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Siddharth Saravanan

회원 가입일: 2022

골드 리그

13010포인트
AppSheet로 앱 빌드하기 Earned 2월 22, 2025 EST
Generative AI Fundamentals - 한국어 Earned 6월 26, 2023 EDT
책임감 있는 AI 소개 Earned 6월 26, 2023 EDT
대규모 언어 모델 소개 Earned 6월 26, 2023 EDT
How Google Does Machine Learning - 한국어 Earned 6월 22, 2023 EDT
Qwiklabs Trivia June 2023 Earned 6월 21, 2023 EDT
Google API를 사용한 음성 및 언어 분석 Earned 6월 14, 2023 EDT
Level 1: Data with Google Cloud Earned 6월 14, 2023 EDT
Cloud Storage에서 스트리밍 데이터 레이크 만들기 Earned 6월 14, 2023 EDT
Cloud Run Functions로 서버리스 애플리케이션 빌드 Earned 6월 14, 2023 EDT
Level 2: Cloud security Earned 6월 14, 2023 EDT
Google Cloud의 Monitoring Earned 6월 14, 2023 EDT
Eventarc로 이벤트 기반 애플리케이션 빌드하기 Earned 6월 12, 2023 EDT
Cloud Storage에서 안전한 데이터 레이크 만들기 Earned 6월 12, 2023 EDT
Cloud Storage 및 데이터 보호 솔루션 구현 Earned 6월 11, 2023 EDT
생성형 AI 소개 Earned 6월 5, 2023 EDT
Dataplex로 데이터 정리 및 제어 Earned 6월 1, 2023 EDT
Looker 시작하기 Earned 6월 1, 2023 EDT
Google Cloud에서 TensorFlow를 사용해 이미지 분류하기 Earned 6월 1, 2023 EDT
BigQuery 데이터에서 인사이트 도출 Earned 3월 5, 2023 EST
DEPRECATED BigQuery Basics for Data Analysts Earned 3월 4, 2023 EST
Diwali Game 2: Lanterns and Looker Earned 10월 24, 2022 EDT
Google Cloud의 Kubernetes Earned 9월 16, 2022 EDT
Google Cloud 기초: 핵심 인프라 Earned 9월 12, 2022 EDT
Google Cloud Big Data and Machine Learning Fundamentals - 한국어 Earned 9월 3, 2022 EDT
Compute Engine에서 Cloud Load Balancing 구현하기 Earned 8월 28, 2022 EDT
Google Cloud 앱 개발 환경 설정 Earned 8월 25, 2022 EDT
기준: 인프라 Earned 8월 24, 2022 EDT
Google Cloud 필수 정보 Earned 8월 20, 2022 EDT

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

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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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Google Cloud에서 머신러닝을 구현하기 위한 권장사항에는 어떤 것이 있을까요? Vertex AI란 무엇이고, 이 플랫폼을 사용하여 코드는 한 줄도 작성하지 않고 AutoML 머신러닝 모델을 빠르게 빌드, 학습, 배포하려면 어떻게 해야 할까요? 머신러닝이란 무엇이며 어떤 종류의 문제를 해결할 수 있을까요? Google은 머신러닝을 조금 다른 방식으로 바라봅니다. Google이 머신러닝과 관련하여 중요하게 생각하는 것은 관리형 데이터 세트를 위한 통합 플랫폼과 특징 저장소를 제공하고, 코드를 작성하지 않고도 머신러닝 모델을 빌드, 학습, 배포할 방법을 제공하고, 데이터에 라벨을 지정하고, TensorFlow, scikit-learn, Pytorch, R 등과 같은 프레임워크를 사용하여 Workbench 노트북을 만들 수 있도록 지원하는 것입니다. Google의 Vertex AI 플랫폼에는 커스텀 모델을 학습시키고, 구성요소 파이프라인을 빌드하고, 온라인 및 일괄 예측을 실행하는 기능이 포함되어 있습니다. 후보 사용 사례를 머신러닝으로 구동되도록 변환하는 5단계를 살펴보고, 단계를 건너뛰지 않는 것이 중요한 이유를 알아봅니다. 마지막으로, 머신러닝이 증폭시킬 수 있는 편향과 이를 인식할 방법을 살펴봅니다.

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Welcome to Qwiklabs Trivia for June! Each week, we will release a new set of questions to test your knowledge. You will have opportunities to play throughout the month. Give your career a boost with hands on experience on GCP and partner services and earn the May badge.

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Google API를 사용한 음성 및 언어 분석 과정을 완료하고 기술 배지를 획득하세요. 이 과정에서는 실제 환경에서 Natural Language API와 Speech API를 사용하는 방법을 알아봅니다.

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The demand for data skills is growing rapidly, and we want you to get some of that sweet knowledge! According to a report by the McKinsey Global Institute, the demand for data scientists and analysts is expected to grow by 150% by 2025. Data can be used to identify trends, patterns, and insights that can help businesses improve their operations, products, and services - which makes data career paths highly valuable. There are a lot of different aspects to data science, so it's important to start with the basics - and we’ve got you covered. Kickstart your data skills discovery and get hands-on experience in the Arcade, with labs that help you learn and earn your first Google Cloud credential. No experience required.

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Cloud Storage에서 스트리밍 데이터 레이크 만들기 과정을 완료하고 기술 배지를 획득하세요. 이 과정에서는 Google Cloud에서 Pub/Sub, Dataflow, Cloud Storage를 사용해 스트리밍 데이터 레이크를 만드는 방법을 알아봅니다.

