Google Cloud 데이터 애널리틱스 자격증의 5개 과정 중 첫 번째 과정입니다. 이 과정에서는 클라우드 데이터 분석의 분야를 정의하고 데이터 획득, 저장, 처리, 시각화와 관련된 클라우드 데이터 분석가의 역할과 책임을 설명합니다. BigQuery, Cloud Storage와 같은 Google Cloud 기반 도구의 아키텍처와 이러한 도구를 사용하여 데이터를 효과적으로 구조화하여 표시하고 보고하는 방법을 살펴봅니다.
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Google Cloud 데이터 애널리틱스 자격증의 5개 과정 중 다섯 번째 과정입니다. 이 과정에서는 전체 데이터 수명 주기 프로젝트에 중점을 둔 실습형 캡스톤 프로젝트의 1~4번째 과정에서 배운 기초 지식과 기술을 종합하여 적용합니다. 클라우드 기반 도구를 사용하여 데이터 인사이트를 효과적으로 확보, 저장, 처리, 분석, 시각화, 전달하는 방법을 실습합니다. 과정을 마치면 학습자는 여러 소스의 데이터를 효과적으로 구조화하고, 다양한 이해관계자에게 솔루션을 제시하고, 클라우드 기반 소프트웨어를 사용하여 데이터 인사이트를 시각화하는 역량을 보여주는 프로젝트를 완료하게 됩니다. 또한 이력서를 업데이트하고 면접 기법을 연습하면서 입사 지원 및 면접을 준비합니다.
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Google Cloud 데이터 애널리틱스 자격증의 5개 과정 중 세 번째 과정입니다. 이 과정에서는 먼저 데이터 수집부터 인사이트 도출까지의 데이터 여정을 개괄적으로 살펴봅니다. 그런 다음 SQL을 사용하여 원시 데이터를 사용 가능한 형식으로 변환하는 방법을 알아봅니다. 다음으로 데이터 파이프라인을 사용하여 대량의 데이터를 변환하는 방법을 배웁니다. 마지막으로 실제 데이터 세트에 변환 전략을 적용하여 비즈니스 요구사항을 해결하는 경험을 쌓게 됩니다.
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Google Cloud 데이터 애널리틱스 자격증의 5개 과정 중 네 번째 과정입니다. 이 과정에서 학습자는 클라우드에서 데이터를 시각화하는 5가지 핵심 단계(스토리텔링, 계획, 데이터 탐색, 시각화 구축, 다른 사람과의 데이터 공유)와 관련된 기술을 개발하는 데 중점을 둡니다. 또한 UI/UX 기술을 사용하여 효과적인 클라우드 네이티브 시각화를 와이어프레임으로 제작하고 클라우드 네이티브 데이터 시각화 도구를 사용하여 데이터 세트를 탐색하고, 보고서를 작성할 뿐 아니라 의사 결정 및 협업을 촉진하는 대시보드를 빌드하는 경험을 쌓을 수 있습니다.
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Google Cloud 사이버 보안 수료증의 5개 과정 중 두 번째 과정입니다. 이 과정에서는 널리 사용되는 클라우드 위험 관리 프레임워크를 살펴보고 보안 도메인, 규정 준수 수명 주기, HIPAA, NIST CSF, SOC와 같은 업계 표준을 살펴봅니다. 위험 식별, 보안 제어 구현, 규정 준수 평가, 데이터 보호 관리 기술을 개발합니다. 또한 위험 관리 및 규정 준수에 특화된 Google Cloud 및 멀티 클라우드 도구를 직접 사용해 볼 수 있습니다. 또한 이 과정에서는 취업 지원 및 면접 준비 기법을 통합하여 클라우드 위험 관리의 복잡한 환경을 이해하고 효과적으로 탐색할 수 있는 포괄적인 기반을 제공합니다.
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Google Cloud 사이버 보안 수료증의 5개 과정 중 첫 번째 과정입니다. 이 과정에서는 보안 수명 주기, 디지털 혁신, 주요 클라우드 컴퓨팅 개념 등 사이버 보안의 필수사항을 살펴봅니다. 초급 클라우드 보안 분석가가 작업을 자동화하는 데 사용하는 일반적인 도구도 파악합니다.
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Google Cloud 사이버 보안 자격증의 5개 과정 중 다섯 번째 과정입니다. 이 과정에서는 클라우드 보안 원칙, 위험 관리, 취약점 식별, 이슈 관리, 위기 커뮤니케이션과 같은 주요 개념을 결합하여 대화형 캡스톤 프로젝트로 적용합니다. 또한 이력서 업데이트를 마무리하고 새로 배운 모든 면접 기법을 실습하여 해당 분야의 일자리에 자신 있게 지원하고 면접을 볼 수 있도록 준비할 수 있습니다.
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Google Cloud 사이버 보안 수료증의 5개 과정 중 세 번째 과정입니다. 이 과정에서는 클라우드 환경의 ID 관리 및 액세스 제어 원칙을 살펴보고 AAA(인증, 승인, 감사), 사용자 인증 정보 처리, 인증서 관리와 같은 핵심 요소를 다룹니다. 또한 위협 및 취약점 관리, 클라우드 네이티브 원칙, 데이터 보호 조치와 같은 필수 주제도 살펴봅니다. 이 과정을 수료한 학습자는 클라우드 기반 리소스를 보호하고 민감한 조직 정보를 보호하는 데 필요한 기술과 지식을 갖추게 됩니다. 또한 경력 개발 리소스를 계속 활용하고 면접 기법을 연마하여 전문가 여정의 다음 단계를 준비할 수 있습니다.
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Google Cloud 사이버 보안 수료증의 5개 과정 중 네 번째 과정입니다. 이 과정에서는 공격 완화 기법과 함께 로깅, 보안, 알림 모니터링 기능을 개발하는 데 중점을 둡니다. 위협 피드 맞춤설정, 사고 관리, 위기 커뮤니케이션 처리, 근본 원인 분석 수행, 사고 대응 및 사후 커뮤니케이션 방법 숙지에 관한 귀중한 지식을 얻을 수 있습니다. Google Cloud 도구를 사용하여 보안 침해 지표를 식별하고 비즈니스 연속성 및 재해 복구를 준비하는 방법을 알아보세요. 기술 역량을 높이면서 이력서를 계속 업데이트하고 면접 기법을 연습하겠습니다.
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Google Cloud 데이터 애널리틱스 자격증의 5개 과정 중 두 번째 과정입니다. 이 과정에서는 데이터를 어떻게 구조화하고 조직화하는지 살펴봅니다. 데이터 레이크하우스 아키텍처 및 BigQuery, Google Cloud Storage, Dataproc과 같은 클라우드 구성요소를 활용하여 대규모 데이터 세트를 효율적으로 저장, 분석, 처리하는 방법을 직접 경험해 봅니다.
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This is the second of five courses in the Google Cloud Data Analytics Certificate. In this course, you’ll explore how data is structured and organized. You’ll gain hands-on experience with the data lakehouse architecture and cloud components like BigQuery, Google Cloud Storage, and DataProc to efficiently store, analyze, and process large datasets.
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If you want to take your Google Cloud networking skills to the next level, look no further. This course is composed of labs that cover real-life use cases and it will teach you best practices for overcoming common networking bottlenecks. From getting hands-on practice with testing and improving network performance, to integrating high-throughput VPNs and networking tiers, Network Performance and Optimization is an essential course for Google Cloud developers who are looking to double down on application speed and robustness.
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Apigee X를 사용한 API 개발 및 보호 기술 배지 과정을 완료하여 기술 배지를 획득하세요. 이 과정에서는 API를 현대화하고 서비스 계정 및 Google 인증을 사용해 Apigee API 프록시에서 백엔드 서비스에 안전하게 액세스하고 API 제품 및 개발자 포털을 사용하여 API를 상품화하고 API 키, OAuth, 비공개 변수, 오류 처리 등의 기능을 사용해 API를 보호하고 Apigee를 Pub/Sub 및 Cloud Logging과 같은 Google Cloud 서비스와 통합하고 Natural Language API, Geocoding API 등의 Google Cloud API를 호출하는 방법을 배울 수 있습니다.
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중급 Cloud Run 기반 서버리스 애플리케이션 개발 기술 배지 과정을 완료하여 데이터 관리를 위한 Cloud Run과 Cloud Storage의 통합, Cloud Run 및 Pub/Sub를 사용하는 복원력 높은 비동기 시스템 설계, Cloud Run 기반 REST API 게이트웨이 구축, Cloud Run 기반 서비스 빌드 및 배포와 관련된 기술 역량을 입증하세요.
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Hey there! You're invited to game on with the Arcade Trivia for November Week 1! Play throughout the month and boost your cloud learning journey. Every week, we'll release a new set of questions to test your knowledge of Google Cloud Platform. Get started now and earn the November Trivia Week 1 badge!
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중급 Google Cloud에서 TensorFlow를 사용해 이미지 분류하기 과정을 완료하고 기술 배지를 획득하세요. 이 기술 배지 과정에서는 TensorFlow와 Vertex AI를 사용하여 머신러닝 모델을 만들고 학습시키는 방법을 배웁니다. 주로 Vertex AI Workbench 사용자 관리 노트북과 상호작용합니다.
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중급 안전한 소프트웨어 배포 기술 배지 과정을 완료하여 DevSecOps 원칙을 통해 소프트웨어 개발 수명 주기(SDLC)에 보안을 선제적으로 통합하는 능숙한 기술을 입증하세요. Google Kubernetes Engine(GKE)과 Cloud Run을 활용하여 컨테이너 이미지를 안전하게 배포하고, 자동화된 취약점 스캔을 구현하여 선제적으로 위험을 식별하고, Artifact Registry로 애플리케이션 개발을 간소화하면서도 보안에 집중하는 방법을 알아봅니다. 또한 강력한 개발 프로세스를 위해 Cloud Build를 통합하고 환경을 세밀하게 제어하기 위해 Admission Control Policies를 구현하는 기술을 습득하게 됩니다.
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Earn a skill badge by completing the Build Custom Processors with Document AI course. You learn how to extract data and classify documents by creating custom ML models specific to your business needs. This course teaches the foundation skills of building your own processors, working with optical character recognition, form parsing, processor creation, and uptraining the DocumentAI model.
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Vertex AI에서 머신러닝 솔루션 빌드 및 배포하기 과정을 완료하여 중급 기술 배지를 획득하세요. 이 과정에서는 Google Cloud의 Vertex AI Platform, AutoML, 커스텀 학습 서비스를 사용해 머신러닝 모델을 학습, 평가, 조정, 설명, 배포하는 방법을 알아봅니다. 이 기술배지 과정은 전문 데이터 과학자 및 머신러닝 엔지니어를 대상으로 합니다. 기술 배지는 Google Cloud 제품 및 서비스 숙련도에 따라 Google Cloud에서 독점적으로 발급하는 디지털 배지로, 기술 배지 과정을 통해 대화형 실습 환경에서 지식을 적용하는 역량을 테스트할 수 있습니다. 이 기술 배지 과정과 최종 평가 챌린지 실습을 완료하면 네트워크에 공유할 수 있는 디지털 배지를 받게 됩니다.
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중급 Google Cloud에서 Cloud 보안 기본사항 구현하기 기술 배지 과정을 완료하여 Identity and Access Management(IAM)로 역할 생성 및 할당, 서비스 계정 생성 및 관리, 가상 프라이빗 클라우드(VPC) 네트워크에서 비공개 연결 사용 설정, IAP(Identity-Aware Proxy)를 사용한 애플리케이션 액세스 제한, Cloud Key Management Service(KMS)를 사용한 키와 암호화된 데이터 관리, 비공개 Kubernetes 클러스터 생성과 관련된 기술 역량을 입증하세요.
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This is the fourth of five courses in the Google Cloud Cybersecurity Certificate. In this course, you’ll focus on developing capabilities in logging, security, and alert monitoring, along with techniques for mitigating attacks. You'll gain valuable knowledge in customizing threat feeds, managing incidents, handling crisis communications, conducting root cause analysis, and mastering incident response and post-event communications. Using Google Cloud tools, you'll learn to identify indicators of compromise and prepare for business continuity and disaster recovery. Alongside these technical skills, you'll continue updating your resume and practicing interview techniques.
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This is the third of five courses in the Google Cloud Cybersecurity Certificate. In this course, you’ll explore the principles of identity management and access control within a cloud environment, covering key elements like AAA (Authentication, Authorization, and Auditing), credential handling, and certificate management. You'll also explore essential topics in threat and vulnerability management, cloud-native principles, and data protection measures. Upon completing this course, you will have acquired the skills and knowledge necessary to secure cloud-based resources and safeguard sensitive organizational information. Additionally, you'll continue to engage with career resources and hone your interview techniques, preparing you for the next step in your professional journey.
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This is the fifth of five courses in the Google Cloud Cybersecurity Certificate. In this course, you’ll combine and apply key concepts such as cloud security principles, risk management, identifying vulnerabilities, incident management, and crisis communications in an interactive capstone project. Additionally, you'll finalize your resume updates and put to practice all the new interview techniques you've learned, preparing you to confidently apply for and interview for jobs in the field.
