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Andrea Gamez Tellez

회원 가입일: 2021

다이아몬드 리그

11615포인트
Looker에서 LookML 객체 빌드 Earned 7월 1, 2024 EDT
Looker 대시보드 및 보고서를 위해 데이터 준비하기 Earned 6월 26, 2024 EDT
Looker에서 고급 LookML 개념 적용하기 Earned 6월 24, 2024 EDT
Looker 시작하기 Earned 6월 12, 2024 EDT
Looker의 LookML 이해 Earned 6월 12, 2024 EDT
Analyzing and Visualizing Data in Looker Earned 6월 3, 2024 EDT
[DEPRECATED] Generative AI Fundamentals Earned 12월 8, 2023 EST
Google Cloud의 AI 및 머신러닝 소개 Earned 9월 20, 2023 EDT
책임감 있는 AI 소개 Earned 9월 13, 2023 EDT
대규모 언어 모델 소개 Earned 9월 13, 2023 EDT
생성형 AI 소개 Earned 9월 13, 2023 EDT

초급 Looker에서 LookML 객체 빌드 기술 배지 과정을 완료하여 새로운 측정기준 및 측정값, 뷰, 파생 테이블을 빌드하고, 요구사항에 따라 측정 필터 및 유형을 설정하고, 측정기준과 측정값을 업데이트하고, Explore를 빌드 및 미세 조정하고, 기존 Explore에 뷰를 조인하고, 비즈니스 요구사항에 따라 생성할 LookML 객체를 결정하는 기술 역량을 입증할 수 있습니다.

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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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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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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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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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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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Earn a skill badge by passing the final quiz, you'll demonstrate your understanding of foundational concepts in generative AI. A skill badge is a digital badge issued by Google Cloud in recognition of your knowledge of Google Cloud products and services. Share your skill badge by making your profile public and adding it to your social media profile.

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이 과정에서는 생성형 AI 프로젝트와 예측형 AI 프로젝트를 모두 개발하는 데 중점을 두고 Google Cloud의 AI 및 머신러닝(ML) 기능을 소개합니다. 데이터에서 AI로 이어지는 수명 주기 전반에 걸쳐 사용할 수 있는 다양한 기술, 제품, 도구를 살펴보고, 데이터 과학자, AI 개발자, ML 엔지니어가 대화형 실습을 통해 전문성을 강화할 수 있도록 지원합니다.

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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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