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Iulia Tudor

회원 가입일: 2020

바이브 코딩과 MCP를 활용하여 스마트한 클라우드 애플리케이션 빌드하기 Earned 3월 15, 2026 EDT
Gemini 및 Streamlit으로 생성형 AI 앱 개발하기 Earned 3월 10, 2026 EDT
Vertex AI로 머신러닝 작업(MLOps): 모델 평가 Earned 3월 10, 2026 EDT
생성형 AI를 위한 머신러닝 작업(MLOps) Earned 3월 10, 2026 EDT
Google Cloud에서 생성형 AI 앱 만들기 Earned 3월 9, 2026 EDT
생성형 AI 소개 Earned 2월 24, 2026 EST
Natural Language Processing on Google Cloud Earned 2월 22, 2026 EST
[DEPRECATED] 엔드 투 엔드 SDLC를 위한 Gemini Earned 6월 29, 2025 EDT
[DEPRECATED] 애플리케이션 개발자를 위한 Gemini Earned 6월 29, 2025 EDT
Agent Platform의 프롬프트 설계 Earned 4월 24, 2025 EDT
[DEPRECATED] Google Cloud: Prompt Engineering Guide Earned 4월 7, 2025 EDT
Google Cloud의 AI 및 머신러닝 소개 Earned 4월 6, 2025 EDT
Google Cloud Solutions I: Scaling Your Infrastructure Earned 6월 21, 2023 EDT
Google Cloud의 보안 취약점 완화 Earned 6월 9, 2023 EDT
Google Cloud의 로깅 및 모니터링 Earned 6월 7, 2023 EDT
Hybrid Cloud Service Mesh with Anthos Earned 5월 22, 2023 EDT
Google Kubernetes Engine 비용 최적화 Earned 5월 19, 2023 EDT
Google Cloud 네트워크 설정 Earned 4월 24, 2023 EDT
신뢰할 수 있는 Google Cloud 인프라: 설계 및 프로세스 Earned 4월 10, 2023 EDT
클라우드 아키텍처: 설계, 구현, 관리 Earned 4월 7, 2023 EDT
DEPRECATED Cloud Architecture Earned 3월 28, 2023 EDT
BigQuery ML로 ML 모델 만들기 Earned 8월 30, 2022 EDT
자격증 학습 가이드 만들기: PDE 시험 대비 Earned 8월 30, 2022 EDT
Google Cloud에서 ML API용으로 데이터 준비하기 Earned 8월 23, 2022 EDT
Smart Analytics, Machine Learning, and AI on Google Cloud - 한국어 Earned 8월 20, 2022 EDT
Google Cloud에서 스트리밍 데이터 파이프라인 빌드하기 Earned 8월 20, 2022 EDT
Google Cloud에서 일괄 데이터 파이프라인 빌드하기 Earned 8월 3, 2022 EDT
BigQuery로 데이터 웨어하우스 빌드 Earned 7월 25, 2022 EDT
Google Cloud에서 데이터 레이크와 데이터 웨어하우스 빌드하기 Earned 7월 22, 2022 EDT
Google Cloud Big Data and Machine Learning Fundamentals - 한국어 Earned 6월 24, 2022 EDT
BigQuery 데이터에서 인사이트 도출 Earned 6월 21, 2022 EDT
Using the Cloud SDK Command Line Earned 5월 9, 2021 EDT
Google Cloud 네트워크 개발 Earned 5월 9, 2021 EDT
클라우드 엔지니어링 Earned 5월 1, 2021 EDT
안전한 Google Cloud 네트워크 빌드 Earned 5월 1, 2021 EDT
Google Cloud에서 Kubernetes 애플리케이션 배포하기 Earned 4월 21, 2021 EDT
BigQuery ML을 사용한 예측 모델링을 위한 데이터 엔지니어링 Earned 4월 14, 2021 EDT
Google Cloud 앱 개발 환경 설정 Earned 4월 8, 2021 EDT
Compute Engine에서 Cloud Load Balancing 구현하기 Earned 4월 1, 2021 EDT

"바이브 코딩과 MCP를 활용하여 스마트한 클라우드 애플리케이션 빌드하기" 과정을 완료하여 기술 배지를 획득하세요. 이 과정에서는 Google의 AI 코딩 어시스턴트와 MCP 서버의 강력한 기능을 활용하는 방법을 배울 수 있습니다.