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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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There’s so much more to cloud security than making your passwords something other than “password”. As more and more businesses move their data and applications to the cloud, the importance of - and demand for - cloud security is growing exponentially. In fact, the demand for cloud security professionals is outpacing the supply: according to a report by Cybersecurity Ventures, there are roughly 3.5 million unfilled cybersecurity positions around the world in 2023. Unlock your cloud security potential with hands-on experience in the Arcade - each lab teaches and tests your growing tech skills, and sets you on the path to a Google Cloud credential.

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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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Eventarc로 이벤트 기반 애플리케이션 빌드하기 과정을 완료하고 기술 배지를 획득하세요. 이 과정에서는 Eventarc를 사용하여 Pub/Sub 주제 및 Cloud Storage 버킷을 포함한 다양한 리소스에 대한 이벤트 트리거를 만듭니다.

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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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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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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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초급 Dataplex로 데이터 정리 및 제어 기술 배지 과정을 완료하여, Dataplex 애셋 생성, 관점 유형 생성, Dataplex의 항목에 관점 적용 등의 기술을 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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Looker 시작하기 기술 배지 과정을 완료하고 기술 배지를 획득하세요. 이 과정에서는 Looker Studio와 Looker를 사용하여 데이터를 분석, 시각화, 선별하는 방법을 알아봅니다.

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중급 Google Cloud에서 TensorFlow를 사용해 이미지 분류하기 과정을 완료하고 기술 배지를 획득하세요. 이 기술 배지 과정에서는 TensorFlow와 Vertex AI를 사용하여 머신러닝 모델을 만들고 학습시키는 방법을 배웁니다. 주로 Vertex AI Workbench 사용자 관리 노트북과 상호작용합니다.

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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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Want to scale your data analysis efforts without managing database hardware? Learn the best practices for querying and getting insights from your data warehouse with this interactive series of BigQuery labs. BigQuery is Google's fully managed, NoOps, low cost analytics database. With BigQuery you can query terabytes and terabytes of data without having any infrastructure to manage or needing a database administrator. BigQuery uses SQL and can take advantage of the pay-as-you-go model. BigQuery allows you to focus on analyzing data to find meaningful insights.

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Like lanterns on the streets of cities, Looker shines light on data to give deeper insights. Join this game to learn how to write LookML code to create new dimensions and measures, create derived tables and join them to Explores, filter Explores, and define caching policies in LookML. Earn the badge for an arcade point and get one step closer to your swag goal.

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Kubernetes는 가장 인기 있는 컨테이너 조정 시스템이며, Google Kubernetes Engine은 Google Cloud에서 관리형 Kubernetes 배포를 지원하도록 특별히 설계되었습니다. 이 고급 과정에서는 Docker 이미지, 컨테이너를 구성하고 완전한 Kubernetes Engine 애플리케이션을 배포하는 실무형 실습을 진행합니다. 이 과정에서는 컨테이너 조정을 자체 워크플로에 통합하는 데 필요한 실용적인 기술을 알려드립니다. 기술을 입증하고 지식을 확인할 실무형 챌린지 실습을 찾고 계신가요? 이 과정을 마친 후 추가로 챌린지 실습을 완료하여 전용 Google Cloud 디지털 배지를 받으세요. 이 챌린지 실습은 Google Cloud에서 Kubernetes 애플리케이션 배포하기 과정이 끝나면 제공됩니다.

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Google Cloud 기초: 핵심 인프라 과정은 Google Cloud 사용에 관한 중요한 개념 및 용어를 소개합니다. 이 과정에서는 동영상 및 실무형 실습을 통해 중요한 리소스 및 정책 관리 도구와 함께 Google Cloud의 다양한 컴퓨팅 및 스토리지 서비스를 살펴보고 비교합니다.

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이 과정에서는 데이터-AI 수명 주기를 지원하는 Google Cloud 빅데이터 및 머신러닝 제품과 서비스를 소개합니다. Google Cloud에서 Vertex AI를 사용하여 빅데이터 파이프라인 및 머신러닝 모델을 빌드하는 프로세스, 문제점 및 이점을 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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Google Cloud 앱 개발 환경 설정 과정을 완료하여 기술 배지를 획득하세요. Cloud Storage, Identity and Access Management, Cloud Functions, Pub/Sub의 기본 기능을 사용하여 스토리지 중심 클라우드 인프라를 구축하고 연결하는 방법을 배울 수 있습니다.

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이 과정은 Google Cloud 기본 개념 과정 이상의 지식을 얻기 위해 실무형 실습을 찾는 초보 클라우드 개발자에게 도움이 됩니다. 실습을 통해 Cloud Storage와 Monitoring 및 Cloud Functions 등 기타 주요 애플리케이션 서비스를 자세히 살펴보며 실무 경험을 쌓게 됩니다. 모든 Google Cloud 이니셔티브에 적용할 수 있는 유용한 기술을 개발할 수 있습니다.

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이 초급 과정에서는 Google Cloud의 기본 도구 및 서비스를 직접 사용해 보는 실무형 실습을 진행합니다. 선택사항으로 제공되는 동영상에서는 실습에서 다룬 개념을 자세히 살펴보고 복습합니다. Google Cloud 필수 정보는 Google Cloud 학습자에게 추천되는 첫 번째 과정입니다. 클라우드에 대한 사전 지식이 거의 없거나 전혀 없더라도 첫 Google Cloud 프로젝트에 적용할 수 있는 실무 경험을 쌓을 수 있습니다. Cloud Shell 명령어 작성, 첫 번째 가상 머신 배포, Kubernetes Engine에서의 애플리케이션 실행, 부하 분산 등 Google Cloud 필수 정보에서는 플랫폼의 기본 기능을 소개합니다.

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