강의
Elastic Google Cloud Infrastructure: Scaling and Automation
- 중급기술 수준
- 4.9+
- 리뷰 20개
This course introduces solution elements, including networks, load balancing, autoscaling, infrastructure automation and managed services.
클라우드
전문 강사가 진행하는 짧은 동영상을 시청한 후 브라우저에서 인터랙티브 연습문제로 학습한 내용을 실습해보세요.
또는
강의
This course introduces solution elements, including networks, load balancing, autoscaling, infrastructure automation and managed services.
클라우드
강의
Learn to compose, send, and manage email in Gmail, organize messages with labels, and configure settings like filters and signatures.
클라우드
강의
Unleash the power of language models with fine-tuning. In this course, you will learn how to adjust a pre-trained model to a specific task.
클라우드
강의
The goal of this course is to introduce the basics of Google Kubernetes Engine, or GKE, and how to get applications containerized and running in Google Cloud.
클라우드
강의
This is an introductory level course aimed at explaining what Generative AI is, how it is used, and how it differs from traditional machine learning methods.
클라우드
강의
Train more powerful models with a single GPU, learn how hardware can speed up model training and the key considerations when training models on a GPU.
클라우드
강의
Turn a basic AI agent into a sophisticated assistant using advanced instructions, model selection, planning capabilities, and structured output.
클라우드
강의
n this Google DeepMind course you will focus on the training process for machine learning models.
클라우드
강의
Equip AI agents with tools for web search, code execution, database queries, and custom actions. Transform agents into capable assistants.
클라우드
강의
Build modern data lakehouses on Google Cloud using BigQuery, Cloud Storage, Apache Iceberg, BigLake, federated queries, and data governance tools.
클라우드
강의
Build stateful AI agents that maintain context and remember user preferences using session state, memory management, and personalization.
클라우드
강의
This course introduces the Cloud Run serverless platform for running applications.
클라우드
강의
This is an introductory level course that explores what large language models (LLM) are, their use cases, and how you can prompt them.
클라우드
강의
In this Google DeepMind course you will learn how to prepare text data for language models to process.
클라우드
강의
This course, Logging and Monitoring in Google Cloud, covers the operations-focused components including Logging, Monitoring, and Service Monitoring.
클라우드
강의
Explore advanced Google Sheets features including conditional formatting, complex formulas, data validation, and referencing.
클라우드
강의
In this course, you learn to analyze and choose the right database for your needs, to effectively develop applications on Google Cloud.
클라우드
강의
With Google Slides, you can create and present professional presentations for sales, projects, training modules, and much more.
클라우드
강의
Learn to upload, organize, share, and manage files and folders in Google Drive from any device.
클라우드
강의
This course is all about application performance management tools, including Error Reporting, Cloud Trace, and Cloud Profiler.
클라우드
강의
Learn to create and manage events, schedule meetings, share calendars, and use tasks and reminders to stay organized.
클라우드
강의
Learn to create and edit spreadsheets in Google Sheets, work with data, build formulas, and collaborate in real time.
클라우드
강의
Learn to create, format, and collaborate on documents in real time using Google Docs, stored securely in the cloud.
클라우드
강의
Learn to schedule, host, and manage video meetings in Google Meet, including screen sharing and collaboration tools.
클라우드
강의
Learn to message individuals and groups, collaborate in spaces, and integrate Google Chat with other Workspace apps.
클라우드
강의
Explore streaming data architectures on Google Cloud with Pub/Sub, Managed Kafka, Dataflow, and BigQuery for real-time data processing.
클라우드
강의
Learn how to use NotebookLM to create a personalized study guide for the Professional Machine Learning Engineer certification exam (PMLE).
클라우드
강의
Design and operate batch data pipelines on Google Cloud using Dataflow, Serverless Spark, Cloud Composer, and data validation techniques.
클라우드
강의
Master Apache Beam and Dataflow foundations including portability, Runner v2, Shuffle Service, Streaming Engine, IAM, quotas, and security.
