Aditya Gupta
회원 가입일: 2026
다이아몬드 리그
7336포인트
Google Cloud에서 데이터 저장, 처리, 관리하기 - 콘솔
Earned 8월 23, 2026 EDT
Arcade Re-Trail: Vaults & Vectors
Earned 8월 23, 2026 EDT
Cloud Storage 및 데이터 보호 솔루션 구현
Earned 8월 23, 2026 EDT
Arcade Adventure: Data Vault
Earned 8월 23, 2026 EDT
멀티 에이전트 아키텍처 배포
Earned 8월 22, 2026 EDT
AI Services and GDC Deployments and Operations
Earned 8월 21, 2026 EDT
Google Cloud에서 Kubernetes 관리
Earned 8월 19, 2026 EDT
Compute, Network, and Storage Services Configuration in GDC
Earned 8월 17, 2026 EDT
GDC Platform Introduction
Earned 8월 16, 2026 EDT
Google Cloud의 Monitoring
Earned 8월 16, 2026 EDT
Arcade Base Camp August 2026
Earned 8월 16, 2026 EDT
Natural Language API를 사용한 감정 분석
Earned 8월 16, 2026 EDT
Enterprise 에이전트 및 사용 사례
Earned 8월 15, 2026 EDT
에이전트 기초
Earned 8월 15, 2026 EDT
IAM으로 권한 액세스 관리
Earned 8월 15, 2026 EDT
Dataplex로 데이터 정리 및 제어
Earned 8월 14, 2026 EDT
Lakehouse 데이터의 메타데이터 및 검색 기능 강화
Earned 8월 13, 2026 EDT
에이전트 개발 키트(ADK)로 AI 에이전트 엔지니어링
Earned 8월 12, 2026 EDT
책임감 있는 AI: Google Cloud를 통한 AI 원칙 적용하기
Earned 8월 11, 2026 EDT
Agent Platform의 프롬프트 설계
Earned 8월 11, 2026 EDT
책임감 있는 AI 소개
Earned 8월 10, 2026 EDT
대규모 언어 모델 소개
Earned 8월 10, 2026 EDT
Google Cloud에서 ML API용으로 데이터 준비하기
Earned 7월 31, 2026 EDT
Arcade Base Camp July 2026
Earned 7월 31, 2026 EDT
안전한 소프트웨어 배포
Earned 7월 30, 2026 EDT
Google Cloud에서 Terraform으로 인프라 빌드
Earned 7월 30, 2026 EDT
Google Kubernetes Engine 비용 최적화
Earned 7월 30, 2026 EDT
Arcade Adventure: Low-Code Development
Earned 7월 30, 2026 EDT
Cloud Run Functions로 서버리스 애플리케이션 빌드
Earned 7월 29, 2026 EDT
AppSheet로 앱 빌드하기
Earned 7월 29, 2026 EDT
API를 사용하여 Cloud Storage 작업
Earned 7월 29, 2026 EDT
Arcade Voyage: Cloud Storage and Data Governance
Earned 7월 29, 2026 EDT
생태계 전반에서 민감한 데이터 탐색 및 보호
Earned 7월 29, 2026 EDT
Google Sheets에서 함수, 수식, 차트 사용하기
Earned 7월 28, 2026 EDT
Google App Engine에서 애플리케이션 배포 및 관리
Earned 7월 28, 2026 EDT
Gemini Enterprise로 멀티 에이전트 워크플로 조정하기
Earned 7월 28, 2026 EDT
Google 데이터 클라우드로 데이터 공유하기
Earned 7월 28, 2026 EDT
BigQuery 데이터에서 인사이트 도출
Earned 7월 28, 2026 EDT
Knowledge Catalog로 데이터 메시 빌드하기
Earned 7월 26, 2026 EDT
Arcade Simulator: Data Mesh Architect
Earned 7월 26, 2026 EDT
BigQuery로 데이터 웨어하우스 빌드
Earned 7월 25, 2026 EDT
생성형 AI 에이전트: 조직 혁신
Earned 7월 16, 2026 EDT
생성형 AI 앱: 업무 혁신
Earned 7월 16, 2026 EDT
생성형 AI: 환경 살펴보기
Earned 7월 16, 2026 EDT
생성형 AI: 기본 개념 이해
Earned 7월 16, 2026 EDT
생성형 AI: 챗봇 그 이상의 가치
Earned 7월 16, 2026 EDT
생성형 AI 소개
Earned 7월 16, 2026 EDT
나의 첫 Gemini Enterprise 애플리케이션 만들기
Earned 7월 15, 2026 EDT
Google DeepMind: Train A Small Language Model
Earned 7월 15, 2026 EDT
Logic Log
Earned 6월 29, 2026 EDT
Arcade Voyage: Identity Management and Pre-trained AI APIs
Earned 6월 29, 2026 EDT
Arcade Adventure: App Dev and Cloud Observability
Earned 6월 29, 2026 EDT
Arcade Trail: Data Engineering and Information Protection
Earned 6월 26, 2026 EDT
Arcade Base Camp June 2026
Earned 6월 26, 2026 EDT
Compute Engine에서 Cloud Load Balancing 구현하기
