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Aman Jha

회원 가입일: 2023

골드 리그

5592포인트
Looker에서 데이터 모델 관리하기 Earned 6월 6, 2026 EDT
Google Cloud에서 Cloud 보안 기본사항 구현하기 Earned 5월 31, 2026 EDT
Google Cloud에서 웹사이트 빌드 Earned 5월 31, 2026 EDT
Google App Engine에서 애플리케이션 배포 및 관리 Earned 5월 31, 2026 EDT
Arcade Adventure: Modern App Deployment Earned 5월 31, 2026 EDT
Arcade Base Camp May 2026 Earned 5월 30, 2026 EDT
Google Cloud Compute 기본 Earned 5월 30, 2026 EDT
Skill Up Summer Earned 5월 24, 2026 EDT
Google Cloud에서 Machine Learning API 사용하기 Earned 5월 24, 2026 EDT
Google Cloud 네트워크 설정 Earned 5월 10, 2026 EDT
Google Cloud 네트워크 개발 Earned 5월 9, 2026 EDT
Google Cloud에서 Kubernetes 애플리케이션 배포하기 Earned 5월 9, 2026 EDT
Work Meets Play: Expressive Efficiency Earned 5월 9, 2026 EDT
Google Cloud 데이터 분석 필수 사항 Earned 12월 27, 2024 EST
책임감 있는 AI: Google Cloud를 통한 AI 원칙 적용하기 Earned 4월 30, 2024 EDT
책임감 있는 AI 소개 Earned 4월 30, 2024 EDT
대규모 언어 모델 소개 Earned 4월 30, 2024 EDT
생성형 AI 소개 Earned 4월 30, 2024 EDT

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 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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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 App Engine에서 애플리케이션 배포 및 관리 과정을 완료하고 기술 배지를 획득하세요. 이 과정에서는 Python, Go, PHP로 App Engine을 사용하는 방법을 알아봅니다.

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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.

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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!

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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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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.

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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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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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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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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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As platforms grow, maintaining speed, reliability, and seamless user experiences becomes critical. Inspired by Bobble AI and its journey to support millions of real-time interactions, this challenge explores how cloud-native systems are designed for efficiency at scale. You’ll work with Docker and Kubernetes to run and orchestrate applications, while also using IAM, Cloud Storage, and Monitoring to manage access, data, and performance. The result: a clearer view of how the right mix of containers, automation, and observability keeps modern applications fast, resilient, and efficient.

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Google Cloud에서 원시 숫자를 명확한 데이터 기반 의사 결정으로 전환하는 방법을 알아보세요. 이 초급 과정에서는 실무형 실습과 실제 시나리오를 통해 BigQuery에서 데이터를 쿼리하고, Looker에서 트렌드를 탐색하고, 데이터 스튜디오에서 공유 가능한 대화형 보고서를 작성하는 방법을 안내합니다.

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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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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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