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In questo lab imparerai a creare, addestrare e ottimizzare le tue reti neurali convoluzionali da zero. Ora bastano pochi minuti per farlo grazie alla potenza delle TPU. Esplorerai inoltre diversi approcci, dal Transfer Learning molto semplice alle moderne architetture convoluzionali come Squeezenet. Questo lab include le spiegazioni teoriche necessarie sulle reti neurali ed è un buon punto di partenza per gli sviluppatori che vogliono imparare a conoscere il deep learning. Questo lab utilizza TensorFlow 2.

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In questo lab imparerai a conoscere la moderna architettura convoluzionale e utilizzerai le tue conoscenze per implementare una conversione semplice ma efficace chiamata "squeezenet". Questo lab include le spiegazioni teoriche necessarie sulle reti neurali convoluzionali ed è un buon punto di partenza per gli sviluppatori che vogliono saperne di più sul deep learning.

In questo codelab, acquisirai esperienza pratica con un modello di architettura comunemente utilizzato per ottenere scalabilità e resilienza durante la gestione dei dati in tempo reale. Creerai un dispositivo IoT (Raspberry Pi) che misura i dati meteorologici e quindi creerai una pipeline di dati che include una coda di messaggi, una funzione serverless, un data warehouse basato su cloud e una dashboard di analisi utilizzando la piattaforma Google Cloud.

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In questo codelab, scoprirai gli elenchi di indirizzi IP denominati di Google Cloud Armor. In particolare, configurerai un elenco di indirizzi IP denominato all'interno di un criterio di sicurezza e convaliderai la connettività.

In questo lab di codice imparerai a creare e avviare un'app ASP.NET Core da Google Cloud Shell, senza uscire mai dal browser.

In questo codelab, scoprirai Cloud Bigtable con il client Java HBase. Caricherai i dati, quindi eseguirai alcune query e tracci i dati su una mappa.

In questo lab di codice imparerai a eseguire il deployment di una semplice app ASP.NET Core in Google App Engine

Scopri le funzionalità progettate per semplificare il flusso di lavoro di sviluppo per i tecnici del software incaricati di sviluppare applicazioni Java in un ambiente containerizzato.

In questo codelab imparerai a proteggere l'API BigQuery utilizzando Controlli di servizio VPC. Il codelab non prevede alcun servizio API protetto dal perimetro di servizio, consentendo l'esecuzione di query su set di dati pubblici e il salvataggio

Scopri come gestire le dipendenze con Architect Registry.

Integra i database serverless con le applicazioni in esecuzione in Cloud Run, configurando i servizi per l'utilizzo del database relazionale Cloud Spanner e di Cloud Firestore

In questo lab, analizzerai un flusso di lavoro ML completo su Google Cloud: importazione di dati da BigQuery, creazione di un modello XGBoost in un'istanza di Cloud AI Platform Notebooks e deployment del modello in AI Platform.

Scopri come connettere un'applicazione in esecuzione su GKE Autopilot a un'istanza privata del database AlloyDB

In questo codelab, creerai una pagina web che interagisce con una scheda micro:bit della BBC per mostrare le immagini sul suo display LED 5x5. Scoprirai l'API Web Serial e come utilizzare flussi leggibili, scrivibili e trasformabili per comunicare con i dispositivi seriali tramite il browser.

In questo codelab imparerai a creare un componente aggiuntivo di Google Workspace utilizzando Node.js e Cloud Run.

In questo lab creeremo un perimetro dei Controlli di servizio VPC e lo utilizzeremo per proteggere un progetto. Provvederemo quindi a innescare una violazione del traffico in entrata dei Controlli di servizio VPC e a seguire la procedura di risoluzione dei problemi di rifiuto. Al termine di questo lab avrai una migliore comprensione di come utilizzare i Controlli di servizio VPC per proteggere le tue risorse.

