가입 로그인

Google Cloud 콘솔에서 기술 적용

Ritesh Tarway

회원 가입일: 2020

실버 리그

32965포인트
Google Cloud Computing Foundations: Cloud Computing Fundamentals Earned 6월 17, 2024 EDT
DEPRECATED Applying BigQuery ML's Classification, Regression, and Demand Forecasting for Retail Applications Earned 4월 23, 2024 EDT
BigQuery로 데이터 웨어하우스 빌드 Earned 4월 22, 2024 EDT
Modernization of Java Applications for Google Cloud Earned 1월 25, 2024 EST
Cloud Run 기반 서버리스 애플리케이션 개발 Earned 12월 5, 2023 EST
Preparing for your Professional Data Engineer Journey Earned 11월 16, 2023 EST
Google Cloud에서 일괄 데이터 파이프라인 빌드하기 Earned 11월 15, 2023 EST
BigQuery로 데이터 웨어하우스 빌드 Earned 11월 13, 2023 EST
Google Cloud에서 ML API용으로 데이터 준비하기 Earned 11월 10, 2023 EST
BigQuery ML을 사용한 예측 모델링을 위한 데이터 엔지니어링 Earned 11월 3, 2023 EDT
Serverless Data Processing with Dataflow: Operations Earned 10월 31, 2023 EDT
Serverless Data Processing with Dataflow: Develop Pipelines Earned 10월 28, 2023 EDT
Serverless Data Processing with Dataflow: Foundations Earned 9월 12, 2023 EDT
Smart Analytics, Machine Learning, and AI on Google Cloud - 한국어 Earned 9월 9, 2023 EDT
Google Cloud에서 Cloud 보안 기본사항 구현하기 Earned 9월 8, 2023 EDT
Google Cloud 기반 복원력이 우수한 스트리밍 분석 시스템 구축하기 Earned 9월 4, 2023 EDT
Google Cloud Big Data and Machine Learning Fundamentals - 한국어 Earned 8월 31, 2023 EDT
대규모 언어 모델 소개 Earned 8월 28, 2023 EDT
Google Cloud Run Serverless Workshop Earned 8월 23, 2023 EDT
Firebase로 서버리스 앱 개발 Earned 8월 19, 2023 EDT
Google Cloud에서 Kubernetes 애플리케이션 배포하기 Earned 3월 13, 2023 EDT
필수 Google Cloud 인프라: 기초 Earned 8월 27, 2022 EDT
Google Cloud 기초: 핵심 인프라 Earned 8월 5, 2022 EDT
Certification Learning Path: Professional Cloud Network Engineer Earned 7월 18, 2022 EDT
Cloud Architecture - Design, Implement, and Manage Earned 5월 29, 2022 EDT
Google Cloud로 데이터 레이크 및 데이터 웨어하우스 현대화하기 Earned 3월 19, 2022 EDT

The Google Cloud Computing Foundations courses are for individuals with little to no background or experience in cloud computing. They provide an overview of concepts central to cloud basics, big data, and machine learning, and where and how Google Cloud fits in. By the end of the series of courses, learners will be able to articulate these concepts and demonstrate some hands-on skills. The courses should be completed in the following order: 1. Google Cloud Computing Foundations: Cloud Computing Fundamentals 2. Google Cloud Computing Foundations: Infrastructure in Google Cloud 3. Google Cloud Computing Foundations: Networking and Security in Google Cloud 4. Google Cloud Computing Foundations: Data, ML, and AI in Google Cloud This first course provides an overview of cloud computing, ways to use Google Cloud, and different compute options.

자세히 알아보기

In this course you will learn how to use several BigQuery ML features to improve retail use cases. Predict the demand for bike rentals in NYC with demand forecasting, and see how to use BigQuery ML for a classification task that predicts the likelihood of a website visitor making a purchase.

자세히 알아보기

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.

자세히 알아보기

This course aims to upskill Google Cloud partners to perform specific tasks in rehosting applications from on-premise to Google Cloud. It also aims to re-platform applications to run in GKE. Learners will perform the tasks of Migrating MySQL, Angular, and Java applications from their on-premise machines to Google Cloud VM instances. Sample code will be used during the migration.

