이 과정에서는 데이터-AI 워크플로를 지원하는 AI 기반 기능 모음인 BigQuery의 Gemini에 관해 살펴봅니다. 이러한 기능에는 데이터 탐색 및 준비, 코드 생성 및 문제 해결, 워크플로 탐색 및 시각화 등이 있습니다. 이 과정은 개념 설명, 실제 사용 사례, 실무형 실습을 통해 데이터 실무자가 생산성을 향상하고 개발 파이프라인의 속도를 높이는 데 도움이 됩니다.
Data Catalog is deprecated and will be discontinued on January 30, 2026. You can still complete this course if you want to. For steps to transition your Data Catalog users, workloads, and content to Dataplex Catalog, see Transition from Data Catalog to Dataplex Catalog (https://cloud.google.com/dataplex/docs/transition-to-dataplex-catalog). Data Catalog is a fully managed and scalable metadata management service that empowers organizations to quickly discover, understand, and manage all of their data. In this quest you will start small by learning how to search and tag data assets and metadata with Data Catalog. After learning how to build your own tag templates that map to BigQuery table data, you will learn how to build MySQL, PostgreSQL, and SQLServer to Data Catalog Connectors.
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.
이 과정은 총 2부로 구성된 시리즈 중 두 번째 과정으로, Google Cloud 결제 및 비용 관리 필수사항에 대해 다룹니다. 이 과정은 조직의 클라우드 인프라 최적화를 담당하는 재무 또는 IT 관련 직무에 적합합니다. 이 과정에서는 예산 및 알림 설정, 할당량 한도 관리, 약정 사용 할인 활용 등 Google Cloud 비용을 관리하고 최적화하는 여러 가지 방법을 알아봅니다. 실무형 실습에서는 다양한 도구를 사용하여 Google Cloud 비용을 관리 및 최적화하고 기술팀이 비용 최적화 권장사항을 적용할 수 있도록 지원해 봅니다.