Earned 6월 26, 2026 EDT
Cloud Storage, Cloud Functions, Cloud Pub/Sub는 모두 데이터를 저장, 처리, 관리하는 데 사용할 수 있는 Google Cloud Platform 서비스입니다. 세 가지 서비스를 모두 활용하여 다양한 데이터 기반 애플리케이션을 만들 수 있습니다. 이 기술 배지 과정에서는 Cloud Storage를 사용하여 이미지를 저장하고, Cloud Functions를 사용하여 이미지를 처리하고, Cloud Pub/Sub를 사용하여 이미지를 다른 애플리케이션으로 보냅니다.
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Since last month's Arcade Trail wrapped up earlier than expected, we’re opening up this bonus game only for this month so you can grab that missed Arcade Point! You'll start on the vault side with Google Cloud Storage—managing buckets, exploring APIs, and locking down sensitive data with Bucket Lock. Then, you'll shift to event-driven vectors at the command line, triggering Cloud Run Functions and routing real-time messages through Pub/Sub. Complete with two hands-on challenge labs, this trail gets your streak back on track while building real-world storage and serverless skills.
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Cloud Storage 및 데이터 보호 솔루션 구현 기술 배지 과정을 완료하고 기술 배지를 획득하세요. 이 과정에서는 Cloud Storage 버킷을 만드는 방법, Cloud Storage 명령줄을 사용하는 방법, 버킷 잠금을 사용하여 버킷의 객체를 보호하는 방법을 알아봅니다.
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Who says sharing complex data across boundaries has to be a compliance nightmare? This adventure is your blueprint for delivering modern Analytics-as-a-Service on Google Data Cloud. You'll start by building secure, authorized views on BigQuery to safely expose data to partners without exposing underlying tables. Next, you'll learn to consume customer-specific datasets and streamline cross-organization data delivery. Packed with a hands-on challenge lab, this adventure gives you the practical skills to publish, share, and scale data seamlessly while keeping security tight.
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고급 멀티 에이전트 아키텍처 배포 기술 배지를 획득하고 다음 역량을 입증하세요. 여기에는 ADK를 사용하여 멀티 에이전트 시스템을 구축하고, 에이전트 간(A2A) 프로토콜을 사용하여 에이전트를 연결하고, 모델 컨텍스트 프로토콜(MCP)을 사용하여 외부 도구를 통합하고, 에이전트 엔진에 완전한 멀티 에이전트 솔루션을 배포하는 작업이 포함됩니다.
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The course explores advanced services such as machine learning, and operational topics such as application deployment, monitoring, and troubleshooting.
In addition, we’ll introduce GDC software upgrades, logging, billing, and cost monitoring.
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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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The course examines service resources or workload components that exist in projects. You’ll learn about Kubernetes in GDC, Artifact Registry, GDC Object Storage, Database Service, Networking, and Key Management and Security.
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This course provides an introduction to the GDC platform—which enables you to host, control, and manage infrastructure and services directly on your premises.
