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Google Cloud Big Data and Machine Learning Fundamentals 한국어

Google Cloud Training

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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What's inside

Syllabus

과정 소개
이 섹션에서는 빅데이터 및 머신러닝 기초 과정을 시작하는 학습자를 환영하고 과정 구조와 목표를 살펴봅니다.
Google Cloud의 빅데이터 및 머신러닝
이 섹션에서는 Google Cloud 인프라의 주요 구성요소를 살펴봅니다. Google Cloud의 데이터-AI 수명 주기를 지원하는 빅데이터 및 머신러닝 제품과 서비스도 소개합니다.
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스트리밍 데이터를 위한 데이터 엔지니어링
이 섹션에서는 스트리밍 데이터 관리를 위한 Google Cloud 솔루션을 소개합니다. Pub/Sub을 사용한 데이터 수집, Dataflow를 사용한 데이터 처리, Looker 및 데이터 스튜디오를 사용한 데이터 시각화를 포함하는 엔드 투 엔드 파이프라인을 살펴봅니다.
BigQuery를 사용한 빅데이터
이 섹션에서는 Google의 완전 관리형 서버리스 데이터 웨어하우스인 BigQuery를 소개합니다. BigQuery ML을 살펴보고, 커스텀 머신러닝 모델을 빌드하는 데 사용되는 프로세스와 주요 명령어도 알아봅니다.
Google Cloud의 머신러닝 옵션
이 섹션에서는 Google Cloud에서 머신러닝 모델을 빌드하는 네 가지 옵션을 알아봅니다. ML 프로젝트를 빌드하고 수명 주기를 관리하는 Google의 통합 플랫폼인 Vertex AI도 소개합니다.
Vertex AI를 사용한 머신러닝 워크플로
이 섹션에서는 Vertex AI의 3가지 주요 머신러닝 워크플로 단계(데이터 준비, 모델 학습, 모델 준비)를 살펴봅니다. 학습자는 AutoML을 사용하여 머신러닝 모델을 빌드하는 연습을 해 봅니다.
과정 요약
이 섹션에서는 과정에서 다룬 내용을 검토하고 추가 학습을 위한 리소스를 제공합니다.

Good to know

Know what's good
, what to watch for
, and possible dealbreakers
과정에서는 빅데이터 프로젝트의 수명 주기를 안내하는 데 주력합니다
인공 지능과 빅데이터 분야에서 흔히 알려진 업체인 Google Cloud에서 빅데이터 및 머신러닝을 배우게 됩니다
빅데이터 파이프라인 및 머신러닝 모델을 구축하는 데 Vertex AI를 사용하는 프로세스, 문제점과 이점을 살펴봅니다

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Activities

Coming soon We're preparing activities for Google Cloud Big Data and Machine Learning Fundamentals 한국어. These are activities you can do either before, during, or after a course.

Career center

Learners who complete Google Cloud Big Data and Machine Learning Fundamentals 한국어 will develop knowledge and skills that may be useful to these careers:
Machine Learning Engineer
A Machine Learning Engineer designs, develops, and deploys machine learning models. This course provides an overview of Google Cloud's machine learning platform, Vertex AI, and introduces the key concepts and techniques used in machine learning. By gaining practical experience in building and deploying machine learning models, you'll be well-prepared for a career as a Machine Learning Engineer.
Data Scientist
A Data Scientist uses scientific methods, processes, algorithms, and systems to extract knowledge and insights from data. This course can serve as an introduction to Google Cloud's suite of big data and machine learning tools, which are commonly used by Data Scientists. With hands-on experience in using these tools, you'll be able to contribute to data science projects and pursue a career in this field.
Data Engineer
A Data Engineer designs, builds, and maintains data pipelines and infrastructure. This course provides an overview of Google Cloud's big data and machine learning tools, and introduces the key concepts and techniques used in data engineering. By gaining practical experience in working with these tools, you'll be well-prepared for a career as a Data Engineer.
Data Architect
A Data Architect designs, builds, and maintains data systems and infrastructure. This course provides an understanding of the Google Cloud data ecosystem and the principles of data engineering. By gaining hands-on experience in working with big data and machine learning tools, you'll be well-prepared to design and manage data systems as a Data Architect.
Business Intelligence Analyst
A Business Intelligence Analyst analyzes data to identify trends and patterns that can help businesses make better decisions. This course provides an introduction to data engineering, big data, and machine learning, which are all essential skills for Business Intelligence Analysts. By gaining a strong understanding of how to work with data, you'll be able to contribute to business intelligence projects and pursue a career in this field.
Data Analyst
A Data Analyst gathers, interprets, and presents complex data for business decision-making. This course helps build a foundation in data engineering and the machine learning lifecycle, which are essential skills in data analysis. By gaining a strong understanding of how to work with big data and machine learning, you'll be well-prepared for a career as a Data Analyst.
Software Engineer
A Software Engineer designs, develops, and maintains software applications. This course provides an introduction to Google Cloud's big data and machine learning tools, which are increasingly used in software development. By gaining hands-on experience in working with these tools, you'll be able to build and deploy software applications that leverage big data and machine learning, and pursue a career as a Software Engineer.

Reading list

We've selected seven books that we think will supplement your learning. Use these to develop background knowledge, enrich your coursework, and gain a deeper understanding of the topics covered in Google Cloud Big Data and Machine Learning Fundamentals 한국어.
패턴 인식과 머신러닝을 위한 통계적 및 수학적 기반에 대한 전반적인 개요를 제공합니다. 이 과정에서 머신러닝 모델 개발에 대한 추가 이론적 지식을 제공할 수 있습니다.
딥러닝 방법에 대한 포괄적인 가이드입니다. 이 과정에서 머신러닝 모델 개발에 대한 추가 정보를 제공할 수 있습니다.
강화 학습의 기본 개념에 대한 전반적인 개요를 제공합니다. 이 과정에서 머신러닝 모델 개발에 대한 추가 정보를 제공할 수 있습니다.
컴퓨터 비전 알고리즘과 응용 프로그램에 대한 포괄적인 가이드입니다. 이 과정에서 머신러닝 모델 개발에 대한 추가 정보를 제공할 수 있습니다.
음성 및 언어 처리를 위한 방법과 기술을 다룹니다. 이 과정에서 머신러닝 모델 개발에 대한 추가 정보를 제공할 수 있습니다.
파이썬 프로그래밍 언어를 사용하여 자연어 처리를 위한 방법과 기술을 다룹니다. 이 과정에서 머신러닝 모델 개발에 대한 추가 정보를 제공할 수 있습니다.

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