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This is the first of five courses in the Google Cloud Cybersecurity Certificate. In this course, you’ll explore the essentials of cybersecurity, including the security lifecycle, digital transformation, and key cloud computing concepts. You’ll identify common tools used by entry-level cloud security analysts to automate tasks.
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This is the second of five courses in the Google Cloud Cybersecurity Certificate. In this course, you’ll explore widely-used cloud risk management frameworks, exploring security domains, compliance lifecycles, and industry standards such as HIPAA, NIST CSF, and SOC. You'll develop skills in risk identification, implementation of security controls, compliance evaluation, and data protection management. Additionally, you'll gain hands-on experience with Google Cloud and multi-cloud tools specific to risk and compliance. This course also incorporates job application and interview preparation techniques, offering a comprehensive foundation to understand and effectively navigate the complex landscape of cloud risk management.
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This is the fourth of five courses in the Google Cloud Data Analytics Certificate. In this course, you’ll focus on developing skills in the five key stages of visualizing data in the cloud: storytelling, planning, exploring data, building visualizations, and sharing data with others. You’ll also gain experience using UI/UX skills to wireframe impactful, cloud-native visualizations and work with cloud-native data visualization tools to explore datasets, create reports, and build dashboards that drive decisions and foster collaboration.
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This is the third of five courses in the Google Cloud Data Analytics Certificate. In this course, you’ll begin by getting an overview of the data journey, from collection to insights. You’ll then learn how to use SQL to transform raw data into a usable format. Next, you’ll learn how to transform high volumes of data with a data pipeline. Finally, you’ll gain experience applying transformation strategies to real data sets to solve business needs.
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클라우드 아키텍처: 설계, 구현, 관리 과정을 완료하고 기술 배지를 획득하여 Apache 웹 서버를 통해 공개 액세스 가능한 웹사이트 배포, 시작 스크립트를 사용한 Compute Engine VM 구성, Windows 배스천 호스트와 방화벽 규칙을 사용한 보안 RDP 구성, Docker 이미지를 빌드하고 Kubernetes 클러스터에 배포한 후 업데이트, CloudSQL 인스턴스 만들기, MySQL 데이터베이스 가져오기 관련 기술 역량을 입증하세요. 이 기술 배지 과정은 Google Cloud 공인 프로페셔널 클라우드 설계자 자격증 시험에서 다루는 주제를 이해하는 데 도움이 되는 리소스입니다.
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중급 Google Kubernetes Engine 비용 최적화 기술 배지 과정을 완료하여 멀티 테넌트 클러스터의 생성 및 관리, 리소스 사용량의 네임스페이스별 모니터링, 효율을 위한 클러스터 및 포드 자동 확장 구성, 최적의 리소스 배포를 위한 부하 분산 설정, 애플리케이션 상태와 비용 효율을 위한 활성 프로브 및 준비 프로브 구현 작업과 관련된 기술 역량을 입증하세요.
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2부로 구성된 과정의 두 번째 순서인 'Google Cloud의 모니터링 가능성'에 오신 것을 환영합니다. 이 과정을 수강하기 전에 1부인 Google Cloud의 로깅 및 모니터링을 먼저 완료하는 것이 좋습니다.
이번 과정에서는 Error Reporting, Cloud Trace, Cloud Profiler를 포함한 애플리케이션 성능 관리 도구에 대해 알아봅니다.
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이 과정은 학습자가 프로페셔널 머신러닝 엔지니어(PMLE) 자격증 시험을 준비하는 학습 계획을 수립하는 데 도움을 줍니다. 학습자는 시험에서 다루는 분야의 범위를 살펴보고 자신의 시험 준비 상태를 평가한 다음 개별 학습 계획을 세웁니다.
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Welcome to the two-part course on Logging, Monitoring, and Observability in Google Cloud. The core operations tools in Google Cloud break down into two major categories. The operations-focused components and the application performance management tools. This course, Logging and Monitoring in Google Cloud, covers the operations-focused components including Logging, Monitoring, and Service Monitoring. After taking this course, it is suggested that you complete part 2, Observability in Google Cloud, to learn about the available application performance management tools.
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Google Kubernetes Engine 시작하기 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 설명하는 것입니다. 이 과정에서는 먼저 Google Cloud에 대해 기본적인 사항을 소개한 후 이어서 컨테이너 및 Kubernetes, Kubernetes 아키텍처, Kubernetes 작업에 대해 간략히 설명합니다.
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이 과정에서는 학습자가 검증된 설계 패턴을 사용하여 Google Cloud에서 고도로 안정적이고 효율적인 솔루션을 빌드하는 데 필요한 역량을 기를 수 있습니다. 'Google Compute Engine으로 설계하기' 또는 'Google Kubernetes Engine으로 설계하기' 과정에서 이어지는 내용이며, 학습자가 두 과정에서 다루는 기술을 실무에서 사용해 본 경험이 있다는 전제로 진행됩니다. 학습자는 프레젠테이션, 설계 활동, 실무형 실습을 통해 고도로 안정적이고 안전하고 비용 효율적이며 가용성이 높은 Google Cloud 배포를 설계하는 데 필요한 비즈니스 요구사항과 기술 요구사항을 정의하고 이 사이의 적절한 균형을 유지하는 방법을 익힐 수 있습니다.
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이 속성 주문형 과정에서는 참가자에게 Google Cloud에서 제공하는 포괄적이고 유연한 인프라 및 플랫폼 서비스를 소개합니다. 참가자는 동영상 강의, 데모, 실무형 실습이 결합된 이 과정을 통해 안전한 네트워크 상호 연결, 부하 분산, 자동 확장, 인프라 자동화, 관리형 서비스가 포함된 솔루션 요소를 살펴보고 배포할 수 있습니다.
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이 속성 주문형 과정은 참가자에게 Google Cloud에서 제공하는 포괄적이고 유연한 인프라 및 플랫폼 서비스를 Compute Engine을 중심으로 소개합니다. 참가자는 동영상 강의, 데모, 실무형 실습을 통해 네트워크, 가상 머신, 애플리케이션 서비스와 같은 인프라 구성요소를 포함한 솔루션 요소를 탐색하고 배포해 볼 수 있습니다. Console과 Cloud Shell을 통해 Google Cloud를 사용하는 방법을 학습합니다. 또한 클라우드 설계자의 역할, 인프라 설계 접근 방식은 물론 Virtual Private Cloud(VPC), 프로젝트, 네트워크, 서브네트워크, IP 주소, 경로, 방화벽 규칙을 사용한 가상 네트워킹 구성에 대해 알아봅니다.
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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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안전한 Google Cloud 네트워크 빌드 과정을 완료하여 기술 배지를 획득하세요. 이 과정에서는 Google Cloud에서 애플리케이션을 빌드, 확장, 보호하는 데 필요한 다양한 네트워킹 관련 리소스에 대해 배울 수 있습니다.
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Google Cloud 컴퓨팅 기초 과정은 클라우드 컴퓨팅에 대한 배경 지식 또는 경험이 거의 없는 개인을 대상으로 합니다. 이 과정은 클라우드 기본사항, 빅데이터, 머신러닝에 대한 핵심 개념을 간략히 설명하고 Google Cloud의 적용 위치 및 방식에 대한 개요를 제공합니다.
일련의 과정을 마친 학습자는 이러한 개념을 명확하게 설명하고 몇 가지 실무 기술 역량을 입증할 수 있게 됩니다.
다음 순서대로 과정을 완료해야 합니다.
1. Google Cloud 컴퓨팅 기초: 클라우드 컴퓨팅 기초
2. Google Cloud 컴퓨팅 기초: Google Cloud의 인프라
3. Google Cloud 컴퓨팅 기초: Google Cloud의 네트워킹 및 보안
4. Google 클라우드 컴퓨팅 기초: Google Cloud의 데이터, 머신러닝, AI
이 세 번째 과정에서는 클라우드 자동화 및 관리 도구와 안전한 네트워크 구축에 대해 다룹니다.
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Google Cloud 컴퓨팅 기초 과정은 클라우드 컴퓨팅에 대한 배경지식 또는 경험이 거의 없는 개인을 대상으로 합니다. 이 과정은 클라우드 기본사항, 빅데이터, 머신러닝에 대한 핵심 개념을 간략히 설명하고 Google Cloud의 적용 위치 및 방식에 대한 개요를 제공합니다.
일련의 과정을 마친 학습자는 이러한 개념을 명확하게 설명하고 몇 가지 실무 기술 역량을 입증할 수 있게 됩니다.
과정은 다음 순서대로 완료해야 합니다.
1. Google Cloud 컴퓨팅 기초: 클라우드 컴퓨팅 기초
2. Google Cloud 컴퓨팅 기초: Google Cloud의 인프라
3. Google Cloud 컴퓨팅 기초: Google Cloud의 네트워킹 및 보안
4. Google Cloud 컴퓨팅 기초: Google Cloud의 데이터, 머신러닝, AI
이 시리즈의 마지막 과정에서는 관리형 빅데이터 서비스, 머신러닝과 그 가치를 복습하고 기술 배지를 획득하여 Google Cloud 기술 역량을 추가로 입증하는 방법을 살펴봅니다.
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Google Cloud 컴퓨팅 기초 과정은 클라우드 컴퓨팅에 대한 배경지식 또는 경험이 거의 없는 개인을 대상으로 합니다. 이 과정은 클라우드 기본사항, 빅데이터, 머신러닝에 대한 핵심 개념을 간략히 설명하고 Google Cloud의 적용 위치 및 방식에 대한 개요를 제공합니다.
일련의 과정을 마친 학습자는 이러한 개념을 명확하게 설명하고 몇 가지 실무 기술 역량을 입증할 수 있게 됩니다.
과정은 다음 순서대로 완료해야 합니다.
1. Google Cloud 컴퓨팅 기초: 클라우드 컴퓨팅 기초
2. Google Cloud 컴퓨팅 기초: Google Cloud의 인프라
3. Google Cloud 컴퓨팅 기초: Google Cloud의 네트워킹 및 보안
4. Google Cloud 컴퓨팅 기초: Google Cloud의 데이터, 머신러닝, AI
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This course will teach you how to build conversational experiences for Conversational Agents using Generative Playbooks. You'll start with an introduction to playbooks and learn how to set up your first one. You'll also learn about the importance of testing, as well as key production considerations like quota limits and integration. The course concludes with a case study that shows how to use playbooks for generative steering.
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중급 Google Cloud에서 Terraform으로 인프라 빌드 기술 배지 과정을 완료하여 Terraform을 사용하는 코드형 인프라(IaC) 원칙, Terraform 구성으로 Google Cloud 리소스 프로비저닝 및 관리, 효과적인 상태 관리(로컬 및 원격), 재사용성 및 구성을 위한 Terraform 코드 모듈화 등에 관한 기술을 입증하세요.
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초급 Google Cloud에서 ML API용으로 데이터 준비하기 기술 배지를 완료하여 Dataprep by Trifacta로 데이터 정리, Dataflow에서 데이터 파이프라인 실행, Dataproc에서 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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There's much excitement about cloud technology and digital transformation, but often many unanswered questions.
For example: What is cloud technology? What does digital transformation mean? How can cloud technology help your organization? Where do you even begin?
If you've asked yourself any of these questions, you're in the right place. This course provides an overview of the types of opportunities and challenges that companies often encounter in their digital transformation journey. If you want to learn about cloud technology so you can excel in your role and help build the future of your business, then this introductory course on digital transformation is for you. This course is part of the Cloud Digital Leader learning path.
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Many traditional enterprises use legacy systems and applications that can't stay up-to-date with modern customer expectations. Business leaders often have to choose between maintaining their aging IT systems or investing in new products and services. "Modernize Infrastructure and Applications with Google Cloud" explores these challenges and offers solutions to overcome them by using cloud technology.
Part of the Cloud Digital Leader learning path, this course aims to help individuals grow in their role and build the future of their business.
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Artificial intelligence (AI) and machine learning (ML) represent an important evolution in information technologies that are quickly transforming a wide range of industries. “Innovating with Google Cloud Artificial Intelligence” explores how organizations can use AI and ML to transform their business processes.
Part of the Cloud Digital Leader learning path, this course aims to help individuals grow in their role and build the future of their business.
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Organizations of all sizes are embracing the power and flexibility of the cloud to transform how they operate. However, managing and scaling cloud resources effectively can be a complex task.
Scaling with Google Cloud Operations explores the fundamental concepts of modern operations, reliability, and resilience in the cloud, and how Google Cloud can help support these efforts.
Part of the Cloud Digital Leader learning path, this course aims to help individuals grow in their role and build the future of their business.
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In this course you will learn how to use the new generative AI features in Dialogflow CX to create virtual agents that can have more natural and engaging conversations with customers. Discover how to deploy generative fallback responses to gracefully handle errors and omissions in customer conversations, deploy generators to increase intent coverage, and structure, ingest, and manage data in a data store. And explore how to deploy and maintain generative AI agents using your data, and deploy and maintain hybrid agents in combination with existing intent-based design paradigms.
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Google Drive is Google’s cloud-based file storage service. Google Drive lets you keep all your work in one place, view different file formats without the need for additional software, and access your files from any device.
