Alessandro Mendes
회원 가입일: 2022
실버 리그
13139포인트
에이전트를 빌드하고 프로덕션에서 배포하기
Earned 6월 23, 2026 EDT
생성형 AI 소개
Earned 6월 12, 2026 EDT
Developing Data Models with LookML
Earned 10월 24, 2024 EDT
Google Cloud 기초: 핵심 인프라
Earned 8월 15, 2024 EDT
Google Cloud 비용 이해하기
Earned 8월 14, 2024 EDT
Creating New BigQuery Datasets and Visualizing Insights
Earned 8월 14, 2024 EDT
BigQuery 데이터에서 인사이트 도출
Earned 8월 14, 2024 EDT
Looker 시작하기
Earned 8월 13, 2024 EDT
Google Cloud에서 ML API용으로 데이터 준비하기
Earned 12월 7, 2022 EST
안전한 Google Cloud 네트워크 빌드
Earned 12월 3, 2022 EST
Google Cloud 앱 개발 환경 설정
Earned 11월 11, 2022 EST
Compute Engine에서 Cloud Load Balancing 구현하기
Earned 11월 4, 2022 EDT
Google의 에이전트 개발 키트(ADK)와 Google Cloud의 강력한 인프라를 사용하는 멀티 에이전트 시스템의 아키텍처와 배포에 대해 알아보세요. 안전하고 확장 가능하며 프로덕션에 즉시 사용할 수 있는 AI 에이전트를 위해 서버리스 Cloud Run부터 고성능 GKE에 이르기까지 이상적인 호스팅 환경을 식별하고 계층적 에이전트 트리와 결정론적 워크플로 에이전트를 설계하는 방법을 배우게 됩니다.
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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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This course empowers you to develop scalable, performant LookML (Looker Modeling Language) models that provide your business users with the standardized, ready-to-use data that they need to answer their questions. Upon completing this course, you will be able to start building and maintaining LookML models to curate and manage data in your organization’s Looker instance.
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Google Cloud 기초: 핵심 인프라 과정은 Google Cloud 사용에 관한 중요한 개념 및 용어를 소개합니다. 이 과정에서는 동영상 및 실무형 실습을 통해 중요한 리소스 및 정책 관리 도구와 함께 Google Cloud의 다양한 컴퓨팅 및 스토리지 서비스를 살펴보고 비교합니다.
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이 과정은 Google Cloud 비용 관리를 담당하는 기술 또는 재무 관련 직무에 적합합니다. 결제 계정 설정 방법, 리소스 정리 방법, 결제 액세스 권한 관리 방법을 알아봅니다. 실무형 실습에서는 인보이스를 보는 방법, BigQuery 또는 Google Sheets를 사용하여 결제 데이터를 분석하는 방법, Data Studio를 사용하여 커스텀 결제 대시보드를 만드는 방법을 살펴봅니다. 동영상의 참조 링크는 이 추가 리소스 문서에서 액세스할 수 있습니다.
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This is the second course in the Data to Insights course series. Here we will cover how to ingest new external datasets into BigQuery and visualize them with Looker Studio. We will also cover intermediate SQL concepts like multi-table JOINs and UNIONs which will allow you to analyze data across multiple data sources.
Note: Even if you have a background in SQL, there are BigQuery specifics (like handling query cache and table wildcards) that may be new to you.
After completing this course, enroll in the Achieving Advanced Insights with BigQuery course.
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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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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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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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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.
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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.
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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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