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Google Cloud 콘솔에서 기술 적용

George Balan

회원 가입일: 2020

실버 리그

13444포인트
책임감 있는 AI: Google Cloud를 통한 AI 원칙 적용하기 Earned 10월 8, 2025 EDT
Data Warehousing for Partners: Process Data with Dataflow Earned 6월 15, 2025 EDT
Data Warehousing for Partners: Analyze Data with Looker Earned 6월 15, 2025 EDT
Data Warehousing for Partners: Process Data with Dataproc Earned 6월 15, 2025 EDT
Data Warehousing for Partners: Optimize in BigQuery Earned 6월 12, 2025 EDT
Data Warehousing for Partners: Stream Data with Pub/Sub Earned 6월 12, 2025 EDT
Data Warehousing for Partners: Cloud Data Fusion Pipelines Earned 6월 12, 2025 EDT
Data Warehousing for Partners: Migrate Data to BigQuery Earned 6월 11, 2025 EDT
Data Warehousing for Partners: Design in BigQuery Earned 6월 10, 2025 EDT
Data Warehousing for Partners: Enable Google Cloud Customers Earned 4월 14, 2025 EDT
책임감 있는 AI 소개 Earned 11월 27, 2023 EST
Generative AI Fundamentals - 한국어 Earned 11월 24, 2023 EST
대규모 언어 모델 소개 Earned 11월 24, 2023 EST
생성형 AI 소개 Earned 11월 22, 2023 EST
BigQuery로 데이터 웨어하우스 빌드 Earned 8월 23, 2023 EDT
Google Cloud에서 ML API용으로 데이터 준비하기 Earned 7월 14, 2023 EDT
Serverless Data Processing with Dataflow: Foundations Earned 6월 23, 2023 EDT
Smart Analytics, Machine Learning, and AI on Google Cloud - 한국어 Earned 6월 20, 2023 EDT
Google Cloud 기반 복원력이 우수한 스트리밍 분석 시스템 구축하기 Earned 6월 15, 2023 EDT
Google Cloud에서 일괄 데이터 파이프라인 빌드하기 Earned 6월 11, 2023 EDT
Google Cloud로 데이터 레이크 및 데이터 웨어하우스 현대화하기 Earned 6월 3, 2023 EDT
Intro to BigQuery: Analytics & Machine Learning Earned 12월 14, 2021 EST
BigQuery for Data Analysis I Earned 12월 8, 2021 EST

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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This course continues to explore the implementation of data load and transformation pipelines for a BigQuery Data Warehouse using Dataflow.

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This course explores how to leverage Looker to create data experiences and gain insights with modern business intelligence (BI) and reporting.

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This course explores the implementation of data load and transformation pipelines for a BigQuery Data Warehouse using Dataproc.

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Welcome to Optimize in BigQuery, where we map Enterprise Data Warehouse concepts and components to BigQuery and Google data services with a focus on optimization.

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This course explores how to implement a streaming analytics solution using Pub/Sub.

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This course continues to explore the implementation of data load and transformation pipelines for a BigQuery Data Warehouse using Cloud Data Fusion.

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This course identifies best practices for migrating data warehouses to BigQuery and the key skills required to perform successful migration.

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Welcome to Design in BigQuery, where we map Enterprise Data Warehouse concepts and components to BigQuery and Google data services with a focus on schema design.

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This course discusses the key elements of Google's Data Warehouse solution portfolio and strategy.

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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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Introduction to Generative AI, Introduction to Large Language Models, Introduction to Responsible AI 과정을 완료하고 기술 배지를 획득하세요. 최종 퀴즈를 풀어보고 생성형 AI의 기본 개념을 제대로 이해했는지 확인해 보세요. 기술 배지는 Google Cloud 제품 및 서비스에 대한 지식을 숙지한 사람에게 Google Cloud에서 발급하는 디지털 배지입니다. 프로필을 공개하고 기술 배지를 소셜 미디어 프로필에 추가하여 공유하세요.

