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Google Cloud 콘솔에서 기술 적용

Cameron Goodhue

회원 가입일: 2023

Serverless Data Processing with Dataflow: Foundations Earned 4월 9, 2025 EDT
Google Cloud에서 스트리밍 데이터 파이프라인 빌드하기 Earned 4월 9, 2025 EDT
Google Cloud에서 일괄 데이터 파이프라인 빌드하기 Earned 4월 7, 2025 EDT
Google Cloud에서 데이터 레이크와 데이터 웨어하우스 빌드하기 Earned 4월 1, 2025 EDT
책임감 있는 AI: Google Cloud를 통한 AI 원칙 적용하기 Earned 3월 11, 2024 EDT
Generative AI Fundamentals - 한국어 Earned 3월 10, 2024 EDT
책임감 있는 AI 소개 Earned 3월 7, 2024 EST
대규모 언어 모델 소개 Earned 3월 7, 2024 EST
생성형 AI 소개 Earned 3월 7, 2024 EST
Launching into Machine Learning - 한국어 Earned 1월 23, 2024 EST
Google Cloud의 AI 및 머신러닝 소개 Earned 12월 16, 2023 EST
Google Cloud Big Data and Machine Learning Fundamentals - 한국어 Earned 11월 2, 2023 EDT
PostgreSQL용 Cloud SQL 인스턴스 만들고 관리하기 Earned 10월 30, 2023 EDT
Database Migration Service로 MySQL 데이터를 Cloud SQL로 마이그레이션하기 Earned 10월 26, 2023 EDT
Enterprise Database Migration Earned 10월 13, 2023 EDT
AlloyDB 인스턴스 만들고 관리하기 Earned 9월 29, 2023 EDT
Bigtable 인스턴스 만들고 관리하기 Earned 9월 28, 2023 EDT
Cloud Spanner 인스턴스 만들고 관리하기 Earned 9월 26, 2023 EDT
Google Cloud 기초: 핵심 인프라 Earned 5월 26, 2023 EDT

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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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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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.

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이 과정에서는 먼저 데이터에 관해 논의하면서 데이터 품질을 개선하고 탐색적 데이터 분석을 수행하는 방법을 알아봅니다. Vertex AI AutoML과 코드를 한 줄도 작성하지 않고 ML 모델을 빌드하고, 학습시키고, 배포하는 방법을 설명합니다. 학습자는 Big Query ML의 이점을 이해할 수 있습니다. 그런 다음, 머신러닝(ML) 모델 최적화 방법과 일반화 및 샘플링으로 커스텀 학습용 ML 모델 품질을 평가하는 방법을 다룹니다.

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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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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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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 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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This course is intended to give architects, engineers, and developers the skills required to help enterprise customers architect, plan, execute, and test database migration projects. Through a combination of presentations, demos, and hands-on labs participants move databases to Google Cloud while taking advantage of various services. This course covers how to move on-premises, enterprise databases like SQL Server to Google Cloud (Compute Engine and Cloud SQL) and Oracle to Google Cloud bare metal.

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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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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 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 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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