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중급 Gemini 및 Streamlit으로 생성형 AI 앱 개발하기 기술 배지 과정을 완료하여 텍스트 생성, Python SDK와 Gemini API를 사용한 함수 호출 적용, Cloud Run으로 Streamlit 애플리케이션 배포 작업과 관련된 기술 역량을 입증하세요. 텍스트 생성을 위해 Gemini에 프롬프트를 입력하는 여러 가지 방법과 Cloud Shell을 사용해 Streamlit 애플리케이션을 테스트하고 반복하는 방법, Streamlit 애플리케이션을 Cloud Run에 배포된 Docker 컨테이너로 패키징하는 방법을 배울 수 있습니다.

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이 과정은 머신러닝 실무자에게 생성형 AI 모델과 예측형 AI 모델을 평가하는 데 필요한 도구, 기술, 권장사항을 제공합니다. 모델 평가는 프로덕션 단계의 ML 시스템이 안정적이고 정확하고 성능이 우수한 결과를 제공할 수 있게 하는 중요한 분야입니다. 강의 참가자는 다양한 평가 측정항목, 방법, 각각 다른 모델 유형과 작업에 적합한 애플리케이션에 대해 깊이 있게 이해할 수 있습니다. 이 과정에서는 생성형 AI 모델의 고유한 문제를 강조하고 이를 효과적으로 해결하기 위한 전략을 소개합니다. 강의 참가자는 Google Cloud의 Vertex AI Platform을 활용해 모델 선택, 최적화, 지속적인 모니터링을 위한 견고한 평가 프로세스를 구현하는 방법을 알아볼 수 있습니다.

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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 AI 애플리케이션은 대규모 언어 모델(LLM)이 발명되기 전에는 불가능에 가까웠던 새로운 사용자 경험을 만들 수 있습니다. 어떻게 하면 애플리케이션 개발자가 생성형 AI를 사용해 Google Cloud에서 강력한 대화형 앱을 빌드할 수 있을까요? 이 과정에서는 생성형 AI 애플리케이션에 대해 알아보고 프롬프트 설계 및 검색 증강 생성(RAG)을 사용해 LLM 기반의 강력한 애플리케이션을 빌드하는 방법을 학습합니다. 생성형 AI 애플리케이션에 사용할 수 있는 프로덕션 레디 아키텍처를 살펴보고 LLM 및 RAG 기반 채팅 애플리케이션을 빌드합니다.

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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 introduces the products and solutions to solve NLP problems on Google Cloud. Additionally, it explores the processes, techniques, and tools to develop an NLP project with neural networks by using Vertex AI and TensorFlow.

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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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초급 Agent Platform의 프롬프트 설계 기술 배지를 완료하여 Agent Platform 내 프롬프트 엔지니어링, 이미지 분석, 멀티모달 생성형 기술과 관련된 기술 역량을 입증하세요. 효과적인 프롬프트를 만들고 생성형 AI 출력을 안내하며 실제 마케팅 분야 시나리오에 Gemini 모델을 적용하는 방법을 알아보세요.

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Google Cloud : Prompt Engineering Guide examines generative AI tools, how they work. We'll explore how to combine Google Cloud knowledge with prompt engineering to improve Gemini responses.

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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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In this course you will learn how you to harness serious Google Cloud power and infrastructure. The hands-on labs will give you use cases and you will be tasked with implementing scaling practices utilized by Google’s very own Solutions Architecture team. From developing enterprise grade load balancing and autoscaling, to building continuous delivery pipelines, Google Cloud Solutions I: Scaling your Infrastructure will teach you best practices for taking your Google Cloud projects to the next level.

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이 자기 주도형 교육 과정에서는 DDoS 공격, 피싱 공격, 콘텐츠 분류 및 사용과 관련된 위협 등 Google Cloud 기반 인프라의 많은 지점에 대한 공격을 완화시키는 기술을 배웁니다. 또한 Security Command Center, 클라우드 로깅 및 감사 로깅, Forseti를 사용하여 조직의 보안 정책 전반에 대한 규정 준수 상태를 확인하는 방법을 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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This on-demand course equips students to understand and adopt Istio-based service-mesh with Anthos for centralized observability, traffic management, and service-level security. This is the second course of the Architecting Hybrid Cloud Infrastructure with Anthos series. After completing this course, learners should continue to the Hybrid Cloud Multi-Cluster with Anthos course. Completion of the Architecting with Google Kubernetes Engine path is a prerequisite for this course.

