Luiz Rodriguez Fantini
회원 가입일: 2025
Google Cloud에서 Kubernetes 관리
Earned 10월 8, 2026 EDT
Gemini CLI로 앱 개발 가속화
Earned 5월 12, 2026 EDT
Gemini Code Assist로 앱 개발 간소화
Earned 5월 11, 2026 EDT
[DEPRECATED] 엔드 투 엔드 SDLC를 위한 Gemini
Earned 4월 10, 2026 EDT
[DEPRECATED] 애플리케이션 개발자를 위한 Gemini
Earned 4월 10, 2026 EDT
생성형 AI를 위한 머신러닝 작업(MLOps)
Earned 2월 20, 2026 EST
생성형 AI 소개
Earned 2월 17, 2026 EST
머신러닝 작업(MLOps): 시작하기
Earned 2월 17, 2026 EST
Google Cloud의 AI 및 머신러닝 소개
Earned 2월 9, 2026 EST
자격증 학습 가이드 만들기: PMLE 시험 대비
Earned 1월 29, 2026 EST
Google Cloud에서 Terraform으로 인프라 빌드
Earned 12월 8, 2025 EST
안전한 Google Cloud 네트워크 빌드
Earned 12월 2, 2025 EST
Google Cloud에서 Cloud 보안 기본사항 구현하기
Earned 11월 28, 2025 EST
Build Custom Processors with Document AI [Deprecated]
Earned 11월 11, 2025 EST
Google Cloud 네트워크 개발
Earned 11월 11, 2025 EST
Google Cloud 앱 개발 환경 설정
Earned 11월 4, 2025 EST
Compute Engine에서 Cloud Load Balancing 구현하기
Earned 10월 31, 2025 EDT
Google Cloud에서 Cloud Run으로 애플리케이션 개발하기: 기초
Earned 10월 29, 2025 EDT
애플리케이션에 맞는 Google Cloud 데이터베이스 선택하기
Earned 10월 24, 2025 EDT
Google Cloud의 모니터링 가능성
Earned 10월 22, 2025 EDT
Google Cloud의 로깅 및 모니터링
Earned 10월 20, 2025 EDT
Google Kubernetes Engine 시작하기
Earned 10월 2, 2025 EDT
유연한 Google Cloud 인프라: 확장 및 자동화
Earned 9월 30, 2025 EDT
필수 Google Cloud 인프라: 핵심 서비스
Earned 9월 25, 2025 EDT
필수 Google Cloud 인프라: 기초
Earned 3월 10, 2025 EDT
Google Cloud 기초: 핵심 인프라
Earned 2월 6, 2025 EST
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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본 과정은 이 터미널을 위해 구축된 Gemini 기반의 생성형 AI 에이전트인 Gemini CLI를 사용하여 더욱 스마트하게 작업하고자 하는 앱 개발자와 DevOps 엔지니어를 대상으로 고안되었습니다.
이 과정에서는 Gemini CLI 설치 및 구성에 대해 설명하고 사용 사례와 보안 권장사항을 소개합니다. 명령어, 도구, MCP 서버, 확장 프로그램에 대해서도 다룹니다. 실습을 통해 Gemini CLI를 설치 및 구성하고 이를 사용하여 코드를 분석하고 앱을 빌드 및 수정해 봅니다.
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모든 수준의 개발자를 위해 설계된 이 과정에서는 Google Cloud의 AI 기반 앱 개발 파트너인 Gemini Code Assist의 핵심 기능을 소개합니다. 지능형 코드 추천 및 자동 완성부터 실시간 오류 감지 및 리팩터링 지원까지, Gemini Code Assist가 어떻게 생산성을 대폭 높이고, 코드 품질을 개선하며, 더 생산적이고 흥미로운 작업에 집중할 수 있도록 소중한 시간을 절약해 주는지 알아보세요.
