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Google Cloud 운영으로 확장하기
Earned 8월 2, 2024 EDT
Google Cloud를 통한 신뢰 및 보안
Earned 8월 2, 2024 EDT
Google Cloud 인공지능으로 혁신하기
Earned 8월 2, 2024 EDT
Google Cloud를 통한 데이터 혁신 살펴보기
Earned 8월 2, 2024 EDT
Google Cloud를 통한 디지털 혁신
Earned 8월 2, 2024 EDT
Google Cloud로 인프라 및 애플리케이션 현대화
Earned 8월 2, 2024 EDT
API를 사용하여 Cloud Storage 작업
Earned 7월 30, 2024 EDT
Google Cloud의 Monitoring
Earned 7월 30, 2024 EDT
Cloud Storage에서 안전한 데이터 레이크 만들기
Earned 7월 30, 2024 EDT
사전 학습된 API를 활용한 음성 및 언어 솔루션 구현
Earned 7월 30, 2024 EDT
Lakehouse 데이터의 메타데이터 및 검색 기능 강화
Earned 7월 30, 2024 EDT
Google App Engine에서 애플리케이션 배포 및 관리
Earned 7월 29, 2024 EDT
Firebase로 서버리스 앱 개발
Earned 7월 29, 2024 EDT
Google Cloud에서 Kubernetes 관리
Earned 7월 29, 2024 EDT
Google Cloud에서 Terraform으로 인프라 빌드
Earned 7월 29, 2024 EDT
Google Cloud 네트워크 개발
Earned 7월 28, 2024 EDT
BigQuery 데이터에서 인사이트 도출
Earned 7월 28, 2024 EDT
AWS 전문가를 위한 Google Cloud 인프라 빌드
Earned 7월 27, 2024 EDT
Apps Script를 활용하여 BigQuery 데이터와 Google Workspace 통합하기
Earned 7월 27, 2024 EDT
Google Cloud에서 ML API용으로 데이터 준비하기
Earned 7월 27, 2024 EDT
Google Cloud Speech API 활용하기
Earned 7월 26, 2024 EDT
Google API를 사용한 음성 및 언어 분석
Earned 7월 26, 2024 EDT
Cloud Run Functions로 서버리스 애플리케이션 빌드
Earned 7월 26, 2024 EDT
BigQuery로 스트리밍 분석
Earned 7월 26, 2024 EDT
Gemini 및 Imagen으로 실제 AI 애플리케이션 빌드하기
Earned 7월 25, 2024 EDT
Google Cloud에서 DevOps 워크플로 구현
Earned 7월 25, 2024 EDT
BigQuery로 데이터 웨어하우스 빌드
Earned 7월 25, 2024 EDT
Compute Engine에서 Cloud Load Balancing 구현하기
Earned 7월 25, 2024 EDT
Google Cloud 리소스 모니터링 및 관리
Earned 7월 25, 2024 EDT
Google Cloud에서 데이터 저장, 처리, 관리하기 - 콘솔
Earned 7월 25, 2024 EDT
Looker 시작하기
Earned 7월 25, 2024 EDT
이벤트 기반 메시징 및 자동화 워크플로 구현
Earned 7월 25, 2024 EDT
Cloud Storage 및 데이터 보호 솔루션 구현
Earned 7월 25, 2024 EDT
Google Cloud Compute 기본
Earned 7월 24, 2024 EDT
Agent Platform의 프롬프트 설계
Earned 3월 26, 2024 EDT
책임감 있는 AI 소개
Earned 3월 22, 2024 EDT
대규모 언어 모델 소개
Earned 3월 22, 2024 EDT
생성형 AI 소개
Earned 3월 21, 2024 EDT
규모와 관계없이 모든 조직이 클라우드의 강력한 기능과 유연성을 활용하여 운영 방식을 혁신하고 있습니다. 하지만 클라우드 리소스를 효과적으로 관리하고 확장하는 것은 복잡한 작업일 수 있습니다. 이 과정에서는 클라우드의 현대적 운영, 안정성, 복원력의 기본 개념과 Google Cloud가 이러한 노력을 지원하는 데 어떤 도움이 되는지 살펴봅니다.
Cloud Digital Leader 학습 과정의 일부인 이 과정은 개인이 자신의 역할에서 성장하고 비즈니스의 미래를 구축할 수 있도록 돕는 것을 목표로 합니다.