In this course, you will learn how to navigate your Google Drive. You will learn how to upload files and folders and how to work across file types. You will also learn how you can easily view, arrange, organize, modify, and remove files in Google Drive.
Google Drive includes shared drives. You can use shared drives to store, search, and access files with a team. You will learn how to create a new shared drive, add and manage members, and manage the shared drive content.
Google Workspace is synonymous with collaboration and sharing. You will explore the sharing options available to you in Google Drive, and you will learn about the various collaborator roles and permissions that can be assigned.
You’ll also explore ways to ensure consistency and save time…
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Learn how public sector agencies and academic researchers leverage Google Earth Engine to distill meaningful insights from petabytes of Earth Observation at planetary scale. Google Earth Engine is a fully managed geospatial platform that has enabled research for more than a decade in environmental areas such as forestry, agriculture, water, and sustainability.
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With Google Slides, you can create and present professional presentations for sales, projects, training modules, and much more.
Google Slides presentations are stored safely in the cloud. You build presentations right in your web browser—no special software is required. Even better, multiple people can work on your slides at the same time, you can see people’s changes as they make them, and every change is automatically saved.
You will learn how to open Google Slides, create a blank presentation, and create a presentation from a template. You will explore themes, layout options, and how to add and format content, and speaker notes in your presentations.
You will learn how to enhance your slides by adding tables, images, charts, and more. You will also learn how to use slide transitions and object animations in your presentation for visual effects.
We will discuss how to organize slides and explore some of the options, including duplicating and ordering your slides, importi…
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This course builds on some of the concepts covered in the earlier Google Sheets course.
In this course, you will learn how to apply and customize themes In Google Sheets, and explore conditional formatting options.
You will learn about some of Google Sheets’ advanced formulas and functions. You will explore how to create formulas using functions, and you will also learn how to reference and validate your data in a Google Sheet.
Spreadsheets can hold millions of numbers, formulas, and text. Making sense of all of that data can be difficult without a summary or visualization. This course explores the data visualization options in Google Sheets, such as charts and pivot tables.
Google Forms are online surveys used to collect data and provide the opportunity for quick data analysis. You will explore how Forms and Sheets work together by connecting collected Form data to a spreadsheet, or by creating a Form from an existing spreadsheet.
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As organizations move their data and applications to the cloud, they must address new security challenges. The Trust and Security with Google Cloud course explores the basics of cloud security, the value of Google Cloud's multilayered approach to infrastructure security, and how Google earns and maintains customer trust in the cloud.
Part of the Cloud Digital Leader learning path, this course aims to help individuals grow in their role and build the future of their business.
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In this course, we introduce you to Google Meet, Google’s video conference software included with Google Workspace.
You learn how to create and manage video conference meetings using Google Meet. You explore different ways to open Google Meet and add people to a video conference. You also learn how to join meetings from different sources like calendar events or meeting links.
We discuss how Google Meet can help you better communicate, exchange ideas, and share resources with your team wherever they are. You learn how to customize the Google Meet environment to fit your needs and how to effectively use chat messages during a video conference. You also explore different ways to share resources, such as by using calendar invites or attachments.
You learn about using host controls in Google Meet to manage participants and utilize interactive moderation features. You also learn how to record and live stream video conferences.
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In this course, we introduce you to Google Chat, Google’s chat software included with Google Workspace.
You will learn about messaging individuals and groups in Google Chat. You will also discover customization options, collaboration features and how Google Chat integrates with other Google Workspace products.
We will explore the use of spaces in Google Chat, showing you how to create, manage, search, and join them. Additionally, you will understand the distinctions between using a space and a group chat.
You also explore Google Chat apps and learn how to search for and use apps within Google Chat.
Aside from course videos, you will complete hands-on activities to practice what you’ve learned. Consider inviting a colleague or two to interact with you in Google Chat as you complete the activities.
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With Google Calendar, you can quickly schedule meetings and events and create tasks, so you always know what’s next. Google Calendar is designed for teams, so it’s easy to share your schedule with others and create multiple calendars that you and your team can use together.
In this course, you’ll learn how to create and manage Google Calendar events. You will learn how to update an existing event, delete and restore events, and search your calendar.
You will understand when to apply different event types such as tasks and appointment schedules.
You will explore the Google Calendar settings that are available for you to customize Google Calendar to suit your way of working.
During the course you will learn how to create additional calendars, share your calendars with others, and access other calendars in your organization.
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Enterprises of all sizes have trouble making their information readily accessible to employees and customers alike. Internal documentation is frequently scattered across wikis, file shares, and databases. Similarly, consumer-facing sites often offer a vast selection of products, services, and information, but customers are frustrated by ineffective site search and navigation capabilities.
This course teaches you to use Generative AI App Builder to integrate enterprise-grade generative AI search.
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With Google Docs, your documents are stored in the cloud, and you can access them from any computer or device. You create and edit documents right in your web browser; no special software is required. Even better, multiple people can work at the same time, you can see people’s changes as they make them, and every change is saved automatically.
In this course, you will learn how to open Google Docs, create and format a new document, and apply a template to a new document.
You will learn how to enhance your documents using a table of contents, headers and footers, tables, drawings, images, and more.
You will learn how to share your documents with others. We will discuss your sharing options and examine collaborator roles and permissions. You will learn how to manage versions of your documents.
Google Docs allows you to work in real time with others on the same document. You will learn how to create and manage comments and action items in your documents.
We will review a few of the G…
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Welcome to Hybrid Cloud Infrastructure Foundations with Anthos!
This is the first course of the Architecting Hybrid Cloud Infrastructure with Anthos path. Anthos enables you to build and manage modern applications, and gives you the freedom to choose where to run them. Anthos gives you one consistent experience in both your on-premises and cloud environments.
During this course, you will be presented with modules that will take you through skills that you will use as an architect or administrator running Anthos environments. The modules in this course include videos, hands-on labs, and links to helpful documentation.
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Cloud technology can bring great value to an organization, and combining the power of cloud technology with data has the potential to unlock even more value and create new customer experiences.
“Exploring Data Transformation with Google Cloud” explores the value data can bring to an organization and ways Google Cloud can make data useful and accessible.
Part of the Cloud Digital Leader learning path, this course aims to help individuals grow in their role and build the future of their business.
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In many IT organizations, incentives are not aligned between developers, who strive for agility, and operators, who focus on stability. Site reliability engineering, or SRE, is how Google aligns incentives between development and operations and does mission-critical production support. Adoption of SRE cultural and technical practices can help improve collaboration between the business and IT. This course introduces key practices of Google SRE and the important role IT and business leaders play in the success of SRE organizational adoption.
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This course discusses how environments are managed in Apigee hybrid, and how runtime plane components are secured. You will also learn how to deploy and debug API proxies in Apigee hybrid, and about capacity planning and scaling.
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This course discusses the upgrade process for Apigee hybrid, and teaches you how to monitor and troubleshoot the hybrid runtime plane components.
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이 과정은 Associate Cloud Engineer 시험을 체계적으로 준비하는 데 도움이 됩니다. 시험에서 다루는 Google Cloud의 영역과 학습자의 영역별 지식을 향상하기 위한 학습 계획을 수립하는 방법을 알아봅니다.
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이 과정은 학습자가 Professional Cloud Architect(PCA) 자격증 시험을 준비하는 학습 계획을 수립하는 데 도움을 줍니다. 학습자는 시험에서 다루는 분야와 범위를 탐구하고. 본인의 시험 준비 상태를 평가하며, 개별 학습 계획을 수립합니다.
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This course helps learners prepare for the Professional Cloud Security Engineer (PCSE) Certification exam. Learners will be exposed to and engage with exam topics through a series of lectures, diagnostic questions, and knowledge checks. After completing this course, learners will have a personalized workbook that will guide them through the rest of their certification readiness journey.
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In this course, you learn how to do the kind of data exploration and analysis in Looker that would formerly be done primarily by SQL developers or analysts. Upon completion of this course, you will be able to leverage Looker's modern analytics platform to find and explore relevant content in your organization’s Looker instance, ask questions of your data, create new metrics as needed, and build and share visualizations and dashboards to facilitate data-driven decision making.
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이 속성 주문형 과정은 참가자에게 Google Cloud에서 제공하는 포괄적이고 유연한 인프라 및 플랫폼 서비스를 Compute Engine을 중심으로 소개합니다. 참가자는 동영상 강의, 데모, 실무형 실습을 통해 네트워크, 시스템, 애플리케이션 서비스와 같은 인프라 구성요소를 포함한 솔루션 요소를 탐색하고 배포해 볼 수 있습니다. 또한 이 과정에서는 고객 제공 암호화 키, 보안 및 액세스 관리, 할당량 및 요금 청구, 리소스 모니터링 등 실용적인 솔루션을 배포하는 방법에 대해서도 설명합니다.
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In this course you will learn how Contact Center AI Agent Assist can enhance the productivity of human agents while interacting with customers through the Voice channel, as well as the options available for integration with other platforms in the CCAI ecosystem.
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This course explores the fundamentals of the feedback loop process for Virtual Agent development and introduces the native capabilities within Dialogflow CX that support it
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Artificial Intelligence (AI) offers transformative possibilities, but it also introduces new security challenges. This course equips security and data protection leaders with strategies to securely manage AI within their organizations. Learn a framework for proactively identifying and mitigating AI-specific risks, protecting sensitive data, ensuring compliance, and building a resilient AI infrastructure. Pick use cases from four different industries to explore how these strategies apply in real-world scenarios.
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Google Cloud 컴퓨팅 기초 과정은 클라우드 컴퓨팅에 대한 배경지식 또는 경험이 거의 없는 개인을 대상으로 합니다. 이 과정은 클라우드 기본사항, 빅데이터, 머신러닝에 대한 핵심 개념을 간략히 설명하고 Google Cloud의 적용 위치 및 방식에 대한 개요를 제공합니다.
일련의 과정을 마친 학습자는 이러한 개념을 명확하게 설명하고 몇 가지 실무 기술 역량을 입증할 수 있게 됩니다.
과정은 다음 순서대로 완료해야 합니다.
1. Google Cloud 컴퓨팅 기초: 클라우드 컴퓨팅 기초
2. Google Cloud 컴퓨팅 기초: Google Cloud의 인프라
3. Google Cloud 컴퓨팅 기초: Google Cloud의 네트워킹 및 보안
4. Google Cloud 컴퓨팅 기초: Google Cloud의 데이터, 머신러닝, AI
첫 번째 과정에서는 클라우드 컴퓨팅, Google Cloud 사용 방법, 다양한 컴퓨팅 옵션에 대한 개요를 제공합니다.
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In this course, you will learn about advanced methods and tools to monitor the performance of your virtual agents in Dialogflow CX
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This course will equip you with the tools to develop complex conversational experiences in Dialogflow CX capable of identifying the user intent and routing it to the right self service flow.
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In this course you will learn how Contact Center AI Agent Assist can help distill complex customer interactions into concise and clear summaries.
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In this course you will learn the key architectural considerations that need to be taken into account when designing for the implementation of Conversational AI solutions.
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This course explores the best practices, methods and tools to programmatically lead CCAI virtual agent delivery. It includes a high level overview of the end to end journey for building and deploying a virtual agent, as well as the core tenets to create a strong delivery culture. Additionally, this course covers the best practices for workflow management, defect tracking, release management and post-release support to ensure optimal virtual agent performance.
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Transform your understanding of customer service with this course on the Customer Engagement Suite (CES) and its powerful generative AI capabilities. You'll start by tracing the journey of contact centers, understanding how they've evolved and where gen AI is propelling them next. Then, you'll gain a deep understanding of the core building blocks within the CES solution, seeing how each component contributes to delivering exceptional customer experiences. The course concludes by exploring the robust business case for CES, along with practical use cases and the various user personas that benefit from this innovative solution.
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This course explores the foundational principles of conversation design to craft engaging and effective chatbot experiences that emulate human-like experiences.
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In this course, you will learn the important role that different types of webhooks play in Dialogflow CX development, and how to effectively integrate them into your routine configuration of a Virtual Agent.
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Learn about building conversational AI voice and chat integrations, including how telephony systems can connect with Google to enable phone-based interactions within the Conversational AI ecosystem. Explore key topics such as the differences between chat and voice conversations, the writing process for creating conversation scripts, and the beginning of the interrogative series and closing sequence.
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This course explores advanced technical considerations to optimize Webhook connectivity for comprehensive, end-to-end, Virtual Agent self-service experiences.
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In this course, you will learn the advanced conversational design principles for both the Voice and Caht channels to craft engaging and effective end-to-end experiences that emulate human-like interactions.
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이 과정에서는 Google Cloud에서 최신 ML 파이프라인 개발을 담당하는 ML 엔지니어와 트레이너로부터 유익한 지식을 배웁니다. 초반에 진행되는 몇 개 모듈에서는 Google의 TensorFlow 기반 프로덕션 머신러닝 플랫폼으로서 ML 파이프라인과 메타데이터를 관리할 수 있는 TensorFlow Extended(TFX)에 대해 다룹니다. 파이프라인 구성요소와 TFX를 사용한 파이프라인 조정을 알아봅니다. 지속적 통합과 지속적 배포를 통해 파이프라인을 자동화하는 방법과 ML 메타데이터를 관리하는 방법도 배웁니다. 그런 다음 주제를 전환하여 TensorFlow, PyTorch, scikit-learn, xgboost 등 여러 ML 프레임워크에서 ML 파이프라인을 자동화하고 재사용하는 방법을 설명합니다. 또한 Google Cloud의 또 다른 도구인 Cloud Composer를 사용하여 지속적 학습 파이프라인을 조정하는 방법도 알아봅니다. 마지막으로 MLflow를 사용하여 머신러닝의 전체 수명 주기를 관리하는 방법을 살펴봅니다.