In questo codelab imparerai a utilizzare le routine di previsione personalizzate su Vertex AI per scrivere logica di pre-elaborazione e post-elaborazione personalizzata

In questo lab creeremo un perimetro dei Controlli di servizio VPC e lo utilizzeremo per proteggere un progetto. Provvederemo quindi a innescare una violazione del traffico in uscita dei Controlli di servizio VPC e analizzeremo il processo di risoluzione dei problemi di rifiuto mediante la creazione di una regola in uscita. Al termine di questo lab avrai una migliore comprensione di come utilizzare i Controlli di servizio VPC per proteggere le tue risorse.

In questo lab imparerai ad addestrare un modello XGBoost su un set di dati finanziario, eseguirne il deployment su Cloud AI Platform e analizzarlo con lo strumento What-if

Scopri come aggiungere una navigazione istantanea e transizioni di pagina perfette a un'app web con le API più recenti disponibili in Google Chrome.

Scopri come creare un modulo web adattivo, in cui ogni utente riceve un'interfaccia personalizzata che riflette le sue preferenze in quel momento.

In questo codelab imparerai a configurare un bilanciatore del carico di rete per distribuire il traffico tra le istanze di backend del bilanciatore del carico in base ai pesi riportati da un controllo di integrità HTTP utilizzando il bilanciamento del carico ponderato.

Questo codelab mostra come utilizzare la console Google Cloud per concedere i ruoli IAM (Identity and Access Management) alle entità per il tuo progetto.

In questo tutorial imparerai a configurare un blocco note sicuro gestito dall'utente

In questo codelab, installerai la prova della piattaforma ABAP 202

In questo codelab, creerai un'applicazione di chat basata sulle conoscenze progettata per rispondere a domande relative alla ricerca di brevetti e fornire risultati contestualmente pertinenti fondati sul set di dati dei brevetti come fonte.

In questo codelab, configurerai l'autenticazione dell'SDK ABAP utilizzando i token per SAP ospitati sulla VM di Compute Engine ed eseguirai l'API Address Validation

Thread 1.2 introduce Multicast su reti Thread, che consente la comunicazione multicast tra la rete Thread e i segmenti di rete Infrastructure (Wi-Fi/ethernet). Questo codelab ti guiderà nella procedura di configurazione e gioco con le funzionalità multicast Thread 1.2.

In questo codelab, utilizzerai le API OpenThread per avviare una rete Thread, monitorare e reagire alle modifiche nei ruoli dei dispositivi e inviare messaggi UDP sull'hardware reale.

In questo codelab, utilizzerai OTBR come router di confine Thread standard, potrai scoprire e raggiungere i dispositivi finali Thread da un telefono cellulare collegato alla stessa rete Wi-Fi.

In questo codelab, dovrai simulare una rete Thread su dispositivi virtuali utilizzando OpenThread su una macchina Linux o Mac OS.

In questo codelab, utilizzerai l'interfaccia a riga di comando OTNS e la visualizzazione web per aggiungere/spostare/eliminare nodi in una rete Thread simulata e osserverai come la rete si adatta alle modifiche della topologia.

In questo codelab, creerai un router di confine OpenThread con supporto NAT64 e userai il dispositivo finale nella rete per accedere alle risorse solo IPv4 da Internet.

In questo codelab, simula una rete Thread su dispositivi virtuali utilizzando OpenThread in Docker.

In questo codelab, programmare OpenThread su hardware reale, creare e gestire una rete Thread e passare messaggi da un nodo all'altro.

In questo codelab, programmare OpenThread su hardware reale, creare e gestire una rete Thread e passare messaggi da un nodo all'altro.

In questo codelab, imparerai a utilizzare Google Analytics per Firebase per analizzare il comportamento degli utenti utilizzando gli eventi dell'app.

In questo codelab, scoprirai Private Service Connect per le API di Google. In particolare, creerai un endpoint di servizio per le API di archiviazione, creerai un bucket Cloud Storage e eseguire la convalida utilizzando il DNS.

Creeremo un'applicazione di visione artificiale utilizzando Spring Boot e Java, consentendoti di sfruttare il potenziale del riconoscimento e dell'analisi delle immagini nei tuoi progetti.

Scopri le nozioni di base sullo sviluppo con l'Assistente Google.

Scopri le nozioni di base sullo sviluppo con l'Assistente Google.