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중급 Google Kubernetes Engine 비용 최적화 기술 배지 과정을 완료하여 멀티 테넌트 클러스터의 생성 및 관리, 리소스 사용량의 네임스페이스별 모니터링, 효율을 위한 클러스터 및 포드 자동 확장 구성, 최적의 리소스 배포를 위한 부하 분산 설정, 애플리케이션 상태와 비용 효율을 위한 활성 프로브 및 준비 프로브 구현 작업과 관련된 기술 역량을 입증하세요.

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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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이 과정에서는 학습자가 검증된 설계 패턴을 사용하여 Google Cloud에서 고도로 안정적이고 효율적인 솔루션을 빌드하는 데 필요한 역량을 기를 수 있습니다. 'Google Compute Engine으로 설계하기' 또는 'Google Kubernetes Engine으로 설계하기' 과정에서 이어지는 내용이며, 학습자가 두 과정에서 다루는 기술을 실무에서 사용해 본 경험이 있다는 전제로 진행됩니다. 학습자는 프레젠테이션, 설계 활동, 실무형 실습을 통해 고도로 안정적이고 안전하고 비용 효율적이며 가용성이 높은 Google Cloud 배포를 설계하는 데 필요한 비즈니스 요구사항과 기술 요구사항을 정의하고 이 사이의 적절한 균형을 유지하는 방법을 익힐 수 있습니다.

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클라우드 아키텍처: 설계, 구현, 관리 과정을 완료하고 기술 배지를 획득하여 Apache 웹 서버를 통해 공개 액세스 가능한 웹사이트 배포, 시작 스크립트를 사용한 Compute Engine VM 구성, Windows 배스천 호스트와 방화벽 규칙을 사용한 보안 RDP 구성, Docker 이미지를 빌드하고 Kubernetes 클러스터에 배포한 후 업데이트, CloudSQL 인스턴스 만들기, MySQL 데이터베이스 가져오기 관련 기술 역량을 입증하세요. 이 기술 배지 과정은 Google Cloud 공인 프로페셔널 클라우드 설계자 자격증 시험에서 다루는 주제를 이해하는 데 도움이 되는 리소스입니다.

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This fundamental-level quest is unique amongst the other quest offerings. The labs have been curated to give IT professionals hands-on practice with topics and services that appear in the Google Cloud Certified Professional Cloud Architect Certification. From IAM, to networking, to Kubernetes engine deployment, this quest is composed of specific labs that will put your Google Cloud knowledge to the test. Be aware that while practice with these labs will increase your skills and abilities, we recommend that you also review the exam guide and other available preparation resources.

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중급 BigQuery ML로 ML 모델 만들기 기술 배지 과정을 완료하면 BigQuery ML로 머신러닝 모델을 만들고 평가하여 데이터 예측을 수행하는 기술 역량을 입증할 수 있습니다.

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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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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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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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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 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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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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이 과정에서는 데이터-AI 수명 주기를 지원하는 Google Cloud 빅데이터 및 머신러닝 제품과 서비스를 소개합니다. Google Cloud에서 Vertex AI를 사용하여 빅데이터 파이프라인 및 머신러닝 모델을 빌드하는 프로세스, 문제점 및 이점을 살펴봅니다.

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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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For everyone using Google Cloud Platform for the first time, getting familar with gcloud, Google Cloud's command line, will help you get up to speed faster. In this quest, you'll learn how to install and configure Cloud SDK, then use gcloud to perform some basic operations like creating VMs, networks, using BigQuery, and using gsutil to perform operations.

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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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이 초급 과정에서는 다른 과정과 차별화된 실습을 제공합니다. 이 과정은 IT 전문가에게 Google Cloud 공인 어소시에이트 클라우드 엔지니어 자격증 시험에서 다루는 주제와 서비스에 대한 실무형 실습을 제공하도록 선별되었습니다. IAM, 네트워킹, Kubernetes Engine 배포 등에 대해 다루며 Google Cloud 지식을 테스트해 볼 수 있는 구체적인 실습으로 구성되어 있습니다. 이러한 실습만으로도 기술과 역량을 향상시킬 수 있지만 시험 가이드 및 함께 제공되는 다른 준비용 리소스도 검토해 보시기 바랍니다.

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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 Kubernetes 애플리케이션 배포하기 기술 배지 과정을 완료하여 Docker 컨테이너 이미지 구성 및 빌드, Google Kubernetes Engine(GKE) 클러스터 생성 및 관리, kubectl을 활용한 효율적인 클러스터 관리, 강력한 지속적 배포(CD) 관행으로 Kubernetes 애플리케이션 배포를 위한 기술을 갖추었음을 입증하세요.

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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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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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