と、Python スクリプトを使ってトピックとサブスクライバーを作成する方法を学習し、メッセージのパブリッシュと表示を行います。Cloud Pub/Sub を使用したイベント ドリブンな処理の簡素化の短い動画をご覧ください。
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ラボ おすすめ Migrating to AlloyDB from PostgreSQL Using PostgreSQL Tools
In this lab, you migrate a stand-alone PostgreSQL database (running on a virtual machine) to AlloyDB for PostgreSQL using native PostgreSQL tools.
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ラボ おすすめ Explore flat and nested data types in BigQuery
Explore flat and nested data types in BigQuery and learn how to use these data types effectively in queries
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ラボ おすすめ BigQuery を使用して NCAA Data を調べる
BigQuery を使用して、NCAA のバスケットボールの試合、チーム、選手に関するデータセットを探索します。データは 2009 年以降のプレイと 1996 以降のスコアをカバーしています。NCAA が Google Cloud を使用して数十年分のスポーツのデータを活用する方法をご覧ください。