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Carlos Guerreiro

회원 가입일: 2023

골드 리그

15545포인트
Perform Foundational Data, ML, and AI Tasks in Google Cloud 배지 Perform Foundational Data, ML, and AI Tasks in Google Cloud Earned 11월 25, 2023 EST
Google Cloud Fundamentals: Core Infrastructure - 한국어 배지 Google Cloud Fundamentals: Core Infrastructure - 한국어 Earned 11월 19, 2023 EST
Cloud Functions: 3 Ways 배지 Cloud Functions: 3 Ways Earned 11월 19, 2023 EST
BigQuery Fundamentals for Redshift Professionals 배지 BigQuery Fundamentals for Redshift Professionals Earned 10월 14, 2023 EDT
Perform Foundational Infrastructure Tasks in Google Cloud 배지 Perform Foundational Infrastructure Tasks in Google Cloud Earned 10월 8, 2023 EDT
Optimize Costs for Google Kubernetes Engine 배지 Optimize Costs for Google Kubernetes Engine Earned 10월 7, 2023 EDT
Implement Cloud Security Fundamentals on Google Cloud 배지 Implement Cloud Security Fundamentals on Google Cloud Earned 9월 23, 2023 EDT
Analyzing and Visualizing Data in Looker 배지 Analyzing and Visualizing Data in Looker Earned 9월 17, 2023 EDT
Logging and Monitoring in Google Cloud 배지 Logging and Monitoring in Google Cloud Earned 9월 16, 2023 EDT
Generative AI Explorer - Vertex AI 배지 Generative AI Explorer - Vertex AI Earned 9월 2, 2023 EDT
Reliable Google Cloud Infrastructure: Design and Process - 한국어 배지 Reliable Google Cloud Infrastructure: Design and Process - 한국어 Earned 8월 26, 2023 EDT
Responsible AI: Applying AI Principles with Google Cloud - 한국어 배지 Responsible AI: Applying AI Principles with Google Cloud - 한국어 Earned 8월 26, 2023 EDT
Launching into Machine Learning - 한국어 배지 Launching into Machine Learning - 한국어 Earned 6월 27, 2023 EDT
How Google Does Machine Learning - 한국어 배지 How Google Does Machine Learning - 한국어 Earned 6월 14, 2023 EDT
Introduction to Generative AI Studio - 한국어 배지 Introduction to Generative AI Studio - 한국어 Earned 6월 9, 2023 EDT
Create Image Captioning Models - 한국어 배지 Create Image Captioning Models - 한국어 Earned 6월 9, 2023 EDT
Transformer Models and BERT Model - 한국어 배지 Transformer Models and BERT Model - 한국어 Earned 6월 9, 2023 EDT
Attention Mechanism - 한국어 배지 Attention Mechanism - 한국어 Earned 6월 9, 2023 EDT
Encoder-Decoder Architecture - 한국어 배지 Encoder-Decoder Architecture - 한국어 Earned 6월 8, 2023 EDT
Introduction to Image Generation - 한국어 배지 Introduction to Image Generation - 한국어 Earned 6월 8, 2023 EDT
Generative AI Fundamentals - 한국어 배지 Generative AI Fundamentals - 한국어 Earned 6월 8, 2023 EDT
Introduction to Responsible AI - 한국어 배지 Introduction to Responsible AI - 한국어 Earned 6월 8, 2023 EDT
Introduction to Large Language Models - 한국어 배지 Introduction to Large Language Models - 한국어 Earned 6월 8, 2023 EDT
Introduction to Generative AI - 한국어 배지 Introduction to Generative AI - 한국어 Earned 6월 8, 2023 EDT
Serverless Data Processing with Dataflow: Foundations 배지 Serverless Data Processing with Dataflow: Foundations Earned 6월 1, 2023 EDT
Smart Analytics, Machine Learning, and AI on Google Cloud 배지 Smart Analytics, Machine Learning, and AI on Google Cloud Earned 5월 31, 2023 EDT
Building Resilient Streaming Analytics Systems on Google Cloud 배지 Building Resilient Streaming Analytics Systems on Google Cloud Earned 5월 27, 2023 EDT
Building Batch Data Pipelines on Google Cloud 배지 Building Batch Data Pipelines on Google Cloud Earned 5월 26, 2023 EDT
Preparing for your Professional Data Engineer Journey 배지 Preparing for your Professional Data Engineer Journey Earned 5월 25, 2023 EDT
Modernizing Data Lakes and Data Warehouses with Google Cloud 배지 Modernizing Data Lakes and Data Warehouses with Google Cloud Earned 5월 24, 2023 EDT
Google Cloud Big Data and Machine Learning Fundamentals - 한국어 배지 Google Cloud Big Data and Machine Learning Fundamentals - 한국어 Earned 5월 23, 2023 EDT
Build Google Cloud Infrastructure for AWS Professionals 배지 Build Google Cloud Infrastructure for AWS Professionals Earned 5월 21, 2023 EDT
Deploy and Monitor in Google Cloud for AWS Professionals 배지 Deploy and Monitor in Google Cloud for AWS Professionals Earned 5월 21, 2023 EDT
Google Cloud Storage and Containers for AWS Professionals 배지 Google Cloud Storage and Containers for AWS Professionals Earned 5월 21, 2023 EDT
Google Cloud Compute and Scalability for AWS Professionals 배지 Google Cloud Compute and Scalability for AWS Professionals Earned 5월 20, 2023 EDT
Google Cloud IAM and Networking for AWS Professionals 배지 Google Cloud IAM and Networking for AWS Professionals Earned 5월 19, 2023 EDT

