Ricardo Miguel Novas Villa
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실버 리그
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자격증 학습 가이드 만들기: PCA 시험 대비
Earned 11월 18, 2023 EST
Google Cloud 기초: 핵심 인프라
Earned 8월 3, 2023 EDT
Google Cloud 네트워크 설정
Earned 6월 11, 2023 EDT
Google Cloud 네트워크 개발
Earned 5월 28, 2023 EDT
Google Cloud 앱 개발 환경 설정
Earned 5월 28, 2023 EDT
Compute Engine에서 Cloud Load Balancing 구현하기
Earned 5월 27, 2023 EDT
Google Cloud에서 DevOps 워크플로 구현
Earned 2월 24, 2023 EST
자격증 학습 가이드 만들기: PDE 시험 대비
Earned 11월 9, 2022 EST
Google Cloud에서 Terraform으로 인프라 빌드
Earned 11월 6, 2022 EST
Google Cloud에서 Terraform 시작하기
Earned 11월 5, 2022 EDT
Google Cloud에서 ML API용으로 데이터 준비하기
Earned 10월 26, 2022 EDT
Dataflow를 사용한 서버리스 데이터 처리: 기초
Earned 10월 14, 2022 EDT
Smart Analytics, Machine Learning, and AI on Google Cloud - 한국어
Earned 10월 12, 2022 EDT
Google Cloud에서 스트리밍 데이터 파이프라인 빌드하기
Earned 10월 8, 2022 EDT
BigQuery로 데이터 웨어하우스 빌드
Earned 10월 4, 2022 EDT
Google Cloud에서 일괄 데이터 파이프라인 빌드하기
Earned 10월 1, 2022 EDT
BigQuery ML을 사용한 예측 모델링을 위한 데이터 엔지니어링
Earned 9월 27, 2022 EDT
Google Cloud에서 데이터 레이크와 데이터 웨어하우스 빌드하기
Earned 9월 25, 2022 EDT
Gemini Notebook을 사용하여 Professional Cloud Network 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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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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Google Cloud 네트워크 설정 과정을 완료하고 기술 배지를 획득하세요. 이 실습에서는 Google Cloud Platform에서 기본적인 네트워킹 작업을 수행하는 방법을 알아봅니다. 커스텀 네트워크를 만들고 서브넷 방화벽 규칙을 추가한 다음 VM을 만들고 VM이 서로 통신할 때의 지연 시간을 테스트합니다.
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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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중급 Google Cloud에서 DevOps 워크플로 구현 기술 배지 과정을 완료하여 Git 저장소 만들기 및 관리, Google Kubernetes Engine(GKE)에서 배포 실행, 관리, 확장, 그리고 컨테이너 이미지 빌드 및 GKE로의 배포를 자동화하는 CI/CD 파이프라인 설계 등에 관한 기술을 입증하세요.
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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 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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이 과정에서는 Google Cloud에서 Terraform을 사용하는 방법을 소개합니다. 학습자는 Terraform을 사용하여 코드형 인프라를 구현하는 방법을 설명하고, Terraform의 주요 특징과 기능을 적용하여 Google Cloud 인프라를 생성하고 관리할 수 있게 됩니다.
또한 Terraform을 사용하여 Google Cloud 리소스를 빌드하고 관리하는 실무형 실습도 진행합니다.
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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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이 과정은 Dataflow를 사용한 서버리스 데이터 처리에 관한 3개 과정으로 이루어진 시리즈 중 1부입니다. 이 첫 번째 과정에서는 Apache Beam이 무엇인지, Dataflow와 어떤 관계가 있는지 복습하는 내용으로 시작합니다. 다음으로 Apache Beam의 비전과 Beam 이식성 프레임워크의 이점에 대해 설명합니다. Beam 이식성 프레임워크는 개발자가 선호하는 프로그래밍 언어를 원하는 실행 백엔드와 함께 사용할 수 있다는 비전을 실현합니다. 그런 다음 Dataflow를 통해 컴퓨팅과 스토리지를 분리하면서 비용을 절감하는 방법과 ID, 액세스, 관리 도구가 Dataflow 파이프라인과 상호작용하는 방식을 알아봅니다. 마지막으로 Dataflow에서 사용 사례에 맞는 적절한 보안 모델을 구현하는 방법을 살펴봅니다.
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머신러닝을 데이터 파이프라인에 통합하면 데이터에서 더 많은 인사이트를 도출할 수 있습니다. 이 과정에서는 머신러닝을 Google Cloud의 데이터 파이프라인에 포함하는 방법을 알아봅니다. 맞춤설정이 거의 또는 전혀 필요 없는 경우에 적합한 AutoML에 대해 알아보고 맞춤형 머신러닝 기능이 필요한 경우를 위해 Notebooks 및 BigQuery 머신러닝(BigQuery ML)도 소개합니다. Vertex AI를 사용해 머신러닝 솔루션을 프로덕션화하는 방법도 다루어 보겠습니다.
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이 과정에서는 스트리밍 데이터 파이프라인을 빌드할 때 직면하는 실제 과제를 해결하기 위해 실습을 진행합니다. Google Cloud 제품을 사용하여 지속적이고 무제한적인 데이터를 관리하는 데 중점을 둡니다.
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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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이 중급 과정에서는 Google Cloud에서 강력한 일괄 데이터 파이프라인을 설계, 빌드, 최적화하는 방법을 알아봅니다. 기본적인 데이터 처리를 넘어, 시의적절한 비즈니스 인텔리전스와 중요한 보고에 필수적인 대규모 데이터 변환과 효율적인 워크플로 조정에 대해 살펴봅니다.
Apache Beam용 Dataflow와 Apache Spark용 서버리스(Dataproc Serverless)를 사용하여 구현을 실습하고, 파이프라인 안정성과 운영 우수성을 보장하기 위해 데이터 품질, 모니터링, 알림에 대한 중요한 고려사항을 다룹니다. 데이터 웨어하우징, ETL/ELT, SQL, Python, Google Cloud 개념에 대한 기본적인 지식이 있으면 좋습니다.
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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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데이터 레이크와 데이터 웨어하우스를 사용하는 기존 접근방식은 효과적일 수 있지만, 특히 대규모 엔터프라이즈 환경에서는 단점이 있습니다. 이 과정에서는 데이터 레이크하우스의 개념과 데이터 레이크하우스를 만드는 데 사용되는 Google Cloud 제품을 소개합니다. 레이크하우스 아키텍처는 개방형 표준 데이터 소스를 사용하며 데이터 레이크와 데이터 웨어하우스의 장점을 결합하여 많은 단점을 해결합니다.
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