FAISAL ABUSHANAB
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실버 리그
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Application Development with Cloud Run
Earned 8월 20, 2023 EDT
App Deployment, Debugging, and Performance
Earned 8월 4, 2023 EDT
Google Cloud Fundamentals for Azure Professionals: Core Infrastructure
Earned 8월 4, 2023 EDT
BigQuery ML을 사용한 예측 모델링을 위한 데이터 엔지니어링
Earned 8월 1, 2023 EDT
[DEPRECATED] Data Engineering
Earned 8월 1, 2023 EDT
BigQuery로 데이터 웨어하우스 빌드
Earned 7월 28, 2023 EDT
Dataflow를 사용한 서버리스 데이터 처리: 운영
Earned 7월 27, 2023 EDT
Dataflow를 사용한 서버리스 데이터 처리: 파이프라인 개발
Earned 7월 26, 2023 EDT
Google Cloud에서 보안 관리하기
Earned 7월 26, 2023 EDT
Dataflow를 사용한 서버리스 데이터 처리: 기초
Earned 7월 22, 2023 EDT
Smart Analytics, Machine Learning, and AI on Google Cloud - 한국어
Earned 7월 20, 2023 EDT
Google Cloud에서 스트리밍 데이터 파이프라인 빌드하기
Earned 7월 18, 2023 EDT
Google Cloud에서 일괄 데이터 파이프라인 빌드하기
Earned 7월 16, 2023 EDT
Google Cloud에서 데이터 레이크와 데이터 웨어하우스 빌드하기
Earned 7월 13, 2023 EDT
자격증 학습 가이드 만들기: PDE 시험 대비
Earned 7월 12, 2023 EDT
Google Cloud Fundamentals for AWS Professionals
Earned 7월 6, 2023 EDT
Google Cloud에서 ML API용으로 데이터 준비하기
Earned 7월 5, 2023 EDT
Google Cloud Big Data and Machine Learning Fundamentals - 한국어
Earned 7월 3, 2023 EDT
Google Cloud 앱 개발 환경 설정
Earned 7월 2, 2023 EDT
Google Cloud 기초: 핵심 인프라
Earned 7월 1, 2023 EDT
Compute Engine에서 Cloud Load Balancing 구현하기
Earned 6월 30, 2023 EDT
This course introduces you to fundamentals, practices, capabilities and tools applicable to modern cloud-native application development using Google Cloud Run. Through a combination of lectures, hands-on labs, and supplemental materials, you will learn how to on Google Cloud using Cloud Run.design, implement, deploy, secure, manage, and scale applications
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In this course, application developers learn how to design and develop cloud-native applications that seamlessly integrate components from the Google Cloud ecosystem. Through a combination of presentations, demos, and hands-on labs, participants learn how to create repeatable deployments by treating infrastructure as code, choose the appropriate application execution environment for an application, and monitor application performance.
Completing one version of each lab is required. Each lab is available in Node.js. In most cases, the same labs are also provided in Python or Java. You may complete each lab in whichever language you prefer.
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Google Cloud Fundamentals for Azure Professionals introduces important concepts and terminology for working with Google Cloud. Through videos and hands-on labs, this course presents and compares many of Google Cloud's computing and storage services, along with important resource and policy management tools.
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중급 BigQuery ML을 사용한 예측 모델링을 위한 데이터 엔지니어링 기술 배지를 획득하여 Dataprep by Trifact로 데이터 변환 파이프라인을 BigQuery에 빌드, Cloud Storage, Dataflow, BigQuery를 사용한 ETL(추출, 변환, 로드) 워크플로 빌드, BigQuery ML을 사용하여 머신러닝 모델을 빌드하는 기술 역량을 입증할 수 있습니다.
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This advanced-level quest is unique amongst the other catalog offerings. The labs have been curated to give IT professionals hands-on practice with topics and services that appear in the Google Cloud Certified Professional Data Engineer Certification. From Big Query, to Dataprep, to Cloud Composer, this quest is composed of specific labs that will put your Google Cloud data engineering knowledge to the test. Be aware that while practice with these labs will increase your skills and abilities, you will need other preparation, too. The exam is quite challenging and external studying, experience, and/or background in cloud data engineering is recommended. Looking for a hands on challenge lab to demonstrate your skills and validate your knowledge? On completing this quest, enroll in and finish the additional challenge lab at the end of the Engineer Data in the Google Cloud to receive an exclusive Google Cloud digital badge.
