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Chintan Vaishnav

회원 가입일: 2026

다이아몬드 리그

16526포인트
Lakehouse 데이터 보호 Earned 9월 14, 2026 EDT
Lakehouse 데이터의 메타데이터 및 검색 기능 강화 Earned 9월 14, 2026 EDT
BigQuery ML을 사용한 예측 모델링을 위한 데이터 엔지니어링 Earned 9월 14, 2026 EDT
Google Cloud Observability로 모니터링 및 로깅 Earned 9월 14, 2026 EDT
BigQuery ML로 ML 모델 만들기 Earned 9월 14, 2026 EDT
Google Cloud 네트워크 설정 Earned 9월 14, 2026 EDT
안전한 Google Cloud 네트워크 빌드 Earned 9월 14, 2026 EDT
Cloud Vision API로 이미지 분석 Earned 9월 13, 2026 EDT
Google Cloud 리소스 모니터링 및 관리 Earned 9월 13, 2026 EDT
Arcade Adventure: Modern Cloud Architecture Earned 9월 13, 2026 EDT
연결된 시트에서 BigQuery 데이터 분석 Earned 9월 12, 2026 EDT
Google Cloud의 Monitoring Earned 9월 12, 2026 EDT
Cloud Storage 및 데이터 보호 솔루션 구현 Earned 9월 11, 2026 EDT
BigQuery에서 예측 데이터 분석 수행 Earned 9월 8, 2026 EDT
Pitch Perfect Earned 9월 8, 2026 EDT
에이전트 기초 Earned 8월 19, 2026 EDT
Enterprise 에이전트 및 사용 사례 Earned 8월 15, 2026 EDT
Google Cloud에서 데이터 저장, 처리, 관리하기 - 명령줄 Earned 8월 12, 2026 EDT
정리: Cloud 데이터 분석가 업무 준비 Earned 8월 11, 2026 EDT
Natural Language API를 사용한 감정 분석 Earned 8월 10, 2026 EDT
BigQuery 데이터에서 인사이트 도출 Earned 8월 9, 2026 EDT
Cloud 네트워크와 NCC 연결하기 Earned 8월 9, 2026 EDT
Arcade Simulator: Network Security Engineer Earned 8월 9, 2026 EDT
API Gateway로 서버리스 API 배포 및 보안 Earned 8월 9, 2026 EDT
Spans and Plans Earned 8월 9, 2026 EDT
Cloud Spanner 인스턴스 만들고 관리하기 Earned 8월 9, 2026 EDT
IAM으로 권한 액세스 관리 Earned 8월 8, 2026 EDT
멀티 에이전트 아키텍처 배포 Earned 8월 1, 2026 EDT
Gemini Enterprise로 멀티 에이전트 워크플로 조정하기 Earned 7월 31, 2026 EDT
에이전트 개발 키트(ADK)로 AI 에이전트 엔지니어링 Earned 7월 31, 2026 EDT
나의 첫 Gemini Enterprise 애플리케이션 만들기 Earned 7월 31, 2026 EDT
AppSheet로 앱 빌드하기 Earned 7월 30, 2026 EDT
Arcade Adventure: Low-Code Development Earned 7월 30, 2026 EDT
안전한 소프트웨어 배포 Earned 7월 30, 2026 EDT
Arcade Base Camp July 2026 Earned 7월 30, 2026 EDT
Cloud Run Functions로 서버리스 애플리케이션 빌드 Earned 7월 30, 2026 EDT
Google Cloud에서 Terraform으로 인프라 빌드 Earned 7월 30, 2026 EDT
API를 사용하여 Cloud Storage 작업 Earned 7월 26, 2026 EDT
Arcade Voyage: Cloud Storage and Data Governance Earned 7월 26, 2026 EDT
생태계 전반에서 민감한 데이터 탐색 및 보호 Earned 7월 26, 2026 EDT
스토리텔링의 힘: 클라우드에서 데이터를 시각화하는 방법 Earned 7월 26, 2026 EDT
Google Kubernetes Engine 비용 최적화 Earned 7월 25, 2026 EDT
Safe Spaces Earned 7월 25, 2026 EDT
Knowledge Catalog로 데이터 메시 빌드하기 Earned 7월 18, 2026 EDT
Arcade Simulator: Data Mesh Architect Earned 7월 18, 2026 EDT
BigQuery로 데이터 웨어하우스 빌드 Earned 7월 17, 2026 EDT
클라우드의 데이터 변환 Earned 7월 8, 2026 EDT
클라우드의 데이터 관리 및 스토리지 Earned 7월 6, 2026 EDT
생성형 AI 에이전트: 조직 혁신 Earned 6월 21, 2026 EDT
생성형 AI 앱: 업무 혁신 Earned 6월 20, 2026 EDT
생성형 AI: 환경 살펴보기 Earned 6월 20, 2026 EDT
생성형 AI: 기본 개념 이해 Earned 6월 20, 2026 EDT
생성형 AI: 챗봇 그 이상의 가치 Earned 6월 20, 2026 EDT
생성형 AI 소개 Earned 6월 20, 2026 EDT
Google Cloud의 데이터 분석 입문 Earned 6월 16, 2026 EDT
Compute Engine에서 Cloud Load Balancing 구현하기 Earned 6월 12, 2026 EDT
Arcade March 2026 Sprint 1 Earned 3월 18, 2026 EDT
Arcade Trail: Application Development Earned 2월 23, 2026 EST
Arcade Voyage: Data Tools Earned 2월 23, 2026 EST
Work Meets Play: Journeys Made Easy Earned 2월 21, 2026 EST
Arcade February 2026 Sprint 2 Earned 2월 20, 2026 EST
Arcade February 2026 Sprint 1 Earned 2월 5, 2026 EST
Vertex AI로 머신러닝 작업(MLOps): 모델 평가 Earned 2월 2, 2026 EST
생성형 AI를 위한 머신러닝 작업(MLOps) Earned 2월 2, 2026 EST
Google Skills Arcade Certification Zone January 2026 Earned 1월 31, 2026 EST
Google Skills Arcade Trivia January 2026 Week 1 Earned 1월 30, 2026 EST
Level 1: Compute, Storage and Monitoring Earned 1월 30, 2026 EST