클라우드
강의
Scale and manage multi-cluster GKE environments. Master fleets, Cloud Service Mesh, identity management, CI/CD at scale, and GKE Enterprise capabilities.
클라우드
데이터 사이언스는 데이터로부터 정보를 얻는 데 중점을 둔 전문 분야입니다. 프로그래밍 기술, 과학적 방법론, 알고리즘 등을 활용하여 데이터 사이언티스트는 데이터를 분석해 실행 가능한 인사이트를 도출합니다.
Python이나 R과 같은 프로그래밍 언어를 배우고 수학과 통계학의 원리를 마스터해야 합니다. 데이터 분석 방법과 데이터 사이언스 도구에 대한 지식도 필수적입니다. 데이터 사이언스를 배우는 방법은 다양합니다. 학위나 대학 교육과 같은 정규 교육 과정뿐만 아니라 자신만의 속도로 학습할 수 있는 다른 자료들도 많이 있습니다. 온라인 강의와 튜토리얼뿐만 아니라 책, 동영상 등도 있습니다.
수학과 통계학 지식뿐만 아니라 데이터 사이언티스트는 Python, R, SQL과 같은 언어의 프로그래밍 기술이 필요합니다. 또한 데이터 사이언스는 대용량 데이터세트를 다루는 능력, 데이터 시각화, 데이터 랭글링, 데이터베이스 관리에 대한 지식이 필요합니다. 머신러닝과 딥러닝 기술도 유용할 수 있습니다.
전문적인 관점에서 거의 모든 산업이 어느 정도 데이터 사이언스를 활용할 수 있습니다. 의료 기관은 데이터 사이언스를 사용해 질병을 발견하고 치료하며, 금융 회사는 사기를 탐지하고 예방하는 데 사용합니다. 모든 종류의 산업에서 추천 시스템 구축이나 고객 이탈 분석과 같은 마케팅에 데이터 사이언스를 활용합니다.
네, 데이터 사이언스는 미국과 전 세계에서 가장 빠르게 성장하는 분야 중 하나입니다. 또한 가장 높은 급여를 받는 직업 중 하나이기도 합니다. Payscale 데이터에 따르면, 경험 있는 데이터 사이언티스트는 미국에서 평균 $97,609를 벌고 5점 만점에 4점의 만족도를 보입니다.
여기서 고려해야 할 몇 가지가 있습니다. 먼저 데이터 사이언스 학위는 경쟁이 치열할 수 있으며, 종종 지속적으로 높은 성적이 필요합니다. 마찬가지로 데이터 사이언스에 필요한 많은 기술들은 많은 학습과 인내가 필요합니다. 필요한 모든 기초를 마스터하는 데 몇 달이 걸릴 수 있으며, 초급 수준의 직책을 확보하려면 많은 실무 경험이 필요합니다.
네, Python, R, SQL, Java, C/C++와 같은 언어의 코딩 경험이 필요합니다. 하지만 상대적으로 간단한 문법 때문에 Python 프로그래밍 언어가 초보자들 사이에서 선호되는 선택인 경우가 많습니다.
사전 코딩 경험이나 수학적 배경이 없는 사람의 경우, 일반적으로 초급 데이터 사이언티스트 수준에 도달하려면 7~12개월의 집중적인 학습이 필요합니다. 하지만 데이터 사이언스의 이론적 기초만 학습하는 것으로는 진정한 데이터 사이언티스트가 될 수 없다는 점을 기억하는 것이 중요합니다.
데이터 사이언스의 기초를 마스터한 후에는 머신러닝, 인공지능, 빅데이터 분석, 비즈니스 분석 및 인텔리전스, 데이터 마이닝 등 다양한 분야로 전문화할 수 있습니다.
모바일 강좌와 매일 5분 코딩 챌린지를 통해 이동 중에도 학습 효과를 높이세요.