이 퀘스트를 완료하고 나면 어떤 Google Cloud 이니셔티브에도 적용할 수 있는 유용한 기술을 얻을 수 있습니다. 마지막에 제시되는 챌린지 실습을 포함해 이 퀘스트를 완료하면 특별한 Google Cloud 디지털 배지가 주어집니다. 1분 정도의 동영상을 통해 실습의 주요 개념을 알아볼 수 있습니다.

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Google Cloud Fundamentals: Core Infrastructure 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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Earn a skill badge by completing the Cloud Functions: 3 Ways course, where you learn how to use Cloud Functions (including 2nd gen) through the Google Cloud console and on the command line. A skill badge is an exclusive digital badge issued by Google Cloud in recognition of your proficiency with Google Cloud products and services and tests your ability to apply your knowledge in an interactive hands-on environment. Complete this Skill Badge, and the final assessment challenge lab, to receive a digital badge that you can share with your network.

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This course covers BigQuery fundamentals for professionals who are familiar with SQL-based cloud data warehouses in Redshift and want to begin working in BigQuery. Through interactive lecture content and hands-on labs, you learn how to provision resources, create and share data assets, ingest data, and optimize query performance in BigQuery. Drawing upon your knowledge of Redshift, you also learn about similarities and differences between Redshift and BigQuery to help you get started with data warehouses in BigQuery. After this course, you can continue your BigQuery journey by completing the skill badge quest titled Build and Optimize Data Warehouses with BigQuery.

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‘시작하기 - 클라우드 리소스 만들기 및 관리하기’ 후에 완료할 실습을 찾고 있는 초보 클라우드 개발자라면 이 퀘스트가 안성맞춤입니다. Cloud Storage 및 Stackdriver와 Cloud Functions와 같은 핵심 애플리케이션 서비스를 자세히 살펴보는 실습을 통해 실무 경험을 쌓게 됩니다. 이 퀘스트를 완료하고 나면 어떤 Google Cloud 이니셔티브에도 적용할 수 있는 유용한 기술을 얻을 수 있습니다. 마지막에 제시되는 챌린지 실습을 포함해 이 퀘스트를 완료하면 특별한 Google Cloud 디지털 배지가 주어집니다. 1분 정도의 동영상을 통해 실습의 주요 개념을 알아볼 수 있습니다.