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조직이 데이터와 애플리케이션을 클라우드로 이전함에 따라 빠르게 진화하는 보안 과제 환경에 대응해야 합니다. 이 과정에서는 클라우드 보안의 기반, Google Cloud의 보안 내재화 설계 인프라의 가치, 심층 방어 전략을 살펴보고, AI 기반 운영 및 규정 준수 도구가 조직이 엄격한 글로벌 규제 요구사항을 충족하는 데 어떻게 도움이 되는지 강조합니다.
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인공지능(AI)과 머신러닝(ML)은 광범위한 산업을 빠르게 혁신하고 있는 정보 기술의 중요한 진화입니다. 'Google Cloud 인공지능으로 혁신하기' 과정에서는 조직이 AI와 ML을 사용하여 비즈니스 프로세스를 혁신하는 방법을 살펴봅니다.
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클라우드 기술은 강력한 자산이며, 데이터와 결합하면 혁신과 향상된 고객 경험을 위한 촉매제가 됩니다. 'Google Cloud를 통한 데이터 혁신 살펴보기' 과정에서는 조직이 클라우드를 활용하여 데이터의 접근성, 실행 가능성, 가치를 높이는 방법을 살펴봅니다.
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디지털 혁신은 현대 조직에 있어 중요한 여정이며, 의미 있는 혁신으로 나아가기 위해서는 가장 먼저 클라우드 컴퓨팅에 대한 강력한 기준을 수립해야 합니다. 'Google Cloud를 통한 디지털 혁신' 과정에서는 조직이 운영을 현대화하는 데 도움이 되는 핵심 기술과 전략적 프레임워크를 소개합니다. 이 과정에서는 기본적인 클라우드 개념, 글로벌 네트워크 인프라, 공동 책임 모델을 살펴보고 리더가 클라우드로의 전환을 자신 있게 이끌 수 있도록 지원합니다.
Cloud Digital Leader 학습 과정의 일부인 이 과정은 개인이 자신의 역할에서 성장하고 비즈니스의 미래를 구축할 수 있도록 돕는 것을 목표로 합니다.
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많은 기존 기업은 최신 고객 기대에 부응할 수 없는 기존 시스템과 앱을 사용합니다. 비즈니스 리더는 노후화된 IT 시스템을 유지할지 아니면 새로운 제품과 서비스에 투자할지 결정해야 하는 경우가 많습니다. 이 과정에서는 이러한 과제를 살펴보고 클라우드 기술을 사용하여 이를 극복할 수 있는 솔루션을 제공합니다.
Cloud Digital Leader 학습 과정의 일부인 이 과정은 개인이 자신의 역할에서 성장하고 비즈니스의 미래를 구축하는 데 도움이 되는 것을 목표로 합니다.
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API를 사용하여 Cloud Storage 작업 초급 기술 배지 과정을 완료하여 Cloud Storage 리소스 작업에 Cloud Storage API를 포함한 여러 API를 사용하는 기술을 입증하세요.
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초급 Google Cloud의 Monitoring 기술 배지 과정을 완료하여 Cloud Monitoring 도구로 Google Cloud의 리소스를 모니터링하는 기술을 입증할 수 있습니다.
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초급 Cloud Storage에서 안전한 데이터 레이크 만들기 기술 배지 과정을 완료하여 Cloud Storage 버킷 보안 및 구성, Gemini를 사용한 텍스트 생성, IAM 액세스 제어 관리, 데이터 거버넌스를 위한 Knowledge Catalog 레이크 설정 등의 작업을 수행할 수 있습니다.
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소리 합성 및 텍스트 변환을 위한 음성 관련 API 도구 사용법을 배우는 사전 학습된 API를 활용한 음성 및 언어 솔루션 구현 과정을 이수하고 스킬 배지를 획득하세요.
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Lakehouse 데이터의 메타데이터 및 검색 기능 강화 기술 배지 과정을 완료하여 BigQuery, Lakehouse, Knowledge Catalog에 대한 기술 역량을 입증하세요. Lakehouse 테이블을 만들고 테이블 데이터의 메타데이터 관리 및 검색을 강화합니다.
