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3 2017

Google Cloud Platform을 사용한 9 최고의 교육 과정

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Google Cloud Platform을 사용하면 웹, 휴대용 및 백엔드를위한 Google의 적응력이 뛰어나고 신뢰할 수있는 프레임 워크에서 애플리케이션을 제조, 테스트 및 배포 할 수 있습니다.

Cloud Platform은 PC, 비축, 조직, 거대한 정보, 기계 학습, 운영을위한 모든 종류의 클라우드 품목 및 관리를 제공하며 빙산의 일각에 불과합니다.

Google Cloud Platform 리소스

Cloud Platform은 PC 및 하드 서클 드라이브와 같은 물리적 리소스와 Google의 서버 팜에 광범위하게 포함되어있는 가상 머신 (VM)과 같은 가상 자산으로 구성됩니다. 모든 서버 팜 영역은 전세계 로켈에 있습니다. 지구는 중앙 미국, 서유럽 및 동아시아를 포함합니다. 모든 영역은 로케일 내부에서 서로 분리 된 영역의 누적입니다. 모든 영역은 문자 식별자를 지역 이름과 통합하는 이름으로 인식됩니다. 예를 들어, 동아시아 지역의 구역 an은 asia-east1-a로 명명됩니다.

이러한 자산의 전달은 고객에게 더 가까운 자산을 찾아서 실망과 불이익을 줄이기위한 반복을 포함하는 몇 가지 이점을 제공합니다. 이 발행 부수에는 자산을 함께 활용하는 방법에 대한 몇 가지 기준이 추가로 제시되어 있습니다.

다음은 Google Cloud Platform에서 최고의 교육 과정 및 인증입니다.

  • 솔루션 개발자 단계 1 플랫폼 기본 사항 (CP100A)
  • 솔루션 개발자 단계 2 Google 클라우드 용 솔루션 개발 (CPD200)
  • Google 컨테이너 엔진 및 Gubernet
  • 시스템 운영 전문가를위한 Google Cloud Platform
  • 솔루션 아키텍트 용 Google Cloud Platform - CPA200
  • Google Cloud Platform 빅 데이터 및 기계 학습
  • Google Cloud Platform - 공인 데이터 분석가 (CPE201)
  • Google Cloud Dataflow 프로그래밍 및 Pub / Sub
  • 데이터 분석가를위한 Google Big Query (CPB200)

  1. Google 클라우드 플랫폼 기본 사항 - CP100A

이 클래스는 회원에게 Google Cloud Platform 항목 및 관리 정보를 제공합니다. 교육자가 프리젠 테이션, 상영 및 실습을 주도한 경험이있는 사용자는 Google Cloud Platform을 평가하고 클라우드 기반 계약을 비즈니스 방법론에 통합하는 방법에 대해 알아 봅니다.

청중

이 클래스는 Google Cloud Platform에서 응용 프로그램을 배포하고 응용 프로그램 상황을 만들기를 원하는 준비 도구 디자이너, 프레임 워크 운영 전문가 및 배치 설계자에게 제안됩니다. 이 수업은 공무원 및 비즈니스 리더가 비즈니스 요구를 해결하기 위해 Google Cloud Platform의 기능을 평가하는데도 적합합니다.

전제 조건

없음. 응용 프로그램 개선, Linux 작업 프레임 워크, 프레임 워크 작업 및 정보 조사 / 기계 학습을 통해 자연을 확보하면 혁신을 이해하는 데 도움이됩니다.

목표

이 1 일 코스가 끝나기 전에 회원들은 다음과 같은 능력을 갖게됩니다 :

  • Google Cloud Platform 항목 및 관리에 대한 이유 및 예상치를 구분합니다.
  • Iaas와 PaaS의 구별
  • Google Cloud Platform 관리와 연결하기위한 기술 나열
  • 고객이 조직을 향상시키기 위해 Google Cloud Platform을 활용 한 교육 과정
  • Google Cloud Platform에서 적합한 애플리케이션 배포 환경을 선택하는 방법을 알아 봅니다 : Google App Engine, Google Container Engine 또는 Google Compute Engine
  • 애플리케이션을 Google App Engine, Google Container Engine 및 Google Compute Engine에 배포합니다.
  • Google Cloud Platform 비축 대안 인 Google Cloud Storage, Google Cloud SQL, Google Cloud Bigtable 및 Google Cloud Datastore에 대해 생각해보세요.
  • Google Cloud Datastore 및 Google Cloud Storage를 활용하여 정보를 저장하는 애플리케이션 배포
  • 정보를 BigQuery에 스택하고 질문하십시오.
  1. Google 클라우드 플랫폼을위한 솔루션 개발 (CPD200)

이 클래스는 Google Cloud Platform의 솔루션 개발을 회원들에게 소개합니다. 교육자가 프리젠 테이션, 전시회 및 실습을 진행하면서, Google App Engine, Google Cloud Datastore 및 Google Cloud Endpoints를 활용하여 클라우드 기반 응용 프로그램을 만드는 방법을 알아 냈습니다.

청중

이 클래스는 응용 프로그램을 클라우드로 이동하거나 Google Cloud Platform 용 로컬 클라우드 기반 응용 프로그램을 만드는 방법을 알아야하는 숙련 된 응용 프로그램 엔지니어를 대상으로합니다.

