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Google Cloud 콘솔에서 기술 적용

FARAH FARINA BINTI AFINDY GOOGLEUSER

회원 가입일: 2024

다이아몬드 리그

24365포인트
정리: Cloud 데이터 분석가 업무 준비 Earned 10월 28, 2025 EDT
스토리텔링의 힘: 클라우드에서 데이터를 시각화하는 방법 Earned 10월 28, 2025 EDT
클라우드의 데이터 변환 Earned 10월 28, 2025 EDT
클라우드의 데이터 관리 및 스토리지 Earned 10월 28, 2025 EDT
Google Cloud의 데이터 분석 입문 Earned 10월 28, 2025 EDT
Google Sheets Earned 2월 3, 2025 EST
The Power of Storytelling: How to Visualize Data in the Cloud Earned 6월 4, 2024 EDT
Put It All Together: Prepare for a Cloud Data Analyst Job Earned 6월 3, 2024 EDT
Data Transformation in the Cloud Earned 5월 31, 2024 EDT
Google 데이터 클라우드로 데이터 공유하기 Earned 5월 31, 2024 EDT
Google Cloud 기초: 핵심 인프라 Earned 5월 29, 2024 EDT
Preparing for Your Professional Cloud Security Engineer Journey Earned 5월 29, 2024 EDT
Google Cloud 컴퓨팅 기초: 클라우드 컴퓨팅 기초 Earned 5월 29, 2024 EDT
Data Management and Storage in the Cloud Earned 5월 27, 2024 EDT
Introduction to Data Analytics in Google Cloud Earned 5월 15, 2024 EDT

Google Cloud 데이터 애널리틱스 자격증의 5개 과정 중 다섯 번째 과정입니다. 이 과정에서는 전체 데이터 수명 주기 프로젝트에 중점을 둔 실습형 캡스톤 프로젝트의 1~4번째 과정에서 배운 기초 지식과 기술을 종합하여 적용합니다. 클라우드 기반 도구를 사용하여 데이터 인사이트를 효과적으로 확보, 저장, 처리, 분석, 시각화, 전달하는 방법을 실습합니다. 과정을 마치면 학습자는 여러 소스의 데이터를 효과적으로 구조화하고, 다양한 이해관계자에게 솔루션을 제시하고, 클라우드 기반 소프트웨어를 사용하여 데이터 인사이트를 시각화하는 역량을 보여주는 프로젝트를 완료하게 됩니다. 또한 이력서를 업데이트하고 면접 기법을 연습하면서 입사 지원 및 면접을 준비합니다.

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Google Cloud 데이터 애널리틱스 자격증의 5개 과정 중 네 번째 과정입니다. 이 과정에서 학습자는 클라우드에서 데이터를 시각화하는 5가지 핵심 단계(스토리텔링, 계획, 데이터 탐색, 시각화 구축, 다른 사람과의 데이터 공유)와 관련된 기술을 개발하는 데 중점을 둡니다. 또한 UI/UX 기술을 사용하여 효과적인 클라우드 네이티브 시각화를 와이어프레임으로 제작하고 클라우드 네이티브 데이터 시각화 도구를 사용하여 데이터 세트를 탐색하고, 보고서를 작성할 뿐 아니라 의사 결정 및 협업을 촉진하는 대시보드를 빌드하는 경험을 쌓을 수 있습니다.

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Google Cloud 데이터 애널리틱스 자격증의 5개 과정 중 세 번째 과정입니다. 이 과정에서는 먼저 데이터 수집부터 인사이트 도출까지의 데이터 여정을 개괄적으로 살펴봅니다. 그런 다음 SQL을 사용하여 원시 데이터를 사용 가능한 형식으로 변환하는 방법을 알아봅니다. 다음으로 데이터 파이프라인을 사용하여 대량의 데이터를 변환하는 방법을 배웁니다. 마지막으로 실제 데이터 세트에 변환 전략을 적용하여 비즈니스 요구사항을 해결하는 경험을 쌓게 됩니다.

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Google Cloud 데이터 애널리틱스 자격증의 5개 과정 중 두 번째 과정입니다. 이 과정에서는 데이터를 어떻게 구조화하고 조직화하는지 살펴봅니다. 데이터 레이크하우스 아키텍처 및 BigQuery, Google Cloud Storage, Dataproc과 같은 클라우드 구성요소를 활용하여 대규모 데이터 세트를 효율적으로 저장, 분석, 처리하는 방법을 직접 경험해 봅니다.

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Google Cloud 데이터 애널리틱스 자격증의 5개 과정 중 첫 번째 과정입니다. 이 과정에서는 클라우드 데이터 분석의 분야를 정의하고 데이터 획득, 저장, 처리, 시각화와 관련된 클라우드 데이터 분석가의 역할과 책임을 설명합니다. BigQuery, Cloud Storage와 같은 Google Cloud 기반 도구의 아키텍처와 이러한 도구를 사용하여 데이터를 효과적으로 구조화하여 표시하고 보고하는 방법을 살펴봅니다.