초급 Lakehouse 데이터 보호 기술 배지 과정을 완료하여 Knowledge Catalog 내에서 IAM, BigQuery, Lakehouse, Data Catalog를 사용해 Lakehouse 테이블을 만들고 보호하는 기술 역량을 입증하세요.

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Lakehouse 데이터의 메타데이터 및 검색 기능 강화 기술 배지 과정을 완료하여 BigQuery, Lakehouse, Knowledge Catalog에 대한 기술 역량을 입증하세요. Lakehouse 테이블을 만들고 테이블 데이터의 메타데이터 관리 및 검색을 강화합니다.

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중급 BigQuery ML을 사용한 예측 모델링을 위한 데이터 엔지니어링 기술 배지를 획득하여 Dataprep by Trifact로 데이터 변환 파이프라인을 BigQuery에 빌드, Cloud Storage, Dataflow, BigQuery를 사용한 ETL(추출, 변환, 로드) 워크플로 빌드, BigQuery ML을 사용하여 머신러닝 모델을 빌드하는 기술 역량을 입증할 수 있습니다.

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초급 Google Cloud Observability로 모니터링 및 로깅 기술 배지를 획득하여 Compute Engine에서 가상 머신 모니터링, Cloud Monitoring을 활용한 다중 프로젝트 감독, Cloud Functions로 모니터링 및 로깅 기능 확장, 커스텀 애플리케이션 측정항목 생성 및 전송, 커스텀 측정항목을 기반으로 Cloud Monitoring 알림 구성 등의 기술을 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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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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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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Cloud Vision API로 이미지 분석 과정을 완료하여 기술 배지를 획득하세요. 이 과정에서는 이미지에서 텍스트를 추출하는 등 다양한 작업에 Cloud Vision API를 활용하는 방법을 알아봅니다.