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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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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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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. 기술 배지는 Google Cloud 제품 및 서비스 숙련도에 따라 Google Cloud에서 독점적으로 발급하는 디지털 배지로, 대화형 실습 환경을 통해 지식을 적용하는 역량을 테스트할 수 있습니다. 이 기술 배지 과정과 최종 평가 챌린지 실습을 완료하면 네트워크에 공유할 수 있는 기술 배지를 받을 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, Dataproc에서 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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This course is part 1 of a 3-course series on Serverless Data Processing with Dataflow. In this first course, we start with a refresher of what Apache Beam is and its relationship with Dataflow. Next, we talk about the Apache Beam vision and the benefits of the Beam Portability framework. The Beam Portability framework achieves the vision that a developer can use their favorite programming language with their preferred execution backend. We then show you how Dataflow allows you to separate compute and storage while saving money, and how identity, access, and management tools interact with your Dataflow pipelines. Lastly, we look at how to implement the right security model for your use case on Dataflow.

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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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스트리밍을 통해 비즈니스 운영에 대한 실시간 측정항목을 얻을 수 있게 되면서 스트리밍 데이터 처리의 사용이 늘고 있습니다. 이 과정에서는 Google Cloud에서 스트리밍 데이터 파이프라인을 빌드하는 방법을 다룹니다. 수신되는 스트리밍 데이터 처리와 관련해 Pub/Sub를 설명합니다. 이 과정에서는 Dataflow를 사용해 집계 및 변환을 스트리밍 데이터에 적용하는 방법과 처리된 레코드를 분석을 위해 BigQuery 또는 Bigtable에 저장하는 방법에 대해서도 다룹니다. Google Cloud에서 Qwiklabs를 사용해 스트리밍 데이터 파이프라인 구성요소를 빌드하는 실습을 진행해 볼 수도 있습니다.

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데이터 파이프라인은 일반적으로 추출-로드(EL), 추출-로드-변환(ELT) 또는 추출-변환-로드(ETL) 패러다임 중 하나에 속합니다. 이 과정에서는 일괄 데이터에 사용해야 할 패러다임과 사용 시기에 대해 설명합니다. 또한 BigQuery, Dataproc에서의 Spark 실행, Cloud Data Fusion의 파이프라인 그래프, Dataflow를 사용한 서버리스 데이터 처리 등 데이터 변환을 위한 Google Cloud의 여러 가지 기술을 다룹니다. Google Cloud에서 Qwiklabs를 사용해 데이터 파이프라인 구성요소를 빌드하는 실무형 실습도 진행합니다.

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데이터 파이프라인의 두 가지 주요 구성요소는 데이터 레이크와 웨어하우스입니다. 이 과정에서는 스토리지 유형별 사용 사례를 살펴보고 Google Cloud에서 사용 가능한 데이터 레이크 및 웨어하우스 솔루션을 기술적으로 자세히 설명합니다. 또한 데이터 엔지니어의 역할, 성공적인 데이터 파이프라인이 비즈니스 운영에 가져오는 이점, 클라우드 환경에서 데이터 엔지니어링을 수행해야 하는 이유도 알아봅니다. 'Google Cloud의 데이터 엔지니어링' 시리즈의 첫 번째 과정입니다. 이 과정을 완료한 후 'Google Cloud에서 일괄 데이터 파이프라인 빌드하기' 과정에 등록하세요.

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Welcome Gamers! Today's game is all about experimenting with Big Query for Machine Learning! Use real life case studies to learn various concepts of BQML and have fun. Take labs to earn points. The faster you complete the lab objectives, the higher your score.

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Welcome Gamers! Learn BigQuery and Cloud SQL, all while having fun! You will compete to see who can finish the game with the highest score. Earn the points by completing the steps in the lab.... and get bonus points for speed! Be sure to click "End" when you're done with each lab to get the maximum points. All players will be awarded the game badge.

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