Enroll Course: https://www.coursera.org/specializations/gcp-data-machine-learning
최근 몇 년간 데이터와 머신러닝의 중요성이 급증하면서 데이터 엔지니어링과 관련된 전문 교육도 많은 주목을 받고 있습니다. 구글 클라우드가 제공하는 ‘Data Engineering, Big Data, and Machine Learning on GCP’ 과정을 수강하면서 알아본 점들을 여러분께 공유하고자 합니다.
이 과정은 데이터 엔지니어링 분야에 진입하려는 분들에게 큰 도움이 될 것입니다. 구글의 다양한 클라우드 해결책을 활용하여 빅데이터를 처리하고 머신러닝 기법을 적용하는 방법을 배우게 됩니다.
### 과정 구성
코스는 다음과 같은 모듈로 나뉘어져 있습니다:
1. [Google Cloud Big Data and Machine Learning Fundamentals](https://www.coursera.org/learn/gcp-big-data-ml-fundamentals): 구글 클라우드의 빅데이터와 머신러닝 제품 및 서비스에 대한 소개입니다.
2. [Modernizing Data Lakes and Data Warehouses with Google Cloud](https://www.coursera.org/learn/data-lakes-data-warehouses-gcp): 데이터 파이프라인의 두 주요 구성요소인 데이터 레이크와 웨어하우스의 중요성을 다룹니다.
3. [Building Batch Data Pipelines on Google Cloud](https://www.coursera.org/learn/batch-data-pipelines-gcp): 배치 데이터 파이프라인 설계 및 구현의 기초를 배울 수 있습니다.
4. [Building Resilient Streaming Analytics Systems on Google Cloud](https://www.coursera.org/learn/streaming-analytics-systems-gcp): 실시간 데이터 처리와 관련된 시스템 구축 방법을 익힙니다.
5. [Smart Analytics, Machine Learning, and AI on Google Cloud](https://www.coursera.org/learn/smart-analytics-machine-learning-ai-gcp): 데이터 파이프라인에 머신러닝을 통합하여 더 깊은 인사이트를 추출할 수 있는 방법을 배웁니다.
이 강좌는 기술적 이해가 있는 분들에게 특히 유용하며, 실제 사례와 함께 실습 기회가 제공되어 배운 내용을 즉시 적용해볼 수 있습니다.
### 추천 이유
– 전문적인 강사진: 구글 클라우드의 전문가들에 의해 진행되는 이 과정은 권위 있는 학습 자료를 기반으로 하고 있습니다.
– 실무 적용 가능성: 각 모듈은 실무에서의 적용 가능성을 충분히 고려해 구성되어 있어, 배운 내용을 즉시 활용할 수 있습니다.
– 커리어 발전: 데이터 엔지니어링 분야로 진출하려는 분들에게 필수적인 기술 세트를 제공해줍니다.
결론적으로, 구글 클라우드의 ‘Data Engineering, Big Data, and Machine Learning on GCP’ 과정은 데이터 엔지니어링 분야의 기초부터 심화까지 폭넓게 학습할 수 있는 훌륭한 선택입니다. 데이터와 머신러닝에 대한 진정한 관심과 열정이 있으신 분들께 강력히 추천합니다!
Enroll Course: https://www.coursera.org/specializations/gcp-data-machine-learning