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초급 Google Cloud 리소스 모니터링 및 관리 기술 배지 과정을 완료하여 IAM 권한 부여 및 취소, 모니터링 및 로깅 에이전트 설치, 이벤트 기반 Cloud Run 함수 생성, 배포, 테스트에 대한 기술 역량을 입증하세요.

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Cloud architecture is a lot more fun when you actually know which levers to pull. In this adventure, you'll wire up Pub/Sub messaging, sling storage buckets from the terminal, and trigger Cloud Run functions without getting tangled in server management. Once your pipeline is moving, you'll lock the front door with IAM permissions and wire up real-time monitoring so nothing breaks while you're away. Finish both challenge labs to prove you can build fast, break nothing, and keep the whole machine running smoothly.

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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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초급 Google Cloud의 Monitoring 기술 배지 과정을 완료하여 Cloud Monitoring 도구로 Google Cloud의 리소스를 모니터링하는 기술을 입증할 수 있습니다.

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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 BigQuery에서 예측 데이터 분석 수행 기술 배지 과정을 완료하여 CSV 및 JSON 파일을 가져와 BigQuery에서 데이터 세트를 만들고, BigQuery ML을 사용하여 축구 이벤트 데이터로 기대 득점 모델을 학습하고 월드컵 골의 인상도를 평가하는 등 고급 SQL 분석 개념을 갖추고 BigQuery를 활용하는 기술 역량을 입증할 수 있습니다.

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Great teams don't just wing it—they execute a game plan. In this track, you'll captain your backend from the tactical board to the final whistle. Tune Spanner schemas for high-pressure traffic, whip pinpoint Pub/Sub messages across your services , and score clean API deployments with Cloud Run. Beat the challenge labs to claim your badge!

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이 과정에서는 AI 에이전트에 대한 기본사항을 소개하고 실제 비즈니스 현장에서 에이전트가 가치를 창출하는 영역을 살펴봅니다. 이 과정은 자율적이고 목표 지향적인 행동의 관점에서 AI 시스템을 이해하려는 개발자, 설계자, 기술 의사 결정권자에게 기초를 제공합니다.

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AI 에이전트가 비즈니스에 어떤 영향을 미치는지 살펴보세요. 에이전트 유형을 KPI에 매핑하고 실제 병목 현상을 해결하는 사용 사례를 알아봅니다. Gemini Enterprise로 어떻게 노 코드 솔루션부터 하이 코드 솔루션에 이르기까지 적절한 에이전트를 빌드하고 조정할 수 있는지에 대해서도 다룹니다.

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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 데이터 애널리틱스 자격증의 5개 과정 중 다섯 번째 과정입니다. 이 과정에서는 전체 데이터 수명 주기 프로젝트에 중점을 둔 실습형 캡스톤 프로젝트의 1~4번째 과정에서 배운 기초 지식과 기술을 종합하여 적용합니다. 클라우드 기반 도구를 사용하여 데이터 인사이트를 효과적으로 확보, 저장, 처리, 분석, 시각화, 전달하는 방법을 실습합니다. 과정을 마치면 학습자는 여러 소스의 데이터를 효과적으로 구조화하고, 다양한 이해관계자에게 솔루션을 제시하고, 클라우드 기반 소프트웨어를 사용하여 데이터 인사이트를 시각화하는 역량을 보여주는 프로젝트를 완료하게 됩니다. 또한 이력서를 업데이트하고 면접 기법을 연습하면서 입사 지원 및 면접을 준비합니다.

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Natural Language API를 사용한 감정 분석 퀘스트를 완료하고 기술 배지를 획득하세요. API가 텍스트에서 감정을 추론하는 방법을 배울 수 있습니다.

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초급 BigQuery 데이터에서 인사이트 도출 기술 배지 과정을 완료하여 SQL 쿼리 작성, 공개 테이블 쿼리, BigQuery로 샘플 데이터 로드, BigQuery의 쿼리 검사기를 통한 일반적인 문법 오류 문제 해결, BigQuery 데이터를 연결해 Data Studio에서 보고서를 생성하는 작업과 관련된 기술 역량을 입증하세요.

