클라우드 데이터 엔지니어링 및 머신 러닝 기본 사항

데이터가 주도하는 세상에서 대규모 데이터 세트를 처리하고 분석하는 기술은 현대 기술 전문가에게 중요한 기술입니다. 이 교육 과정에서는 Cloud Platform 서비스를 사용하여 강력한 데이터 아키텍처와 머신 러닝 워크플로를 구축하는 방법에 대한 종합적인 소개를 제공합니다. 기본 클라우드 개념을 이해하는 단계에서 배치 및 스트리밍 데이터를 모두 처리하는 엔드 투 엔드 파이프라인을 설계하는 단계로 넘어갑니다. 이 교육 과정을 마치면 데이터 섭취에서 분석 및 예측 모델링에 이르는 데이터 라이프사이클을 탐색할 수 있습니다. 무엇을 배울 것인가: - 클라우드 기반 데이터 스토리지 및 처리 서비스의 핵심 아키텍처 이해 - Dataflow를 사용하여 배치 및 실시간 스트리밍을 위한 확장 가능한 데이터 파이프라인 구축 - BigQuery를 사용하여 최신 SQL 패턴을 사용하여 대규모 데이터 세트를 효율적으로 분석합니다. - 머신 러닝 원칙을 적용하여 Vertex AI로 모델을 개발하고 배포합니다. - 자동화된 데이터 워크플로를 구성하여 안정적이고 일관된 전송을 보장합니다. - 데이터 시각화 기법을 연습하여 인사이트를 효과적으로 전달합니다. 커리큘럼은 기본적인 클라우드 용어와 데이터 스토리지 기본 사항으로 시작하여 스트림 처리 및 모델 오케스트레이션과 같은 실제 애플리케이션으로 이동합니다. 실제 데이터 엔지니어링 시나리오를 시뮬레이션하기 위해 설계된 세부 기술 설명과 코드 기반 예제를 읽어보십시오. 이 교육 과정은 클라우드 기술 및 데이터 과학에 관심이 있는 초보자를 위해 설계되었으며, 데이터 엔지니어링 또는 머신 러닝에 대한 이전 경험이 필요하지 않습니다. 오늘부터 클라우드 데이터 엔지니어링의 기반을 구축하십시오.