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This course is for deployment personnel of Google Cloud and its partner organizations who are tasked with managing cultural change and skill gaps of customers adopting Google Workspace, engaging sponsors and enlisting the support of customer stakeholders, communicating the anticipated changes to the customer and their users. It will guide you through the Workspace change management methodology and all phases of the customer journey.
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이 과정은 머신러닝 실무자에게 생성형 AI 모델과 예측형 AI 모델을 평가하는 데 필요한 도구, 기술, 권장사항을 제공합니다. 모델 평가는 프로덕션 단계의 ML 시스템이 안정적이고 정확하고 성능이 우수한 결과를 제공할 수 있게 하는 중요한 분야입니다.
강의 참가자는 다양한 평가 측정항목, 방법, 각각 다른 모델 유형과 작업에 적합한 애플리케이션에 대해 깊이 있게 이해할 수 있습니다. 이 과정에서는 생성형 AI 모델의 고유한 문제를 강조하고 이를 효과적으로 해결하기 위한 전략을 소개합니다. 강의 참가자는 Google Cloud의 Vertex AI Platform을 활용해 모델 선택, 최적화, 지속적인 모니터링을 위한 견고한 평가 프로세스를 구현하는 방법을 알아볼 수 있습니다.
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This is the fifth of five courses in the Google Cloud Data Analytics Certificate. In this course, you’ll combine and apply the foundational knowledge and skills from courses 1-4 in a hands-on Capstone project that focuses on the full data lifecycle project. You’ll practice using cloud-based tools to acquire, store, process, analyze, visualize, and communicate data insights effectively. By the end of the course, you’ll have completed a project demonstrating their proficiency in effectively structuring data from multiple sources, presenting solutions to varied stakeholders, and visualizing data insights using cloud-based software. You’ll also update your resume and practice interview techniques to help prepare for applying and interviewing for jobs.
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This is the first of five courses in the Google Cloud Data Analytics Certificate. In this course, you’ll define the field of cloud data analysis and describe roles and responsibilities of a cloud data analyst as they relate to data acquisition, storage, processing, and visualization. You’ll explore the architecture of Google Cloud-based tools, like BigQuery and Cloud Storage, and how they are used to effectively structure, present, and report data.
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Take the next steps in working with the Chronicle Security Operations Platform. Build on fundamental knowledge to go deeper on cusotmization and tuning.
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This course covers the baseline skills needed for the Google Security Operations Platform. The modules will cover specific actions and features that security engineers should become familiar with to start using the toolset.
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Configure and Maintain CCaaS as an Admin is a course that provides end users with essential learning about the core features, functionality, reporting, and configuration information most relevant to the role. This course is most appropriate for those who perform administrative functions to support the operation of the contact center as well as analyze, troubleshoot, and configure the platform to best meet the demands of customers. Although this program will review some monitoring and reporting aspects, those topics are explored in depth in the course titled "Managing Functions and Reporting with CCaSS."
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Manage Functions and Reporting with CCaaS provides end-users with essential training about the core features, functionality, monitoring, reporting, and configuration information that is most relevant to the role. This course is most appropriate for those at the managerial level of the contact center who are tasked with monitoring the effectiveness, efficiency, and KPI attainment for all consumer interactions. While this program will review some aspects of settings and configuration options, the major focus is on reporting functionality in CCaaS.
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This course teaches contact center agents about the core agent features and functionality in Contact Center as a Service (CCaaS). CCaaS is a unified contact center platform that accelerates an organization's ability to leverage and deploy contact centers without relying on multiple technology providers. This course is most appropriate for those who handle consumer interactions via chat and call.
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This course was designed to provide an understanding of user and resource management in Google Workspace. Learners will explore the configuration of organizational units to align with their organization's needs. Additionally, learners will discover how to manage various types of Google Groups. They will also develop expertise in managing domain settings within Google Workspace. Finally, learners will master the optimization and structuring of resources within their Google Workspace environment.
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This course equips learners with skills to govern data within their Google Workspace environment. Learners will explore data loss prevention rules in Gmail and Drive to prevent data leakage. They will then learn how to use Google Vault for data retention, preservation, and retrieval purposes. Next, they will learn how to configure data regions and export settings to align with regulations. Finally, learners will discover how to classify data using labels for enhanced organization and security.
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This course empowers learners to secure their Google Workspace environment. Learners will implement strong password policies and two-step verification to govern user access. They will then utilize the security investigation tool to proactively identify and respond to security risks. Next, they will manage third-party app access and mobile devices to ensure security. Finally, learners will enforce email security and compliance measures to protect organizational data.
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This course was designed to give learners a comprehensive understanding of Google Workspace core services. Learners will explore enabling, disabling, and configuring settings for these services, including Gmail, Calendar, Drive, Meet, Chat, and Docs. Next, they'll learn how to deploy and manage Gemini to empower their users. Finally, learners will examine use cases for AppSheet and Apps Script to automate tasks and extend the functionality of Google Workspace applications.
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Planning for a Google Workspace Deployment is the final course in the Google Workspace Administration series.
In this course, you will be introduced to Google's deployment methodology and best practices. You will follow Katelyn and Marcus as they plan for a Google Workspace deployment at Cymbal. They'll focus on the core technical project areas of provisioning, mail flow, data migration, and coexistence, and will consider the best deployment strategy for each area.
You will also be introduced to the importance of Change Management in a Google Workspace deployment, ensuring that users make a smooth transition to Google Workspace and gain the benefits of work transformation through communications, support, and training.
This course covers theoretical topics, and does not have any hands on exercises. If you haven’t already done so, please cancel your Google Workspace trial now to avoid any unwanted charges.
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This course helps learners prepare to study for the Professional Google Workspace Administrator Certification exam. Learners will be exposed to and engage with exam topics through a series of readings, diagnostic questions, and knowledge checks. After completing this course, learners will have a personalized workbook that will guide them through the rest of their certification readiness journey.
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이 과정에서는 Google Cloud의 생성형 AI 기반 파트너인 Gemini가 Google 제품 및 서비스를 사용해 애플리케이션을 개발, 테스트, 배포, 관리하는 데 어떤 도움이 되는지 알아봅니다. Gemini의 도움을 받아 웹 애플리케이션을 개발 및 빌드하고, 애플리케이션의 오류를 수정하고, 테스트를 개발하고, 데이터를 쿼리하는 방법을 배웁니다. 실무형 실습을 통해 Gemini로 소프트웨어 개발 수명 주기(SDLC)가 얼마나 개선되는지 경험할 수 있습니다.
Duet AI의 이름이 Google의 차세대 모델인 Gemini로 변경되었습니다.
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이 과정에서는 Google Cloud의 생성형 AI 기반 도우미인 Gemini가 관리자의 인프라 프로비저닝을 어떻게 도와주는지 알아봅니다. 인프라에 관해 설명하고, GKE 클러스터를 배포하고, 기존 인프라를 업데이트하도록 Gemini에 프롬프트를 입력하는 방법을 배울 수 있습니다. 또한 실무형 실습을 통해 Gemini가 GKE 배포 워크플로를 어떻게 개선하는지 경험할 수 있습니다.
Duet AI의 이름이 Google의 차세대 모델인 Gemini로 변경되었습니다.
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이 과정에서는 Google Cloud의 생성형 AI 기반 파트너인 도구인 Gemini가 클라우드 환경 및 리소스 보호에 어떤 도움이 되는지 알아봅니다. Google Cloud의 환경에 예시 워크로드를 배포하고, Gemini를 이용해 잘못된 보안 구성을 확인 및 해결하는 방법을 배웁니다. 실무형 실습을 통해 Gemini가 클라우드 보안 상황을 어떻게 개선하는지 경험할 수 있습니다.
Duet AI의 이름이 Google의 차세대 모델인 Gemini로 변경되었습니다.
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이 과정에서는 책임감 있는 AI라는 개념과 AI 원칙을 소개합니다. 공정성과 편향을 실질적으로 식별하고 AI/ML 실무에서 편향을 완화하는 기법을 알아봅니다. Google Cloud 제품과 오픈소스 도구를 사용하여 책임감 있는 AI 권장사항을 구현하는 실용적인 방법과 도구를 살펴봅니다.
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In the last installment of the Dataflow course series, we will introduce the components of the Dataflow operational model. We will examine tools and techniques for troubleshooting and optimizing pipeline performance. We will then review testing, deployment, and reliability best practices for Dataflow pipelines. We will conclude with a review of Templates, which makes it easy to scale Dataflow pipelines to organizations with hundreds of users. These lessons will help ensure that your data platform is stable and resilient to unanticipated circumstances.
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Google Workspace를 위한 Gemini는 사용자에게 생성형 AI 기능에 대한 액세스를 제공하는 부가기능입니다. 이 과정은 동영상 강의, 실습, 실제 사례를 사용하여 Google Drive의 Gemini가 제공하는 기능을 상세하게 살펴봅니다. 이 과정을 완료하면 Google Drive의 Gemini를 자신 있게 활용하여 워크플로를 개선할 수 있는 지식과 기술을 얻게 됩니다.
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Google Workspace를 위한 Gemini는 사용자에게 생성형 AI 기능에 대한 액세스를 제공하는 부가기능입니다. 이 과정에서는 Google Meet의 Gemini 기능에 대해 자세히 알아봅니다. 동영상 강의, 실습 활동, 실제 사례를 통해 Google Meet의 Gemini 기능을 종합적으로 이해할 수 있습니다. Gemini를 사용하여 배경 이미지를 생성하고, 동영상 품질을 개선하고, 자막을 번역하는 방법을 배웁니다. 본 과정을 마치면 Google Meet의 Gemini를 자신 있게 활용하여 화상 회의의 효과를 극대화하는 데 필요한 지식과 기술을 갖추게 됩니다.
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Google Workspace를 위한 Gemini는 고객에게 Google Workspace의 생성형 AI 기능을 제공하는 부가기능입니다. 이 미니 학습 과정에서는 Gemini의 주요 기능을 살펴보고 이러한 기능으로 Google Slides의 생산성과 효율성을 향상하는 방법을 알아봅니다.
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Google Workspace를 위한 Gemini는 고객이 Google Workspace에서 생성형 AI 기능을 사용할 수 있도록 하는 부가기능입니다. 이 미니 학습 과정에서는 Gemini의 주요 기능을 살펴보고 이러한 기능으로 Google Sheets의 생산성과 효율성을 향상하는 방법을 알아봅니다.
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Google Workspace를 위한 Gemini는 사용자에게 생성형 AI 기능에 대한 액세스를 제공하는 부가기능입니다. 이 과정은 동영상 강의, 실습, 실제 사례를 사용하여 Google Docs의 Gemini가 제공하는 기능을 상세하게 살펴봅니다. 학습자는 Gemini를 사용하여 프롬프트를 바탕으로 텍스트 콘텐츠를 생성하는 방법을 확인하게 됩니다. 또한, 이미 작성한 텍스트를 Gemini로 수정하는 방법을 알아봅니다. 이러한 Gemini 활용을 통해 전체적인 생산성을 향상할 수 있습니다. 이 과정을 완료하면 Google Docs의 Gemini를 자신 있게 활용하여 텍스트 콘텐츠를 향상할 수 있는 지식과 기술을 얻게 됩니다.
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Google Workspace를 위한 Gemini는 고객에게 Google Workspace의 생성형 AI 기능을 제공하는 부가기능입니다. 이 미니 학습 과정에서는 Gemini의 주요 기능을 살펴보고 이러한 기능으로 Gmail의 생산성과 효율성을 향상하는 방법을 알아봅니다.
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Google Workspace를 위한 Gemini는 고객에게 Google Workspace의 생성형 AI 기능을 제공하는 부가기능입니다. 이 학습 과정에서는 Gemini의 주요 기능을 살펴보고 이러한 기능으로 Google Workspace의 생산성과 효율성을 향상하는 방법을 알아봅니다.
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Google Cloud 네트워크 설정 과정을 완료하고 기술 배지를 획득하세요. 이 실습에서는 Google Cloud Platform에서 기본적인 네트워킹 작업을 수행하는 방법을 알아봅니다. 커스텀 네트워크를 만들고 서브넷 방화벽 규칙을 추가한 다음 VM을 만들고 VM이 서로 통신할 때의 지연 시간을 테스트합니다.
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초급 PostgreSQL용 Cloud SQL 인스턴스 만들고 관리하기 기술 배지 과정을 완료하여 PostgreSQL용 Cloud SQL 인스턴스와 데이터베이스를 마이그레이션, 구성, 관리할 수 있는 기술 역량을 입증하세요.