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Cloud 네트워크와 NCC 연결하기 과정을 완료하고 중급 기술 배지를 획득하세요. 이 과정에서는 Network Connectivity Center를 사용하여 온프레미스, 클라우드 엔터프라이즈 네트워크, 하이브리드 네트워크를 Google Cloud의 단일 중앙 집중식 허브를 통해 스포크로 연결하고 관리하는 방법을 알아봅니다.

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Welcome to this month's Arcade Simulator where you will step into the shoes of a Network Security Engineer. In this simulation, you'll first lock down access control across your infrastructure—crafting custom IAM roles, scripting permissions, and setting up Identity-Aware Proxy to secure user authentication without traditional VPNs. Then, you'll take control of hybrid enterprise topology, using Network Connectivity Center to link multi-cloud networks, VPCs, and site-to-site HA-VPNs. Complete with two realistic challenge labs, this simulation equips you to eliminate access blind spots, secure cross-cloud traffic, and build a fortress-grade network on Google Cloud.

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API Gateway로 서버리스 API 배포 및 보안을 완료하고 기술 배지를 획득하세요. API Gateway를 사용해 완전 관리형 게이트웨이로 API를 배포, 보호, 관리하는 방법을 배우는 기술 배지 과정입니다.

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It’s all about global spans and execution plans. First, you'll get under the hood of Google Cloud Spanner to design schemas, load data at scale, and master query plan optimization. From there, you'll execute your serverless backend plan by wiring up Cloud Run Functions, Pub/Sub messaging, and API Gateway. Packed with two challenge labs, you'll leave with full control over enterprise data and event-driven APIs.

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초급 Cloud Spanner 인스턴스 만들고 관리하기 기술 배지 과정을 완료하여 Cloud Spanner 인스턴스 및 데이터베이스를 만들고 상호작용하기, 다양한 기법을 사용하여 Cloud Spanner 데이터베이스 로드, Cloud Spanner 데이터베이스 백업, 스키마 정의 및 쿼리 계획 이해, Cloud Spanner 인스턴스에 연결된 최신 웹 앱 배포와 관련된 기술 역량을 입증하세요.

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중급 IAM으로 권한 액세스 관리 기술 배지 과정을 완료하여 Identity and Access Management(IAM)를 사용한 커스텀 역할, 최소 권한의 원칙, 적시(JIT) 임시 승격 액세스, IAP(Identity-Aware Proxy)를 사용한 웹 애플리케이션 보안에 관한 기술 역량을 입증하세요.

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고급 멀티 에이전트 아키텍처 배포 기술 배지를 획득하고 다음 역량을 입증하세요. 여기에는 ADK를 사용하여 멀티 에이전트 시스템을 구축하고, 에이전트 간(A2A) 프로토콜을 사용하여 에이전트를 연결하고, 모델 컨텍스트 프로토콜(MCP)을 사용하여 외부 도구를 통합하고, 에이전트 엔진에 완전한 멀티 에이전트 솔루션을 배포하는 작업이 포함됩니다.

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초급 Gemini Enterprise로 멀티 에이전트 워크플로 조정하기 기술 배지 과정을 완료하여 Gemini Enterprise 기반 에이전트형 어시스턴트를 사용한 퍼스트 파티 및 서드 파티 소스 데이터 통합, 멀티미디어 마케팅 자료 개발, 시스템 전반의 비즈니스 작업 자동화와 관련된 기술 역량을 입증하세요. 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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중급 에이전트 개발 키트(ADK)로 AI 에이전트 엔지니어링 기술 배지 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.

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첫 번째 Gemini Enterprise 애플리케이션을 만들어 기술 배지를 획득하세요. 다양한 데이터 소스를 애플리케이션에 연결하여 강력한 통합 검색 및 분석 엔진을 빌드하세요. Deep Research 에이전트, 멀티 에이전트 아이디어 구상, 집중 분석을 위한 NotebookLM과 같은 고급 기능을 익힐 수 있습니다.