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Complete the intermediate Optimize Costs for Google Kubernetes Engine skill badge to demonstrate skills in the following: creating and managing multi-tenant clusters, monitoring resource usage by namespace, configuring cluster and pod autoscaling for efficiency, setting up load balancing for optimal resource distribution, and implementing liveness and readiness probes to ensure application health and cost-effectiveness. A skill badge is an exclusive digital badge issued by Google Cloud in recognition of your proficiency with Google Cloud products and services and tests your ability to apply your knowledge in an interactive hands-on environment. Complete this skill badge course and the final assessment challenge lab to receive a skill badge that you can share with your network.

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Complete the intermediate Implement Cloud Security Fundamentals on Google Cloud skill badge to demonstrate skills in the following: creating and assigning roles with Identity and Access Management (IAM); creating and managing service accounts; enabling private connectivity across virtual private cloud (VPC) networks; restricting application access using Identity-Aware Proxy; managing keys and encrypted data using Cloud Key Management Service (KMS); and creating a private Kubernetes cluster. A skill badge is an exclusive digital badge issued by Google Cloud in recognition of your proficiency with Google Cloud products and services and tests your ability to apply your knowledge in an interactive hands-on environment. Complete the skill badge course, and final assessment challenge lab, to receive a digital badge that you can share with your network.

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In this course, you learn how to do the kind of data exploration and analysis in Looker that would formerly be done primarily by SQL developers or analysts. Upon completion of this course, you will be able to leverage Looker's modern analytics platform to find and explore relevant content in your organization’s Looker instance, ask questions of your data, create new metrics as needed, and build and share visualizations and dashboards to facilitate data-driven decision making.

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This course teaches participants techniques for monitoring and improving infrastructure and application performance in Google Cloud. Using a combination of presentations, demos, hands-on labs, and real-world case studies, attendees gain experience with full-stack monitoring, real-time log management and analysis, debugging code in production, tracing application performance bottlenecks, and profiling CPU and memory usage.

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The Generative AI Explorer - Vertex Quest is a collection of labs on how to use Generative AI on Google Cloud. Through the labs, you will learn about how to use the models in the Vertex AI PaLM API family, including text-bison, chat-bison, and textembedding-gecko. You will also learn about prompt design, best practices, and how it can be used for ideation, text classification, text extraction, text summarization, and more. You will also learn how to tune a foundation model by training it via Vertex AI custom training and deploy it to a Vertex AI endpoint.

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이 과정에서는 검증된 설계 패턴을 사용하여 Google Cloud에서 고도로 안정적이고 효율적인 솔루션을 빌드하는 데 필요한 역량을 키워줍니다. 'Google Compute Engine을 이용한 아키텍처 설계' 또는 'Google Kubernetes Engine을 이용한 아키텍처 설계' 과정과 이어지는 내용이며, 학습자가 두 과정에서 다루는 기술을 실무에서 사용해 본 경험이 있다는 전제로 진행됩니다. 학습자는 프레젠테이션, 설계 활동, 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 알아봅니다.

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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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이 과정에서는 먼저 데이터에 관해 논의하면서 데이터 품질을 개선하고 탐색적 데이터 분석을 수행하는 방법을 알아봅니다. Vertex AI AutoML과 코드를 한 줄도 작성하지 않고 ML 모델을 빌드하고, 학습시키고, 배포하는 방법을 설명합니다. 학습자는 Big Query ML의 이점을 이해할 수 있습니다. 그런 다음, 머신러닝(ML) 모델 최적화 방법과 일반화 및 샘플링으로 커스텀 학습용 ML 모델 품질을 평가하는 방법을 다룹니다.

