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Luis Mier Bedia

회원 가입일: 2024

브론즈 리그

9132포인트
Knowledge Catalog로 데이터 메시 빌드하기 Earned 8월 4, 2026 EDT
멀티 에이전트 아키텍처 배포 Earned 7월 27, 2026 EDT
BigQuery로 스트리밍 분석 Earned 7월 15, 2026 EDT
BigQuery 데이터에서 인사이트 도출 Earned 7월 13, 2026 EDT
BigQuery로 데이터 웨어하우스 빌드 Earned 7월 3, 2026 EDT
Creating Infrastructure on Google Cloud with Terraform Earned 1월 22, 2025 EST
Looker에서 고급 LookML 개념 적용하기 Earned 10월 31, 2024 EDT
Looker의 LookML 이해 Earned 10월 30, 2024 EDT
Looker 대시보드 및 보고서를 위해 데이터 준비하기 Earned 10월 28, 2024 EDT
대규모 언어 모델 소개 Earned 10월 17, 2024 EDT
생성형 AI 소개 Earned 10월 17, 2024 EDT

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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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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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 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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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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In this quest you will get hands-on experience writing infrastructure as code with Terraform.

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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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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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