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Naveen Garg

회원 가입일: 2025

다이아몬드 리그

7736포인트
BigQuery ML로 ML 모델 만들기 Earned 1월 28, 2026 EST
Vertex AI에서 노트북 작업하기 Earned 1월 24, 2026 EST
Google Cloud에서 ML API용으로 데이터 준비하기 Earned 1월 23, 2026 EST
Agent Platform의 프롬프트 설계 Earned 1월 20, 2026 EST
자격증 학습 가이드 만들기: PMLE 시험 대비 Earned 1월 19, 2026 EST
Looker 대시보드 및 보고서를 위해 데이터 준비하기 Earned 1월 18, 2026 EST
Google Cloud의 AI 및 머신러닝 소개 Earned 1월 13, 2026 EST
Google Cloud 운영으로 확장하기 Earned 12월 22, 2025 EST
Google Cloud를 통한 신뢰 및 보안 Earned 12월 21, 2025 EST
Google Cloud로 인프라 및 애플리케이션 현대화 Earned 12월 19, 2025 EST
Google Cloud 인공지능으로 혁신하기 Earned 12월 15, 2025 EST
Google Cloud를 통한 데이터 혁신 살펴보기 Earned 12월 13, 2025 EST
Google Cloud를 통한 디지털 혁신 Earned 12월 13, 2025 EST
Google Cloud에서 생성형 AI 앱 만들기 Earned 12월 9, 2025 EST
Google Cloud 필수 정보 Earned 11월 23, 2025 EST
생성형 AI: 기본 개념 이해 Earned 11월 13, 2025 EST
Responsible AI for Digital Leaders with Google Cloud Earned 11월 9, 2025 EST

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 과정은 데이터 준비부터 모델 배포와 모니터링까지 전체 머신러닝 워크플로를 위한 통합 플랫폼을 제공하는 Jupyter 노트북 기반 환경인 Vertex AI Notebooks를 소개합니다. 이 과정에서는 (1) 다양한 유형의 Vertex AI Notebooks와 그 특징, (2) Vertex AI Notebooks를 만들고 관리하는 방법을 다룹니다.

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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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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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Gemini Notebook을 사용하여 Professional Machine Learning Engineer(PMLE) 자격증 시험을 위한 맞춤형 학습 가이드를 만드는 방법을 알아보세요. Gemini Notebook 기능을 검토하고, 노트북을 만들고, 학습 가이드를 사용하여 자격증 시험을 연습합니다.

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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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이 과정에서는 생성형 AI 프로젝트와 예측형 AI 프로젝트를 모두 개발하는 데 중점을 두고 Google Cloud의 AI 및 머신러닝(ML) 기능을 소개합니다. 데이터에서 AI로 이어지는 수명 주기 전반에 걸쳐 사용할 수 있는 다양한 기술, 제품, 도구를 살펴보고, 데이터 과학자, AI 개발자, ML 엔지니어가 대화형 실습을 통해 전문성을 강화할 수 있도록 지원합니다.

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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. 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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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. 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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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. 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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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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생성형 AI 애플리케이션은 대규모 언어 모델(LLM)이 발명되기 전에는 불가능에 가까웠던 새로운 사용자 경험을 만들 수 있습니다. 어떻게 하면 애플리케이션 개발자가 생성형 AI를 사용해 Google Cloud에서 강력한 대화형 앱을 빌드할 수 있을까요? 이 과정에서는 생성형 AI 애플리케이션에 대해 알아보고 프롬프트 설계 및 검색 증강 생성(RAG)을 사용해 LLM 기반의 강력한 애플리케이션을 빌드하는 방법을 학습합니다. 생성형 AI 애플리케이션에 사용할 수 있는 프로덕션 레디 아키텍처를 살펴보고 LLM 및 RAG 기반 채팅 애플리케이션을 빌드합니다.

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이 초급 과정에서는 Google Cloud의 기본 도구 및 서비스를 직접 사용해 보는 실무형 실습을 진행합니다. 선택사항으로 제공되는 동영상에서는 실습에서 다룬 개념을 자세히 살펴보고 복습합니다. Google Cloud 필수 정보는 Google Cloud 학습자에게 추천되는 첫 번째 과정입니다. 클라우드에 대한 사전 지식이 거의 없거나 전혀 없더라도 첫 Google Cloud 프로젝트에 적용할 수 있는 실무 경험을 쌓을 수 있습니다. Cloud Shell 명령어 작성, 첫 번째 가상 머신 배포, Kubernetes Engine에서의 애플리케이션 실행, 부하 분산 등 Google Cloud 필수 정보에서는 플랫폼의 기본 기능을 소개합니다.

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생성형 AI: 기본 개념 이해는 Gen AI Leader 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.

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This course equips learners with the essential knowledge and practical tools to develop and implement artificial intelligence (AI) responsibly. Through an exploration of ethical considerations, best practices, and governance procedures, participants will gain an understanding of how to navigate the complex landscape of AI while upholding ethical standards and minimizing potential risks.

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