In questo codelab, imparerai ad aggiungere gli annunci in linea di AdMob (banner e nativi) a un'app Flutter.

In questo codelab, imparerai a utilizzare Firebase Remote Config per modificare il comportamento dell'app senza un aggiornamento. Inoltre, verrà illustrato come eseguire i test A/B per trovare il valore ottimale.

Questo codelab ti presenterà i concetti principali di Accelerated Mobile Pages e la loro differenza rispetto ai documenti HTML tradizionali. A questo scopo, creeremo e convalideremo i documenti AMP.

Questo codelab ti presenterà i concetti principali di Accelerated Mobile Pages e la loro differenza rispetto ai documenti HTML tradizionali. A questo scopo, creeremo e convalideremo i documenti AMP.

In questo codelab imparerai a inviare eventi esterni a GA4 utilizzando Measurement Protocol(WEB).

In questo codelab, imparerai a utilizzare un bilanciatore del carico ibrido HTTP(s) esterno per raggiungere un gruppo di endpoint di rete (NEG).

Scopri come migliorare la tua azione con funzionalità che invogliano gli utenti a continuare a visitarla.

In questo codelab, imparerai ad aggiungere banner, annunci interstitial e annunci con premio a un'app Flutter.

In questo codelab, imparerai a utilizzare Firebase Remote Config per modificare il comportamento dell'app senza un aggiornamento. Inoltre, verrà illustrato come eseguire i test A/B per trovare il valore ottimale.

In questo codelab, scoprirai Cloud IDS. In particolare, creerai un endpoint Cloud IDS, genererai traffico di minacce e analizzerai i risultati.

In questo codelab, imparerai ad aggiungere un annuncio apertura app di AdMob a un'app Unity.

In questo codelab imparerai a utilizzare Private Service Connect per pubblicare e utilizzare i servizi.

In questo codelab, imparerai a utilizzare Google Analytics per Firebase per analizzare il comportamento degli utenti utilizzando gli eventi dell'app.

In questo codelab, imparerai a utilizzare Private Service Connect per pubblicare e utilizzare servizi in un ambiente GKE

In questo codelab, imparerai come instradare gli avvisi di monitoraggio di Datadog a Google Cloud con Eventarc.

In questo codelab, creerai una semplice app web, la eseguirai in un ambiente di sviluppo privato, quindi la eseguirai in un container utilizzando Docker e infine eseguirai il deployment della stessa app nel cloud.

In questo tutorial imparerai a iniziare a utilizzare Cloud Run eseguendo il deployment di un container stateless ed eseguendolo in modalità serverless (astraendo l'infrastruttura). Cloud Run offre un'opzione completamente gestita e la possibilità di essere eseguito su un cluster GKE.

In questo codelab, creerai un'applicazione Spring utilizzando Kotlin e ti integrerai con diverse tecnologie della piattaforma Google Cloud, come Cloud Pub/Sub e Cloud SQL.

In questo codelab imparerai le funzionalità principali di Eventarc.

In questo codelab, imparerai come iniziare a utilizzare Cloud Run eseguendo il deployment di un container stateless ed eseguendolo in modalità serverless (astraendo l'infrastruttura). Cloud Run offre un'opzione completamente gestita e la possibilità di essere eseguito su un cluster GKE.

In questo codelab, imparerai a rispondere agli avvisi di monitoraggio di Datadog con Eventarc e Workflows

In questo codelab, implementerai un servizio di articoli e un servizio di trading post da utilizzare con Cloud Spanner.

In questo codelab, imparerai a eseguire il deployment del CMS Django utilizzando componenti serverless: Cloud Run per il motore web, Cloud SQL per il database e Cloud Build per gli asset multimediali.

In questo codelab, configurerai una connessione tra un'istanza Compute Engine e Cloud SQL all'interno della rete interna privata di Google utilizzando il proxy Cloud SQL.

In questo codelab, configurerai una connessione semplice a un'istanza Cloud SQL accessibile ovunque.

In questo codelab, implementerai un servizio di profilo giocatore e un servizio di selezione del gioco da usare con Cloud Spanner.

