NIKHILESWARI MOTUPALLI
회원 가입일: 2025
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Google Cloud 데이터 애널리틱스 자격증의 5개 과정 중 첫 번째 과정입니다. 이 과정에서는 클라우드 데이터 분석의 분야를 정의하고 데이터 획득, 저장, 처리, 시각화와 관련된 클라우드 데이터 분석가의 역할과 책임을 설명합니다. BigQuery, Cloud Storage와 같은 Google Cloud 기반 도구의 아키텍처와 이러한 도구를 사용하여 데이터를 효과적으로 구조화하여 표시하고 보고하는 방법을 살펴봅니다.
'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.
'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.
Google Cloud 사이버 보안 자격증의 5개 과정 중 다섯 번째 과정입니다. 이 과정에서는 클라우드 보안 원칙, 위험 관리, 취약점 식별, 이슈 관리, 위기 커뮤니케이션과 같은 주요 개념을 결합하여 대화형 캡스톤 프로젝트로 적용합니다. 또한 이력서 업데이트를 마무리하고 새로 배운 모든 면접 기법을 실습하여 해당 분야의 일자리에 자신 있게 지원하고 면접을 볼 수 있도록 준비할 수 있습니다.
Google Cloud 사이버 보안 수료증의 5개 과정 중 네 번째 과정입니다. 이 과정에서는 공격 완화 기법과 함께 로깅, 보안, 알림 모니터링 기능을 개발하는 데 중점을 둡니다. 위협 피드 맞춤설정, 사고 관리, 위기 커뮤니케이션 처리, 근본 원인 분석 수행, 사고 대응 및 사후 커뮤니케이션 방법 숙지에 관한 귀중한 지식을 얻을 수 있습니다. Google Cloud 도구를 사용하여 보안 침해 지표를 식별하고 비즈니스 연속성 및 재해 복구를 준비하는 방법을 알아보세요. 기술 역량을 높이면서 이력서를 계속 업데이트하고 면접 기법을 연습하겠습니다.
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.
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.
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.
초급 Google Cloud에서 ML API용으로 데이터 준비하기 기술 배지를 완료하여 Dataprep by Trifacta로 데이터 정리, Dataflow에서 데이터 파이프라인 실행, Dataproc에서 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.
안전한 Google Cloud 네트워크 빌드 과정을 완료하여 기술 배지를 획득하세요. 이 과정에서는 Google Cloud에서 애플리케이션을 빌드, 확장, 보호하는 데 필요한 다양한 네트워킹 관련 리소스에 대해 배울 수 있습니다.
초급 Compute Engine에서 Cloud Load Balancing 구현하기 기술 배지 과정을 완료하여 Compute Engine에서 가상 머신 만들기 및 배포, 네트워크 및 애플리케이션 부하 분산기 구성과 관련된 기술 역량을 입증하세요.
Google Cloud 컴퓨팅 기초 과정은 클라우드 컴퓨팅에 대한 배경지식 또는 경험이 거의 없는 개인을 대상으로 합니다. 이 과정은 클라우드 기본사항, 빅데이터, 머신러닝에 대한 핵심 개념을 간략히 설명하고 Google Cloud의 적용 위치 및 방식에 대한 개요를 제공합니다. 일련의 과정을 마친 학습자는 이러한 개념을 명확하게 설명하고 몇 가지 실무 기술 역량을 입증할 수 있게 됩니다. 과정은 다음 순서대로 완료해야 합니다. 1. Google Cloud 컴퓨팅 기초: 클라우드 컴퓨팅 기초 2. Google Cloud 컴퓨팅 기초: Google Cloud의 인프라 3. Google Cloud 컴퓨팅 기초: Google Cloud의 네트워킹 및 보안 4. Google Cloud 컴퓨팅 기초: Google Cloud의 데이터, 머신러닝, AI 이 시리즈의 마지막 과정에서는 관리형 빅데이터 서비스, 머신러닝과 그 가치를 복습하고 기술 배지를 획득하여 Google Cloud 기술 역량을 추가로 입증하는 방법을 살펴봅니다.
Google Cloud 컴퓨팅 기초 과정은 클라우드 컴퓨팅에 대한 배경 지식 또는 경험이 거의 없는 개인을 대상으로 합니다. 이 과정은 클라우드 기본사항, 빅데이터, 머신러닝에 대한 핵심 개념을 간략히 설명하고 Google Cloud의 적용 위치 및 방식에 대한 개요를 제공합니다. 일련의 과정을 마친 학습자는 이러한 개념을 명확하게 설명하고 몇 가지 실무 기술 역량을 입증할 수 있게 됩니다. 다음 순서대로 과정을 완료해야 합니다. 1. Google Cloud 컴퓨팅 기초: 클라우드 컴퓨팅 기초 2. Google Cloud 컴퓨팅 기초: Google Cloud의 인프라 3. Google Cloud 컴퓨팅 기초: Google Cloud의 네트워킹 및 보안 4. Google 클라우드 컴퓨팅 기초: Google Cloud의 데이터, 머신러닝, AI 이 세 번째 과정에서는 클라우드 자동화 및 관리 도구와 안전한 네트워크 구축에 대해 다룹니다.
Google Cloud 앱 개발 환경 설정 과정을 완료하여 기술 배지를 획득하세요. Cloud Storage, Identity and Access Management, Cloud Functions, Pub/Sub의 기본 기능을 사용하여 스토리지 중심 클라우드 인프라를 구축하고 연결하는 방법을 배울 수 있습니다.
Google Cloud 컴퓨팅 기초 과정은 클라우드 컴퓨팅에 대한 배경지식 또는 경험이 거의 없는 개인을 대상으로 합니다. 이 과정은 클라우드 기본사항, 빅데이터, 머신러닝에 대한 핵심 개념을 간략히 설명하고 Google Cloud의 적용 위치 및 방식에 대한 개요를 제공합니다. 일련의 과정을 마친 학습자는 이러한 개념을 명확하게 설명하고 몇 가지 실무 기술 역량을 입증할 수 있게 됩니다. 과정은 다음 순서대로 완료해야 합니다. 1. Google Cloud 컴퓨팅 기초: 클라우드 컴퓨팅 기초 2. Google Cloud 컴퓨팅 기초: Google Cloud의 인프라 3. Google Cloud 컴퓨팅 기초: Google Cloud의 네트워킹 및 보안 4. Google Cloud 컴퓨팅 기초: Google Cloud의 데이터, 머신러닝, AI
Google Cloud 컴퓨팅 기초 과정은 클라우드 컴퓨팅에 대한 배경지식 또는 경험이 거의 없는 개인을 대상으로 합니다. 이 과정은 클라우드 기본사항, 빅데이터, 머신러닝에 대한 핵심 개념을 간략히 설명하고 Google Cloud의 적용 위치 및 방식에 대한 개요를 제공합니다. 일련의 과정을 마친 학습자는 이러한 개념을 명확하게 설명하고 몇 가지 실무 기술 역량을 입증할 수 있게 됩니다. 과정은 다음 순서대로 완료해야 합니다. 1. Google Cloud 컴퓨팅 기초: 클라우드 컴퓨팅 기초 2. Google Cloud 컴퓨팅 기초: Google Cloud의 인프라 3. Google Cloud 컴퓨팅 기초: Google Cloud의 네트워킹 및 보안 4. Google Cloud 컴퓨팅 기초: Google Cloud의 데이터, 머신러닝, AI 첫 번째 과정에서는 클라우드 컴퓨팅, Google Cloud 사용 방법, 다양한 컴퓨팅 옵션에 대한 개요를 제공합니다.