데이터, AI, 클라우드 강의

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• 4.7+
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R에서 ggplot2와 trelliscopejs로 빅데이터를 시각화하는 방법을 배웁니다.

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혼합 모델로 확률적 클러스터링과 분류를 배우세요. 편리하고 체계적인 통계적 프레임워크입니다.

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Build modern data lakehouses on Google Cloud using BigQuery, Cloud Storage, Apache Iceberg, BigLake, federated queries, and data governance tools.

• 중급기술 수준
• 4.8+
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R만으로 plotly를 사용해 애니메이션 그래픽과 연동된 뷰를 만드는 방법을 학습합니다.

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• 4.7+
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purrr로 계속 학습하여 강력하고 깔끔하며 유지보수가 쉬운 반복적인 코드를 만들어 보세요.

• 중급기술 수준
• 5
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Build conversational AI apps that answer questions from your data with Cortex Search and Cortex Analyst on Snowflake.

• 기초기술 수준
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With Google Slides, you can create and present professional presentations for sales, projects, training modules, and much more.

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Learn to upload, organize, share, and manage files and folders in Google Drive from any device.

• 기초기술 수준
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Learn to create and manage events, schedule meetings, share calendars, and use tasks and reminders to stay organized.

• 기초기술 수준
• 4.8+
• 리뷰 11개

Learn to create, format, and collaborate on documents in real time using Google Docs, stored securely in the cloud.

• 중급기술 수준
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• 리뷰 19개

광고 클릭률 예측과 기본 머신 러닝 모델을 Python으로 구현하여 광고 최적화 방안을 파악합니다.

• 기초기술 수준
• 4.8+
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Turn a basic AI agent into a sophisticated assistant using advanced instructions, model selection, planning capabilities, and structured output.

• 기초기술 수준
• 4.7+
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Learn to schedule, host, and manage video meetings in Google Meet, including screen sharing and collaboration tools.

• 기초기술 수준
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• 리뷰 12개

Learn to message individuals and groups, collaborate in spaces, and integrate Google Chat with other Workspace apps.

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Learn to create and edit spreadsheets in Google Sheets, work with data, build formulas, and collaborate in real time.

• 고급기술 수준
• 4.6+
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bigmemory와 iotools 패키지를 활용해 R에서 빅데이터를 다루는 확장 가능한 코드를 작성하는 방법을 학습합니다.

• 기초기술 수준
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다양한 확률 퍼즐을 해결하며 R을 활용한 확률 문제 해결 전략을 익혀보세요.

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Master Apache Beam and Dataflow foundations including portability, Runner v2, Shuffle Service, Streaming Engine, IAM, quotas, and security.

• 기초기술 수준
• 5
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Equip AI agents with tools for web search, code execution, database queries, and custom actions. Transform agents into capable assistants.

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• 4.7+
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Design and operate batch data pipelines on Google Cloud using Dataflow, Serverless Spark, Cloud Composer, and data validation techniques.

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• 4.7+
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Deploy and manage Kubernetes workloads on GKE. Cover networking, deployments, jobs, persistent storage, and data management in production environments.

• 중급기술 수준
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Explore streaming data architectures on Google Cloud with Pub/Sub, Managed Kafka, Dataflow, and BigQuery for real-time data processing.

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• 4.6+
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Secure and monitor GKE production environments. Learn access control, logging, monitoring, CI/CD pipelines, and managed storage integration on Google Cloud.

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Scale and manage multi-cluster GKE environments. Master fleets, Cloud Service Mesh, identity management, CI/CD at scale, and GKE Enterprise capabilities.

• 기초기술 수준
• 5
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Build stateful AI agents that maintain context and remember user preferences using session state, memory management, and personalization.

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Use Gemini AI to boost your productivity in BigQuery. Explore data, accelerate code development, and discover visualization workflows.

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Develop data pipelines with Apache Beam and Dataflow. Cover transforms, windowing, I/O connectors, schemas, state APIs, Beam SQL, and notebooks.

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네트워크 학습과 네트워크에서 설명적 특징을 추출해 노드의 레이블을 예측하는 방법을 배웁니다.

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Work with Gemini AI models in BigQuery for sentiment analysis. Analyze customer reviews using SQL and Python notebooks with Gemini.

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네 가지 사례 연구로 대규모 실제 데이터셋에 네트워크 분석의 핵심 개념을 적용합니다.