GDC air-gapped is one component of Google Distributed Cloud offering which aligns to Google’s digital sovereignty vision. It supports public-sector customers and commercial entities that have strict data residency, security or privacy requirements.
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초급 Google Cloud의 Monitoring 기술 배지 과정을 완료하여 Cloud Monitoring 도구로 Google Cloud의 리소스를 모니터링하는 기술을 입증할 수 있습니다.
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Welcome to Base Camp, where you’ll develop key Google Cloud skills (available in Spanish and Portuguese too!) and earn an exclusive credential that will open doors to the cloud for you. No prior experience is required!
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Natural Language API를 사용한 감정 분석 퀘스트를 완료하고 기술 배지를 획득하세요. API가 텍스트에서 감정을 추론하는 방법을 배울 수 있습니다.
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AI 에이전트가 비즈니스에 어떤 영향을 미치는지 살펴보세요. 에이전트 유형을 KPI에 매핑하고 실제 병목 현상을 해결하는 사용 사례를 알아봅니다. Gemini Enterprise로 어떻게 노 코드 솔루션부터 하이 코드 솔루션에 이르기까지 적절한 에이전트를 빌드하고 조정할 수 있는지에 대해서도 다룹니다.
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이 과정에서는 AI 에이전트에 대한 기본사항을 소개하고 실제 비즈니스 현장에서 에이전트가 가치를 창출하는 영역을 살펴봅니다. 이 과정은 자율적이고 목표 지향적인 행동의 관점에서 AI 시스템을 이해하려는 개발자, 설계자, 기술 의사 결정권자에게 기초를 제공합니다.
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중급 IAM으로 권한 액세스 관리 기술 배지 과정을 완료하여 Identity and Access Management(IAM)를 사용한 커스텀 역할, 최소 권한의 원칙, 적시(JIT) 임시 승격 액세스, IAP(Identity-Aware Proxy)를 사용한 웹 애플리케이션 보안에 관한 기술 역량을 입증하세요.
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초급 Dataplex로 데이터 정리 및 제어 기술 배지 과정을 완료하여, Dataplex 애셋 생성, 관점 유형 생성, Dataplex의 항목에 관점 적용 등의 기술을 입증하세요. 기술 배지 과정을 이수하면 실무형 실습과 챌린지 평가를 통해 특정 제품에 대한 실무 지식을 검증받을 수 있습니다. 과정을 완료하여 배지를 획득하거나 챌린지 실습으로 바로 넘어가 지금 배지를 획득하세요. 배지를 획득하면 자신의 숙련도를 증명하고 직업 프로필을 개선하며 궁극적으로는 더 나은 채용 기회를 얻을 수 있습니다. 획득한 배지를 추적하려면 프로필로 이동하세요.
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Lakehouse 데이터의 메타데이터 및 검색 기능 강화 기술 배지 과정을 완료하여 BigQuery, Lakehouse, Knowledge Catalog에 대한 기술 역량을 입증하세요. Lakehouse 테이블을 만들고 테이블 데이터의 메타데이터 관리 및 검색을 강화합니다.
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중급 에이전트 개발 키트(ADK)로 AI 에이전트 엔지니어링 기술 배지 과정을 완료하여 실제 언어 모델 조사 문제 공식화, 간단한 토크나이저 빌드, Transformer 언어 모델 학습을 위한 데이터 세트 준비, 소규모 언어 모델의 학습 루프 실행 등과 같은 기술 역량을 입증하세요.
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기업에서 인공지능과 머신러닝의 사용이 계속 증가함에 따라 책임감 있는 빌드의 중요성도 커지고 있습니다. 대부분의 기업은 책임감 있는 AI를 실천하기가 말처럼 쉽지 않습니다. 조직에서 책임감 있는 AI를 운영하는 방법에 관심이 있다면 이 과정이 도움이 될 것입니다.
이 과정에서 책임감 있는 AI를 위해 현재 Google Cloud가 기울이고 있는 노력, 권장사항, Google Cloud가 얻은 교훈을 알아보면 책임감 있는 AI 접근 방식을 구축하기 위한 프레임워크를 수립할 수 있을 것입니다.
