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Google Cloud 콘솔에서 기술 적용

Vignesh Thanigainathan

회원 가입일: 2024

다이아몬드 리그

8209포인트
Google Cloud 앱 개발 환경 설정 Earned 4월 21, 2026 EDT
Compute Engine에서 Cloud Load Balancing 구현하기 Earned 4월 19, 2026 EDT
Google Cloud 컴퓨팅 기초: Google Cloud의 데이터, 머신러닝, AI Earned 4월 19, 2026 EDT
Google Cloud 컴퓨팅 기초: Google Cloud의 인프라 Earned 4월 18, 2026 EDT
Google Cloud 컴퓨팅 기초: 클라우드 컴퓨팅 기초 Earned 4월 17, 2026 EDT
Preparing for Your Google Workspace Administrator Journey Earned 8월 4, 2025 EDT
Google Workspace 문제 해결 Earned 7월 28, 2025 EDT
Google Workspace 보안 Earned 7월 28, 2025 EDT
Google Workspace 데이터 거버넌스 Earned 7월 28, 2025 EDT
Google Workspace 핵심 서비스 Earned 7월 27, 2025 EDT
Google Workspace 사용자 및 리소스 관리 Earned 2월 1, 2025 EST

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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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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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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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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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 과정은 Google Workspace 관리자가 일반적인 Google Workspace 문제를 해결할 수 있도록 설계되었습니다. 학습자는 Gmail, Calendar, Drive에서 문제를 진단하고 해결하는 방법과 관리 콘솔을 탐색하는 방법을 연습하게 됩니다. 또한 감사 로그를 분석하여 보안 문제를 해결하고 정보를 수집하고 제공되는 리소스를 사용하여 기술 문제를 해결하고 신고하는 과정을 경험합니다.

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이 과정에서는 학습자에게 Google Workspace 환경을 보호할 수 있는 역량을 제공합니다. 학습자는 안전한 비밀번호 정책과 2단계 인증을 구현하여 사용자 액세스를 제어하게 됩니다. 그런 다음 보안 조사 도구를 활용하여 보안 위험을 선제적으로 식별하고 이에 대응합니다. 다음으로 보안을 보장하기 위해 서드 파티 앱 액세스 및 휴대기기를 관리합니다. 마지막으로 학습자는 조직 데이터를 보호하기 위해 이메일 보안 및 규정 준수 조치를 시행합니다.

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이 과정에서는 Google Workspace 환경 내에서 데이터를 관리하는 기술을 학습자에게 알려줍니다. 데이터 유출을 방지하기 위해 Gmail 및 Drive의 데이터 손실 방지 규칙을 살펴봅니다. 그런 다음 데이터 보관, 보존, 검색을 위해 Google Vault를 사용하는 방법을 배웁니다. 다음으로 규정을 준수하기 위해 데이터 리전과 내보내기 설정을 구성하는 방법을 알아봅니다. 마지막으로 학습자는 라벨을 사용해 데이터를 분류하여 조직과 보안을 강화하는 방법을 살펴보게 됩니다.

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이 과정은 학습자가 Google Workspace 핵심 서비스를 포괄적으로 이해할 수 있도록 설계되었습니다. 학습자는 Gmail, Calendar, Drive, Meet, Chat, Docs를 비롯한 서비스의 설정을 사용 설정, 중지, 구성하는 방법을 살펴보게 됩니다. 다음으로 Gemini를 배포하고 관리하여 사용자 역량을 강화하는 방법도 알아봅니다. 마지막으로 학습자는 AppSheet와 Apps Script의 사용 사례를 통해 작업을 자동화하고 Google Workspace 애플리케이션의 기능을 확장하는 방법을 살펴봅니다.

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이 과정은 Google Workspace의 사용자 및 리소스 관리를 이해하는 데 도움이 되도록 설계되었습니다. 학습자는 조직 요구사항에 맞는 조직 단위의 구성을 살펴보게 됩니다. 다양한 유형의 Google 그룹을 관리하는 방법도 알아봅니다. 또한 Google Workspace 내에서 도메인 설정을 관리하기 위한 전문성을 향상시킵니다. 마지막으로 학습자는 Google Workspace 환경 내에서 리소스를 최적화하고 구조화하는 방법을 익히게 됩니다.

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