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Angelo Orues

회원 가입일: 2024

Google Cloud에서 스트리밍 데이터 파이프라인 빌드하기 Earned 6월 3, 2024 EDT
BigQuery로 데이터 웨어하우스 빌드 Earned 6월 3, 2024 EDT
Google Cloud에서 ML API용으로 데이터 준비하기 Earned 6월 2, 2024 EDT
Dataflow를 사용한 서버리스 데이터 처리: 운영 Earned 5월 31, 2024 EDT
Dataflow를 사용한 서버리스 데이터 처리: 기초 Earned 5월 29, 2024 EDT
Google Cloud에서 데이터 레이크와 데이터 웨어하우스 빌드하기 Earned 4월 8, 2024 EDT
Google Cloud Big Data and Machine Learning Fundamentals - 한국어 Earned 3월 20, 2024 EDT
자격증 학습 가이드 만들기: PDE 시험 대비 Earned 3월 7, 2024 EST

이 과정에서는 스트리밍 데이터 파이프라인을 빌드할 때 직면하는 실제 과제를 해결하기 위해 실습을 진행합니다. Google Cloud 제품을 사용하여 지속적이고 무제한적인 데이터를 관리하는 데 중점을 둡니다.

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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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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.

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Dataflow 과정 시리즈의 마지막 편에서는 Dataflow 운영 모델의 구성요소를 소개합니다. 파이프라인 성능의 문제를 해결하고 최적화하기 위한 도구와 기법을 살펴봅니다. 그런 다음 Dataflow 파이프라인의 테스트, 배포, 안정성 권장사항을 검토합니다. 마지막으로 Dataflow 파이프라인을 사용자가 수백 명이나 되는 조직으로 쉽게 확장할 수 있는 템플릿을 검토해 보겠습니다. 이 강의는 데이터 플랫폼이 예상치 못한 상황에서도 안정성과 복원력을 갖추도록 하는데 도움이 됩니다.

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이 과정은 Dataflow를 사용한 서버리스 데이터 처리에 관한 3개 과정으로 이루어진 시리즈 중 1부입니다. 이 첫 번째 과정에서는 Apache Beam이 무엇인지, Dataflow와 어떤 관계가 있는지 복습하는 내용으로 시작합니다. 다음으로 Apache Beam의 비전과 Beam 이식성 프레임워크의 이점에 대해 설명합니다. Beam 이식성 프레임워크는 개발자가 선호하는 프로그래밍 언어를 원하는 실행 백엔드와 함께 사용할 수 있다는 비전을 실현합니다. 그런 다음 Dataflow를 통해 컴퓨팅과 스토리지를 분리하면서 비용을 절감하는 방법과 ID, 액세스, 관리 도구가 Dataflow 파이프라인과 상호작용하는 방식을 알아봅니다. 마지막으로 Dataflow에서 사용 사례에 맞는 적절한 보안 모델을 구현하는 방법을 살펴봅니다.

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데이터 레이크와 데이터 웨어하우스를 사용하는 기존 접근방식은 효과적일 수 있지만, 특히 대규모 엔터프라이즈 환경에서는 단점이 있습니다. 이 과정에서는 데이터 레이크하우스의 개념과 데이터 레이크하우스를 만드는 데 사용되는 Google Cloud 제품을 소개합니다. 레이크하우스 아키텍처는 개방형 표준 데이터 소스를 사용하며 데이터 레이크와 데이터 웨어하우스의 장점을 결합하여 많은 단점을 해결합니다.

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이 과정에서는 데이터-AI 수명 주기를 지원하는 Google Cloud 빅데이터 및 머신러닝 제품과 서비스를 소개합니다. Google Cloud에서 Vertex AI를 사용하여 빅데이터 파이프라인 및 머신러닝 모델을 빌드하는 프로세스, 문제점 및 이점을 살펴봅니다.

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Gemini Notebook을 사용하여 Professional Data Engineer 자격증 시험을 위한 맞춤형 학습 가이드를 만드는 방법을 알아보세요. Gemini Notebook 기능을 검토하고, Gemini Notebook에서 노트북을 만들고, 학습 가이드를 사용하여 자격증 시험을 연습하는 방법을 익힐 수 있습니다.

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