Scopri come iniziare a utilizzare le funzioni di Cloud Run

Docker è una piattaforma aperta per lo sviluppo, la distribuzione e l'esecuzione di applicazioni. Con Docker puoi separare le tue applicazioni dalla tua infrastruttura e trattare la tua infrastruttura come un'applicazione gestita. Docker ti aiuta a

In questo codelab, imparerai a generare immagini con Vertex AI e inviarle a Google Ads

Con questo codelab creeremo un'estensione di Chrome utilizzando Gemini. Aggiungeremo funzionalità iterative per raggiungere un livello che ci aiuti ad aggiungere funzionalità alla pagina Google Meet.

Crea app mobile per il settore sanitario sicure, scalabili, conformi e basate sui dati con l'SDK Android-FHIR, la soluzione OHS e l'API Google Cloud Healthcare

Autorizzazione binaria è un controllo di sicurezza applicato in fase di deployment per garantire che venga eseguito il deployment su Google Kubernetes Engine (GKE) o Cloud Run solo delle immagini container attendibili. Con Autorizzazione binaria,

In questo codelab imparerai a utilizzare Dataproc su Google Compute Engine (GCE).

In questo codelab, creerai un widget della schermata Home per la tua app Flutter per iOS o Android. Inizierai con un'app di notizie di base Flutter. Utilizzerai quindi i framework nativi per creare l'UI per i widget stessi. Infine, imparerai a condividere le risorse e a stabilire la comunicazione tra i widget e l'app principale.

In questo codelab scoprirai tutto su Dataproc Serverless, tra cui come iniziare e come accedere al suo ricco set di caratteristiche.

Dimostra la funzionalità di chiamata di funzione di Gemini in un'applicazione Java richiamando il modello Gemini per orchestrare l'input per le chiamate di funzione, richiamare l'API, quindi elaborare la risposta in un'altra chiamata Gemini ed eseguirne il deployment su un endpoint REST.

In questo codelab, invierai i job Spark ML al servizio Dataproc di Google.

Scopri come configurare Eventarc per attivare flussi di lavoro che si integrano con GKE Autopilot e Pub/Sub per eseguire un processo aziendale premia i clienti.

In questo codelab, imparerai a monitorare gli eventi su una pagina web all'interno di un componente WebView con GA4F inoltrandoli a codice nativo.

In questo codelab, scoprirai le funzionalità avanzate del traffico disponibili nel nuovo bilanciatore del carico HTTPS esterno.

In questo lab imparerai a creare un sistema IA dai dati end-to-end per il rilevamento delle frodi in tempo reale su Google Cloud. L'obiettivo è capire come passare dai dati non elaborati ad avere una pipeline ML pronta per la produzione in esecuzione

Scopri come configurare Eventarc per attivare flussi di lavoro che si integrano con Cloud Run e Pub/Sub per eseguire un processo aziendale per premiare i clienti.

In questo codelab, creerai un'applicazione Cloud Run che trasforma il tuo disegno in codice di un sito web in pochi minuti utilizzando modelli di IA generativa tra una scelta di Gemini 1.0 Pro Vision, Gemini 1.5 Pro e altri.

In questo codelab, eseguirai il riconoscimento ottico dei caratteri (OCR) dei documenti PDF utilizzando Document AI e Python. Scoprirai come effettuare richieste di elaborazione sia online (sincrono) che batch (asincrone).

Dialogflow include già molte integrazioni predefinite per il web, l'Assistente Google, i social media e i gateway telefonici. Tuttavia, quando vuoi portare i chatbot sui dispositivi mobili, dovrai creare un'integrazione personalizzata. Questo lab ti insegnerà come integrare Dialogflow Essentials in un'app Flutter.

Scopri come creare un servizio Cloud Run che comunica con un sidecar utilizzando una porta localhost e un montaggio del volume.

In questo codelab adatto ai principianti, acquisirai familiarità con la funzionalità di riserva generativa che utilizza i più recenti modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM) generativi di Google per generare risposte di agenti virtuali.

In questo codelab, imparerai a creare un servizio di accessibilità per gli utenti Android.