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AppSheet로 앱 빌드하기 과정을 완료하고 기술 배지를 획득하세요. 이 과정에서 AppSheet를 사용하여 앱을 빌드, 구성, 게시하는 방법을 알아보세요.

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Who says you need a mountain of code to build great software? This adv is your fast lane to rapid app development and automation. First, you'll jump into Google AppSheet to build and launch fully functional apps entirely code-free. Then, you'll master the backend with Cloud Run Functions, deploying event-driven code via the console and command line. Packed with two hands-on challenge labs, this quest is your ticket to building slick apps and scaling them effortlessly on Google Cloud.

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중급 안전한 소프트웨어 배포 기술 배지 과정을 완료하여 DevSecOps 원칙을 통해 소프트웨어 개발 수명 주기(SDLC)에 보안을 선제적으로 통합하는 능숙한 기술을 입증하세요. Google Kubernetes Engine(GKE)과 Cloud Run을 활용하여 컨테이너 이미지를 안전하게 배포하고, 자동화된 취약점 스캔을 구현하여 선제적으로 위험을 식별하고, Artifact Registry로 애플리케이션 개발을 간소화하면서도 보안에 집중하는 방법을 알아봅니다. 또한 강력한 개발 프로세스를 위해 Cloud Build를 통합하고 환경을 세밀하게 제어하기 위해 Admission Control Policies를 구현하는 기술을 습득하게 됩니다.

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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 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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중급 Google Cloud에서 Terraform으로 인프라 빌드 기술 배지 과정을 완료하여 Terraform을 사용하는 코드형 인프라(IaC) 원칙, Terraform 구성으로 Google Cloud 리소스 프로비저닝 및 관리, 효과적인 상태 관리(로컬 및 원격), 재사용성 및 구성을 위한 Terraform 코드 모듈화 등에 관한 기술을 입증하세요.

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API를 사용하여 Cloud Storage 작업 초급 기술 배지 과정을 완료하여 Cloud Storage 리소스 작업에 Cloud Storage API를 포함한 여러 API를 사용하는 기술을 입증하세요.

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Data is one of the most valuable assets an organization owns, making its safe handling and governance essential. In this voyage, you will master Cloud Storage fundamentals by automating bucket management via APIs and the CLI, while enforcing compliance with Bucket Lock. You will then advance to automated security, configuring Sensitive Data Protection Discovery to scan and catalog risks across BigQuery and Cloud Storage. Complete with two challenge labs, this journey equips you to secure assets across your entire cloud ecosystem.

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중급 생태계 전반에서 민감한 데이터 탐색 및 보호 기술 배지 과정을 완료하여 Sensitive Data Protection 서비스(Cloud Data Loss Prevention(DLP) API 포함)를 통해 Cloud Storage 파일, BigQuery 데이터, 생성형 AI 모델 대답을 포함한 Google Cloud 생태계 전반에서 민감한 정보를 발견, 검사, 수정, 익명화하는 등의 기술 역량을 입증하세요.

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Google Cloud 데이터 애널리틱스 자격증의 5개 과정 중 네 번째 과정입니다. 이 과정에서 학습자는 클라우드에서 데이터를 시각화하는 5가지 핵심 단계(스토리텔링, 계획, 데이터 탐색, 시각화 구축, 다른 사람과의 데이터 공유)와 관련된 기술을 개발하는 데 중점을 둡니다. 또한 UI/UX 기술을 사용하여 효과적인 클라우드 네이티브 시각화를 와이어프레임으로 제작하고 클라우드 네이티브 데이터 시각화 도구를 사용하여 데이터 세트를 탐색하고, 보고서를 작성할 뿐 아니라 의사 결정 및 협업을 촉진하는 대시보드를 빌드하는 경험을 쌓을 수 있습니다.

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중급 Google Kubernetes Engine 비용 최적화 기술 배지 과정을 완료하여 멀티 테넌트 클러스터의 생성 및 관리, 리소스 사용량의 네임스페이스별 모니터링, 효율을 위한 클러스터 및 포드 자동 확장 구성, 최적의 리소스 배포를 위한 부하 분산 설정, 애플리케이션 상태와 비용 효율을 위한 활성 프로브 및 준비 프로브 구현 작업과 관련된 기술 역량을 입증하세요.

