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Google Cloud 콘솔에서 기술 적용

SaiBabu Polisetti

회원 가입일: 2025

실버 리그

3078포인트
BigQuery로 스트리밍 분석 Earned 12월 12, 2025 EST
Cloud Storage에서 안전한 데이터 레이크 만들기 Earned 12월 12, 2025 EST
Sensitive Data Protection 시작하기 Earned 12월 12, 2025 EST
Google Cloud에서 Kubernetes 관리 Earned 12월 12, 2025 EST
Google Cloud에서 데이터 저장, 처리, 관리하기 - 명령줄 Earned 12월 12, 2025 EST
Google Cloud 네트워크 개발 Earned 12월 12, 2025 EST
Firebase로 서버리스 앱 개발 Earned 12월 12, 2025 EST
Cloud Run 기반 서버리스 애플리케이션 개발 Earned 12월 12, 2025 EST
Cloud Run Functions로 서버리스 애플리케이션 빌드 Earned 12월 11, 2025 EST
안전한 Google Cloud 네트워크 빌드 Earned 12월 11, 2025 EST
Google 데이터 클라우드로 데이터 공유하기 Earned 12월 10, 2025 EST
Google Cloud에 CI/CD 파이프라인 구현하기 Earned 12월 9, 2025 EST
Document AI로 데이터 캡처 자동화하기 Earned 12월 9, 2025 EST
Google Cloud에서 ML API용으로 데이터 준비하기 Earned 12월 9, 2025 EST
BigQuery ML로 ML 모델 만들기 Earned 12월 9, 2025 EST
BigQuery의 Gemini로 생산성 향상 Earned 12월 7, 2025 EST
BigQuery에서 Gemini 모델 사용하기 Earned 12월 6, 2025 EST
BigQuery 머신러닝을 사용한 추론 Earned 12월 6, 2025 EST
데이터 과학자와 분석가를 위한 Gemini Earned 12월 5, 2025 EST

BigQuery로 스트리밍 분석 과정을 완료하여 기술 배지를 획득하세요. 이 과정에서는 Pub/Sub, Dataflow, BigQuery를 함께 사용하여 데이터를 스트리밍하고 분석할 수 있습니다.

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초급 Cloud Storage에서 안전한 데이터 레이크 만들기 기술 배지 과정을 완료하여 Cloud Storage 버킷 보안 및 구성, Gemini를 사용한 텍스트 생성, IAM 액세스 제어 관리, 데이터 거버넌스를 위한 Knowledge Catalog 레이크 설정 등의 작업을 수행할 수 있습니다.

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초급 Sensitive Data Protection 시작하기 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.

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중급 Google Cloud에서 Kubernetes 관리 기술 배지 과정을 완료하여 kubectl로 배포 관리, Google Kubernetes Engine(GKE)에서 애플리케이션 디버깅 및 모니터링, 지속적 배포 기법과 관련된 기술 역량을 입증하세요.

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Cloud Storage, Cloud Functions, Cloud Pub/Sub는 모두 데이터를 저장, 처리, 관리하는 데 사용할 수 있는 Google Cloud Platform 서비스입니다. 세 가지 서비스를 모두 활용하여 다양한 데이터 기반 애플리케이션을 만들 수 있습니다. 이 기술 배지 과정에서는 Cloud Storage를 사용하여 이미지를 저장하고, Cloud Functions를 사용하여 이미지를 처리하고, Cloud Pub/Sub를 사용하여 이미지를 다른 애플리케이션으로 보냅니다.

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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 Firebase로 서버리스 앱 개발 기술 배지 과정을 완료하여 Firebase를 사용한 서버리스 웹 애플리케이션 설계 및 빌드, 데이터베이스 관리에 Firestore 활용, Cloud Build를 사용하여 배포 프로세스 자동화, 애플리케이션에 Google 어시스턴트 기능 통합 등에 관한 기술을 입증하세요.

