 및 Google BigQuery (구글 빅쿼리)를 통한 데이터 과학자 입문 하기 Part.2.JPG "[HD]Google Cloud (구글 클라우드) 및 Google BigQuery (구글 빅쿼리)를 통한 데이터 과학자 입문 하기 Part.2")
[HD]Google Cloud (구글 클라우드) 및 Google BigQuery (구글 빅쿼리)를 통한 데이터 과학자 입문 하기 Part.2
| 강사명 | 차시 | 학습시간 | 샘플 |
|---|---|---|---|
| 김동식 | 14 | 8 시간 |
모두보기
과정소개
학습대상
학습목표
학습내용
| 최근 대부분의 IT 기업들이 요구하는 기술은 바로 클라우드 기술을 통한 데이터 분석 및 AI 플랫폼 환경의 신속한 구축입니다. 이를 위해서는 인프라에 관한 지식이 필요하므로 인프라 기초 지식을 설명하면 Google Cloud Platform이 제공하는 주요 서비스의 기능과 특징을 직접 하나하나 해봄으로써 클라우드에 대한 자신감을 키울 수 있도록 하였습니다. IAM, Compute Engine, Cloud Load Balancing, Cloud Datastore, Cloud SQL, BigQuery, Cloud Composer, Cloud Functions, Cloud Source Repositories 등 데이터사이언티스트로써 갖추어야 할 클라우드의 기본 기술을 익히는데 초점을 맞추었습니다. |
| 클라우드에 대한 경험과 구글 클라우드 서비스를 경험해보고자 하시는 학습자 IT 인프라 엔지니어로 취업하고자 하는 학습자 데이터 사이언티스트로써 클라우드 역량을 갖추고자 하시는 학습자 |
| 클라우드에 대한 지식을 익혀 데이터 분석과 AI 플랫폼 환경 구축 분야에 접목 할 수 있다. |
| 1. 데이터사이언스를 위한 인스턴스 실습 2. 구글클라우드에 워드프레스배포 및 DBMS1 3. 구글클라우드에 워드프레스배포 및 DBMS2 4. 구글데이터센터 5. 구글 클라우드 스토리지 6. 구글 클라우드에서의 데이터 분석 실습 7. Cloud Datastore와 빅 쿼리 8. Cloud SQL 9. BigQuery 10. Cloud Composer 11. Cloud Functions 12. Cloud Source Repositories 특징 및 실습 13. Dataproc 특징 및 실습 14. 부록_데이터과학자에 대하여 |