Thu Pham
회원 가입일: 2022
브론즈 리그
36005포인트
클라우드의 데이터 관리 및 스토리지
Earned 11월 28, 2025 EST
클라우드의 데이터 변환
Earned 11월 22, 2025 EST
Google Cloud의 데이터 분석 입문
Earned 10월 28, 2025 EDT
Dataflow를 사용한 서버리스 데이터 처리: 기초
Earned 7월 4, 2025 EDT
Data Transformation in the Cloud
Earned 5월 18, 2025 EDT
Data Management and Storage in the Cloud
Earned 4월 25, 2025 EDT
자격증 학습 가이드 만들기: PMLE 시험 대비
Earned 4월 6, 2025 EDT
Introduction to Data Analytics in Google Cloud
Earned 1월 25, 2025 EST
Google Cloud의 데이터 엔지니어링 입문
Earned 12월 30, 2024 EST
이벤트 기반 메시징 및 자동화 워크플로 구현
Earned 12월 18, 2024 EST
[DEPRECATED] 데이터 과학자와 분석가를 위한 Gemini
Earned 12월 14, 2024 EST
[DEPRECATED] 애플리케이션 개발자를 위한 Gemini
Earned 12월 11, 2024 EST
[DEPRECATED] 엔드 투 엔드 SDLC를 위한 Gemini
Earned 11월 26, 2024 EST
[DEPRECATED] 보안 엔지니어를 위한 Gemini
Earned 11월 26, 2024 EST
[DEPRECATED] 클라우드 설계자를 위한 Gemini
Earned 11월 24, 2024 EST
Agent Platform의 프롬프트 설계
Earned 11월 18, 2024 EST
자격증 학습 가이드 만들기: PDE 시험 대비
Earned 9월 1, 2024 EDT
BigQuery로 데이터 웨어하우스 빌드
Earned 4월 9, 2024 EDT
Cloud Storage 및 데이터 보호 솔루션 구현
Earned 3월 5, 2024 EST
BigQuery로 데이터 웨어하우스 빌드
Earned 3월 3, 2024 EST
Google Cloud 데이터 분석 필수 사항
Earned 3월 3, 2024 EST
Apps Script를 활용하여 BigQuery 데이터와 Google Workspace 통합하기
Earned 2월 23, 2024 EST
Workspace: 데이터 통합
Earned 2월 23, 2024 EST
연결된 시트에서 BigQuery 데이터 분석
Earned 2월 11, 2024 EST
Developing Data Models with LookML
Earned 1월 10, 2024 EST
Looker에서 고급 LookML 개념 적용하기
Earned 1월 6, 2024 EST
Looker의 LookML 이해
Earned 12월 28, 2023 EST
Looker 대시보드 및 보고서를 위해 데이터 준비하기
Earned 12월 24, 2023 EST
책임감 있는 AI: Google Cloud를 통한 AI 원칙 적용하기
Earned 10월 22, 2023 EDT
Generative AI Fundamentals - 한국어
Earned 10월 21, 2023 EDT
책임감 있는 AI 소개
Earned 10월 21, 2023 EDT
대규모 언어 모델 소개
Earned 10월 21, 2023 EDT
생성형 AI 소개
Earned 10월 20, 2023 EDT
Analyzing and Visualizing Data in Looker
Earned 7월 2, 2023 EDT
Building No-Code Apps with AppSheet: Foundations
Earned 5월 20, 2023 EDT
Exploring and Preparing your Data with BigQuery
Earned 4월 29, 2023 EDT
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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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 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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이 과정은 Dataflow를 사용한 서버리스 데이터 처리에 관한 3개 과정으로 이루어진 시리즈 중 1부입니다. 이 첫 번째 과정에서는 Apache Beam이 무엇인지, Dataflow와 어떤 관계가 있는지 복습하는 내용으로 시작합니다. 다음으로 Apache Beam의 비전과 Beam 이식성 프레임워크의 이점에 대해 설명합니다. Beam 이식성 프레임워크는 개발자가 선호하는 프로그래밍 언어를 원하는 실행 백엔드와 함께 사용할 수 있다는 비전을 실현합니다. 그런 다음 Dataflow를 통해 컴퓨팅과 스토리지를 분리하면서 비용을 절감하는 방법과 ID, 액세스, 관리 도구가 Dataflow 파이프라인과 상호작용하는 방식을 알아봅니다. 마지막으로 Dataflow에서 사용 사례에 맞는 적절한 보안 모델을 구현하는 방법을 살펴봅니다.