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초급 'Gemini 및 Imagen으로 실제 AI 애플리케이션 빌드하기' 기술 배지 과정을 완료하여, 이미지 인식, 자연어 처리,
Google의 강력한 Gemini 및 Imagen 모델을 사용한 이미지 생성, Vertex AI Platform에 애플리케이션 배포 등의 기술을 입증하세요.
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Apigee X 배포 및 관리하기 기술 배지 과정을 완료하여 기술 배지를 획득하세요. 이 과정에서는 Apigee X 아키텍처, Google Cloud 프로젝트 내에서 Apigee X 조직을 프로비저닝하는 방법, Apigee API 및 UI를 사용한 Apigee X 관리, API 보호를 위한 Cloud Armor 및 Apigee 위협 보호 정책 사용에 관해 배울 수 있습니다.
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초급 Vertex AI의 프롬프트 설계 기술 배지를 완료하여 Vertex AI 내 프롬프트 엔지니어링, 이미지 분석, 멀티모달 생성형 기술과 관련된 기술 역량을 입증하세요. 효과적인 프롬프트를 만들고 생성형 AI 출력을 안내하며 실제 마케팅 분야 시나리오에 Gemini 모델을 적용하는 방법을 알아보세요.
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Google Workspace 도구 시작하기 과정을 완료하고 초급 기술 배지를 획득하세요. 이 과정에서는 Google의 협업 플랫폼에 대해 소개하고, Gmail, Calendar, Meet, Drive, Sheets, AppSheet를 사용하는 방법을 알아봅니다.
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초급 과정에서는 Google Cloud에서 데이터 분석 워크플로와 데이터를 탐색, 분석, 시각화하여 이해관계자와 결과물을 공유하는 데 활용할 수 있는 도구에 대해 학습합니다. 이 과정에서는 우수사례를 실무형 실습, 강의, 퀴즈/데모와 함께 활용해 원시 데이터 세트에서 데이터를 정리하여 효과적인 시각화 및 대시보드를 만드는 방법을 설명합니다. 이미 데이터를 활용하고 있고 Google Cloud를 효과적으로 활용하는 방법을 알고 싶거나 경력을 발전시키고 싶은 학습자라면 이 과정으로 학습을 시작해 보세요. 업무에서 데이터 분석을 수행하거나 활용하는 거의 모든 학습자에게 도움이 될 수 있습니다.
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이 과정에서는 생성형 AI 모델을 배포하고 관리할 때 MLOps팀이 직면하는 고유한 과제를 파악하는 데 필요한 지식과 도구를 제공하고 Vertex AI가 어떻게 AI팀이 MLOps 프로세스를 간소화하고 생성형 AI 프로젝트에서 성공을 거둘 수 있도록 지원하는지 살펴봅니다.
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초급 Bigtable 인스턴스 만들고 관리하기 기술 배지 과정을 완료하여 인스턴스 만들기, 스키마 설계, 데이터 쿼리, Bigtable의 관리 작업 수행(성능 모니터링, 노드 자동 확장 및 복제 구성 등)과 관련된 기술 역량을 입증하세요.
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초급 AlloyDB 인스턴스 만들고 관리하기 기술 배지 과정을 완료하여 다음 기술을 입증하세요. AlloyDB 핵심 작업 및 태스크 수행하기, PostgreSQL에서 AlloyDB로 마이그레이션하기, AlloyDB 데이터베이스 관리하기, AlloyDB 열 기반 엔진을 사용하여 분석 쿼리 가속화하기
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중급 Looker에서 데이터 모델 관리하기 기술 배지 과정을 완료하여 다음 기술을 입증하세요. LookML 프로젝트 상태 유지하기, 데이터 검증을 위한 SQL Runner 활용하기, LookML 권장사항 적용하기, 성능을 위한 쿼리 및 보고 최적화하기, 영구 파생 테이블 및 캐싱 정책 구현하기
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중급 Security Command Center로 위협과 취약점 완화하기 기술 배지 과정을 완료하여 환경 위협을 예방 및 관리하고, 애플리케이션 취약점을 식별 및 완화하며, 보안 이상에 대응하는 기술 역량을 입증하세요.
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Google Cloud에서 웹사이트 빌드 기술 배지 과정을 완료하고 입문 기술 배지를 획득하세요. 이 과정은 Get Cooking in Cloud 시리즈를 기반으로 하며 다음 내용을 다룹니다. Cloud Run에 웹사이트 배포Compute Engine에 웹 앱 호스팅Google Kubernetes Engine에 웹사이트 생성, 배포, 확장Cloud Build를 사용하여 모놀리식 애플리케이션에서 마이크로서비스 아키텍처로 마이그레이션
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Google Cloud Managed Service for Prometheus 환경 모니터링 기술 배지 과정을 완료하여 기술 배지를 획득하세요. 이 과정에서는 Google Cloud Managed Service for Prometheus를 사용한 Kubernetes 모니터링에 관해 알아봅니다.
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초급 Dataplex로 데이터 메시 빌드하기 기술 배지 과정을 완료하여, Dataplex를 통해 데이터 메시를 빌드해 Google Cloud에서 데이터 보안, 거버넌스, 탐색을 활용하는 역량을 입증하세요. Dataplex에서 애셋에 태그를 지정하고, IAM 역할을 할당하고, 데이터 품질을 평가하는 기술을 연습하고 테스트할 수 있습니다.
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중급 Gemini 및 Streamlit으로 생성형 AI 앱 개발하기 기술 배지 과정을 완료하여 텍스트 생성, Python SDK와 Gemini API를 사용한 함수 호출 적용, Cloud Run으로 Streamlit 애플리케이션 배포 작업과 관련된 기술 역량을 입증하세요. 텍스트 생성을 위해 Gemini에 프롬프트를 입력하는 여러 가지 방법과 Cloud Shell을 사용해 Streamlit 애플리케이션을 테스트하고 반복하는 방법, Streamlit 애플리케이션을 Cloud Run에 배포된 Docker 컨테이너로 패키징하는 방법을 배울 수 있습니다.
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Chrome Enterprise Premium 보안으로 클라우드 트래픽 보호 기술 배지 과정을 완료하여 기술 배지를 획득하세요. 이 과정에서는 Chrome Enterprise Premium을 활용하여 중요한 앱 및 서비스에 대한 보안 액세스를 제공하고, 최신 제로 트러스트 플랫폼으로 보안 상황을 개선하고, ID 및 컨텍스트 인식 액세스 제어를 사용하여 리소스에 대한 액세스를 안전하게 제공하고, 클라이언트 커넥터를 사용하여 하이브리드 클라우드 워크로드를 지원하는 방법을 알아봅니다.
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Complete the introductory Build LangChain Applications using Vertex AI skill badge to learn how to build Generative AI applications using LangChain and the Retrieval Augmented Generation (RAG) technique for text-based content, powered by Vertex AI's advanced Generative AI capabilities. Discover how to integrate powerful large language models (LLMs) with search and retrieval workflows, boosting the accuracy and relevance of your generated content. Earn a Google Cloud skill badge and showcase your expertise by completing the course and its final assessment challenge lab.
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초급 Looker 대시보드 및 보고서를 위해 데이터 준비하기 기술 배지 과정을 완료하면 데이터를 필터링, 정렬, 피벗팅하고, 다른 Looker Explore의 결과를 병합하고, 함수 및 연산자를 사용해 데이터 분석 및 시각화를 위한 Looker 대시보드 및 보고서를 빌드하는 기술 역량을 입증할 수 있습니다.
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Google Cloud에 CI/CD 파이프라인 구현하기 기술 배지 과정을 완료하고 중급 기술 배지를 획득하세요. 이 과정에서는 Artifact Registry, Cloud Build, Cloud Deploy를 사용하는 방법을 알아보고, Google Cloud 콘솔, Google Cloud CLI, Cloud Run, GKE를 사용해 봅니다. 이 과정을 통해 지속적 통합 파이프라인을 빌드하고, 아티팩트를 저장 및 보호하고, 취약점을 검사하고, 승인된 버전의 유효성을 증명하는 방법을 알아볼 수 있습니다. 또한 GKE와 Cloud Run에 모두 애플리케이션을 배포하는 실무 경험도 쌓을 수 있습니다.
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AWS 전문가를 위한 Google Cloud 인프라 빌드 과정을 완료하고 기술 배지를 획득하세요. 이 과정에서는 IAM 권한을 구성하고, Kubernetes를 사용해 워크로드를 조정하고, Compute Engine을 사용해 웹 애플리케이션을 호스팅하며, 부하 분산을 구성하는 방법을 배울 수 있습니다.
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중급 Gemini 멀티모달 및 멀티모달 RAG로 리치 문서 검사하기 기술 배지 과정을 완료하여 다음 기술 역량을 입증하세요. 멀티모달 프롬프트를 사용하여 텍스트 및 시각적 데이터에서 정보 추출, 동영상 설명 생성, Gemini의 멀티모달 기능을 사용하여 동영상은 물론 그 밖의 추가 정보 검색, 텍스트와 이미지가 포함된 문서의 메타데이터 구축, 모든 관련 텍스트 청크 가져오기, Gemini의 멀티모달 검색 증강 생성(RAG)을 사용하여 인용 문구 인쇄 등이 있습니다.
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Azure 전문가를 위한 Google Cloud 인프라 빌드 과정을 완료하고 기술 배지를 획득하세요. 이 과정에서는 IAM 권한을 구성하고, Kubernetes를 사용해 워크로드를 조정하고, Compute Engine을 사용해 웹 애플리케이션을 호스팅하며, 부하 분산을 구성하는 방법을 배울 수 있습니다. 기술 배지는 Google Cloud 제품 및 서비스 숙련도에 따라 Google Cloud에서 독점적으로 발급하는 디지털 배지로, 기술 배지 과정을 통해 대화형 실습 환경에서 지식을 적용하는 역량을 테스트할 수 있습니다. 이 기술 배지 과정과 최종 평가 챌린지 실습을 완료하면 네트워크에 공유할 수 있는 디지털 배지를 받을 수 있습니다.
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중급 Vertex AI의 Gemini API로 생성형 AI 살펴보기 기술 배지 과정을 완료하여 텍스트를 생성하고, 향상된 콘텐츠 제작을 위해 이미지 및 동영상을 분석하고, Gemini API 내에서 함수 호출 기법을 적용하는 기술 역량을 입증하세요. 정교한 Gemini 기법을 활용하고, 멀티모달 콘텐츠 생성을 살펴보고, AI 기반 프로젝트의 기능을 확장하는 방법을 알아보세요.
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중급 Google Cloud에서 DevOps 워크플로 구현 기술 배지 과정을 완료하여 Cloud Source Repositories로 Git 저장소 만들기, Google Kubernetes Engine(GKE)에서 배포 실행, 관리, 확장, 그리고 컨테이너 이미지 빌드 및 GKE로의 배포를 자동화하는 CI/CD 파이프라인 설계 등에 관한 기술을 입증하세요.
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중급 Google Cloud에서 Kubernetes 관리 기술 배지 과정을 완료하여 kubectl로 배포 관리, Google Kubernetes Engine(GKE)에서 애플리케이션 디버깅 및 모니터링, 지속적 배포 기법과 관련된 기술 역량을 입증하세요.
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중급 Google Cloud에서 Kubernetes 애플리케이션 배포하기 기술 배지 과정을 완료하여 Docker 컨테이너 이미지 구성 및 빌드, Google Kubernetes Engine(GKE) 클러스터 생성 및 관리, kubectl을 활용한 효율적인 클러스터 관리, 강력한 지속적 배포(CD) 관행으로 Kubernetes 애플리케이션 배포를 위한 기술을 갖추었음을 입증하세요.
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중급 Google Sheets에서 함수, 수식, 차트 사용하기 기술 배지 과정을 완료하여 함수로 데이터 분석하는 방법, 차트를 사용한 데이터 시각화 방법, 데이터를 검증, 형식 지정, 표시하는 방법에 대한 기술 역량을 입증하세요.
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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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초급 Google Cloud의 Monitoring 기술 배지 과정을 완료하여 Cloud Monitoring 도구로 Google Cloud의 리소스를 모니터링하는 기술을 입증할 수 있습니다.
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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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초급 Google Cloud Observability로 모니터링 및 로깅 기술 배지를 획득하여 Compute Engine에서 가상 머신 모니터링, Cloud Monitoring을 활용한 다중 프로젝트 감독, Cloud Functions로 모니터링 및 로깅 기능 확장, 커스텀 애플리케이션 측정항목 생성 및 전송, 커스텀 측정항목을 기반으로 Cloud Monitoring 알림 구성 등의 기술을 입증하세요.
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중급 Firebase로 서버리스 앱 개발 기술 배지 과정을 완료하여 Firebase를 사용한 서버리스 웹 애플리케이션 설계 및 빌드, 데이터베이스 관리에 Firestore 활용, Cloud Build를 사용하여 배포 프로세스 자동화, 애플리케이션에 Google 어시스턴트 기능 통합 등에 관한 기술을 입증하세요.
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Document AI로 데이터 캡처 자동화하기 과정을 완료하고 초급 기술 배지를 획득하세요. 이 과정에서는 Document AI를 사용하여 데이터를 추출, 처리, 캡처하는 방법을 알아봅니다.