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중급 Cloud Run 기반 서버리스 애플리케이션 개발 기술 배지 과정을 완료하여 데이터 관리를 위한 Cloud Run과 Cloud Storage의 통합, Cloud Run 및 Pub/Sub를 사용하는 복원력 높은 비동기 시스템 설계, Cloud Run 기반 REST API 게이트웨이 구축, Cloud Run 기반 서비스 빌드 및 배포와 관련된 기술 역량을 입증하세요.

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Google Cloud 콘솔과 명령줄을 통해 Cloud Run Functions를 사용하는 방법을 배우는 Cloud Run Functions로 서버리스 애플리케이션 빌드 과정을 완료하여 초급 기술 배지를 획득하세요. 기술 배지 과정을 이수하면 실무형 실습과 챌린지 평가를 통해 특정 제품에 대한 실무 지식을 검증받을 수 있습니다. 과정을 완료하여 배지를 획득하거나 챌린지 실습으로 바로 넘어가 지금 배지를 획득하세요. 배지를 획득하면 자신의 숙련도를 증명하고 직업 프로필을 개선하며 궁극적으로는 더 나은 채용 기회를 얻을 수 있습니다. 획득한 배지를 추적하려면 프로필로 이동하세요.

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안전한 Google Cloud 네트워크 빌드 과정을 완료하여 기술 배지를 획득하세요. 이 과정에서는 Google Cloud에서 애플리케이션을 빌드, 확장, 보호하는 데 필요한 다양한 네트워킹 관련 리소스에 대해 배울 수 있습니다.

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Google 데이터 클라우드로 데이터 공유하기 기술 배지 과정을 완료하여 기술 배지 를 획득하세요.이 과정에서는 고객이 분석 사용 사례에 사용할 수 있는 독점 데이터 세트를 보유한 Google Cloud 데이터 공유 파트너와 함께 실무 경험을 쌓을 수 있습니다. 고객은 이 데이터를 구독하고, 자체 플랫폼 내에서 쿼리하고, 자체 데이터 세트로 보강하고, 고객 대면 대시보드에 시각화 도구를 사용합니다.

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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.

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Document AI로 데이터 캡처 자동화하기 과정을 완료하고 초급 기술 배지를 획득하세요. 이 과정에서는 Document AI를 사용하여 데이터를 추출, 처리, 캡처하는 방법을 알아봅니다.

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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.

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중급 BigQuery ML로 ML 모델 만들기 기술 배지 과정을 완료하면 BigQuery ML로 머신러닝 모델을 만들고 평가하여 데이터 예측을 수행하는 기술 역량을 입증할 수 있습니다.

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이 과정에서는 데이터-AI 워크플로를 지원하는 AI 기반 기능 모음인 BigQuery의 Gemini에 관해 살펴봅니다. 이러한 기능에는 데이터 탐색 및 준비, 코드 생성 및 문제 해결, 워크플로 탐색 및 시각화 등이 있습니다. 이 과정은 개념 설명, 실제 사용 사례, 실무형 실습을 통해 데이터 실무자가 생산성을 향상하고 개발 파이프라인의 속도를 높이는 데 도움이 됩니다.

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이 과정은 BigQuery에서 생성형 AI 작업에 AI/ML 모델을 사용하는 방법을 보여줍니다. 고객 관계 관리와 관련된 실제 사용 사례를 통해 Gemini 모델로 비즈니스 문제를 해결하는 워크플로를 설명합니다. 이해를 돕기 위해 SQL 쿼리와 Python 노트북을 사용하는 코딩 솔루션을 단계별로 안내합니다.

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BigQuery ML을 사용한 추론, 데이터 분석가가 BigQuery ML을 사용해야 하는 이유, 사용 사례, 지원되는 ML 모델을 알아봅니다. BigQuery에서 ML 모델을 만들고 관리하는 방법도 배웁니다.

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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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