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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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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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Gemini Notebook을 사용하여 Professional Machine Learning Engineer(PMLE) 자격증 시험을 위한 맞춤형 학습 가이드를 만드는 방법을 알아보세요. Gemini Notebook 기능을 검토하고, 노트북을 만들고, 학습 가이드를 사용하여 자격증 시험을 연습합니다.
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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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이 과정에서는 Google Cloud의 데이터 엔지니어링, 데이터 엔지니어의 역할과 책임, 그리고 이러한 요소가 Google Cloud 제공 서비스와 어떻게 연결되는지에 대해 알아봅니다. 또한 데이터 엔지니어링 과제를 해결하는 방법에 대해서도 배우게 됩니다.
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이벤트 기반 메시징 및 자동화 워크플로 구현 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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이 과정에서는 Google Cloud의 생성형 AI 기반 파트너인 Gemini가 고객 데이터를 분석하고 제품 판매를 예측하는 데 어떤 도움이 되는지 알아봅니다. BigQuery에서 고객 데이터를 사용해 신규 고객을 식별, 분류, 개발하는 방법도 다룹니다. 실무형 실습을 통해 Gemini로 데이터 분석 및 머신러닝 워크플로가 얼마나 개선되는지 경험할 수 있습니다.
Duet AI의 이름이 Google의 차세대 모델인 Gemini로 변경되었습니다.
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이 과정에서는 Google Cloud의 생성형 AI 기반 공동작업 도구인 Gemini가 개발자의 애플리케이션 빌드에 어떤 도움이 되는지 알아봅니다. Gemini에 프롬프트를 입력하여 코드에 대한 설명을 얻고 Google Cloud 서비스를 추천받고 애플리케이션의 코드를 생성하는 방법을 배울 수 있습니다. 실무형 실습을 통해 Gemini로 애플리케이션 개발 워크플로가 얼마나 개선되는지 경험할 수 있습니다.
Duet AI의 이름이 Google의 차세대 모델인 Gemini로 변경되었습니다.
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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 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 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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초급 Agent Platform의 프롬프트 설계 기술 배지를 완료하여 Agent Platform 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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Gemini Notebook을 사용하여 Professional Data Engineer 자격증 시험을 위한 맞춤형 학습 가이드를 만드는 방법을 알아보세요.
Gemini Notebook 기능을 검토하고, Gemini Notebook에서 노트북을 만들고, 학습 가이드를 사용하여 자격증 시험을 연습하는 방법을 익힐 수 있습니다.
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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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Cloud Storage 및 데이터 보호 솔루션 구현 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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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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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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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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이 과정은 Google Cloud 서비스와 도구를 Workspace 애플리케이션과 통합하여 얻을 수 있는 효과를 보여줍니다. 이 과정에서는 BigQuery API, Apps Script, Sheets, Slides를 사용하여 Google Cloud 데이터 소스에 직접 연결하고 데이터를 수집, 분석, 표시하는 방법을 배웁니다.
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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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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 Looker에서 고급 LookML 개념을 적용하는 실무를 직접 경험해 봅니다. Liquid를 사용하여 동적 측정기준과 측정항목을 맞춤설정 및 생성하고 동적 SQL 파생 테이블 및 맞춤설정된 기본 파생 테이블을 만들고 확장을 사용하여 LookML 코드를 모듈화하는 방법을 알아봅니다.
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이 과정에서는 Looker에서 LookML을 직접 사용해 봅니다. LookML 코드를 작성하여 새로운 측정기준과 측정을 만들고, 파생 테이블을 만들어 Explore에 조인하고, Explore를 필터링하고, LookML에서 캐싱 정책을 정의하는 방법을 배웁니다.
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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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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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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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In this course you will learn the fundamentals of no-code app development and recognize use cases for no-code apps. The course provides an overview of the AppSheet no-code app development platform and its capabilities. You learn how to create an app with data from spreadsheets, create the app’s user experience using AppSheet views and publish the app to end users.
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In this course, we see what the common challenges faced by data analysts are and how to solve them with the big data tools on Google Cloud. You’ll pick up some SQL along the way and become very familiar with using BigQuery and Dataprep to analyze and transform your datasets.
This is the first course of the From Data to Insights with Google Cloud series. After completing this course, enroll in the Creating New BigQuery Datasets and Visualizing Insights course.
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