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Google Cloud에서 머신러닝을 구현하기 위한 권장사항에는 어떤 것이 있을까요? Vertex AI란 무엇이고, 이 플랫폼을 사용하여 코드는 한 줄도 작성하지 않고 AutoML 머신러닝 모델을 빠르게 빌드, 학습, 배포하려면 어떻게 해야 할까요? 머신러닝이란 무엇이며 어떤 종류의 문제를 해결할 수 있을까요? Google은 머신러닝을 조금 다른 방식으로 바라봅니다. Google이 머신러닝과 관련하여 중요하게 생각하는 것은 관리형 데이터 세트를 위한 통합 플랫폼과 특징 저장소를 제공하고, 코드를 작성하지 않고도 머신러닝 모델을 빌드, 학습, 배포할 방법을 제공하고, 데이터에 라벨을 지정하고, TensorFlow, scikit-learn, Pytorch, R 등과 같은 프레임워크를 사용하여 Workbench 노트북을 만들 수 있도록 지원하는 것입니다. Google의 Vertex AI 플랫폼에는 커스텀 모델을 학습시키고, 구성요소 파이프라인을 빌드하고, 온라인 및 일괄 예측을 실행하는 기능이 포함되어 있습니다. 후보 사용 사례를 머신러닝으로 구동되도록 변환하는 5단계를 살펴보고, 단계를 건너뛰지 않는 것이 중요한 이유를 알아봅니다. 마지막으로, 머신러닝이 증폭시킬 수 있는 편향과 이를 인식할 방법을 살펴봅니다.

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이 과정에서는 생성형 AI 모델의 프로토타입을 제작하고 맞춤설정하여 애플리케이션에서 해당 기능을 사용할 수 있도록 도와주는 Vertex AI 제품인 생성형 AI 스튜디오를 소개합니다. 또한 생성형 AI 스튜디오의 정의, 기능 및 옵션, 작동 방식을 제품 데모를 살펴보면서 알아봅니다. 마지막에는 배운 내용을 적용해 볼 수 있는 실무형 실습과 지식을 테스트할 수 있는 퀴즈가 준비되어 있습니다.

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이 과정에서는 딥 러닝을 사용해 이미지 캡션 모델을 만드는 방법을 알아봅니다. 인코더 및 디코더와 모델 학습 및 평가 방법 등 이미지 캡션 모델의 다양한 구성요소에 대해 알아봅니다. 이 과정을 마치면 자체 이미지 캡션 모델을 만들고 이를 사용해 이미지의 설명을 생성할 수 있게 됩니다.

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이 과정은 Transformer 아키텍처와 BERT(Bidirectional Encoder Representations from Transformers) 모델을 소개합니다. 셀프 어텐션 메커니즘 같은 Transformer 아키텍처의 주요 구성요소와 이 아키텍처가 BERT 모델 빌드에 사용되는 방식에 관해 알아봅니다. 또한 텍스트 분류, 질문 답변, 자연어 추론과 같이 BERT를 활용할 수 있는 다양한 작업에 대해서도 알아봅니다. 이 과정은 완료하는 데 대략 45분이 소요됩니다.

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이 과정에서는 신경망이 입력 시퀀스의 특정 부분에 집중할 수 있도록 하는 강력한 기술인 주목 메커니즘을 소개합니다. 주목 메커니즘의 작동 방식과 이 메커니즘을 다양한 머신러닝 작업(기계 번역, 텍스트 요약, 질문 답변 등)의 성능을 개선하는 데 활용하는 방법을 알아봅니다.

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이 과정은 기계 번역, 텍스트 요약, 질의 응답과 같은 시퀀스-투-시퀀스(Seq2Seq) 작업에 널리 사용되는 강력한 머신러닝 아키텍처인 인코더-디코더 아키텍처에 대한 개요를 제공합니다. 인코더-디코더 아키텍처의 기본 구성요소와 이러한 모델의 학습 및 서빙 방법에 대해 알아봅니다. 해당하는 실습 둘러보기에서는 TensorFlow에서 시를 짓는 인코더-디코더 아키텍처를 처음부터 간단하게 구현하는 코딩을 해봅니다.