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Google App Engine에서 애플리케이션 배포 및 관리 과정을 완료하고 기술 배지를 획득하세요. 이 과정에서는 Python, Go, PHP로 App Engine을 사용하는 방법을 알아봅니다.
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중급 Firebase로 서버리스 앱 개발 기술 배지 과정을 완료하여 Firebase를 사용한 서버리스 웹 애플리케이션 설계 및 빌드, 데이터베이스 관리에 Firestore 활용, Cloud Build를 사용하여 배포 프로세스 자동화, 애플리케이션에 Google 어시스턴트 기능 통합 등에 관한 기술을 입증하세요.
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중급 Google Cloud에서 Kubernetes 관리 기술 배지 과정을 완료하여 kubectl로 배포 관리, Google Kubernetes Engine(GKE)에서 애플리케이션 디버깅 및 모니터링, 지속적 배포 기법과 관련된 기술 역량을 입증하세요.
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중급 Google Cloud에서 Terraform으로 인프라 빌드 기술 배지 과정을 완료하여 Terraform을 사용하는 코드형 인프라(IaC) 원칙, Terraform 구성으로 Google Cloud 리소스 프로비저닝 및 관리, 효과적인 상태 관리(로컬 및 원격), 재사용성 및 구성을 위한 Terraform 코드 모듈화 등에 관한 기술을 입증하세요.
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Google Cloud 네트워크 개발 과정을 완료하고 기술 배지를 획득하세요. 이 과정에서는 IAM 역할 탐색 및 프로젝트 액세스 권한 추가/삭제, VPC 네트워크 생성, Compute Engine VM 배포 및 모니터링, SQL 쿼리 작성, Compute Engine에서 VM 배포 및 모니터링, Kubernetes를 여러 배포 접근 방식과 함께 사용하여 애플리케이션을 배포하는 등의 다양한 애플리케이션 배포 및 모니터링 방법을 배울 수 있습니다.
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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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AWS 전문가를 위한 Google Cloud 인프라 빌드 과정을 완료하고 기술 배지를 획득하세요. 이 과정에서는 IAM 권한을 구성하고, Kubernetes를 사용해 워크로드를 조정하고, Compute Engine을 사용해 웹 애플리케이션을 호스팅하며, 부하 분산을 구성하는 방법을 배울 수 있습니다.
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초급 Apps Script를 활용하여 BigQuery 데이터와 Google Workspace 통합하기 기술 배지 과정을 완료하여 AppSheet를 통해 Workspace 제품을 BigQuery에 연결하는 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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Google Cloud Speech API 활용하기 기술 배지 과정을 완료하고 기술 배지를 획득하세요. 이 과정에서는 Speech-to-Text API 요청을 만들고, 오디오 음성을 텍스트로 변환하고 음성을 스크립트로 작성할 수 있습니다.
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Google API를 사용한 음성 및 언어 분석 과정을 완료하고 기술 배지를 획득하세요. 이 과정에서는 실제 환경에서 Natural Language API와 Speech API를 사용하는 방법을 알아봅니다.
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Google Cloud 콘솔과 명령줄을 통해 Cloud Run Functions를 사용하는 방법을 배우는 Cloud Run Functions로 서버리스 애플리케이션 빌드 과정을 완료하여 초급 기술 배지를 획득하세요. 기술 배지 과정을 이수하면 실무형 실습과 챌린지 평가를 통해 특정 제품에 대한 실무 지식을 검증받을 수 있습니다. 과정을 완료하여 배지를 획득하거나 챌린지 실습으로 바로 넘어가 지금 배지를 획득하세요. 배지를 획득하면 자신의 숙련도를 증명하고 직업 프로필을 개선하며 궁극적으로는 더 나은 채용 기회를 얻을 수 있습니다. 획득한 배지를 추적하려면 프로필로 이동하세요.
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BigQuery로 스트리밍 분석 과정을 완료하여 기술 배지를 획득하세요. 이 과정에서는 Pub/Sub, Dataflow, BigQuery를 함께 사용하여 데이터를 스트리밍하고 분석할 수 있습니다.
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초급 'Gemini 및 Imagen으로 실제 AI 애플리케이션 빌드하기' 기술 배지 과정을 완료하여, 이미지 인식, 자연어 처리,
Google의 강력한 Gemini 및 Imagen 모델을 사용한 이미지 생성, Vertex AI Platform에 애플리케이션 배포 등의 기술을 입증하세요.