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이 과정에서는 Google Cloud의 생성형 AI 기반 파트너인 Gemini가 Google 제품 및 서비스를 사용해 애플리케이션을 개발, 테스트, 배포, 관리하는 데 어떤 도움이 되는지 알아봅니다. Gemini의 도움을 받아 웹 애플리케이션을 개발 및 빌드하고, 애플리케이션의 오류를 수정하고, 테스트를 개발하고, 데이터를 쿼리하는 방법을 배웁니다. 실무형 실습을 통해 Gemini로 소프트웨어 개발 수명 주기(SDLC)가 얼마나 개선되는지 경험할 수 있습니다.
Duet AI의 이름이 Google의 차세대 모델인 Gemini로 변경되었습니다.
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이 과정에서는 Google Cloud의 생성형 AI 기반 공동작업 도구인 Gemini가 개발자의 애플리케이션 빌드에 어떤 도움이 되는지 알아봅니다. Gemini에 프롬프트를 입력하여 코드에 대한 설명을 얻고 Google Cloud 서비스를 추천받고 애플리케이션의 코드를 생성하는 방법을 배울 수 있습니다. 실무형 실습을 통해 Gemini로 애플리케이션 개발 워크플로가 얼마나 개선되는지 경험할 수 있습니다.
Duet AI의 이름이 Google의 차세대 모델인 Gemini로 변경되었습니다.
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이 과정에서는 생성형 AI 모델을 배포하고 관리할 때 MLOps팀이 직면하는 고유한 과제를 파악하는 데 필요한 지식과 도구를 제공하고 Vertex AI가 어떻게 AI팀이 MLOps 프로세스를 간소화하고 생성형 AI 프로젝트에서 성공을 거둘 수 있도록 지원하는지 살펴봅니다.
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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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이 과정에서는 Google Cloud에서 프로덕션 ML 시스템 배포, 평가, 모니터링, 운영을 위한 MLOps 도구와 권장사항을 소개합니다. MLOps는 프로덕션에서 ML 시스템을 배포, 테스트, 모니터링, 자동화하는 방법론입니다. 머신러닝 엔지니어링 전문가들은 배포된 모델의 지속적인 개선과 평가를 위해 도구를 사용합니다. 이들이 협력하거나 때론 그 역할을 하는 데이터 과학자는 고성능 모델을 빠르고 정밀하게 배포할 수 있도록 모델을 개발합니다.
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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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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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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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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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중급 Google Cloud에서 Cloud 보안 기본사항 구현하기 기술 배지 과정을 완료하여 Identity and Access Management(IAM)로 역할 생성 및 할당, 서비스 계정 생성 및 관리, 가상 프라이빗 클라우드(VPC) 네트워크에서 비공개 연결 사용 설정, IAP(Identity-Aware Proxy)를 사용한 애플리케이션 액세스 제한, Cloud Key Management Service(KMS)를 사용한 키와 암호화된 데이터 관리, 비공개 Kubernetes 클러스터 생성과 관련된 기술 역량을 입증하세요.
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Earn a skill badge by completing the Build Custom Processors with Document AI course. You learn how to extract data and classify documents by creating custom ML models specific to your business needs. This course teaches the foundation skills of building your own processors, working with optical character recognition, form parsing, processor creation, and uptraining the DocumentAI model.
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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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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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애플리케이션 실행을 위한 Cloud Run 서버리스 플랫폼을 소개하는 이 과정에서는
Cloud Run의 기본사항, 리소스 모델, 컨테이너 수명 주기에 대해 알아봅니다.
서비스 ID, 서비스 액세스 제어 방법, 그리고 Cloud Run에 배포하기 전에 애플리케이션을 로컬에서 개발하고 테스트하는 방법에 대해 배웁니다.
이 과정에서는 Google Cloud의 다른 서비스와 통합하여 완전한 기능을 갖춘 애플리케이션을 빌드하는 방법도 다룹니다.
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이 과정에서는 Google Cloud에서 애플리케이션을 효과적으로 개발하기 위해 니즈에 맞는 데이터베이스를 분석하고 선택하는 방법을 알아봅니다. 관계형 데이터베이스 및 NoSQL 데이터베이스를 살펴보고 Cloud SQL, AlloyDB, Spanner에 대해 자세히 알아보고 생성형 AI를 포함한 애플리케이션 요구사항에 맞게 데이터베이스의 강점을 활용하는 방법을 배웁니다. 실무형 실습을 통해 벡터 검색을 구성하고 애플리케이션을 클라우드로 마이그레이션해 봅니다.