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이 과정에서는 최근 이미지 생성 분야에서 가능성을 보여준 머신러닝 모델 제품군인 확산 모델을 소개합니다. 확산 모델은 열역학을 비롯한 물리학에서 착안했습니다. 지난 몇 년 동안 확산 모델은 연구계와 업계 모두에서 주목을 받았습니다. 확산 모델은 Google Cloud의 다양한 최신 이미지 생성 모델과 도구를 뒷받침합니다. 이 과정에서는 확산 모델의 이론과 Vertex AI에서 이 모델을 학습시키고 배포하는 방법을 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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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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대규모 언어 모델(LLM)이란 무엇이고, LLM을 활용할 수 있는 사용 사례로는 어떤 것이 있으며, 프롬프트 조정을 사용해 LLM 성능을 개선하는 방법을 알아보는 입문용 마이크로 학습 과정입니다. 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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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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Incorporating machine learning into data pipelines increases the ability to extract insights from data. This course covers ways machine learning can be included in data pipelines on Google Cloud. For little to no customization, this course covers AutoML. For more tailored machine learning capabilities, this course introduces Notebooks and BigQuery machine learning (BigQuery ML). Also, this course covers how to productionalize machine learning solutions by using Vertex AI.

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Processing streaming data is becoming increasingly popular as streaming enables businesses to get real-time metrics on business operations. This course covers how to build streaming data pipelines on Google Cloud. Pub/Sub is described for handling incoming streaming data. The course also covers how to apply aggregations and transformations to streaming data using Dataflow, and how to store processed records to BigQuery or Cloud Bigtable for analysis. Learners get hands-on experience building streaming data pipeline components on Google Cloud by using QwikLabs.

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Data pipelines typically fall under one of the Extract and Load (EL), Extract, Load and Transform (ELT) or Extract, Transform and Load (ETL) paradigms. This course describes which paradigm should be used and when for batch data. Furthermore, this course covers several technologies on Google Cloud for data transformation including BigQuery, executing Spark on Dataproc, pipeline graphs in Cloud Data Fusion and serverless data processing with Dataflow. Learners get hands-on experience building data pipeline components on Google Cloud using Qwiklabs.

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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.

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The two key components of any data pipeline are data lakes and warehouses. This course highlights use-cases for each type of storage and dives into the available data lake and warehouse solutions on Google Cloud in technical detail. Also, this course describes the role of a data engineer, the benefits of a successful data pipeline to business operations, and examines why data engineering should be done in a cloud environment. This is the first course of the Data Engineering on Google Cloud series. After completing this course, enroll in the Building Batch Data Pipelines on Google Cloud course.

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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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Earn a skill badge by completing the Build Google Cloud Infrastructure for AWS Professionals course, where you learn how to configure IAM permission, orchestrate workloads using Kubernetes, host a web application using compute engine, and configure load balancing. A skill badge is an exclusive digital badge issued by Google Cloud in recognition of your proficiency with Google Cloud products and services and tests your ability to apply your knowledge in an interactive hands-on environment. Complete this Skill Badge, and the final assessment challenge lab, to receive a digital badge that you can share with your network.

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This is the fourth course of a four-course series for cloud architects and engineers with existing AWS knowledge. It compares Google Cloud and AWS solutions and guides professionals on their use. This course focuses on deploying and monitoring applications in Google Cloud. The learners apply the knowledge of monitoring and application deployment processes in AWS to explore the differences with Google Cloud. Learners get hands-on practice building and managing Google Cloud resources.

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This is the third course of a four-course series for cloud architects and engineers with existing AWS knowledge, and it compares Google Cloud and AWS solutions and guides professionals on their use. This course focuses on Storage Options and containers in Google Cloud. The learners apply the knowledge of storage and containers in AWS to explore the similarities and differences with storage and containers in Google Cloud. Learners get hands-on practice building and managing Google Cloud resources.

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This is the second course of a four-course series for cloud architects and engineers with existing AWS knowledge. It aims to compare Google Cloud and AWS solutions and guide professionals on their use. This course focuses on compute resources and load balancing in Google Cloud. The learner will apply the knowledge of using virtual machines and load balancers in AWS to explore the similarities and differences with configuring and managing compute resources and load balancers in Google Cloud. Learners will get hands-on practice building and managing Google Cloud resources.

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This is the first course of a four-course series for cloud architects and engineers with existing AWS knowledge, and it compares Google Cloud and AWS solutions and guides professionals on their use. This course focuses on Identity and Access Management (IAM) and networking in Google Cloud. The learners apply the knowledge of access management and networking in AWS to explore the similarities and differences with access management and networking in Google Cloud. Learners get hands-on practice building and managing Google Cloud resources.

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