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Google 데이터 애널리틱스 캡스톤: 사례 연구 활동

데이터 애널리틱스 실무 역량을 키우는 캡스톤 프로젝트. 사례 연구 활동을 통해 실제 비즈니스 시나리오를 분석하고, 포트폴리오를 작성하여 취업 준비에 도움을 줍니다.

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• 8 hours 33 minutes
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R 프로그래밍을 사용한 데이터 분석

R 프로그래밍을 활용한 데이터 분석 기술 습득. RStudio 환경에서 데이터 정리, 시각화, 보고서 작성 등 실무 중심의 기술을 배우고 Google 데이터 애널리스트의 지도를 받습니다.

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• 1 day 12 hours 53 minutes
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시각화를 통한 데이터 공유

데이터 시각화와 스토리텔링 기술을 배워 효과적인 프레젠테이션을 만드는 방법을 익히고, Tableau를 활용해 대시보드와 시각화 자료를 제작하는 실용적인 스킬을 습득합니다.

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• 1 day 10 minutes
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데이터 분석을 통한 해답 찾기

스프레드시트와 SQL을 활용해 데이터를 구성, 형식 지정, 집계하고 계산하는 방법을 배웁니다. 데이터 분석 과정 중 '분석' 단계에 초점을 맞춰 실제 비즈니스 목표 달성을 위한 기술을 습득합니다.

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• 1 day 2 hours 13 minutes
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데이터 정리

스프레드시트와 SQL을 활용한 데이터 정리 기술을 습득하고, 데이터 무결성 확인부터 정리 결과 검증 및 보고까지 데이터 애널리스트의 핵심 역량을 개발합니다.

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• 22 hours 12 minutes
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탐색을 위한 데이터 준비

데이터 애널리틱스 입문자를 위한 실용적 스킬 습득. 스프레드시트와 SQL을 활용한 데이터 추출, 구성, 보호 방법 학습. 데이터 윤리, 개인정보 보호, 신뢰성 등 핵심 개념 이해.

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• 23 hours 4 minutes
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벡터 검색 및 임베딩

Vertex AI 벡터 검색과 대규모 언어 모델 API를 활용한 검색 애플리케이션 구축 방법을 학습합니다. 강의, 데모, 실습을 통해 벡터 검색과 텍스트 임베딩의 개념과 실제 적용을 익힙니다.

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• 4 hours 18 minutes
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Responsible AI for Developers: Privacy & Safety - 한국어

AI 개발자를 위한 개인정보 보호 및 안전 구현 방법 학습. Google Cloud 제품과 오픈소스 도구를 활용한 실용적인 접근법 소개. 주요 개념, 기법, 도구 탐구.

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• 5 hours 21 minutes
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Google Cloud 에서 스트리밍 데이터 파이프라인 빌드하기

Google Cloud에서 실시간 스트리밍 데이터 처리 파이프라인 구축 방법 학습. Pub/Sub, Dataflow, BigQuery, Bigtable 활용 실습 포함.

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• 6 hours 6 minutes
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Google Cloud에서 일괄 데이터 파이프라인 빌드하기

Google Cloud에서 배치 데이터 파이프라인 구축: EL, ELT, ETL 패러다임 이해 및 BigQuery, Dataproc, Data Fusion, Dataflow 등 다양한 기술을 활용한 데이터 변환 및 처리 방법 학습

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• 8 hours 32 minutes
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Smart Analytics, Machine Learning and AI on GC - 한국어

Google Cloud의 데이터 파이프라인에 머신러닝을 통합하여 인사이트를 도출하는 방법을 학습합니다. AutoML, Notebooks, BigQuery ML, Vertex AI를 활용한 ML 솔루션 개발 및 프로덕션화 과정을 다룹니다.

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• 6 hours 45 minutes
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Gemini for end-to-end SDLC - 한국어

Google Cloud의 Gemini를 활용한 소프트웨어 개발 수명 주기 개선 방법 학습. 웹 애플리케이션 개발, 오류 수정, 테스트 작성, 데이터 쿼리 등 실습을 통해 Gemini의 효과 체험.

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• 1 hour 50 minutes
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Responsible AI: Applying AI Principles with GC - 한국어

Google Cloud의 책임감 있는 AI 접근 방식과 원칙을 소개하며, AI 기술의 윤리적 고려사항과 실제 운영 방법을 다루는 강의입니다. 기업의 AI 도입 시 필요한 프레임워크를 제공합니다.

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• 1 hour 59 minutes
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Encoder-Decoder Architecture - 한국어

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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• 46 minutes
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Create Image Captioning Models - 한국어

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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• 49 minutes
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