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Building a true "safe space" in the cloud means protecting your applications from external threats while keeping your internal infrastructure stable and efficient. This challenege starts by turning Security Command Center into your ultimate defensive shield—learning to spot risks, investigate threats, and secure your perimeter. From there, you'll bring that same safe-space philosophy to Google Kubernetes Engine (GKE) by isolating workloads safely with multi-tenant namespaces and protecting your budget through smart autoscaling ensuring your cloud environments remain secure and perfectly optimized.

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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.

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Welcome to this month's Arcade Simulator where you will be a Data Mesh Architect. In this simulation, you'll first tackle BigQuery to build date-partitioned tables, solve complex join pitfalls, and master nested data structures. Then, you'll shift to decentralized governance using Dataplex Knowledge Catalog to organize assets, assign metadata, and enforce strict cloud security. Complete with two realistic challenge labs, this simulation equips you to break down data silos, scale your infrastructure, and run a secure, seamless data mesh.

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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 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 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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생성형 AI 에이전트: 조직 혁신'은 Gen AI Leader 학습 과정의 다섯 번째이자 마지막 과정입니다. 이 과정에서는 조직이 어떻게 커스텀 생성형 AI 에이전트를 사용해 특정 비즈니스 과제를 해결할 수 있는지 살펴봅니다. 모델, 추론 루프, 도구와 같은 에이전트의 구성요소를 살펴보며 기본적인 생성형 AI 에이전트를 빌드하는 실무형 실습을 진행합니다.

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'생성형 AI 앱: 업무 혁신'은 생성형 AI 리더 학습 과정의 네 번째 과정입니다. 이 과정에서는 Workspace를 위한 Gemini, NotebookLM 등 Google의 생성형 AI 애플리케이션을 소개합니다. 그라운딩, 검색 증강 생성, 효과적인 프롬프트 작성, 자동화된 워크플로 구축 등의 개념을 안내합니다.

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생성형 AI: 환경 살펴보기는 Gen AI Leader 학습 과정의 세 번째 과정입니다. 생성형 AI는 업무 방식을 비롯해 주변 세계와 상호작용하는 방식에 변화를 일으키고 있습니다. 리더로서 생성형 AI를 활용하여 실질적인 비즈니스 성과를 얻으려면 어떻게 해야 할까요? 이 과정에서는 생성형 AI 솔루션 빌드의 다양한 계층, Google Cloud 제품, 솔루션을 선택할 때 고려해야 할 요소를 살펴봅니다.

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생성형 AI: 기본 개념 이해는 Gen AI Leader 학습 과정의 두 번째 과정입니다. 이 과정에서는 생성형 AI의 기본 개념을 이해하기 위해 AI, ML, 생성형 AI의 차이점을 살펴보고 다양한 데이터 유형에서 생성형 AI로 어떻게 비즈니스 과제를 해결할 수 있는지 알아봅니다. 파운데이션 모델의 제한사항과 책임감 있고 안전한 AI 개발 및 배포의 주요 과제를 해결할 수 있도록 Google Cloud 전략에 관한 인사이트도 제공합니다.

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생성형 AI: 챗봇 그 이상의 가치는 Gen AI Leader 학습 과정의 첫 번째 과정이며 기본 요건은 따로 없습니다. 이 과정은 챗봇에 대한 기본적인 이해를 넘어 조직을 위한 생성형 AI의 진정한 잠재력을 살펴보는 것을 목표로 합니다. 생성형 AI의 강력한 기능을 활용하는 데 중요한 파운데이션 모델과 프롬프트 엔지니어링과 같은 개념을 살펴봅니다. 또한 조직을 위한 성공적인 생성형 AI 전략을 개발할 때 고려해야 할 중요한 사항을 안내합니다.

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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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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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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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This month's Arcade Sprint 1 is live! It's designed for quick learning. Since the labs are open all month, there's no rush; just jump in when you have the time. You'll earn 1 Arcade Point and a new skill with each step. It's that simple: grab your point and keep the momentum going!

