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Google Cloud 콘솔에서 기술 적용

Jihoon Kim

회원 가입일: 2026

실버 리그

14529포인트
클라우드 보안 위험: 위협에 대한 식별 및 보호 Earned 4월 27, 2026 EDT
멀티 에이전트 아키텍처 배포 Earned 4월 24, 2026 EDT
클라우드 보안 위험 관리 전략 Earned 4월 23, 2026 EDT
클라우드 컴퓨팅의 보안 원칙 소개 Earned 4월 23, 2026 EDT
생성형 AI 에이전트: 조직 혁신 Earned 4월 23, 2026 EDT
생성형 AI 앱: 업무 혁신 Earned 4월 23, 2026 EDT
생성형 AI: 환경 살펴보기 Earned 4월 23, 2026 EDT
생성형 AI: 기본 개념 이해 Earned 4월 23, 2026 EDT
생성형 AI: 챗봇 그 이상의 가치 Earned 4월 23, 2026 EDT
Google Workspace Troubleshooting Earned 4월 21, 2026 EDT
Google Workspace Security Earned 4월 21, 2026 EDT
Google Workspace Data Governance Earned 4월 21, 2026 EDT
Google Workspace 핵심 서비스 Earned 4월 21, 2026 EDT
Google Workspace User and Resource Management Earned 4월 21, 2026 EDT
Serverless Data Processing with Dataflow: Develop Pipelines Earned 4월 17, 2026 EDT
Google DeepMind: Train A Small Language Model Earned 4월 15, 2026 EDT
BigQuery 머신러닝을 사용한 추론 Earned 4월 15, 2026 EDT
데이터 과학자와 분석가를 위한 Gemini Earned 4월 15, 2026 EDT

Google Cloud 사이버 보안 수료증의 5개 과정 중 세 번째 과정입니다. 이 과정에서는 클라우드 환경의 ID 관리 및 액세스 제어 원칙을 살펴보고 AAA(인증, 승인, 감사), 사용자 인증 정보 처리, 인증서 관리와 같은 핵심 요소를 다룹니다. 또한 위협 및 취약점 관리, 클라우드 네이티브 원칙, 데이터 보호 조치와 같은 필수 주제도 살펴봅니다. 이 과정을 수료한 학습자는 클라우드 기반 리소스를 보호하고 민감한 조직 정보를 보호하는 데 필요한 기술과 지식을 갖추게 됩니다. 또한 경력 개발 리소스를 계속 활용하고 면접 기법을 연마하여 전문가 여정의 다음 단계를 준비할 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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Google Cloud 사이버 보안 수료증의 5개 과정 중 두 번째 과정입니다. 이 과정에서는 널리 사용되는 클라우드 위험 관리 프레임워크를 살펴보고 보안 도메인, 규정 준수 수명 주기, HIPAA, NIST CSF, SOC와 같은 업계 표준을 살펴봅니다. 위험 식별, 보안 제어 구현, 규정 준수 평가, 데이터 보호 관리 기술을 개발합니다. 또한 위험 관리 및 규정 준수에 특화된 Google Cloud 및 멀티 클라우드 도구를 직접 사용해 볼 수 있습니다. 또한 이 과정에서는 취업 지원 및 면접 준비 기법을 통합하여 클라우드 위험 관리의 복잡한 환경을 이해하고 효과적으로 탐색할 수 있는 포괄적인 기반을 제공합니다.

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Google Cloud 사이버 보안 수료증의 5개 과정 중 첫 번째 과정입니다. 이 과정에서는 보안 수명 주기, 디지털 혁신, 주요 클라우드 컴퓨팅 개념 등 사이버 보안의 필수사항을 살펴봅니다. 초급 클라우드 보안 분석가가 작업을 자동화하는 데 사용하는 일반적인 도구도 파악합니다.

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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 살펴보기'는 생성형 AI 리더 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 이해'는 생성형 AI 리더 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 가치'는 생성형 AI 리더 학습 과정의 첫 번째 과정이며 요구되는 기본 요건이 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 모델 및 프롬프트 엔지니어링과 같은 개념을 살펴봅니다. 또한 조직을 위한 성공적인 생성형 AI 전략을 개발할 때 고려해야 할 중요한 사항도 안내합니다.

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This course was designed to prepare Google Workspace Administrators to troubleshoot common Google Workspace issues. Learners will practice diagnosing and resolving problems in Gmail, Calendar, and Drive, and navigating the Admin console. They will also experience analyzing audit logs to troubleshoot security issues, and gathering information and using available resources to troubleshoot and report technical issues.

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This course empowers learners to secure their Google Workspace environment. Learners will implement strong password policies and two-step verification to govern user access. They will then utilize the security investigation tool to proactively identify and respond to security risks. Next, they will manage third-party app access and mobile devices to ensure security. Finally, learners will enforce email security and compliance measures to protect organizational data.

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This course equips learners with skills to govern data within their Google Workspace environment. Learners will explore data loss prevention rules in Gmail and Drive to prevent data leakage. They will then learn how to use Google Vault for data retention, preservation, and retrieval purposes. Next, they will learn how to configure data regions and export settings to align with regulations. Finally, learners will discover how to classify data using labels for enhanced organization and security.

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이 과정은 학습자가 Google Workspace 핵심 서비스를 포괄적으로 이해할 수 있도록 설계되었습니다. 학습자는 Gmail, Calendar, Drive, Meet, Chat, Docs를 비롯한 서비스의 설정을 사용 설정, 중지, 구성하는 방법을 살펴보게 됩니다. 다음으로 Gemini를 배포하고 관리하여 사용자 역량을 강화하는 방법도 알아봅니다. 마지막으로 학습자는 AppSheet와 Apps Script의 사용 사례를 통해 작업을 자동화하고 Google Workspace 애플리케이션의 기능을 확장하는 방법을 살펴봅니다.

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This course was designed to provide an understanding of user and resource management in Google Workspace. Learners will explore the configuration of organizational units to align with their organization's needs. Additionally, learners will discover how to manage various types of Google Groups. They will also develop expertise in managing domain settings within Google Workspace. Finally, learners will master the optimization and structuring of resources within their Google Workspace environment.

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In this second installment of the Dataflow course series, we are going to be diving deeper on developing pipelines using the Beam SDK. We start with a review of Apache Beam concepts. Next, we discuss processing streaming data using windows, watermarks and triggers. We then cover options for sources and sinks in your pipelines, schemas to express your structured data, and how to do stateful transformations using State and Timer APIs. We move onto reviewing best practices that help maximize your pipeline performance. Towards the end of the course, we introduce SQL and Dataframes to represent your business logic in Beam and how to iteratively develop pipelines using Beam notebooks.

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Complete the advanced Google DeepMind: Train A Small Language Model skill badge by completing this course to demonstrate skills in the following: formulating real-world language model research problems; building a simple tokenizer; preparing a dataset for training a transformer language model; running the training loop of a small language model. Access this lab at no-cost by signing up for the no-cost subscription. Receive 35 free credits each month!

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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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