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중급 Google Cloud에서 DevOps 워크플로 구현 기술 배지 과정을 완료하여 Git 저장소 만들기 및 관리, Google Kubernetes Engine(GKE)에서 배포 실행, 관리, 확장, 그리고 컨테이너 이미지 빌드 및 GKE로의 배포를 자동화하는 CI/CD 파이프라인 설계 등에 관한 기술을 입증하세요.
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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 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.
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초급 Google Cloud 리소스 모니터링 및 관리 기술 배지 과정을 완료하여 IAM 권한 부여 및 취소, 모니터링 및 로깅 에이전트 설치, 이벤트 기반 Cloud Run 함수 생성, 배포, 테스트에 대한 기술 역량을 입증하세요.
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Cloud Storage, Cloud Functions, Cloud Pub/Sub는 모두 데이터를 저장, 처리, 관리하는 데 사용할 수 있는 Google Cloud Platform 서비스입니다. 세 가지 서비스를 모두 활용하여 다양한 데이터 기반 애플리케이션을 만들 수 있습니다. 이 기술 배지 과정에서는 Cloud Storage를 사용하여 이미지를 저장하고, Cloud Functions를 사용하여 이미지를 처리하고, Cloud Pub/Sub를 사용하여 이미지를 다른 애플리케이션으로 보냅니다.
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Looker 시작하기 기술 배지 과정을 완료하고 기술 배지를 획득하세요. 이 과정에서는 Looker Studio와 Looker를 사용하여 데이터를 분석, 시각화, 선별하는 방법을 알아봅니다.
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이벤트 기반 메시징 및 자동화 워크플로 구현 기술 배지 과정을 완료하고 기술 배지를 획득하세요. 이 과정에서는 Cloud 콘솔을 통해 Pub/Sub를 사용하는 방법을 배우고, Cloud Scheduler 작업을 통해 효율성을 높이는 방법과 Pub/Sub Lite를 사용하여 높은 볼륨의 이벤트 수집에 드는 비용을 절감할 수 있는 경우를 배우게 됩니다.
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Cloud Storage 및 데이터 보호 솔루션 구현 기술 배지 과정을 완료하고 기술 배지를 획득하세요. 이 과정에서는 Cloud Storage 버킷을 만드는 방법, Cloud Storage 명령줄을 사용하는 방법, 버킷 잠금을 사용하여 버킷의 객체를 보호하는 방법을 알아봅니다.
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Google Cloud Compute 기본 퀘스트를 완료하고 기술 배지를 획득하세요. 퀘스트에서는 Compute Engine을 사용하여 가상 머신(VM), 영구 디스크, 웹 서버로 작업하는 방법을 학습합니다.
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초급 Agent Platform의 프롬프트 설계 기술 배지를 완료하여 Agent Platform 내 프롬프트 엔지니어링, 이미지 분석, 멀티모달 생성형 기술과 관련된 기술 역량을 입증하세요. 효과적인 프롬프트를 만들고 생성형 AI 출력을 안내하며 실제 마케팅 분야 시나리오에 Gemini 모델을 적용하는 방법을 알아보세요.
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책임감 있는 AI란 무엇이고 이것이 왜 중요하며 Google에서는 어떻게 제품에 책임감 있는 AI를 구현하고 있는지 설명하는 입문용 마이크로 학습 과정입니다. Google의 7가지 AI 원칙도 소개합니다.
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이 과정은 입문용 마이크로 학습 과정으로, 대규모 언어 모델(LLM)이란 무엇이고, LLM을 활용할 수 있는 사용 사례로는 어떤 것이 있으며, 프롬프트 조정을 사용해 LLM 성능을 개선하는 방법은 무엇인지 알아봅니다. 또한 자체 생성형 AI 앱을 개발하는 데 도움이 되는 Google 도구에 대해서도 다룹니다.
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생성형 AI란 무엇이고 어떻게 사용하며 전통적인 머신러닝 방법과는 어떻게 다른지 설명하는 입문용 마이크로 학습 과정입니다. 직접 생성형 AI 앱을 개발하는 데 도움이 되는 Google 도구에 대해서도 다룹니다.
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