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Google Workspace 필수 정보
Earned 11월 10, 2019 EST
DEPRECATED Application Development - Python
Earned 6월 20, 2019 EDT
Google Cloud 필수 정보
Earned 6월 12, 2019 EDT
[DEPRECATED] OK Google: Build Interactive Apps with Google Assistant
Earned 4월 5, 2019 EDT
OK Google! Speedrun
Earned 4월 5, 2019 EDT
Machine Learning APIs
Earned 3월 24, 2019 EDT
기준: 데이터, ML, AI
Earned 2월 20, 2019 EST
Workspace는 Google Cloud에서 제공하는 Google의 공동작업 애플리케이션 플랫폼입니다. 이 초급 과정에서는 사용자 관점에서 Workspace의 핵심 애플리케이션을 직접 실습해 볼 수 있습니다. Workspace에는 이 과정에서 다루는 것보다 훨씬 더 많은 애플리케이션과 도구 구성요소가 있지만, Gmail, Calendar, Sheets를 비롯한 주요 앱을 직접 사용해볼 수 있습니다. 각 실습은 10~15분 내에 완료할 수 있지만, 애플리케이션을 자유롭게 탐색해 볼 수 있도록 추가 시간이 제공됩니다.
In this advanced-level quest, you will learn the ins and outs of developing GCP applications in Python. The first labs will walk you through the basics of environment setup and application data storage with Cloud Datastore. Once you have a handle on the fundamentals, you will get hands-on practice deploying Python applications on Kubernetes and App Engine (the latter is the same framework that powers Snapchat!) With specialized bonus labs that teach user authentication and backend service development, this quest will give you practical experience so you can start developing robust Python applications straight away.
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.
With Google Assistant part of over a billion consumer devices, this quest teaches you how to build practical Google Assistant applications integrated with Google Cloud services via APIs. Example apps will use the Dialogflow conversational suite and the Actions and Cloud Functions frameworks. You will build 5 different applications that explore useful and fun tools you can extend on your own. No hardware required! These labs use the cloud-based Google Assistant simulator environment for developing and testing, but if you do have your own device, such as a Google Home or a Google Hub, additional instructions are provided on how to deploy your apps to your own hardware.
Welcome to the Friday Speedrun, gamers! Over a billion: that's how many Google Assistant devices will be out in the world by the end of the year. Want in? Learn to build your own Google Assistant app and win points in today's Qwiklabs game. Start taking the game labs one by one to score points. Earn the most points by completing the steps in the lab.... and get bonus points for speed! Be sure to click "End" when you're done with each lab to get the maximum points.
It's no secret that machine learning is one of the fastest growing fields in tech, and Google Cloud has been instrumental in furthering its development. With a host of APIs, Google Cloud has a tool for just about any machine learning job. In this advanced-level course, you will get hands-on practice with machine learning APIs by taking labs like Detect Labels, Faces, and Landmarks in Images with the Cloud Vision API. Looking for a hands-on challenge lab to demonstrate your skills and validate your knowledge? Enroll in and finish the additional challenge lab at the end of this quest to receive an exclusive Google Cloud digital badge.
빅데이터, 머신러닝, 인공지능은 오늘날 인기 있는 컴퓨팅 관련 주제이지만 매우 전문화된 분야이기 때문에 초급용 자료를 구하기 어렵습니다. 다행히도 Google Cloud는 이러한 분야에서 사용자 친화적인 서비스를 제공하며 초급 과정을 통해 학습자에게 BigQuery, Cloud Speech API, Video Intelligence와 같은 도구를 사용해 시작할 기회를 제공합니다.