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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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책임감 있는 AI란 무엇이고 이것이 왜 중요하며 Google에서는 어떻게 제품에 책임감 있는 AI를 구현하고 있는지 설명하는 입문용 마이크로 학습 과정입니다. Google의 7가지 AI 원칙도 소개합니다.
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이 과정은 입문용 마이크로 학습 과정으로, 대규모 언어 모델(LLM)이란 무엇이고, LLM을 활용할 수 있는 사용 사례로는 어떤 것이 있으며, 프롬프트 조정을 사용해 LLM 성능을 개선하는 방법은 무엇인지 알아봅니다. 또한 자체 생성형 AI 앱을 개발하는 데 도움이 되는 Google 도구에 대해서도 다룹니다.
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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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Welcome to Base Camp, where you’ll develop key Google Cloud skills (available in Spanish and Portuguese too!) and earn an exclusive credential that will open doors to the cloud for you. No prior experience is required!
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중급 안전한 소프트웨어 배포 기술 배지 과정을 완료하여 DevSecOps 원칙을 통해 소프트웨어 개발 수명 주기(SDLC)에 보안을 선제적으로 통합하는 능숙한 기술을 입증하세요. Google Kubernetes Engine(GKE)과 Cloud Run을 활용하여 컨테이너 이미지를 안전하게 배포하고, 자동화된 취약점 스캔을 구현하여 선제적으로 위험을 식별하고, Artifact Registry로 애플리케이션 개발을 간소화하면서도 보안에 집중하는 방법을 알아봅니다. 또한 강력한 개발 프로세스를 위해 Cloud Build를 통합하고 환경을 세밀하게 제어하기 위해 Admission Control Policies를 구현하는 기술을 습득하게 됩니다.
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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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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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Who says you need a mountain of code to build great software? This adv is your fast lane to rapid app development and automation. First, you'll jump into Google AppSheet to build and launch fully functional apps entirely code-free. Then, you'll master the backend with Cloud Run Functions, deploying event-driven code via the console and command line. Packed with two hands-on challenge labs, this quest is your ticket to building slick apps and scaling them effortlessly on Google Cloud.
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Google Cloud 콘솔과 명령줄을 통해 Cloud Run Functions를 사용하는 방법을 배우는 Cloud Run Functions로 서버리스 애플리케이션 빌드 과정을 완료하여 초급 기술 배지를 획득하세요. 기술 배지 과정을 이수하면 실무형 실습과 챌린지 평가를 통해 특정 제품에 대한 실무 지식을 검증받을 수 있습니다. 과정을 완료하여 배지를 획득하거나 챌린지 실습으로 바로 넘어가 지금 배지를 획득하세요. 배지를 획득하면 자신의 숙련도를 증명하고 직업 프로필을 개선하며 궁극적으로는 더 나은 채용 기회를 얻을 수 있습니다. 획득한 배지를 추적하려면 프로필로 이동하세요.
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AppSheet로 앱 빌드하기 과정을 완료하고 기술 배지를 획득하세요. 이 과정에서 AppSheet를 사용하여 앱을 빌드, 구성, 게시하는 방법을 알아보세요.
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API를 사용하여 Cloud Storage 작업 초급 기술 배지 과정을 완료하여 Cloud Storage 리소스 작업에 Cloud Storage API를 포함한 여러 API를 사용하는 기술을 입증하세요.
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Data is one of the most valuable assets an organization owns, making its safe handling and governance essential. In this voyage, you will master Cloud Storage fundamentals by automating bucket management via APIs and the CLI, while enforcing compliance with Bucket Lock. You will then advance to automated security, configuring Sensitive Data Protection Discovery to scan and catalog risks across BigQuery and Cloud Storage. Complete with two challenge labs, this journey equips you to secure assets across your entire cloud ecosystem.
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중급 생태계 전반에서 민감한 데이터 탐색 및 보호 기술 배지 과정을 완료하여 Sensitive Data Protection 서비스(Cloud Data Loss Prevention(DLP) API 포함)를 통해 Cloud Storage 파일, BigQuery 데이터, 생성형 AI 모델 대답을 포함한 Google Cloud 생태계 전반에서 민감한 정보를 발견, 검사, 수정, 익명화하는 등의 기술 역량을 입증하세요.