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Cloud Storage, Cloud Functions, Cloud Pub/Sub는 모두 데이터를 저장, 처리, 관리하는 데 사용할 수 있는 Google Cloud Platform 서비스입니다. 세 가지 서비스를 모두 활용하여 다양한 데이터 기반 애플리케이션을 만들 수 있습니다. 이 기술 배지 과정에서는 Cloud Storage를 사용하여 이미지를 저장하고, Cloud Functions를 사용하여 이미지를 처리하고, Cloud Pub/Sub를 사용하여 이미지를 다른 애플리케이션으로 보냅니다.
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초급 Google Cloud 리소스 모니터링 및 관리 기술 배지 과정을 완료하여 IAM 권한 부여 및 취소, 모니터링 및 로깅 에이전트 설치, 이벤트 기반 Cloud Run 함수 생성, 배포, 테스트에 대한 기술 역량을 입증하세요.
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연결된 시트에서 BigQuery 데이터 분석 기술 배지 과정을 완료하여, 연결된 시트를 사용해 Google Sheets 스프레드시트에서 수십억 행의 BigQuery 데이터를 액세스, 분석, 시각화, 공유할 수 있는 능력을 입증하세요.
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Cloud Storage, Cloud Functions, Cloud Pub/Sub는 모두 데이터를 저장, 처리, 관리하는 데 사용할 수 있는 Google Cloud Platform 서비스입니다. 세 가지 서비스를 모두 활용하여 다양한 데이터 기반 애플리케이션을 만들 수 있습니다. 이 기술 배지 과정에서는 Cloud Storage를 사용하여 이미지를 저장하고, Cloud Functions를 사용하여 이미지를 처리하고, Cloud Pub/Sub를 사용하여 이미지를 다른 애플리케이션으로 보냅니다.
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Eventarc 시작하기 과정을 완료하고 기술 배지를 획득하세요. 이 과정에서는 Eventarc를 사용하여 Pub/Sub 주제 및 Cloud Storage 버킷을 포함한 다양한 리소스에 대한 이벤트 트리거를 만듭니다.
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Earn a skill badge by completing the Networking Fundamentals on Google Cloud quest, where you learn how to work with VPC networks and load balancers on Google Cloud. A skill badge is an exclusive digital badge issued by Google Cloud in recognition of your proficiency with Google Cloud products and services and tests your ability to apply your knowledge in an interactive hands-on environment. Complete this Skill Badge, and the final assessment challenge lab, to receive a digital badge that you can share with your network.
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초급 Cloud Spanner 인스턴스 만들고 관리하기 기술 배지 과정을 완료하여 Cloud Spanner 인스턴스 및 데이터베이스를 만들고 상호작용하기, 다양한 기법을 사용하여 Cloud Spanner 데이터베이스 로드, Cloud Spanner 데이터베이스 백업, 스키마 정의 및 쿼리 계획 이해, Cloud Spanner 인스턴스에 연결된 최신 웹 앱 배포와 관련된 기술 역량을 입증하세요.
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Google Cloud Speech API 활용하기 기술 배지 과정을 완료하고 기술 배지를 획득하세요. 이 과정에서는 Speech-to-Text API 요청을 만들고, 오디오 음성을 텍스트로 변환하고 음성을 스크립트로 작성할 수 있습니다.
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Apps Script 및 AppSheet를 활용하여 개발하기 기술 배지 과정을 완료하고 기술 배지 를 획득하세요. 이 과정에서는 채팅 봇을 빌드하고 문서에서 스크립트 편집기를 사용하는 방법을 알아봅니다.
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Cloud Storage에서 스트리밍 데이터 레이크 만들기 과정을 완료하고 기술 배지를 획득하세요. 이 과정에서는 Google Cloud에서 Pub/Sub, Dataflow, Cloud Storage를 사용해 스트리밍 데이터 레이크를 만드는 방법을 알아봅니다.
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Cloud Run Functions를 활용하여 서버리스 애플리케이션 구축하기 과정을 완료하고 초급 기술 배지를 획득하세요. 이 과정에서는 Google Cloud 콘솔을 통해, 그리고 명령줄에서 Cloud Run Functions를 활용하는 방법을 살펴봅니다.
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Google Cloud Compute 기본 퀘스트를 완료하고 기술 배지를 획득하세요. 퀘스트에서는 Compute Engine을 사용하여 가상 머신(VM), 영구 디스크, 웹 서버로 작업하는 방법을 학습합니다.
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초급 Sensitive Data Protection 시작하기 기술 배지 과정을 완료하여 Sensitive Data Protection 서비스(Cloud Data Loss Prevention API 포함)를 사용해 Google Cloud의 민감한 정보를 검사, 수정, 익명화하는 기술을 입증할 수 있습니다.
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초급 Apps Script를 활용하여 BigQuery 데이터와 Google Workspace 통합하기 기술 배지 과정을 완료하여 AppSheet를 통해 Workspace 제품을 BigQuery에 연결하는 기술 역량을 입증하세요.
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Google Cloud의 서비스 계정과 IAM 역할 설정하기 과정을 완료하고 초급 기술 배지를 획득하세요. 이 과정에서는 서비스 계정, 커스텀 역할, gcloud를 사용해 권한을 설정하는 방법을 배울 수 있습니다.
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초급 Dataplex 시작하기 기술 배지 과정을 완료하여 Dataplex 애셋 생성, 관점 유형 생성, Dataplex의 항목에 관점 적용과 관련된 기술 역량을 입증하세요.
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This course empowers you to develop scalable, performant LookML (Looker Modeling Language) models that provide your business users with the standardized, ready-to-use data that they need to answer their questions. Upon completing this course, you will be able to start building and maintaining LookML models to curate and manage data in your organization’s Looker instance.
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이 과정에서는 생성형 AI 프로젝트와 예측형 AI 프로젝트를 모두 개발하는 데 중점을 두고 Google Cloud의 AI 및 머신러닝(ML) 기능을 소개합니다. 데이터에서 AI로 이어지는 수명 주기 전반에 걸쳐 사용할 수 있는 다양한 기술, 제품, 도구를 살펴보고, 데이터 과학자, AI 개발자, ML 엔지니어가 대화형 실습을 통해 전문성을 강화할 수 있도록 지원합니다.
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This course is part 1 of a 3-course series on Serverless Data Processing with Dataflow. In this first course, we start with a refresher of what Apache Beam is and its relationship with Dataflow. Next, we talk about the Apache Beam vision and the benefits of the Beam Portability framework. The Beam Portability framework achieves the vision that a developer can use their favorite programming language with their preferred execution backend. We then show you how Dataflow allows you to separate compute and storage while saving money, and how identity, access, and management tools interact with your Dataflow pipelines. Lastly, we look at how to implement the right security model for your use case on Dataflow.
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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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This course helps you understand how to use Chronicle to properly handle security incidents.
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Get hands-on experience applying and building rules for Chronicle. You learn what YARA-L is and how to customize & create event rules.
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This course helps developers customize Chronicle and augment its abilities with third party integrations.
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This course will familiarize you with the core functionality of Chronicle, including the user interface, connections, and settings.
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Learn the technical aspects you need to know about Chronicle and how it can help you detect and action threats.
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App Engine: 세 가지 활용법 과정을 완료하고 기술 배지를 획득하세요. 이 과정에서는 Python, Go, PHP로 App Engine을 사용하는 방법을 알아봅니다.
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Google Cloud에서 Machine Learning API 사용하기 과정을 완료하여 고급 기술 배지를 획득하세요. 이 과정에서는 Cloud Vision API, Cloud Translation API, Cloud Natural Language API와 같은 머신러닝 및 AI 기술의 기본 기능을 알아봅니다.
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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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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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This course helps learners create a study plan for the PDE (Professional Data Engineer) certification exam. Learners explore the breadth and scope of the domains covered in the exam. Learners assess their exam readiness and create their individual study plan.
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초급 BigLake 데이터 보호 기술 배지 과정을 완료하여 Dataplex 내에서 IAM, BigQuery, BigLake, Data Catalog를 사용해 BigLake 테이블을 만들고 보호하는 기술 역량을 입증하세요.
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BigLake 데이터의 메타데이터 및 검색 기능 강화 기술 배지 과정을 완료하여 BigQuery, BigLake, Dataplex Universal Catalog에 대한 기술 역량을 입증하세요. BigLake 테이블을 만들고 테이블 데이터의 메타데이터 관리 및 검색을 강화합니다.
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AppSheet로 앱 빌드하기 과정을 완료하고 기술 배지를 획득하세요. 이 과정에서 AppSheet를 사용하여 앱을 빌드, 구성, 게시하는 방법을 알아보세요.
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API Gateway 시작하기를 완료하고 기술 배지를 획득하세요. API Gateway를 사용해 완전 관리형 게이트웨이로 API를 배포, 보호, 관리하는 방법을 배우는 기술 배지 과정입니다.
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BigQuery로 스트리밍 분석 과정을 완료하여 기술 배지를 획득하세요. 이 과정에서는 Pub/Sub, Dataflow, BigQuery를 함께 사용하여 데이터를 스트리밍하고 분석할 수 있습니다.
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Cloud Storage 시작하기 기술 배지 과정을 완료하고 기술 배지를 획득하세요. 이 과정에서는 Cloud Storage 버킷을 만드는 방법, Cloud Storage 명령줄을 사용하는 방법, 버킷 잠금을 사용하여 버킷의 객체를 보호하는 방법을 알아봅니다.
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Pub/Sub 시작하기 기술 배지 과정을 완료하고 기술 배지를 획득하세요. 이 과정에서는 Cloud 콘솔을 통해 Pub/Sub를 사용하는 방법을 배우고, Cloud Scheduler 작업을 통해 효율성을 높이는 방법과 Pub/Sub Lite를 사용하여 높은 볼륨의 이벤트 수집에 드는 비용을 절감할 수 있는 경우를 배우게 됩니다.
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Google API를 사용한 음성 및 언어 분석 과정을 완료하고 기술 배지를 획득하세요. 이 과정에서는 실제 환경에서 Natural Language API와 Speech API를 사용하는 방법을 알아봅니다.
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초급 Cloud Storage에서 안전한 데이터 레이크 만들기 기술 배지 과정을 완료하여 Cloud Storage 버킷 보안 및 구성, Gemini를 사용한 텍스트 생성, IAM 액세스 제어 관리, 데이터 거버넌스를 위한 Dataplex 레이크 설정 등의 작업을 수행할 수 있습니다.
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Cloud Vision API로 이미지 분석 과정을 완료하여 기술 배지를 획득하세요. 이 과정에서는 이미지에서 텍스트를 추출하는 등 다양한 작업에 Cloud Vision API를 활용하는 방법을 알아봅니다.
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API를 사용하여 Cloud Storage 작업 초급 기술 배지 과정을 완료하여 Cloud Storage 리소스 작업에 Cloud Storage API를 포함한 여러 API를 사용하는 기술을 입증하세요.
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Natural Language API를 사용한 감정 분석 퀘스트를 완료하고 기술 배지를 획득하세요. API가 텍스트에서 감정을 추론하는 방법을 배울 수 있습니다.
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Cloud Speech API: 세 가지 활용법 과정을 완료하고 초급 기술 배지를 획득하세요. 이 과정에서는 음성 관련 API 도구를 사용하여 음성을 합성하고 텍스트로 변환하는 방법을 배웁니다.
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Google Cloud 네트워크 개발 과정을 완료하고 기술 배지를 획득하세요. 이 과정에서는 IAM 역할 탐색 및 프로젝트 액세스 권한 추가/삭제, VPC 네트워크 생성, Compute Engine VM 배포 및 모니터링, SQL 쿼리 작성, Compute Engine에서 VM 배포 및 모니터링, Kubernetes를 여러 배포 접근 방식과 함께 사용하여 애플리케이션을 배포하는 등의 다양한 애플리케이션 배포 및 모니터링 방법을 배울 수 있습니다.
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초급 Database Migration Service로 MySQL 데이터를 Cloud SQL로 마이그레이션하기 기술 배지 과정을 완료하여 Database Migration Service에서 제공되는 다양한 작업 유형 및 연결 옵션을 사용하여 MySQL 데이터를 Cloud SQL로 마이그레이션하고 Database Migration Service 작업을 실행할 때 MySQL 사용자 데이터를 마이그레이션할 수 있는 기술 역량을 입증하세요.
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Earn a skill badge by completing the Detect Manufacturing Defects using Visual Inspection AI course, where you learn how to use Visual Inspection AI to deploy a solution artifact and test that it can successfully identify defects in a manufacturing process.
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중급 BigQuery ML로 ML 모델 만들기 기술 배지 과정을 완료하면 BigQuery ML로 머신러닝 모델을 만들고 평가하여 데이터 예측을 수행하는 기술 역량을 입증할 수 있습니다.
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Google 데이터 클라우드로 데이터 공유하기 기술 배지 과정을 완료하여 기술 배지 를 획득하세요.이 과정에서는 고객이 분석 사용 사례에 사용할 수 있는 독점 데이터 세트를 보유한 Google Cloud 데이터 공유 파트너와 함께 실무 경험을 쌓을 수 있습니다. 고객은 이 데이터를 구독하고, 자체 플랫폼 내에서 쿼리하고, 자체 데이터 세트로 보강하고, 고객 대면 대시보드에 시각화 도구를 사용합니다.
