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BigQuery 데이터에서 인사이트 도출
Earned 3월 26, 2021 EDT
DEPRECATED BigQuery Basics for Data Analysts
Earned 3월 26, 2021 EDT
Google Cloud에서 ML API용으로 데이터 준비하기
Earned 3월 21, 2021 EDT
머신러닝 소개: 언어 처리
Earned 3월 21, 2021 EDT
Google 개발자 필수 정보
Earned 3월 17, 2021 EDT
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.
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.
초급 Google Cloud에서 ML API용으로 데이터 준비하기 기술 배지를 완료하여 Dataprep by Trifacta로 데이터 정리, Dataflow에서 데이터 파이프라인 실행, Managed Service for Apache Spark에서 클러스터 생성 및 Apache Spark 작업 실행, Cloud Natural Language API, Google Cloud Speech-to-Text API, Video Intelligence API를 포함한 ML API 호출과 관련된 기술 역량을 입증하세요.
모두 알다시피 머신러닝은 빠르게 성장 중인 기술 분야 중 하나입니다. Google Cloud Platform(GCP)은 이러한 발전을 촉진하는 데 중요한 역할을 했습니다. GCP는 다양한 API를 통해 거의 모든 머신러닝 작업에 적합한 도구를 제공합니다. 이 초급 과정에서는 실무형 실습을 통해 머신러닝을 언어 처리에 적용하는 방법을 알아봅니다. 실습에 참여하여 텍스트에서 항목을 추출하고 감정 및 구문 분석을 수행하며 스크립트 작성에 Speech-to-Text API를 사용해 보세요.
이 입문 수준의 과정에서는 애플리케이션 개발자에게 Google Cloud 생태계가 안전하고 확장 가능하며 지능적인 클라우드 네이티브 애플리케이션을 빌드하는 데 어떻게 도움이 되는지 보여줍니다. 인프라를 설정하지 않고도 애플리케이션을 개발 및 확장하고, 데이터 분석을 실행하고, 데이터에서 인사이트를 얻고, 사전 학습된 ML API로 개발하여 머신러닝 전문가가 아니더라도 머신러닝을 활용하는 방법을 배웁니다. 또한 다양한 Google 서비스와 API 간의 원활한 통합을 통해 지능형 앱을 만드는 방법을 경험할 수 있습니다.