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중급 Google Sheets에서 함수, 수식, 차트 사용하기 기술 배지 과정을 완료하여 함수로 데이터 분석하는 방법, 차트를 사용한 데이터 시각화 방법, 데이터를 검증, 형식 지정, 표시하는 방법에 대한 기술 역량을 입증하세요.
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Google App Engine에서 애플리케이션 배포 및 관리 과정을 완료하고 기술 배지를 획득하세요. 이 과정에서는 Python, Go, PHP로 App Engine을 사용하는 방법을 알아봅니다.
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초급 Gemini Enterprise로 멀티 에이전트 워크플로 조정하기 기술 배지 과정을 완료하여 Gemini Enterprise 기반 에이전트형 어시스턴트를 사용한 퍼스트 파티 및 서드 파티 소스 데이터 통합, 멀티미디어 마케팅 자료 개발, 시스템 전반의 비즈니스 작업 자동화와 관련된 기술 역량을 입증하세요.
기술 배지 과정을 이수하면 실무형 실습과 챌린지 평가를 통해 특정 제품에 대한 실무 지식을 검증받을 수 있습니다. 과정을 완료하여 배지를 획득하거나 챌린지 실습으로 바로 넘어가 지금 배지를 획득하세요. 배지를 획득하면 자신의 숙련도를 증명하고 직업 프로필을 개선하며 궁극적으로는 더 나은 채용 기회를 얻을 수 있습니다. 획득한 배지를 추적하려면 프로필로 이동하세요.
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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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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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초급 Knowledge Catalog로 데이터 메시 빌드하기 기술 배지 과정을 완료하여, Knowledge Catalog를 통해 데이터 메시를 빌드해 Google Cloud에서 데이터 보안, 거버넌스, 탐색을 활용하는 역량을 입증하세요. Knowledge Catalog에서 애셋에 태그를 지정하고, IAM 역할을 할당하고, 데이터 품질을 평가하는 기술을 연습하고 테스트할 수 있습니다.
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Welcome to this month's Arcade Simulator where you will be a Data Mesh Architect. In this simulation, you'll first tackle BigQuery to build date-partitioned tables, solve complex join pitfalls, and master nested data structures. Then, you'll shift to decentralized governance using Dataplex Knowledge Catalog to organize assets, assign metadata, and enforce strict cloud security. Complete with two realistic challenge labs, this simulation equips you to break down data silos, scale your infrastructure, and run a secure, seamless data mesh.
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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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생성형 AI 에이전트: 조직 혁신'은 Gen AI Leader 학습 과정의 다섯 번째이자 마지막 과정입니다. 이 과정에서는 조직이 어떻게 커스텀 생성형 AI 에이전트를 사용해 특정 비즈니스 과제를 해결할 수 있는지 살펴봅니다. 모델, 추론 루프, 도구와 같은 에이전트의 구성요소를 살펴보며 기본적인 생성형 AI 에이전트를 빌드하는 실무형 실습을 진행합니다.
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'생성형 AI 앱: 업무 혁신'은 생성형 AI 리더 학습 과정의 네 번째 과정입니다. 이 과정에서는 Workspace를 위한 Gemini, NotebookLM 등 Google의 생성형 AI 애플리케이션을 소개합니다. 그라운딩, 검색 증강 생성, 효과적인 프롬프트 작성, 자동화된 워크플로 구축 등의 개념을 안내합니다.
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'생성형 AI: 환경 살펴보기'는 생성형 AI 리더 학습 과정의 세 번째 과정입니다. 생성형 AI는 업무 방식을 비롯해 주변 세계와 상호작용하는 방식에 변화를 일으키고 있습니다. 리더로서 생성형 AI를 활용하여 실질적인 비즈니스 성과를 얻으려면 어떻게 해야 할까요? 이 과정에서는 생성형 AI 솔루션 빌드의 다양한 계층, Google Cloud 제품, 솔루션을 선택할 때 고려해야 할 요소를 살펴봅니다.