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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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중급 BigQuery에서 예측 데이터 분석 수행 기술 배지 과정을 완료하여 CSV 및 JSON 파일을 가져와 BigQuery에서 데이터 세트를 만들고, BigQuery ML을 사용하여 축구 이벤트 데이터로 기대 득점 모델을 학습하고 월드컵 골의 인상도를 평가하는 등 고급 SQL 분석 개념을 갖추고 BigQuery를 활용하는 기술 역량을 입증할 수 있습니다.
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초급 BigQuery 데이터에서 인사이트 도출 기술 배지 과정을 완료하여 SQL 쿼리 작성, 공개 테이블 쿼리, BigQuery로 샘플 데이터 로드, BigQuery의 쿼리 검사기를 통한 일반적인 문법 오류 문제 해결, BigQuery 데이터를 연결해 Looker Studio에서 보고서를 생성하는 작업과 관련된 기술 역량을 입증하세요.
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Looker 시작하기 기술 배지 과정을 완료하고 기술 배지를 획득하세요. 이 과정에서는 Looker Studio와 Looker를 사용하여 데이터를 분석, 시각화, 선별하는 방법을 알아봅니다.
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초급 Looker에서 LookML 객체 빌드 기술 배지 과정을 완료하여 새로운 측정기준 및 측정값, 뷰, 파생 테이블을 빌드하고, 요구사항에 따라 측정 필터 및 유형을 설정하고, 측정기준과 측정값을 업데이트하고, Explore를 빌드 및 미세 조정하고, 기존 Explore에 뷰를 조인하고, 비즈니스 요구사항에 따라 생성할 LookML 객체를 결정하는 기술 역량을 입증할 수 있습니다.
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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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생성형 AI 입문자 - Vertex AI 과정은 Google Cloud에서 생성형 AI를 사용하는 방법에 대한 실습으로 이루어져 있습니다. 실습을 통해 다음을 알아봅니다. text-bison, chat-bison, textembedding-gecko을 포함한 Vertex AI PaLM API 제품군에서 모델을 사용하는 방법을 알아봅니다. 프롬프트 설계, 권장사항에 대해 배우고 아이디어 구상, 텍스트 분류, 텍스트 추출, 텍스트 요약 등에 이를 사용하는 방법도 학습합니다. 또한 Vertex AI 커스텀 학습으로 파운데이션 모델을 학습시켜 모델을 조정하는 방법과 Vertex AI 엔드포인트에 배포하는 방법도 알아봅니다.
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이 과정에서는 생성형 AI 모델과 상호작용하고 비즈니스 아이디어의 프로토타입을 제작하여 프로덕션으로 출시할 수 있는 도구인 Vertex AI Studio를 소개합니다. 몰입감 있는 사용 사례, 흥미로운 강의, 실무형 실습을 통해 프롬프트부터 프로덕션에 이르는 수명 주기를 살펴보고 Vertex AI Studio를 Gemini 멀티모달 애플리케이션, 프롬프트 설계, 프롬프트 엔지니어링, 모델 조정에 활용하는 방법을 알아봅니다. 이 과정의 목표는 Vertex AI Studio로 프로젝트에서 생성형 AI의 잠재력을 활용하는 것입니다.
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이 과정에서는 딥 러닝을 사용해 이미지 캡션 모델을 만드는 방법을 알아봅니다. 인코더 및 디코더와 모델 학습 및 평가 방법 등 이미지 캡션 모델의 다양한 구성요소에 대해 알아봅니다. 이 과정을 마치면 자체 이미지 캡션 모델을 만들고 이를 사용해 이미지의 설명을 생성할 수 있게 됩니다.
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이 과정은 Transformer 아키텍처와 BERT(Bidirectional Encoder Representations from Transformers) 모델을 소개합니다. 셀프 어텐션 메커니즘 같은 Transformer 아키텍처의 주요 구성요소와 이 아키텍처가 BERT 모델 빌드에 사용되는 방식에 관해 알아봅니다. 또한 텍스트 분류, 질문 답변, 자연어 추론과 같이 BERT를 활용할 수 있는 다양한 작업에 대해서도 알아봅니다. 이 과정은 완료하는 데 대략 45분이 소요됩니다.
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이 과정은 기계 번역, 텍스트 요약, 질의 응답과 같은 시퀀스-투-시퀀스(Seq2Seq) 작업에 널리 사용되는 강력한 머신러닝 아키텍처인 인코더-디코더 아키텍처에 대한 개요를 제공합니다. 인코더-디코더 아키텍처의 기본 구성요소와 이러한 모델의 학습 및 서빙 방법에 대해 알아봅니다. 해당하는 실습 둘러보기에서는 TensorFlow에서 시를 짓는 인코더-디코더 아키텍처를 처음부터 간단하게 구현하는 코딩을 해봅니다.
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이 과정에서는 신경망이 입력 시퀀스의 특정 부분에 집중할 수 있도록 하는 강력한 기술인 주목 메커니즘을 소개합니다. 주목 메커니즘의 작동 방식과 이 메커니즘을 다양한 머신러닝 작업(기계 번역, 텍스트 요약, 질문 답변 등)의 성능을 개선하는 데 활용하는 방법을 알아봅니다.
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이 과정에서는 최근 이미지 생성 분야에서 가능성을 보여준 머신러닝 모델 제품군인 확산 모델을 소개합니다. 확산 모델은 열역학을 비롯한 물리학에서 착안했습니다. 지난 몇 년 동안 확산 모델은 연구계와 업계 모두에서 주목을 받았습니다. 확산 모델은 Google Cloud의 다양한 최신 이미지 생성 모델과 도구를 뒷받침합니다. 이 과정에서는 확산 모델의 이론과 Vertex AI에서 이 모델을 학습시키고 배포하는 방법을 소개합니다.
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기업에서 인공지능과 머신러닝의 사용이 계속 증가함에 따라 책임감 있는 빌드의 중요성도 커지고 있습니다. 대부분의 기업은 책임감 있는 AI를 실천하기가 말처럼 쉽지 않습니다. 조직에서 책임감 있는 AI를 운영하는 방법에 관심이 있다면 이 과정이 도움이 될 것입니다.
이 과정에서 책임감 있는 AI를 위해 현재 Google Cloud가 기울이고 있는 노력, 권장사항, Google Cloud가 얻은 교훈을 알아보면 책임감 있는 AI 접근 방식을 구축하기 위한 프레임워크를 수립할 수 있을 것입니다.
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Introduction to Generative AI, Introduction to Large Language Models, Introduction to Responsible AI 과정을 완료하고 기술 배지를 획득하세요. 최종 퀴즈를 풀어보고 생성형 AI의 기본 개념을 제대로 이해했는지 확인해 보세요.
기술 배지는 Google Cloud 제품 및 서비스에 대한 지식을 숙지한 사람에게 Google Cloud에서 발급하는 디지털 배지입니다. 프로필을 공개하고 기술 배지를 소셜 미디어 프로필에 추가하여 공유하세요.
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책임감 있는 AI란 무엇이고 이것이 왜 중요하며 Google에서는 어떻게 제품에 책임감 있는 AI를 구현하고 있는지 설명하는 입문용 마이크로 학습 과정입니다. Google의 7가지 AI 원칙도 소개합니다.
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이 과정은 입문용 마이크로 학습 과정으로, 대규모 언어 모델(LLM)이란 무엇이고, LLM을 활용할 수 있는 사용 사례로는 어떤 것이 있으며, 프롬프트 조정을 사용해 LLM 성능을 개선하는 방법은 무엇인지 알아봅니다. 또한 자체 생성형 AI 앱을 개발하는 데 도움이 되는 Google 도구에 대해서도 다룹니다.
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생성형 AI란 무엇이고 어떻게 사용하며 전통적인 머신러닝 방법과는 어떻게 다른지 설명하는 입문용 마이크로 학습 과정입니다. 직접 생성형 AI 앱을 개발하는 데 도움이 되는 Google 도구에 대해서도 다룹니다.
Google Cloud의 데이터 분석 입문
Earned 12월 11, 2025 EST
정리: Cloud 데이터 분석가 업무 준비
Earned 12월 11, 2025 EST
클라우드의 데이터 변환
Earned 12월 11, 2025 EST
스토리텔링의 힘: 클라우드에서 데이터를 시각화하는 방법
Earned 12월 11, 2025 EST
클라우드 보안 위험 관리 전략
Earned 12월 11, 2025 EST
클라우드 컴퓨팅의 보안 원칙 소개
Earned 12월 11, 2025 EST
종합해 보기: 클라우드 보안 분석가 업무 준비
Earned 12월 11, 2025 EST
클라우드 보안 위험: 위협에 대한 식별 및 보호
Earned 12월 11, 2025 EST
Cloud에서 사이버 보안 공격 탐지, 대응, 복구
Earned 12월 11, 2025 EST
클라우드의 데이터 관리 및 스토리지
Earned 12월 11, 2025 EST
Data Management and Storage in the Cloud
Earned 11월 29, 2024 EST
DEPRECATED Network Performance and Optimization
Earned 11월 26, 2024 EST
Apigee X를 사용한 API 개발 및 보호
Earned 11월 26, 2024 EST
Cloud Run 기반 서버리스 애플리케이션 개발
Earned 11월 23, 2024 EST
The Arcade Trivia November 2024 Week 1
Earned 11월 17, 2024 EST
Google Cloud에서 TensorFlow를 사용해 이미지 분류하기
Earned 11월 16, 2024 EST
안전한 소프트웨어 배포
Earned 11월 16, 2024 EST
Build Custom Processors with Document AI [Deprecated]
Earned 11월 14, 2024 EST
Vertex AI에서 머신러닝 솔루션 빌드 및 배포하기
Earned 11월 13, 2024 EST
Google Cloud에서 Cloud 보안 기본사항 구현하기
Earned 11월 13, 2024 EST
Detect, Respond, and Recover from Cloud Cybersecurity Attacks
Earned 11월 11, 2024 EST
Cloud Security Risks: Identify and Protect Against Threats
Earned 11월 10, 2024 EST
Put It All Together: Prepare for a Cloud Security Analyst Job
Earned 11월 8, 2024 EST
Introduction to Security Principles in Cloud Computing
Earned 11월 8, 2024 EST
Strategies for Cloud Security Risk Management
Earned 11월 8, 2024 EST
The Power of Storytelling: How to Visualize Data in the Cloud
Earned 11월 5, 2024 EST
Data Transformation in the Cloud
Earned 11월 4, 2024 EST
클라우드 아키텍처: 설계, 구현, 관리
Earned 10월 27, 2024 EDT
Google Kubernetes Engine 비용 최적화
Earned 10월 27, 2024 EDT
Google Cloud의 모니터링 가능성
Earned 10월 26, 2024 EDT
프로페셔널 머신러닝 엔지니어 학습 가이드
Earned 10월 24, 2024 EDT
Logging and Monitoring in Google Cloud
Earned 10월 24, 2024 EDT
Google Kubernetes Engine 시작하기
Earned 10월 24, 2024 EDT
신뢰할 수 있는 Google Cloud 인프라: 설계 및 프로세스
Earned 10월 23, 2024 EDT
유연한 Google Cloud 인프라: 확장 및 자동화
Earned 10월 23, 2024 EDT
필수 Google Cloud 인프라: 기초
Earned 10월 23, 2024 EDT
Google Cloud 기초: 핵심 인프라
Earned 10월 23, 2024 EDT
안전한 Google Cloud 네트워크 빌드
Earned 10월 23, 2024 EDT
Google Cloud 컴퓨팅 기초: Google Cloud의 네트워킹 및 보안
Earned 10월 23, 2024 EDT
Google Cloud 컴퓨팅 기초: Google Cloud의 데이터, 머신러닝, AI
Earned 10월 22, 2024 EDT
Google Cloud 컴퓨팅 기초: Google Cloud의 인프라
Earned 10월 22, 2024 EDT
Create Agents with Generative Playbooks
Earned 10월 22, 2024 EDT
Google Cloud에서 Terraform으로 인프라 빌드
Earned 10월 22, 2024 EDT
Google Cloud에서 ML API용으로 데이터 준비하기
Earned 10월 19, 2024 EDT
Digital Transformation with Google Cloud
Earned 10월 19, 2024 EDT
Modernize Infrastructure and Applications with Google Cloud
Earned 10월 19, 2024 EDT
Innovating with Google Cloud Artificial Intelligence
Earned 10월 19, 2024 EDT
Scaling with Google Cloud Operations
Earned 10월 19, 2024 EDT
Conversational AI on Vertex AI and Dialogflow CX
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Google Drive
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Planetary Scale Earth Observation with Google Earth Engine
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Google Slides
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Google Sheets - Advanced Topics
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Trust and Security with Google Cloud
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Google Meet
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Google Chat
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Google Calendar
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Enterprise Search on Generative AI App Builder
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Google Docs
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Hybrid Cloud Infrastructure Foundations with Anthos
Earned 10월 18, 2024 EDT
Exploring Data Transformation with Google Cloud
Earned 10월 17, 2024 EDT
Developing a Google SRE Culture
Earned 10월 17, 2024 EDT
Managing and Securing the Apigee Hybrid API Platform
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Upgrading and Monitoring the Apigee Hybrid API Platform
Earned 10월 17, 2024 EDT
Associate Cloud Engineer 여정 준비하기
Earned 10월 17, 2024 EDT
Professional Cloud Architect 여정 준비하기
Earned 10월 17, 2024 EDT
Preparing for Your Professional Cloud Security Engineer Journey
Earned 10월 17, 2024 EDT
