Korean Courses

GKE에서 확장 가능한 워크로드 관리

Explore GKE를 활용한 대규모 애플리케이션 현대화, Fleet 관리, Cloud Service Mesh, CI/CD 파이프라인 및 AI 워크로드 관리 방법을 실습과 함께 학습하세요.

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• 21 hours 32 minutes
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Azure 전문가를 위한 Google Cloud IAM 및 네트워킹

Explore Google Cloud IAM and networking tailored for Azure professionals, comparing access management, VPC, routing, and firewall configurations through hands-on labs.

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• 4 hours
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Google Cloud의 로깅 및 모니터링

Explore Google Cloud의 로깅, 모니터링, 알림 정책 및 감사 로그를 학습하고 운영 중심 도구를 활용해 클라우드 리소스를 효과적으로 관리하세요.

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• 14 hours
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AI 인프라: 네트워킹 기술

Explore Google Cloud의 AI 인프라 네트워킹 기술을 통해 데이터 수집, 학습, 추론 전반의 최적화 방법과 저지연 고대역폭 아키텍처 활용법을 습득하세요.

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• 4 hours
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AI 인프라: 스토리지 옵션

Explore Google Cloud의 AI 및 HPC 워크로드 전용 스토리지 솔루션을 학습하고, ML 수명 주기 최적화, I/O 성능 향상, 모델 서빙 전략을 마스터하세요.

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• 4 hours
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Google Cloud 운영으로 확장하기

"규모와 관계없이 모든 조직이 클라우드의 강력한 기능과 유연성을 활용하여 운영 방식을 혁신하고 있습니다. 하지만 클라우드 리소스를 효과적으로 관리하고 확장하는 것은 복잡한 작업일 수 있습니다. 이 과정에서는 클라우드의 현대적 운영, 안정성, 복원력의 기본 개념과 Google Cloud가 이러한 노력을 지원하는 데 어떤 도움이 되는지 살펴봅니다. Cloud Digital Leader 학습 과정의 일부인 이 과정은 개인이 자신의 역할에서 성장하고 비즈…

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• 4 weeks, 1 hour a week
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Google Cloud로 인프라 및 애플리케이션 현대화

"많은 기존 기업은 최신 고객 기대에 부응할 수 없는 기존 시스템과 앱을 사용합니다. 비즈니스 리더는 노후화된 IT 시스템을 유지할지 아니면 새로운 제품과 서비스에 투자할지 결정해야 하는 경우가 많습니다. 이 과정에서는 이러한 과제를 살펴보고 클라우드 기술을 사용하여 이를 극복할 수 있는 솔루션을 제공합니다. Cloud Digital Leader 학습 과정의 일부인 이 과정은 개인이 자신의 역할에서 성장하고 비즈니스의 미래를 구축하는 데 도움이 되는…

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• 5 weeks, 1 hour a week
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Google Cloud 인공지능으로 혁신하기

인공지능(AI)과 머신러닝(ML)은 광범위한 산업을 빠르게 혁신하고 있는 정보 기술의 중요한 진화입니다. 'Google Cloud 인공지능으로 혁신하기' 과정에서는 조직이 AI와 ML을 사용하여 비즈니스 프로세스를 혁신하는 방법을 살펴봅니다. Cloud Digital Leader 학습 과정의 일부인 이 과정은 개인이 자신의 역할에서 성장하고 비즈니스의 미래를 구축하는 데 도움이 되는 것을 목표로 합니다.

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• 2 hours
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Redshift 전문가를 위한 BigQuery 기초

Redshift 경험을 바탕으로 BigQuery의 아키텍처, 데이터 수집, 스키마 설계, SQL 최적화를 학습하고 두 플랫폼의 유사점과 차이점을 이해하세요.

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• 6 hours
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Reliable Cloud Infrastructure: Design and Process 한국어

Google Cloud에서 검증된 설계 패턴을 사용해 고도로 안정적이고 비용 효율적인 솔루션을 구축하는 방법을 학습합니다.

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• 8 hours 26 minutes
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Oracle 전문가를 위한 BigQuery 기초

Oracle 경험을 바탕으로 BigQuery 아키텍처, 데이터 수집, IAM, 쿼리 최적화를 학습하고 Oracle과 BigQuery의 유사점과 차이점을 마스터하세요.

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• 6 hours 16 minutes
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Architecting with Google Kubernetes Engine: Foundations 한국어

"Google Kubernetes Engine으로 설계하기: 기초' 과정에서는 Google Cloud의 레이아웃 및 원리를 살펴본 후 소프트웨어 컨테이너를 생성 및 관리하는 방법과 Kubernetes 아키텍처에 대해 알아봅니다. Google Kubernetes Engine으로 설계하기 시리즈의 첫 번째 과정입니다. 이 과정을 이수한 후 Google Kubernetes Engine으로 설계하기: 워크로드 과정에 등록하세요."

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• 8 hours 14 minutes
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Architecting with Google Kubernetes Engine: Workloads 한국어

Kubernetes 워크로드 관리, 배포 생성, GKE 네트워킹, 영구 스토리지 활용 등 Google Kubernetes Engine의 핵심 기능을 실습을 통해 심층적으로 학습합니다.

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• 5 hours 31 minutes
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Architecting with Google Kubernetes Engine: Production 한국어

Google Kubernetes Engine의 보안, 로깅, 모니터링, 스토리지 서비스 및 CI/CD 활용법을 배워 안정적이고 확장 가능한 프로덕션 환경을 구축하는 방법을 익힙니다.

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• 8 hours 15 minutes
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Machine Learning Operations (MLOps): Getting Started - 한국어

이 과정에서는 Google Cloud에서 프로덕션 ML 시스템 배포, 평가, 모니터링, 운영을 위한 MLOps 도구와 권장사항을 소개합니다. MLOps는 프로덕션에서 ML 시스템을 배포, 테스트, 모니터링, 자동화하는 방법론입니다. 머신러닝 엔지니어링 전문가들은 배포된 모델의 지속적인 개선과 평가를 위해 도구를 사용합니다. 이들이 협력하거나 때론 그 역할을 하는 데이터 과학자는 고성능 모델을 빠르고 정밀하게 배포할 수 있도록 모델을 개발합니다.

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• 3 hours 51 minutes
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