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'생성형 AI: 기본 개념 이해'는 생성형 AI 리더 학습 과정의 두 번째 과정입니다. 이 과정에서는 생성형 AI의 기본 개념을 이해하기 위해 AI, ML, 생성형 AI의 차이점을 살펴보고 다양한 데이터 유형에서 생성형 AI로 어떻게 비즈니스 과제를 해결할 수 있는지 알아봅니다. 파운데이션 모델의 제한사항과 책임감 있고 안전한 AI 개발 및 배포의 주요 과제를 해결할 수 있도록 Google Cloud 전략에 관한 인사이트도 제공합니다.
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'생성형 AI: 챗봇 그 이상의 가치'는 생성형 AI 리더 학습 과정의 첫 번째 과정이며 요구되는 기본 요건이 없습니다. 이 과정은 챗봇에 대한 기본적인 이해를 넘어 조직을 위한 생성형 AI의 진정한 잠재력을 살펴보는 것을 목표로 합니다. 생성형 AI의 강력한 기능을 활용하는 데 중요한 파운데이션 모델 및 프롬프트 엔지니어링과 같은 개념을 살펴봅니다. 또한 조직을 위한 성공적인 생성형 AI 전략을 개발할 때 고려해야 할 중요한 사항도 안내합니다.
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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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첫 번째 Gemini Enterprise 애플리케이션을 만들어 기술 배지를 획득하세요. 다양한 데이터 소스를 애플리케이션에 연결하여 강력한 통합 검색 및 분석 엔진을 빌드하세요. Deep Research 에이전트, 멀티 에이전트 아이디어 구상, 집중 분석을 위한 NotebookLM과 같은 고급 기능을 익힐 수 있습니다.
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Complete the advanced Google DeepMind: Train A Small Language Model skill badge by completing this course to demonstrate skills in the following: formulating real-world language model research problems; building a simple tokenizer; preparing a dataset for training a transformer language model; running the training loop of a small language model. Access this lab at no-cost by signing up for the no-cost subscription. Receive 35 free credits each month!
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Building a reliable platform for data analysis requires structured data modeling and clean, maintainable code. In this challenge, you’ll start with the building blocks of LookML, creating custom dimensions, measures, and derived tables to shape your data exactly how you need it. From there, you'll work on making your platform faster and easier to use by setting up caching, defining datagroups, and modularizing your code using extends. By following these development best practices, you'll walk away knowing how to build efficient, scalable data models that your team can easily rely on.
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Keeping your cloud resources secure and making your apps smarter are two essential skills for any cloud developer. In this voyage, you’ll start with the security fundamentals, learning how to configure service accounts, manage IAM permissions using gcloud, and set up custom roles. Once you've secured your environment, you'll work with Google Cloud's pre-trained AI tools—converting text to synthetic speech, translating languages on the fly, and transcribing audio files into text. Complete with two practical challenge labs to test your skills, you'll walk away knowing how to safely manage access to your cloud project while adding powerful language and speech features to your applications.
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Writing code is just the first step; you also need to know how to deploy it smoothly and keep it running at its best. In this adventure, you’ll get started with serverless setups by running code on Cloud Run Functions and connecting your services using Google Cloud Pub/Sub. From there, you'll work on the operations side—building out clean development environments, keeping tabs on multiple projects at once, and setting up smart alerts so you can spot and fix issues early. With a couple of challenge labs thrown into the mix, you’ll walk away with the skills needed to build, monitor, and scale apps on Google Cloud.
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Raw data is only useful if it is clean, structured, and secure. In this track, you’ll start by processing and preparing data using Dataprep, Dataflow templates, and Apache Spark. You'll learn how to clean up datasets so they are ready for machine learning models. From there, you'll focus on security by working with tools that find and mask sensitive information like personal IDs and credentials. You'll practice redacting critical details and creating safe, de-identified copies of your data in Cloud Storage. By finishing the hands-on challenge labs, you’ll show you can handle big data workflows while keeping confidential information completely safe.
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Welcome to Base Camp, where you’ll develop key Google Cloud skills (available in Spanish and Portuguese too!) and earn an exclusive credential that will open doors to the cloud for you. No prior experience is required!
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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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