Analyzing and Visualizing Data in Looker
Earned 10월 17, 2024 EDT
필수 Google Cloud 인프라: 핵심 서비스
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[DEPRECATED] Agent Assist Voice and Integrations
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[DEPRECATED] Basic Performance Measurement
Earned 10월 16, 2024 EDT
Introduction to Security in the World of AI
Earned 10월 16, 2024 EDT
Google Cloud 컴퓨팅 기초: 클라우드 컴퓨팅 기초
Earned 10월 16, 2024 EDT
[DEPRECATED] Advanced Performance Measurement
Earned 10월 16, 2024 EDT
[DEPRECATED] Building Complex End to End Self-Service Experiences in Dialogflow CX
Earned 10월 16, 2024 EDT
[DEPRECATED] Agent Summarization (Custom)
Earned 10월 16, 2024 EDT
Customer Experience with Google AI Architecture
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DFCX Virtual Agent Delivery Framework
Earned 10월 16, 2024 EDT
Conversational AI and its Engagement Framework
Earned 10월 15, 2024 EDT
Conversation Design Fundamentals
Earned 10월 15, 2024 EDT
[DEPRECATED] Webhook fundamentals
Earned 10월 15, 2024 EDT
Conversational AI Voice and Chat Integrations
Earned 10월 15, 2024 EDT
[Deprecated] Advanced Webhook Concepts
Earned 10월 15, 2024 EDT
Advanced Conversation Design
Earned 10월 15, 2024 EDT
ML Pipelines on Google Cloud - 한국어
Earned 10월 15, 2024 EDT
Change Management for Google Workspace
Earned 10월 15, 2024 EDT
Vertex AI로 머신러닝 작업(MLOps): 모델 평가
Earned 10월 15, 2024 EDT
Put It All Together: Prepare for a Cloud Data Analyst Job
Earned 10월 14, 2024 EDT
Introduction to Data Analytics in Google Cloud
Earned 10월 14, 2024 EDT
Google Security Operations - Deep Dive
Earned 10월 14, 2024 EDT
Google Security Operations - Fundamentals
Earned 10월 14, 2024 EDT
Configure and Maintain CCaaS as an Admin
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Manage Functions and Reporting with CCaaS
Earned 10월 14, 2024 EDT
Handle Consumer Interactions with CCaaS
Earned 10월 13, 2024 EDT
Google Workspace User and Resource Management
Earned 10월 13, 2024 EDT
Google Workspace Data Governance
Earned 10월 13, 2024 EDT
Google Workspace Security
Earned 10월 13, 2024 EDT
Google Workspace Core Services
Earned 10월 13, 2024 EDT
DEPRECATED Planning for a Google Workspace Deployment
Earned 10월 13, 2024 EDT
Preparing for Your Google Workspace Administrator Journey
Earned 10월 13, 2024 EDT
엔드 투 엔드 SDLC를 위한 Gemini
Earned 10월 13, 2024 EDT
클라우드 설계자를 위한 Gemini
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보안 엔지니어를 위한 Gemini
Earned 10월 13, 2024 EDT
개발자를 위한 책임감 있는 AI: 공정성 및 편향
Earned 10월 12, 2024 EDT
Serverless Data Processing with Dataflow: Operations
Earned 10월 12, 2024 EDT
Google Drive의 Gemini
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Google Meet의 Gemini
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Google Slides의 Gemini
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Google Sheets의 Gemini
Earned 10월 12, 2024 EDT
Google Docs의 Gemini
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Gmail의 Gemini
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Google Workspace를 위한 Gemini 소개
Earned 10월 12, 2024 EDT
Google Cloud 네트워크 설정
Earned 10월 11, 2024 EDT
PostgreSQL용 Cloud SQL 인스턴스 만들고 관리하기
Earned 10월 10, 2024 EDT
Gemini 및 Imagen으로 실제 AI 애플리케이션 빌드하기
Earned 10월 10, 2024 EDT
Apigee X 배포 및 관리하기
Earned 10월 10, 2024 EDT
Vertex AI의 프롬프트 설계
Earned 10월 10, 2024 EDT
Google Workspace 도구 시작하기
Earned 10월 9, 2024 EDT
Google Cloud 기반 데이터 분석 입문
Earned 10월 9, 2024 EDT
생성형 AI를 위한 머신러닝 작업(MLOps)
Earned 10월 9, 2024 EDT
Bigtable 인스턴스 만들고 관리하기
Earned 10월 8, 2024 EDT
AlloyDB 인스턴스 만들고 관리하기
Earned 10월 8, 2024 EDT
Looker에서 데이터 모델 관리하기
Earned 10월 7, 2024 EDT
Security Command Center로 위협과 취약점 완화하기
Earned 10월 7, 2024 EDT
Google Cloud에서 웹사이트 빌드
Earned 10월 7, 2024 EDT
Google Cloud Managed Service for Prometheus 환경 모니터링
Earned 10월 6, 2024 EDT
Dataplex로 데이터 메시 빌드하기
Earned 10월 5, 2024 EDT
Gemini 및 Streamlit으로 생성형 AI 앱 개발하기
Earned 10월 4, 2024 EDT
Chrome Enterprise Premium 보안으로 클라우드 트래픽 보호
Earned 10월 4, 2024 EDT
DEPRECATED Build LangChain Applications using Vertex AI
Earned 10월 4, 2024 EDT
Looker 대시보드 및 보고서를 위해 데이터 준비하기
Earned 10월 4, 2024 EDT
Google Cloud에 CI/CD 파이프라인 구현하기
Earned 10월 4, 2024 EDT
AWS 전문가를 위한 Google Cloud 인프라 빌드
Earned 10월 3, 2024 EDT
Gemini 멀티모달 및 멀티모달 RAG로 리치 문서 검사하기
Earned 10월 2, 2024 EDT
Azure 전문가를 위한 Google Cloud 인프라 빌드
Earned 10월 2, 2024 EDT
Vertex AI의 Gemini API로 생성형 AI 살펴보기
Earned 10월 2, 2024 EDT
Google Cloud에서 DevOps 워크플로 구현
Earned 10월 2, 2024 EDT
Google Cloud에서 Kubernetes 관리
Earned 10월 2, 2024 EDT
Google Cloud에서 Kubernetes 애플리케이션 배포하기
Earned 10월 2, 2024 EDT
Google Sheets에서 함수, 수식, 차트 사용하기
Earned 10월 2, 2024 EDT
Compute Engine에서 Cloud Load Balancing 구현하기
Earned 10월 2, 2024 EDT
Google Cloud의 Monitoring
Earned 9월 30, 2024 EDT
BigQuery ML을 사용한 예측 모델링을 위한 데이터 엔지니어링
Earned 9월 29, 2024 EDT
Google Cloud Observability로 모니터링 및 로깅
Earned 9월 29, 2024 EDT
Firebase로 서버리스 앱 개발
Earned 9월 29, 2024 EDT
Document AI로 데이터 캡처 자동화하기
Earned 9월 21, 2024 EDT
Google Cloud에서 데이터 저장, 처리, 관리하기 - 명령줄
Earned 9월 21, 2024 EDT
Google Cloud 리소스 모니터링 및 관리
Earned 9월 21, 2024 EDT
연결된 시트에서 BigQuery 데이터 분석
Earned 9월 21, 2024 EDT
Google Cloud에서 데이터 저장, 처리, 관리하기 - 콘솔
Earned 9월 21, 2024 EDT
Eventarc 시작하기
Earned 9월 21, 2024 EDT
DEPRECATED Networking Fundamentals on Google Cloud
Earned 9월 19, 2024 EDT
Cloud Spanner 인스턴스 만들고 관리하기
Earned 9월 19, 2024 EDT
Google Cloud Speech API 활용하기
Earned 9월 17, 2024 EDT
Apps Script 및 AppSheet를 활용하여 개발하기
Earned 9월 17, 2024 EDT
Cloud Storage에서 스트리밍 데이터 레이크 만들기
Earned 9월 17, 2024 EDT
Cloud Run Functions를 활용하여 서버리스 애플리케이션 구축하기
Earned 9월 16, 2024 EDT
Google Cloud Compute 기본
Earned 9월 16, 2024 EDT
Sensitive Data Protection 시작하기
Earned 9월 16, 2024 EDT
Apps Script를 활용하여 BigQuery 데이터와 Google Workspace 통합하기
Earned 9월 16, 2024 EDT
Google Cloud의 서비스 계정과 IAM 역할 설정하기
Earned 9월 16, 2024 EDT
Dataplex 시작하기
Earned 9월 16, 2024 EDT
Developing Data Models with LookML
Earned 12월 4, 2023 EST
Google Cloud의 AI 및 머신러닝 소개
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Serverless Data Processing with Dataflow: Foundations
Earned 11월 16, 2023 EST
Smart Analytics, Machine Learning, and AI on Google Cloud - 한국어
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Google Security Operations - SOAR Analyst
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Google Security Operations - SIEM Rules
Earned 11월 14, 2023 EST
Google Security Operations - SOAR Developer
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[DEPRECATED] SOAR Fundamentals
Earned 11월 14, 2023 EST
Security Practices with Google Security Operations - SIEM
Earned 11월 14, 2023 EST
App Engine: 세 가지 활용법
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Google Cloud에서 Machine Learning API 사용하기
Earned 11월 14, 2023 EST
Google Cloud에서 스트리밍 데이터 파이프라인 빌드하기
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Google Cloud에서 일괄 데이터 파이프라인 빌드하기
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Google Cloud에서 데이터 레이크와 데이터 웨어하우스 빌드하기
Earned 11월 11, 2023 EST
Google Cloud Big Data and Machine Learning Fundamentals - 한국어
Earned 11월 11, 2023 EST
Preparing for your Professional Data Engineer Journey
Earned 11월 10, 2023 EST
BigLake 데이터 보호
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BigLake 데이터의 메타데이터 및 검색 기능 강화
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AppSheet로 앱 빌드하기
Earned 11월 9, 2023 EST
API Gateway 시작하기
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BigQuery로 스트리밍 분석
Earned 11월 9, 2023 EST
Cloud Storage 시작하기
Earned 11월 8, 2023 EST
Pub/Sub 시작하기
Earned 11월 8, 2023 EST
Google API를 사용한 음성 및 언어 분석
Earned 11월 8, 2023 EST
Cloud Storage에서 안전한 데이터 레이크 만들기
Earned 11월 8, 2023 EST
Cloud Vision API로 이미지 분석
Earned 11월 8, 2023 EST
API를 사용하여 Cloud Storage 작업
Earned 11월 7, 2023 EST
Natural Language API를 사용한 감정 분석
Earned 11월 7, 2023 EST
Cloud Speech API: 세 가지 활용법
Earned 11월 7, 2023 EST
Google Cloud 네트워크 개발
Earned 11월 7, 2023 EST
Database Migration Service로 MySQL 데이터를 Cloud SQL로 마이그레이션하기
Earned 11월 7, 2023 EST
DEPRECATED Detect Manufacturing Defects Using Visual Inspection AI
Earned 11월 5, 2023 EST
BigQuery ML로 ML 모델 만들기
Earned 11월 5, 2023 EST
Google 데이터 클라우드로 데이터 공유하기
Earned 11월 5, 2023 EST
BigQuery로 데이터 웨어하우스 빌드
Earned 11월 5, 2023 EST
BigQuery에서 예측 데이터 분석 수행
Earned 11월 5, 2023 EST
BigQuery 데이터에서 인사이트 도출
Earned 11월 5, 2023 EST
Looker 시작하기
Earned 11월 5, 2023 EST
Looker에서 LookML 객체 빌드
Earned 11월 3, 2023 EDT
Google Cloud 앱 개발 환경 설정
Earned 11월 3, 2023 EDT
생성형 AI 입문자 - Vertex AI
Earned 11월 2, 2023 EDT
Vertex AI Studio 소개
Earned 11월 2, 2023 EDT
이미지 캡셔닝 모델 만들기
Earned 11월 2, 2023 EDT
Transformer 모델 및 BERT 모델
Earned 11월 2, 2023 EDT
인코더-디코더 아키텍처
Earned 11월 2, 2023 EDT
어텐션 메커니즘
Earned 11월 2, 2023 EDT
이미지 생성 소개
Earned 11월 2, 2023 EDT
책임감 있는 AI: Google Cloud를 통한 AI 원칙 적용하기
Earned 11월 2, 2023 EDT
Generative AI Fundamentals - 한국어
Earned 11월 2, 2023 EDT
책임감 있는 AI 소개
Earned 11월 2, 2023 EDT
대규모 언어 모델 소개
Earned 11월 2, 2023 EDT
생성형 AI 소개
Earned 11월 2, 2023 EDT