In questo codelab imparerai a utilizzare Document AI Workbench per creare modelli completamente personalizzati utilizzando i tuoi dati di addestramento.

In questo codelab, imparerai a utilizzare l'uptraining Document AI per migliorare la qualità del modello utilizzando i tuoi dati di addestramento.

In questo codelab, scriverai una funzione Cloud Functions che si connette a un database Cloud SQL esistente e le invia un'istruzione di inserimento SQL.

La pagina spiega come utilizzare Dataflow SQL e creare job Dataflow SQL.

Creiamo una conversazione tra te e l'Assistente Google per aiutarti a recuperare eventi e informazioni letterarie per il gruppo di Meetup Women in Voice.

In questo codelab imparerai a utilizzare l'analizzatore sintattico di moduli di Document AI per analizzare un modulo scritto a mano con Python. Utilizzeremo un semplice modulo di assunzione medica come esempio, ma questa procedura funzionerà con

In questo codelab adatto ai principianti, acquisirai familiarità con la funzionalità del generatore. I generatori utilizzano i più recenti modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM) generativi di Google per generare risposte degli agenti e, nel contesto di questo codelab, userai un generatore che estrae informazioni da un datastore per prendere decisioni consapevoli.

Creiamo una conversazione tra te e l'Assistente Google per aiutarti a recuperare le informazioni della guida TV.

Utilizza pattern, record e altre nuove funzionalità di Dart 3 per riprogettare lo stile di progettazione dell'interfaccia utente in Flutter.

In questo codelab imparerai a utilizzare Procurement DocAI e Lending DocAI per classificare e analizzare documenti specializzati.

Scopri come creare un chatbot Dialogflow personalizzato per Google Chat con risposte dinamiche delle schede.

In questo codelab, eseguirai la migrazione delle applicazioni da Apache Kafka a Google Cloud Pub/Sub utilizzando un approccio di migrazione graduale.

In questo codelab, imparerai a utilizzare human-in-the-loop di Document AI per completare attività di revisione da parte di persone fisiche con processori specializzati.

In questo codelab, mi concentrerò sulla creazione di un tutorial che utilizza l'API Document AI con Node.js

In questo codelab, addestrerai un modello a identificare le cifre scritte a mano. Nella terminologia del machine learning, si tratta di un'attività di classificazione, in quanto prevede una categoria per un determinato input.

In questo lab imparerai come risolvere i problemi delle serie temporali utilizzando Vertex AI, trattando blocchi note, addestramento, previsione e BigQuery ML.

In questo codelab, scoprirai che cos'è e come funziona creare un componente web da zero per poi migliorarlo progressivamente trasformandolo in elemento luminoso.

Utilizza Gemini Code Assist per scrivere test per il tuo codice

In questo codelab, addestrerai un modello per fare previsioni in base ai dati numerici. Data la "potenza dei cavalli" di un'auto, il modello cercherà di prevedere "Miglia per gallone" per quell'auto. Nella terminologia del machine learning, viene descritta come un'attività di regressione in quanto prevede un valore continuo.

In questo lab imparerai ad addestrare il tuo modello nel cloud con l'ottimizzazione degli iperparametri. Ti mostreremo come farlo con PyTorch, ma puoi farlo in qualsiasi framework tu voglia.

In questo tutorial imparerai a configurare e convalidare l'accesso alle previsioni online utilizzando Private Service Connect

Questo codelab mostra come utilizzare Google Cloud Functions per attivare un flusso di lavoro di Apache Airflow (DAG) in Google Cloud Composer. Il DAG qui esegue un semplice comando bash utilizzando BashOperator

In questo tutorial imparerai a utilizzare l'API Text-to-Speech con Python.

In questo codelab imparerai a utilizzare l'API Text-to-Speech con C#

In questo codelab imparerai a utilizzare l'API Translation con C#

Il connettore Cloud SQL Node.js è il modo più semplice per connettere in sicurezza l'applicazione Node.js al database Cloud SQL. Cloud Run è una piattaforma serverless completamente gestita che consente di eseguire container stateless richiamabili

In questo codelab, imparerai come installare e utilizzare gli strumenti Cloud per Windows PowerShell.