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중급 BigQuery로 데이터 웨어하우스 빌드 기술 배지를 완료하여 데이터를 조인하여 새 테이블 만들기, 조인 관련 문제 해결, 합집합으로 데이터 추가, 날짜로 파티션을 나눈 테이블 만들기, BigQuery에서 JSON, 배열, 구조체 작업하기와 관련된 기술 역량을 입증하세요.
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Dataflow 과정 시리즈의 마지막 편에서는 Dataflow 운영 모델의 구성요소를 소개합니다. 파이프라인 성능의 문제를 해결하고 최적화하기 위한 도구와 기법을 살펴봅니다. 그런 다음 Dataflow 파이프라인의 테스트, 배포, 안정성 권장사항을 검토합니다. 마지막으로 Dataflow 파이프라인을 사용자가 수백 명이나 되는 조직으로 쉽게 확장할 수 있는 템플릿을 검토해 보겠습니다. 이 강의는 데이터 플랫폼이 예상치 못한 상황에서도 안정성과 복원력을 갖추도록 하는데 도움이 됩니다.
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Dataflow 과정 시리즈의 두 번째 편에서는 Beam SDK를 사용하여 파이프라인을 개발하는 방법을 자세히 살펴보겠습니다. 먼저 Apache Beam 개념에 대한 복습부터 시작하겠습니다. 다음으로 윈도우, 워터마크, 트리거를 사용하여 스트리밍 데이터를 처리하는 방법을 알아봅니다. 그런 다음 파이프라인의 소스 및 싱크 옵션, 정형 데이터를 표현하는 스키마, State 및 Timer API를 사용하여 스테이트풀(Stateful) 변환을 수행하는 방법을 다룹니다. 이제 파이프라인 성능을 극대화하는 데 도움이 되는 권장사항을 살펴보겠습니다. 과정의 마지막 부분에서는 Beam에서 비즈니스 로직을 표현하기 위한 SQL과 DataFrame을 소개하고 Beam 노트북을 사용하여 파이프라인을 반복적으로 개발하는 방법을 알아봅니다.
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이 자기 주도형 교육 과정은 수강생이 Google Cloud의 보안 제어 및 기술을 폭넓게 학습할 수 있도록 구성되어 있습니다. 수강생은 녹화 강의, 데모, 실습을 통해 Cloud ID, Resource Manager, IAM, 가상 프라이빗 클라우드(VPC) 방화벽, Cloud Load Balancing, Cloud Peering, Cloud Interconnect, VPC 서비스 제어처럼 안전한 Google Cloud 솔루션의 구성요소를 탐색하고 직접 배포해 봅니다.
이 과정은 'Google Cloud의 보안' 시리즈의 첫 번째 과정입니다. 이 과정을 완료한 후에는 'Google Cloud 보안 권장사항' 과정도 수강하세요.
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이 과정은 Dataflow를 사용한 서버리스 데이터 처리에 관한 3개 과정으로 이루어진 시리즈 중 1부입니다. 이 첫 번째 과정에서는 Apache Beam이 무엇인지, Dataflow와 어떤 관계가 있는지 복습하는 내용으로 시작합니다. 다음으로 Apache Beam의 비전과 Beam 이식성 프레임워크의 이점에 대해 설명합니다. Beam 이식성 프레임워크는 개발자가 선호하는 프로그래밍 언어를 원하는 실행 백엔드와 함께 사용할 수 있다는 비전을 실현합니다. 그런 다음 Dataflow를 통해 컴퓨팅과 스토리지를 분리하면서 비용을 절감하는 방법과 ID, 액세스, 관리 도구가 Dataflow 파이프라인과 상호작용하는 방식을 알아봅니다. 마지막으로 Dataflow에서 사용 사례에 맞는 적절한 보안 모델을 구현하는 방법을 살펴봅니다.
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머신러닝을 데이터 파이프라인에 통합하면 데이터에서 더 많은 인사이트를 도출할 수 있습니다. 이 과정에서는 머신러닝을 Google Cloud의 데이터 파이프라인에 포함하는 방법을 알아봅니다. 맞춤설정이 거의 또는 전혀 필요 없는 경우에 적합한 AutoML에 대해 알아보고 맞춤형 머신러닝 기능이 필요한 경우를 위해 Notebooks 및 BigQuery 머신러닝(BigQuery ML)도 소개합니다. Vertex AI를 사용해 머신러닝 솔루션을 프로덕션화하는 방법도 다루어 보겠습니다.