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2부로 구성된 과정의 두 번째 순서인 'Google Cloud의 모니터링 가능성'에 오신 것을 환영합니다. 이 과정을 수강하기 전에 1부인 Google Cloud의 로깅 및 모니터링을 먼저 완료하는 것이 좋습니다.
이번 과정에서는 Error Reporting, Cloud Trace, Cloud Profiler를 포함한 애플리케이션 성능 관리 도구에 대해 알아봅니다.
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Google Cloud의 로깅, 모니터링, 모니터링 가능성에 관한 2부 과정에 오신 것을 환영합니다. Google Cloud의 핵심 운영 도구는 크게 두 가지 카테고리로 나뉩니다. 운영 중심 구성요소와 애플리케이션 성능 관리 도구입니다. 이 과정에서는 Google Cloud의 로깅 및 모니터링에서는 로깅, 모니터링, 서비스 모니터링을 포함한 운영 중심 구성요소를 다룹니다. 이 과정을 수강한 후에는 Google Cloud의 모니터링 가능성(2부)을 완료하여 사용 가능한 애플리케이션 성능 관리 도구에 관해 알아보시기 바랍니다.
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Google Kubernetes Engine 시작하기 과정에 오신 것을 환영합니다. 애플리케이션과 하드웨어 인프라 사이에 위치하는 소프트웨어 레이어인 Kubernetes에 관심이 있으시다면 잘 찾아오셨습니다. Google Kubernetes Engine을 사용하면 Kubernetes를 Google Cloud에서 관리형 서비스로 사용할 수 있습니다.
이 과정의 목표는 흔히 GKE로 불리는 Google Kubernetes Engine의 기본사항을 소개하고 Google Cloud에서 애플리케이션을 컨테이너화하고 실행하는 방법을 설명하는 것입니다. 이 과정에서는 먼저 Google Cloud에 대해 기본적인 사항을 소개한 후 이어서 컨테이너 및 Kubernetes, Kubernetes 아키텍처, Kubernetes 작업에 대해 간략히 설명합니다.
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이 속성 주문형 과정에서는 참가자에게 Google Cloud에서 제공하는 포괄적이고 유연한 인프라 및 플랫폼 서비스를 소개합니다. 참가자는 동영상 강의, 데모, 실무형 실습이 결합된 이 과정을 통해 안전한 네트워크 상호 연결, 부하 분산, 자동 확장, 인프라 자동화, 관리형 서비스가 포함된 솔루션 요소를 살펴보고 배포할 수 있습니다.
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이 속성 주문형 과정은 참가자에게 Google Cloud에서 제공하는 포괄적이고 유연한 인프라 및 플랫폼 서비스를 Compute Engine을 중심으로 소개합니다. 참가자는 동영상 강의, 데모, 실무형 실습을 통해 네트워크, 시스템, 애플리케이션 서비스와 같은 인프라 구성요소를 포함한 솔루션 요소를 탐색하고 배포해 볼 수 있습니다. 또한 이 과정에서는 고객 제공 암호화 키, 보안 및 액세스 관리, 할당량 및 요금 청구, 리소스 모니터링 등 실용적인 솔루션을 배포하는 방법에 대해서도 설명합니다.
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이 속성 주문형 과정은 참가자에게 Google Cloud에서 제공하는 포괄적이고 유연한 인프라 및 플랫폼 서비스를 Compute Engine을 중심으로 소개합니다. 참가자는 동영상 강의, 데모, 실무형 실습을 통해 네트워크, 가상 머신, 애플리케이션 서비스와 같은 인프라 구성요소를 포함한 솔루션 요소를 탐색하고 배포해 볼 수 있습니다. Console과 Cloud Shell을 통해 Google Cloud를 사용하는 방법을 학습합니다. 또한 클라우드 설계자의 역할, 인프라 설계 접근 방식은 물론 Virtual Private Cloud(VPC), 프로젝트, 네트워크, 서브네트워크, IP 주소, 경로, 방화벽 규칙을 사용한 가상 네트워킹 구성에 대해 알아봅니다.
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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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