In questo codelab imparerai a orchestrare e automatizzare i servizi API di Google Cloud e basati su HTTP con Workflows.

In questo tutorial imparerai a utilizzare l'API Vision con Python.

Questo codelab mostra i passaggi per creare un'applicazione ARCore utilizzando la nuova API Depth. La profondità fornisce una comprensione 3D di una determinata scena attraverso una rappresentazione in tempo reale, pixel per pixel, della distanza dalle superfici fisiche nell'inquadratura della fotocamera. L'applicazione descritta in questo codelab utilizza la profondità per cui gli oggetti del mondo reale occludono, o nascondono, oggetti virtuali dietro di loro. Visualizza anche la geometria 3D dell'ambiente.

In questo codelab imparerai a utilizzare le immagini aumentate di ARCore per aggiungere contenuti virtuali allegati a un'immagine e monitorarne il movimento.

Scopri come implementare le scorciatoie dinamiche per le app con Google

Crea un'app di previsione e prescrizione per la valutazione del successo dei film con le query SQL di BigQuery e l'API Vertex AI PaLM.

Scopri le funzionalità progettate per semplificare il flusso di lavoro di sviluppo per i tecnici del software incaricati di sviluppare applicazioni Nodejs in un ambiente containerizzato utilizzando Cloud Workstations.

In questo codelab, imparerai ad armonizzare il colore personalizzato con un tema dinamico.

Scopri come creare un'app semplice che crei e mostri haiku sui prodotti Google con l'API PaLM e Flutter.

Scopri le funzionalità progettate per semplificare il flusso di lavoro di sviluppo per i tecnici del software incaricati di sviluppare applicazioni Python in un ambiente containerizzato utilizzando Cloud Workstations.

Scopri le funzionalità progettate per semplificare il flusso di lavoro di sviluppo per i software engineer Java in un ambiente containerizzato utilizzando Cloud Workstations.

Questo codelab ti guiderà nell'esecuzione di Gromacs su Google Cloud Platform utilizzando la soluzione Slurm-Google Cloud di SchedMD

In questo codelab, imparerai a generare immagini dalle parole chiave specificate utilizzando le API GenAI. Si tratta di un processo in due passaggi in cui l'API text-bison viene chiamata per generare un prompt di generazione di immagini, quindi l'API Imagen viene richiamata per generare un'immagine in base al prompt generato. L'intero flusso di lavoro viene avviato su un frontend utilizzando l'app Gradio.

Riassunto del codice sorgente per i repository GitHub disponibile come set di dati pubblico BigQuery, utilizzando Vertex AI Large Language Model per la generazione di testo (text-bison) come funzione remota ospitata in BigQuery.

La possibilità di salvare un'esperienza AR su un file MP4 e riprodurla dal file MP4 può essere utile sia per gli sviluppatori di app sia per gli utenti finali. L'utilizzo più semplice del record ARCore L'API Riproduzione è destinata agli

Con nient'altro che JavaScript, puoi creare un'app web che controlla una candela LED senza fiamma grazie all'API Web Bluetooth iniziale.

In questo codelab, creerai un microservizio che sfida altri microservizi "lanciando" jamón a vicenda in un'arena.

Lo scopo di questo codelab è dimostrare la loro applicazione in Jetpack Compose con le nuove implementazioni di Material Design 3 e Material You.

Scopri le funzionalità progettate per semplificare il flusso di lavoro di sviluppo per i tecnici del software incaricati di sviluppare applicazioni Java in un ambiente containerizzato.

Sviluppa un'applicazione di chat utilizzando il framework Python Flask e il modello dell'API Vertex AI PaLM.

Scopri come aggiungere una mappa Google a un'app Android Kotlin e modificare il suo stile.

Scopri le nozioni di base su come attivare i comandi vocali per un'app per Android estendendola all'Assistente Google tramite gli intent integrati delle Azioni app.

