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Phuc Tran Thanh

회원 가입일: 2022

실버 리그

7100포인트
기업의 머신러닝 Earned 10월 7, 2022 EDT
자격증 학습 가이드 만들기: PDE 시험 대비 Earned 10월 5, 2022 EDT
Looker에서 데이터 모델 관리하기 Earned 10월 1, 2022 EDT
Document AI로 데이터 캡처 자동화하기 Earned 9월 28, 2022 EDT
Looker 대시보드 및 보고서를 위해 데이터 준비하기 Earned 9월 25, 2022 EDT
BigQuery로 데이터 웨어하우스 빌드 Earned 9월 23, 2022 EDT
BigQuery ML로 ML 모델 만들기 Earned 9월 23, 2022 EDT
DEPRECATED Applied Data: Blockchain Earned 9월 21, 2022 EDT
BigQuery 데이터에서 인사이트 도출 Earned 9월 20, 2022 EDT
Google Cloud에서 ML API용으로 데이터 준비하기 Earned 9월 19, 2022 EDT
BigQuery ML을 사용한 예측 모델링을 위한 데이터 엔지니어링 Earned 9월 19, 2022 EDT
Google Cloud의 Kubernetes Earned 9월 17, 2022 EDT
Google Cloud Big Data and Machine Learning Fundamentals - 한국어 Earned 9월 15, 2022 EDT
Vertex AI에서 머신러닝 솔루션 빌드 및 배포하기 Earned 9월 13, 2022 EDT

이 과정에서는 우수사례를 중심으로 ML 워크플로에 대한 실질적인 접근 방식을 취합니다. ML팀은 다양한 ML 비즈니스 요구사항과 사용 사례에 직면합니다. 팀에서는 데이터 관리 및 거버넌스에 필요한 도구를 이해하고 가장 효과적으로 데이터 전처리에 접근하는 방식을 파악해야 합니다. 두 가지 사용 사례를 위한 ML 모델을 빌드하는 세 가지 옵션이 팀에 제시됩니다. 이 과정에서는 목표를 달성하기 위해 AutoML, BigQuery ML 또는 커스텀 학습을 사용하는 이유를 설명합니다.

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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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중급 Looker에서 데이터 모델 관리하기 기술 배지 과정을 완료하여 다음 기술을 입증하세요. LookML 프로젝트 상태 유지하기, 데이터 검증을 위한 SQL Runner 활용하기, LookML 권장사항 적용하기, 성능을 위한 쿼리 및 보고 최적화하기, 영구 파생 테이블 및 캐싱 정책 구현하기

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Document AI로 데이터 캡처 자동화하기 과정을 완료하고 초급 기술 배지를 획득하세요. 이 과정에서는 Document AI를 사용하여 데이터를 추출, 처리, 캡처하는 방법을 알아봅니다.

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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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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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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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Blockchain and related technologies, such as distributed ledger and distributed apps, are becoming new value drivers and solution priorities in many industries. In this course you will gain hands-on experience with distributed ledger and the exploration of blockchain datasets in Google Cloud. It brings the research and solution work of Google's Allen Day into self-paced labs for you to run and learn directly. Since this course uses advanced SQL in BigQuery, a SQL-in-BigQuery refresher lab is at the start.

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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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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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중급 BigQuery ML을 사용한 예측 모델링을 위한 데이터 엔지니어링 기술 배지를 획득하여 Dataprep by Trifact로 데이터 변환 파이프라인을 BigQuery에 빌드, Cloud Storage, Dataflow, BigQuery를 사용한 ETL(추출, 변환, 로드) 워크플로 빌드, BigQuery ML을 사용하여 머신러닝 모델을 빌드하는 기술 역량을 입증할 수 있습니다.

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Kubernetes는 가장 인기 있는 컨테이너 조정 시스템이며, Google Kubernetes Engine은 Google Cloud에서 관리형 Kubernetes 배포를 지원하도록 특별히 설계되었습니다. 이 고급 과정에서는 Docker 이미지, 컨테이너를 구성하고 완전한 Kubernetes Engine 애플리케이션을 배포하는 실무형 실습을 진행합니다. 이 과정에서는 컨테이너 조정을 자체 워크플로에 통합하는 데 필요한 실용적인 기술을 알려드립니다. 기술을 입증하고 지식을 확인할 실무형 챌린지 실습을 찾고 계신가요? 이 과정을 마친 후 추가로 챌린지 실습을 완료하여 전용 Google Cloud 디지털 배지를 받으세요. 이 챌린지 실습은 Google Cloud에서 Kubernetes 애플리케이션 배포하기 과정이 끝나면 제공됩니다.

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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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Vertex AI에서 머신러닝 솔루션 빌드 및 배포하기 과정을 완료하여 중급 기술 배지를 획득하세요. 이 과정에서는 Google Cloud의 Vertex AI Platform, AutoML, 커스텀 학습 서비스를 사용해 머신러닝 모델을 학습, 평가, 조정, 설명, 배포하는 방법을 알아봅니다. 이 기술배지 과정은 전문 데이터 과학자 및 머신러닝 엔지니어를 대상으로 합니다. 기술 배지는 Google Cloud 제품 및 서비스 숙련도에 따라 Google Cloud에서 독점적으로 발급하는 디지털 배지로, 기술 배지 과정을 통해 대화형 실습 환경에서 지식을 적용하는 역량을 테스트할 수 있습니다. 이 기술 배지 과정과 최종 평가 챌린지 실습을 완료하면 네트워크에 공유할 수 있는 디지털 배지를 받게 됩니다.

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