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In this course we will introduce you to Google Sheets, Google’s cloud-based spreadsheet software, included with Google Workspace. With Google Sheets, you can create and edit spreadsheets directly in your web browser—no special software is required. Multiple people can work simultaneously, you can see people’s changes as they make them, and every change is saved automatically. You will learn how to open Google Sheets, create a blank spreadsheet, and create a spreadsheet from a template. You will add, import, sort, filter and format your data using Google Sheets and learn how to work across different file types. Formulas and functions allow you to make quick calculations and better use your data. We will look at creating a basic formula, using functions, and referencing data. You will also learn how to add a chart to your spreadsheet. Google Sheets spreadsheets are easy to share. We will look at the different ways you can share with others. We will also discuss how to track changes…

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This is the fourth of five courses in the Google Cloud Data Analytics Certificate. In this course, you’ll focus on developing skills in the five key stages of visualizing data in the cloud: storytelling, planning, exploring data, building visualizations, and sharing data with others. You’ll also gain experience using UI/UX skills to wireframe impactful, cloud-native visualizations and work with cloud-native data visualization tools to explore datasets, create reports, and build dashboards that drive decisions and foster collaboration.

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This is the fifth of five courses in the Google Cloud Data Analytics Certificate. In this course, you’ll combine and apply the foundational knowledge and skills from courses 1-4 in a hands-on Capstone project that focuses on the full data lifecycle project. You’ll practice using cloud-based tools to acquire, store, process, analyze, visualize, and communicate data insights effectively. By the end of the course, you’ll have completed a project demonstrating their proficiency in effectively structuring data from multiple sources, presenting solutions to varied stakeholders, and visualizing data insights using cloud-based software. You’ll also update your resume and practice interview techniques to help prepare for applying and interviewing for jobs.

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This is the third of five courses in the Google Cloud Data Analytics Certificate. In this course, you’ll begin by getting an overview of the data journey, from collection to insights. You’ll then learn how to use SQL to transform raw data into a usable format. Next, you’ll learn how to transform high volumes of data with a data pipeline. Finally, you’ll gain experience applying transformation strategies to real data sets to solve business needs.

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Google 데이터 클라우드로 데이터 공유하기 기술 배지 과정을 완료하여 기술 배지 를 획득하세요.이 과정에서는 고객이 분석 사용 사례에 사용할 수 있는 독점 데이터 세트를 보유한 Google Cloud 데이터 공유 파트너와 함께 실무 경험을 쌓을 수 있습니다. 고객은 이 데이터를 구독하고, 자체 플랫폼 내에서 쿼리하고, 자체 데이터 세트로 보강하고, 고객 대면 대시보드에 시각화 도구를 사용합니다.

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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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This course helps learners prepare for the Professional Cloud Security Engineer (PCSE) Certification exam. Learners will be exposed to and engage with exam topics through a series of lectures, diagnostic questions, and knowledge checks. After completing this course, learners will have a personalized workbook that will guide them through the rest of their certification readiness journey.

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Google Cloud 컴퓨팅 기초 과정은 클라우드 컴퓨팅에 대한 배경지식 또는 경험이 거의 없는 개인을 대상으로 합니다. 이 과정은 클라우드 기본사항, 빅데이터, 머신러닝에 대한 핵심 개념을 간략히 설명하고 Google Cloud의 적용 위치 및 방식에 대한 개요를 제공합니다. 일련의 과정을 마친 학습자는 이러한 개념을 명확하게 설명하고 몇 가지 실무 기술 역량을 입증할 수 있게 됩니다. 과정은 다음 순서대로 완료해야 합니다. 1. Google Cloud 컴퓨팅 기초: 클라우드 컴퓨팅 기초 2. Google Cloud 컴퓨팅 기초: Google Cloud의 인프라 3. Google Cloud 컴퓨팅 기초: Google Cloud의 네트워킹 및 보안 4. Google Cloud 컴퓨팅 기초: Google Cloud의 데이터, 머신러닝, AI 첫 번째 과정에서는 클라우드 컴퓨팅, Google Cloud 사용 방법, 다양한 컴퓨팅 옵션에 대한 개요를 제공합니다.

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This is the second of five courses in the Google Cloud Data Analytics Certificate. In this course, you’ll explore how data is structured and organized. You’ll gain hands-on experience with the data lakehouse architecture and cloud components like BigQuery, Google Cloud Storage, and DataProc to efficiently store, analyze, and process large datasets.

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This is the first of five courses in the Google Cloud Data Analytics Certificate. In this course, you’ll define the field of cloud data analysis and describe roles and responsibilities of a cloud data analyst as they relate to data acquisition, storage, processing, and visualization. You’ll explore the architecture of Google Cloud-based tools, like BigQuery and Cloud Storage, and how they are used to effectively structure, present, and report data.

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