In questo codelab, addestrerai un classificatore di immagini utilizzando AutoML Vision Edge in ML Kit ed lo eseguirai su un telefono Android o iOS utilizzando l'SDK ML Kit.

In questo codelab, imparerai a utilizzare gli ancoraggi Cloud per creare esperienze AR condivise, stabilendo un quadro di riferimento comune (stessa posizione e orientamento) su più dispositivi mediante il servizio ARCore Cloud Anchors.

In questo codelab, inizierai a utilizzare Cloud Foundation Toolkit(CFT) e completerai una serie di passaggi per aggiungere una funzionalità a un modulo CFT.

In questo codelab, creerai app Google Chat con le funzionalità disponibili più recenti, tra cui i modelli di IA basati su Gemini di Vertex AI, Dialogflow CX, la home page dell'app, gli eventi di Google Chat e i widget accessori.

In questo codelab imparerai a connettere un cluster AlloyDB a un database Oracle di cui è stato eseguito il deployment in una rete separata connessa tramite VPN.

Questo workshop è un'esperienza pratica e immersiva che illustra come configurare servizi distribuiti a livello globale su Google Cloud in produzione. Le tecnologie principali utilizzate sono GKE per computing e il mesh di servizi Anthos per creare connettività sicura, osservabilità e modellazione del traffico avanzato. Tutte le pratiche e gli strumenti usati in questo workshop sono quelli che useresti in produzione.

Scopri le nozioni di base di BigQuery e come eseguire query su terabyte di dati pubblici utilizzando come esempio i dati di commit di GitHub.

Impara a sviluppare Azioni app usando intent integrati comuni in questo codelab intermedio che consente agli utenti di aprire le funzionalità dell'app e cercare contenuti in-app con l'Assistente Google.

Questo workshop è un'esperienza pratica e immersiva che illustra come configurare servizi distribuiti a livello globale su Google Cloud in produzione. Le tecnologie principali utilizzate sono GKE per computing e il mesh di servizi Anthos per creare connettività sicura, osservabilità e modellazione del traffico avanzato. Tutte le pratiche e gli strumenti usati in questo workshop sono quelli che useresti in produzione.

In questo codelab, creerai un microservizio che combatterà altri microservizi "lanciando" foglie a vicenda in un'arena.

Scopri come estendere i widget Android all'Assistente Google per consentire all'assistente di mostrare widget personalizzati agli utenti.

Questo codelab mostra i passaggi per creare un'applicazione ARCore utilizzando la nuova API Raw Depth.

In questo codelab, eseguirai la migrazione dei temi in un'app a Material 3 e in seguito applicherai il colore dinamico.

Questo codelab di Google Apps Script intermedio utilizza due piattaforme per sviluppatori Google: Google Workspace e Google Cloud Console. In particolare, utilizza l'API BigQuery della console Cloud (come servizio avanzato di Apps Script) insieme a un paio di servizi Google Workspace integrati: Fogli Google e Presentazioni Google. Lo scopo di questa app di esempio è mostrare agli utenti che possono automatizzare la fase finale, passando dall'analisi dei big data alla presentazione di slide, il tutto in una porzione di codice relativamente breve.

In questo codelab imparerai a utilizzare BigQuery per creare modelli di machine learning per i set di dati di Analytics 360.

In questo codelab, implementeremo un pattern di importazione dati per caricare dati sanitari in formato CSV in BigQuery utilizzando Cloud Data Fusion.

Scopri come caricare ed eseguire query sui dati con bq, uno strumento a riga di comando basato su Python per BigQuery.

In questo codelab, confronterai le query più comuni di Cassandra per l'inserimento, l'aggiornamento, la lettura e l'eliminazione dei dati con l'equivalente Cloud Bigtable con il client Java.

In questo codelab basato su Jetpack Compose, ottimizzerai un'app per Android per illustrare le best practice per il ridimensionamento in formato libero. Ciò include l'utilizzo della compatibilità dei file manifest, le implicazioni delle modifiche alla configurazione e il mantenimento della continuità attraverso il ridimensionamento.

In questo codelab imparerai a configurare il criterio di sicurezza perimetrale della rete di Cloud Armor con regole definite dall'utente