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이 과정에서는 스트리밍 데이터 파이프라인을 빌드할 때 직면하는 실제 과제를 해결하기 위해 실습을 진행합니다. Google Cloud 제품을 사용하여 지속적이고 무제한적인 데이터를 관리하는 데 중점을 둡니다.
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이 중급 과정에서는 Google Cloud에서 강력한 일괄 데이터 파이프라인을 설계, 빌드, 최적화하는 방법을 알아봅니다. 기본적인 데이터 처리를 넘어, 시의적절한 비즈니스 인텔리전스와 중요한 보고에 필수적인 대규모 데이터 변환과 효율적인 워크플로 조정에 대해 살펴봅니다.
Apache Beam용 Dataflow와 Apache Spark용 서버리스(Dataproc Serverless)를 사용하여 구현을 실습하고, 파이프라인 안정성과 운영 우수성을 보장하기 위해 데이터 품질, 모니터링, 알림에 대한 중요한 고려사항을 다룹니다. 데이터 웨어하우징, ETL/ELT, SQL, Python, Google Cloud 개념에 대한 기본적인 지식이 있으면 좋습니다.
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데이터 레이크와 데이터 웨어하우스를 사용하는 기존 접근방식은 효과적일 수 있지만, 특히 대규모 엔터프라이즈 환경에서는 단점이 있습니다. 이 과정에서는 데이터 레이크하우스의 개념과 데이터 레이크하우스를 만드는 데 사용되는 Google Cloud 제품을 소개합니다. 레이크하우스 아키텍처는 개방형 표준 데이터 소스를 사용하며 데이터 레이크와 데이터 웨어하우스의 장점을 결합하여 많은 단점을 해결합니다.
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Gemini Notebook을 사용하여 Professional Data Engineer 자격증 시험을 위한 맞춤형 학습 가이드를 만드는 방법을 알아보세요.
Gemini Notebook 기능을 검토하고, Gemini Notebook에서 노트북을 만들고, 학습 가이드를 사용하여 자격증 시험을 연습하는 방법을 익힐 수 있습니다.
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Google Cloud Fundamentals for AWS Professionals introduces important concepts and terminology for working with Google Cloud. Through videos and hands-on labs, this course presents and compares many of Google Cloud's computing and storage services, along with important resource and policy management tools.
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초급 Google Cloud에서 ML API용으로 데이터 준비하기 기술 배지를 완료하여 Dataprep by Trifacta로 데이터 정리, Dataflow에서 데이터 파이프라인 실행, Managed Service for Apache Spark에서 클러스터 생성 및 Apache Spark 작업 실행, Cloud Natural Language API, Google Cloud Speech-to-Text API, Video Intelligence API를 포함한 ML API 호출과 관련된 기술 역량을 입증하세요.
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이 과정에서는 데이터-AI 수명 주기를 지원하는 Google Cloud 빅데이터 및 머신러닝 제품과 서비스를 소개합니다. Google Cloud에서 Vertex AI를 사용하여 빅데이터 파이프라인 및 머신러닝 모델을 빌드하는 프로세스, 문제점 및 이점을 살펴봅니다.
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Google Cloud 앱 개발 환경 설정 과정을 완료하여 기술 배지를 획득하세요. Cloud Storage, Identity and Access Management, Cloud Functions, Pub/Sub의 기본 기능을 사용하여 스토리지 중심 클라우드 인프라를 구축하고 연결하는 방법을 배울 수 있습니다.
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Google Cloud 기초: 핵심 인프라 과정은 Google Cloud 사용에 관한 중요한 개념 및 용어를 소개합니다. 이 과정에서는 동영상 및 실무형 실습을 통해 중요한 리소스 및 정책 관리 도구와 함께 Google Cloud의 다양한 컴퓨팅 및 스토리지 서비스를 살펴보고 비교합니다.
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초급 Compute Engine에서 Cloud Load Balancing 구현하기 기술 배지 과정을 완료하여 Compute Engine에서 가상 머신 만들기 및 배포, 네트워크 및 애플리케이션 부하 분산기 구성과 관련된 기술 역량을 입증하세요.
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