자세히 알아보기

중급 Cloud Run 기반 서버리스 애플리케이션 개발 기술 배지 과정을 완료하여 데이터 관리를 위한 Cloud Run과 Cloud Storage의 통합, Cloud Run 및 Pub/Sub를 사용하는 복원력 높은 비동기 시스템 설계, Cloud Run 기반 REST API 게이트웨이 구축, Cloud Run 기반 서비스 빌드 및 배포와 관련된 기술 역량을 입증하세요. 기술 배지는 Google Cloud 제품 및 서비스 숙련도에 따라 Google Cloud에서 독점적으로 발급하는 디지털 배지로, 기술 배지 과정을 통해 대화형 실습 환경에서 지식을 적용하는 역량을 테스트할 수 있습니다. 이 기술 배지 과정과 최종 평가 챌린지 실습을 완료하면 네트워크에 공유할 수 있는 기술 배지를 받을 수 있습니다.

자세히 알아보기

This course helps learners create a study plan for the PDE (Professional Data Engineer) certification exam. Learners explore the breadth and scope of the domains covered in the exam. Learners assess their exam readiness and create their individual study plan.

자세히 알아보기

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.

자세히 알아보기

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.

자세히 알아보기

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. 기술 배지는 Google Cloud 제품 및 서비스 숙련도에 따라 Google Cloud에서 독점적으로 발급하는 디지털 배지로, 기술 배지 과정을 통해 대화형 실습 환경에서 지식을 적용하는 역량을 테스트할 수 있습니다. 이 기술 배지 과정과 최종 평가 챌린지 실습을 완료하면 네트워크에 공유할 수 있는 기술 배지를 받을 수 있습니다.

자세히 알아보기

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. 기술 배지는 Google Cloud 제품 및 서비스 숙련도에 따라 Google Cloud에서 독점적으로 발급하는 디지털 배지로, 기술 배지 과정을 통해 대화형 실습 환경에서 지식을 적용하는 역량을 테스트할 수 있습니다. 이 기술 배지 과정과 최종 평가 챌린지 실습을 완료하면 네트워크에 공유할 수 있는 디지털 배지를 받을 수 있습니다.

자세히 알아보기

In the last installment of the Dataflow course series, we will introduce the components of the Dataflow operational model. We will examine tools and techniques for troubleshooting and optimizing pipeline performance. We will then review testing, deployment, and reliability best practices for Dataflow pipelines. We will conclude with a review of Templates, which makes it easy to scale Dataflow pipelines to organizations with hundreds of users. These lessons will help ensure that your data platform is stable and resilient to unanticipated circumstances.

자세히 알아보기

In this second installment of the Dataflow course series, we are going to be diving deeper on developing pipelines using the Beam SDK. We start with a review of Apache Beam concepts. Next, we discuss processing streaming data using windows, watermarks and triggers. We then cover options for sources and sinks in your pipelines, schemas to express your structured data, and how to do stateful transformations using State and Timer APIs. We move onto reviewing best practices that help maximize your pipeline performance. Towards the end of the course, we introduce SQL and Dataframes to represent your business logic in Beam and how to iteratively develop pipelines using Beam notebooks.

자세히 알아보기

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.

자세히 알아보기

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.

자세히 알아보기

중급 Google Cloud에서 Cloud 보안 기본사항 구현하기 기술 배지 과정을 완료하여 Identity and Access Management(IAM)로 역할 생성 및 할당, 서비스 계정 생성 및 관리, 가상 프라이빗 클라우드(VPC) 네트워크에서 비공개 연결 사용 설정, IAP(Identity-Aware Proxy)를 사용한 애플리케이션 액세스 제한, Cloud Key Management Service(KMS)를 사용한 키와 암호화된 데이터 관리, 비공개 Kubernetes 클러스터 생성과 관련된 기술 역량을 입증하세요. 기술 배지는 Google Cloud 제품 및 서비스 숙련도에 따라 Google Cloud에서 독점적으로 발급하는 디지털 배지로, 기술 배지 과정을 통해 대화형 실습 환경에서 지식을 적용하는 역량을 테스트할 수 있습니다. 이 기술 배지 과정과 최종 평가 챌린지 실습을 완료하면 네트워크에 공유할 수 있는 디지털 배지를 받을 수 있습니다.

