Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/smart-analytics-machine-learning-ai-gcp-jp
안녕하세요! 이번 블로그 포스트에서는 Coursera에서 제공하는 ‘Smart Analytics, Machine Learning, and AI on GCP 日本語版’ 과정을 소개하고자 합니다.
이 과정은 기업들이 데이터를 효율적으로 분석하고 인사이트를 추출할 수 있도록 머신러닝을 데이터 파이프라인에 통합하는 방법에 대한 지식을 제공합니다. 특히 Google Cloud Platform(GCP)을 활용해 실질적인 머신러닝 모델을 구축할 수 있는 기회를 제공합니다.
### 강의 개요
– **은미 소개**: 과정의 전반적인 내용과 아젠다를 소개합니다.
– **머신러닝 개요**: GCP에서 제공하는 다양한 머신러닝 유형을 소개합니다.
– **비구조화 데이터용 프리빌트 머신러닝 모델 API**: 비구조화 데이터 분석을 위한 API 사용 방법을 배웁니다.
– **Notebook을 사용한 빅데이터 분석**: Notebook을 활용한 데이터 분석 방법을 다룹니다.
– **Kubeflow를 이용한 ML 파이프라인**: 카스터마이즈된 ML 모델을 구축하고 Kubeflow 및 AI Hub에 대해 알아봅니다.
– **BigQuery ML로 SQL을 활용한 모델 구축**: SQL 쿼리를 사용하여 머신러닝 모델을 구축하는 방법을 배웁니다.
– **AutoML을 사용한 모델 구축**: AutoML을 활용하여 맞춤형 모델을 생성하는 방법을 익힙니다.
– **강의 요약**: 학습한 내용에 대한 종합적인 리뷰를 진행합니다.
이 과정은 큐윅랩(Qwiklabs)을 통한 실습이 포함되어 있어 수업에서 배운 내용을 실제로 적용해 볼 수 있는 기회를 제공합니다. 실습을 통해 실제 GCP 환경에서 머신러닝 모델 구축을 경험할 수 있다는 점이 큰 장점입니다.
초보자부터 고급 사용자까지 모두에게 유용한 이 과정은 해부적이고 단계적인 접근 방식을 제공하며, 현대 데이터 분석의 기초부터 심화된 지식까지 아우르는 커리큘럼으로 구성되어 있습니다.
### 추천 이유
이 과정을 추천하는 이유는 다음과 같습니다:
1. GCP를 통한 머신러닝 실습 경험
2. 다양한 머신러닝 기법을 익힐 수 있는 기회
3. 비구조화 데이터 분석, BigQuery, AutoML에 관한 깊이 있는 지식 습득
4. 실시간 사례 분석을 통한 이해도를 높일 수 있음
결론적으로, 데이터 분석과 머신러닝에 관심이 있는 분이라면 이 코스를 통해 많은 것을 배울 수 있을 것입니다. 여러분의 학습 여정에 도움이 되길 바랍니다!
이제 이 과정을 통해 혁신적인 데이터 분석가로 거듭나보세요!
Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/smart-analytics-machine-learning-ai-gcp-jp