Lucas Monte
회원 가입일: 2025
골드 리그
2828포인트
Analyzing and Visualizing Data in Looker
Earned 9월 18, 2026 EDT
Looker 대시보드 및 보고서를 위해 데이터 준비하기
Earned 9월 4, 2026 EDT
Introduction to Looker
Earned 9월 2, 2026 EDT
BigQuery에서 Gemini 모델 사용하기
Earned 9월 1, 2026 EDT
BigQuery ML로 ML 모델 만들기
Earned 8월 31, 2026 EDT
BigQuery의 Gemini로 생산성 향상
Earned 8월 26, 2026 EDT
BigQuery 데이터에서 인사이트 도출
Earned 8월 22, 2026 EDT
데이터 분석가를 위한 BigQuery
Earned 8월 21, 2026 EDT
나의 첫 Gemini Enterprise 애플리케이션 만들기
Earned 8월 21, 2026 EDT
Enterprise 에이전트 및 사용 사례
Earned 8월 21, 2026 EDT
에이전트 기초
Earned 8월 21, 2026 EDT
Google Cloud 기반 데이터 분석 입문
Earned 8월 18, 2026 EDT
In this course, you learn how to do the kind of data exploration and analysis in Looker that would formerly be done primarily by SQL developers or analysts. Upon completion of this course, you will be able to leverage Looker's modern analytics platform to find and explore relevant content in your organization’s Looker instance, ask questions of your data, create new metrics as needed, and build and share visualizations and dashboards to facilitate data-driven decision making.
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초급 Looker 대시보드 및 보고서를 위해 데이터 준비하기 기술 배지 과정을 완료하면 데이터를 필터링, 정렬, 피벗팅하고, 다른 Looker Explore의 결과를 병합하고, 함수 및 연산자를 사용해 데이터 분석 및 시각화를 위한 Looker 대시보드 및 보고서를 빌드하는 기술 역량을 입증할 수 있습니다.
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In this introductory course, you'll learn how Looker can help you explore, analyze, and visualize your data to drive better decisions. Through a combination of video lectures and demos, you'll discover how to connect to various data sources, build interactive dashboards, and perform effective data analysis. Whether you're a data analyst, BI analyst, data scientist or business user, this course will equip you with the foundational knowledge to start using Looker effectively, regardless of your background.
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이 과정은 BigQuery에서 생성형 AI 작업에 AI/ML 모델을 사용하는 방법을 보여줍니다. 고객 관계 관리와 관련된 실제 사용 사례를 통해 Gemini 모델로 비즈니스 문제를 해결하는 워크플로를 설명합니다. 이해를 돕기 위해 SQL 쿼리와 Python 노트북을 사용하는 코딩 솔루션을 단계별로 안내합니다.
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중급 BigQuery ML로 ML 모델 만들기 기술 배지 과정을 완료하면 BigQuery ML로 머신러닝 모델을 만들고 평가하여 데이터 예측을 수행하는 기술 역량을 입증할 수 있습니다.
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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.
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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.
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본 과정은 데이터 분석 작업에 BigQuery를 사용하는 방법을 배우고자 하는 데이터 분석가를 대상으로 고안되었습니다. 동영상, 실습, 데모를 통해 BigQuery에서 데이터를 수집, 변환, 쿼리하여 비즈니스 의사 결정에 도움이 되는 인사이트를 도출하는 방법을 논의하는 다양한 주제를 다룹니다.
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첫 번째 Gemini Enterprise 애플리케이션을 만들어 기술 배지를 획득하세요. 다양한 데이터 소스를 애플리케이션에 연결하여 강력한 통합 검색 및 분석 엔진을 빌드하세요. Deep Research 에이전트, 멀티 에이전트 아이디어 구상, 집중 분석을 위한 NotebookLM과 같은 고급 기능을 익힐 수 있습니다.
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AI 에이전트가 비즈니스에 어떤 영향을 미치는지 살펴보세요. 에이전트 유형을 KPI에 매핑하고 실제 병목 현상을 해결하는 사용 사례를 알아봅니다. Gemini Enterprise로 어떻게 노 코드 솔루션부터 하이 코드 솔루션에 이르기까지 적절한 에이전트를 빌드하고 조정할 수 있는지에 대해서도 다룹니다.
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이 과정에서는 AI 에이전트에 대한 기본사항을 소개하고 실제 비즈니스 현장에서 에이전트가 가치를 창출하는 영역을 살펴봅니다. 이 과정은 자율적이고 목표 지향적인 행동의 관점에서 AI 시스템을 이해하려는 개발자, 설계자, 기술 의사 결정권자에게 기초를 제공합니다.
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초급 과정에서는 Google Cloud에서 데이터 분석 워크플로와 데이터를 탐색, 분석, 시각화하여 이해관계자와 결과물을 공유하는 데 활용할 수 있는 도구에 대해 학습합니다. 이 과정에서는 우수사례를 실무형 실습, 강의, 퀴즈/데모와 함께 활용해 원시 데이터 세트에서 데이터를 정리하여 효과적인 시각화 및 대시보드를 만드는 방법을 설명합니다. 이미 데이터를 활용하고 있고 Google Cloud를 효과적으로 활용하는 방법을 알고 싶거나 경력을 발전시키고 싶은 학습자라면 이 과정으로 학습을 시작해 보세요. 업무에서 데이터 분석을 수행하거나 활용하는 거의 모든 학습자에게 도움이 될 수 있습니다.
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