자세히 알아보기

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.

자세히 알아보기

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.

자세히 알아보기

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.

자세히 알아보기

Twelve years ago Lily started the Pet Theory chain of veterinary clinics, and has been expanding rapidly. Now, Pet Theory is experiencing some growing pains: their appointment scheduling system is not able to handle the increased load, customers aren't receiving lab results reliably through email and text, and veteranerians are spending more time with insurance companies than with their patients. Lily wants to build a cloud-based system that scales better than the legacy solution and doesn't require lots of ongoing maintenance. The team has decided to go with serverless technology. For the labs in the Google Cloud Run Serverless Quest, you will read through a fictitious business scenario in each lab and assist the characters in implementing a serverless solution. Looking for a hands on challenge lab to demonstrate your skills and validate your knowledge? On completing this quest, enroll in and finish the additional challenge lab at the end of this quest to receive an exclusive Google…

자세히 알아보기

중급 Firebase로 서버리스 앱 개발 기술 배지 과정을 완료하여 Firebase를 사용한 서버리스 웹 애플리케이션 설계 및 빌드, 데이터베이스 관리에 Firestore 활용, Cloud Build를 사용하여 배포 프로세스 자동화, 애플리케이션에 Google 어시스턴트 기능 통합 등에 관한 기술을 입증하세요. 기술 배지는 Google Cloud 제품 및 서비스 숙련도에 따라 Google Cloud에서 독점적으로 발급하는 디지털 배지로, 기술 배지 과정을 통해 대화형 실습 환경에서 지식을 적용하는 역량을 테스트할 수 있습니다. 이 기술 배지 과정과 최종 평가 챌린지 실습을 완료하면 네트워크에 공유할 수 있는 기술 배지를 받을 수 있습니다.

자세히 알아보기

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.

자세히 알아보기

이 속성 주문형 과정은 참가자에게 Google Cloud에서 제공하는 포괄적이고 유연한 인프라 및 플랫폼 서비스를 Compute Engine을 중심으로 소개합니다. 참가자는 동영상 강의, 데모, 실무형 실습을 통해 네트워크, 가상 머신, 애플리케이션 서비스와 같은 인프라 구성요소를 포함한 솔루션 요소를 탐색하고 배포해 볼 수 있습니다. Console과 Cloud Shell을 통해 Google Cloud를 사용하는 방법을 학습합니다. 또한 클라우드 설계자의 역할, 인프라 설계 접근 방식은 물론 Virtual Private Cloud(VPC), 프로젝트, 네트워크, 서브네트워크, IP 주소, 경로, 방화벽 규칙을 사용한 가상 네트워킹 구성에 대해 알아봅니다.

자세히 알아보기

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.

자세히 알아보기

Good news! There’s a new updated version of this learning path available for you!Open the new Professional Cloud Network Engineer Certification Learning Path to begin, once you’ve selected the new path all your current progress will be reflected in the new version.

자세히 알아보기

This quest of "Challenge Labs" gives the student preparing for the Google Cloud Certified Professional Cloud Architect certification hands-on practice with common business/technology solutions using Google Cloud architectures. Challenge Labs do not provide the "cookbook" steps, but require solutions to be built with minimal guidance, across many Google Cloud technologies. All labs have activity tracking, and in order to earn this badge you must score 100% in each lab. This quest is not easy and will put your Google Cloud technology skills to the test! Be aware that while practice with these labs will increase your knowledge and abilities, additional study, experience, and background in cloud architecture is recommended to prepare for this certification. Complete this quest to receive an exclusive Google Cloud digital badge.

자세히 알아보기

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.

자세히 알아보기