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Developers using managed cloud services can reduce infrastructure management effort by up to 60%, allowing more time to focus on building features that matter. In this level, you’ll gain hands-on experience with Cloud SQL, containerized workloads, and cloud-native application development through the Arcade ACE App Dev series, helping you design, deploy, and manage scalable applications more efficiently.

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Getting started with cloud and data tools is all about building strong fundamentals. In this voyage, you’ll gain hands-on skills by working with Google Cloud APIs, Compute Engine, Cloud Storage, networking, and serverless services. You’ll also explore how to collect, validate, analyze, and visualize data using Google Sheets and Forms, while learning how to manage secure access with Vault policies. Together, these labs help you build confidence with core cloud services and everyday data workflows that support efficient, secure, and scalable solutions.

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It begins with a simple question: Where to next? Inspired by Agoda’s AI-powered travel platform, this challenge shows how AI helps turn preferences into vivid destinations, detailed itineraries, and stunning visuals. You’ll build intelligent apps that understand intent, generate rich content, and deliver real-time recommendations — supported by cloud-native services that keep everything fast, reliable, and seamless. The result: planning that feels effortless, inspiring, and part of the journey itself.

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This month's Arcade Sprint 2 is live! It's designed for quick learning. Since the labs are open all month, there's no rush; just jump in when you have the time. You'll earn 1 Arcade Point and a new skill with each step. It's that simple: grab your point and keep the momentum going!

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This month's Arcade Sprint 1 is live! It's designed for quick learning. Since the labs are open all month, there's no rush; just jump in when you have the time. You'll earn 1 Arcade Point and a new skill with each step. It's that simple: grab your point and keep the momentum going!

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이 과정은 머신러닝 실무자에게 생성형 AI 모델과 예측형 AI 모델을 평가하는 데 필요한 도구, 기술, 권장사항을 제공합니다. 모델 평가는 프로덕션 단계의 ML 시스템이 안정적이고 정확하고 성능이 우수한 결과를 제공할 수 있게 하는 중요한 분야입니다. 강의 참가자는 다양한 평가 측정항목, 방법, 각각 다른 모델 유형과 작업에 적합한 애플리케이션에 대해 깊이 있게 이해할 수 있습니다. 이 과정에서는 생성형 AI 모델의 고유한 문제를 강조하고 이를 효과적으로 해결하기 위한 전략을 소개합니다. 강의 참가자는 Google Cloud의 Vertex AI Platform을 활용해 모델 선택, 최적화, 지속적인 모니터링을 위한 견고한 평가 프로세스를 구현하는 방법을 알아볼 수 있습니다.

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이 과정에서는 생성형 AI 모델을 배포하고 관리할 때 MLOps팀이 직면하는 고유한 과제를 파악하는 데 필요한 지식과 도구를 제공하고 Vertex AI가 어떻게 AI팀이 MLOps 프로세스를 간소화하고 생성형 AI 프로젝트에서 성공을 거둘 수 있도록 지원하는지 살펴봅니다.

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Google Cloud Certifications provide a tangible way for you to demonstrate your skills to potential or current employers. These certifications incorporate performance-based questions, testing your hands-on expertise through practical tasks. Begin your journey towards becoming a Google Certified Professional with the help of the Arcade Cert Zone.

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Hey there! You're invited to game on with Google Skills Arcade Trivia for January Week 1! Play throughout the month and boost your cloud learning journey. Every week, we'll release a new set of questions to test your knowledge of Google Cloud Platform. Get started now and earn the January Trivia Week 1 badge!

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A new year brings a fresh opportunity to build consistency in how you learn and apply cloud skills. In this challenge, you’ll deploy applications using App Engine and Cloud Run Functions, work with Compute Engine instances, and manage data through Cloud Storage using both the console and CLI. You’ll also define fine-grained access with custom IAM roles, analyze logs, create alerts from logs-based metrics, and monitor workloads across multiple projects. Together, these labs help you begin the year by strengthening essential cloud operations skills and developing habits that support reliable, well-monitored applications.

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