Killua HunterX
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실버 리그
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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.
Welcome to Base Camp, where you’ll develop key Google Cloud skills (available in Spanish and Portuguese too!) and earn an exclusive credential that will open doors to the cloud for you. No prior experience is required!
Raw data is only useful if it is clean, structured, and secure. In this track, you’ll start by processing and preparing data using Dataprep, Dataflow templates, and Apache Spark. You'll learn how to clean up datasets so they are ready for machine learning models. From there, you'll focus on security by working with tools that find and mask sensitive information like personal IDs and credentials. You'll practice redacting critical details and creating safe, de-identified copies of your data in Cloud Storage. By finishing the hands-on challenge labs, you’ll show you can handle big data workflows while keeping confidential information completely safe.
초급 Google Cloud에서 ML API용으로 데이터 준비하기 기술 배지를 완료하여 Dataprep by Trifacta로 데이터 정리, Dataflow에서 데이터 파이프라인 실행, Managed Service for Apache Spark에서 클러스터 생성 및 Apache Spark 작업 실행, Cloud Natural Language API, Google Cloud Speech-to-Text API, Video Intelligence API를 포함한 ML API 호출과 관련된 기술 역량을 입증하세요.
A season to build, experiment, and grow—one skill at a time. You’ll start with the fundamentals of networking, creating the foundation that connects everything together. From there, you’ll step into automation and application development using Cloud Scheduler, App Engine, and machine learning APIs. By the end, you’ll have a more confident, hands-on understanding of how modern applications are built, connected, and run on the cloud.
Working with data and applications requires the right balance of governance and agility. In this voyage, you’ll use Dataplex to organize, secure, and assess data quality while exploring concepts like data mesh. Alongside, you’ll get hands-on with Firebase—building serverless apps, working with Firestore, and managing data in real time—bringing together modern data management and application development.
Securing applications and streamlining delivery go hand in hand in modern cloud environments. In this trail, you’ll work with tools like Cloud KMS, Identity-Aware Proxy, and service accounts to manage access and protect resources. You’ll also explore private Kubernetes clusters, artifact management, and build CI/CD pipelines with Cloud Build—bringing together the essentials of cloud security and DevOps in practice.
Building and running applications on Google Cloud can take many forms—and this adventure brings them together. Get hands-on with App Engine, Cloud Run, Kubernetes Engine, and Compute Engine as you deploy applications, manage scaling, and explore modern architectures, including the shift from monolithic to microservices.
A lot of cloud work comes down to moving data, managing access, and making sense of what’s happening behind the scenes. In this trail, you’ll migrate a MySQL database to Google Cloud, work with IAM permissions using gcloud, and analyze network traffic with VPC Flow Logs. You’ll also store and manage media files, prepare data with Dataprep, and build reports using Looker Studio and LookML. There’s even a lab on measuring Speech-to-Text accuracy. It’s a mix of tasks that shows how data is handled, monitored, and used across different parts of Google Cloud.
On Google Cloud, building an app usually means handling more than just the code. You’ll need to deploy it, connect services, and keep things running properly. In this voyage, you’ll host a web app, set up a deployment pipeline, and build a REST API with Cloud Run. You’ll also try out Flutter and set up a Python development environment. You’ll work with VPC networks, load balancing, and clean up unused resources along the way. It’s a practical set of tasks that reflects how apps are actually run on Google Cloud.
Google Kubernetes Engine (GKE) is all about running and managing containerized applications without worrying too much about the underlying setup. In this adventure, you’ll get hands-on with how things actually work—managing workloads, debugging issues, and trying out autoscaling. You’ll also explore Autopilot, run load tests, and work with private clusters and network access. By the end, you’ll have a clearer sense of how GKE setups are put together and handled in practice.
Welcome to Base Camp, where you’ll develop key Google Cloud skills (available in Spanish and Portuguese too!) and earn an exclusive credential that will open doors to the cloud for you. No prior experience is required!
Online games can get unpredictable. One update drops, a new event goes live—and suddenly, thousands of players are logging in at the same time. That’s where the backend really gets tested. Companies like Com2uS rely on cloud infrastructure to handle exactly this kind of pressure without things falling apart. Here, you’ll work through the same building blocks—setting up networks, handling secure connections, and deploying apps with Docker and Kubernetes. You’ll add authentication, keep an eye on things with logging, and move data when needed. It’s the kind of work that keeps everything running smoothly while players just focus on the game.
초급 Apps Script를 활용하여 BigQuery 데이터와 Google Workspace 통합하기 기술 배지 과정을 완료하여 AppSheet를 통해 Workspace 제품을 BigQuery에 연결하는 기술 역량을 입증하세요.
중급 BigQuery로 멀티모달 벡터 검색 구현하기·기술 배지 과정을 완료하여 BigQuery의 Gemini를 사용해 SQL을 생성 및 디버그하고, 감정 분석을 수행하고, 텍스트를 요약하고 키워드를 식별하고, 임베딩을 생성하고, 검색 증강 생성(RAG) 파이프라인을 만들고, 멀티모달 벡터 검색을 구현하는 기술 역량을 입증해 보세요.
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.
Google Cloud에서 Sensitive Data Protection 구현 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.
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.
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.
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
초급 Knowledge Catalog로 데이터 메시 빌드하기 기술 배지 과정을 완료하여, Knowledge Catalog를 통해 데이터 메시를 빌드해 Google Cloud에서 데이터 보안, 거버넌스, 탐색을 활용하는 역량을 입증하세요. Knowledge Catalog에서 애셋에 태그를 지정하고, IAM 역할을 할당하고, 데이터 품질을 평가하는 기술을 연습하고 테스트할 수 있습니다.
중급 Gemini로 멀티모달 데이터 분석 및 추론 기술 배지 과정을 완료하여 Gemini 2.0 Flash를 사용해 텍스트, 이미지, 오디오(악보로 표시됨), 동영상 데이터를 분석하고 조합된 정보로 추론함으로써 결론 및 인사이트를 도출하는 기술 역량을 입증할 수 있습니다.
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.
고급 Google DeepMind: 소규모 언어 모델 학습 기술 배지를 획득하려면 이 과정을 완료하여 실제 언어 모델 조사 문제 공식화, 간단한 토크나이저 빌드, Transformer 언어 모델 학습을 위한 데이터 세트 준비, 소규모 언어 모델의 학습 루프 실행 등과 같은 기술 역량을 입증하세요. 무료 구독에 가입하여 이 실습을 무료로 이용하세요. 매달 35크레딧이 무료로 제공됩니다.
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.
"바이브 코딩과 MCP를 활용하여 스마트한 클라우드 애플리케이션 빌드하기" 과정을 완료하여 기술 배지를 획득하세요. 이 과정에서는 Google의 AI 코딩 어시스턴트와 MCP 서버의 강력한 기능을 활용하는 방법을 배울 수 있습니다.
78%—or nearly 8 in 10—business leaders say Google Cloud helps them stay ahead in the age of AI. A big part of that comes down to how teams build and connect intelligent systems. Here, you’ll build and manage conversational agents, and use speech-to-text and translation APIs to handle different types of input. You’ll also move from monolithic apps to microservices on GKE, connect workflows using webhooks, and use observability tools to keep track of what’s happening. IAM comes in as well to manage access where needed. It’s a practical look at how these pieces are used together in real setups.