전제 조건

이 과정을 시작하기 전에 회원들은 다음과 같이 행동해야합니다.

  • CP100A로 이동 - Google Cloud Platform 기본 사항 (또는 비례 경험)
  • 충전 라인 장비 및 리눅스 작업 프레임 워크 상황에 필수적인 기능
  • Java 또는 Python과 같은 일반적인 프로그래밍 언어를 사용하는 응용 프로그램 및 API 작성
  • 이전 계약 진행 중 발생, 구내 또는 오픈 클라우드 환경

목표

이 과정이 끝나기 전에 회원들은 다음과 같은 능력을 갖게됩니다 :

  • Google Cloud Platform 콘솔을 활용하여 Google Cloud Source Repository를 감독합니다.
  • App Engine SDK를 활용 한 App Engine 애플리케이션 테스트
  • App Engine 개발 서버 콘솔 사용
  • Google Cloud Endpoints를 활용 한 API 만들기
  • API 탐색기를 사용하여 Cloud Endpoint API 테스트
  • App Engine SDK를 사용하여 App Engine에 애플리케이션 배포
  • 다양한 관리 기능을 사용하는 App Engine 애플리케이션 구성, 구성 및 구성
  • Google Cloud Platform 콘솔을 사용하여 클라이언트 ID 만들기
  • 확인을 사용하여 App Engine 관리 및 Cloud Endpoints API 보안
  • 새로운 형태의 App Engine 관리 구성 및 전송
  • App Engine 애플리케이션에 Google Cloud Logging 통합
  • Google Cloud Platform 확장의 설문 조사 이용률
  • App Engine 애플리케이션으로 다양한 종류의 용량 조정
  • Google Cloud Datastore에서 사용할 정보 디스플레이 만들기 및 실행
  • Google Cloud Datastore에서 여러 가지 질의를 실행합니다.
  • Google Cloud Datastore의 목록 정렬 정리
  • Google Cloud Datastore를 사용하여 Exchange를 실행합니다.
  • Google Cloud Platform Console에서 Google 클라우드 추적 보고서 감사
  • Memcache API를 App Engine 애플리케이션으로 조정하여 실행을 확장하십시오.
  • Google Cloud Security Scanner의 출력량 구성, 실행 및 감사
  • 개별 App Engine 서비스의 확장 성 구현 구성
  • 푸시 작업 대기열에 대한 App Engine 처리기 만들기
  • Mail API를 사용하는 App Engine 애플리케이션에서 이메일 보내기
  • Cron 서비스를 사용하는 App Engine의 작업 계획
  • Cron 서비스 설정을 정밀 검사합니다.
  • 보안 작업 푸시 및 Cron 서비스 처리기
  • 벤처 기업에서 Google Cloud Platform 정보 전송
  • Google Cloud Platform 작업 및 자산 지우기
  1. GOOGLE CONTAINER ENGINE 및 KUBERNETES - CP306A

이 클래스는 Google Container Engine (GKE) 및 Kubernetes로 회원을 소개합니다. 선생님이 프레젠테이션, 전시 및 실습을 통해 얻은 경험을 토대로, 심사 위원은 Google Container Engine을 활용 한 응용 프로그램을 배포하고 유지하는 데 필요한 주요 아이디어와 방법을 사용합니다.

청중

이 클래스는 Google Cloud Platform (GCP)과 관련하여 구획 구성 애플리케이션을 생성, 이동 및 배포하는 준비 디자이너, 프레임 워크 운영 전문가, 정렬 모델러 및 개선 운영 전문가를 대상으로합니다.

전제 조건

이 과정을 시작하기 전에 회원들은 다음과 같이 행동해야합니다.

  • CP100A로 이동 - Google Cloud Platform 기본 사항 (또는 동등한 이해)
  • 충전 회선 장치 및 Linux 작업 프레임 워크 상황에 필수적인 기능
  • 이전 프레임 워크 운영 또는 발전 작업은 구내 또는 오픈 클라우드 환경에서 발생합니다.
  • 구획 및 기수 기반 진보를 포함한 자연 (예 : Docker)

목표

이 1 일 수업이 끝나기 전에 회원들은 다음과 같은 능력을 갖게됩니다 :

  • Google Container Engine 및 Kubernetes의 동기 부여 및 사례 활용
  • 홀더 그룹 세그먼트의 용량을 명확히하기 : 사례, 표시, 복제 컨트롤러 및 관리
  • Google 컨테이너 레지스트리에 대한 이유와 용도를 구분합니다.
  • Docker 사진을 만들어 Google Container Registry로 보내십시오.
  • 뭉치의 수용량을 분명히하십시오 : 에이스 경우 및 그룹 허브
  • 클라우드 플랫폼 콘솔을 활용하여 소유자를 확보하십시오.
  • Google Cloud SDK 소환 라인 기기와 kubectl 주문 라인 유틸리티를 사용하여 구획 바구니와 통신
  • JSON 형식을 사용하여 사례 특성화
  • 사례를 컨테이너 엔진 무리에 배포하십시오.
  • Redis 행사를 점진적으로 확대하기 위해 컨테이너 엔진을 모으십시오
  • 복제 컨트롤러를 특성화하는 배치 문서 및 그것이 감독하는 케이스 설정 완료
  • 복제 컨트롤러 및 유닛을 만든 후 수집을 다시 조정하십시오.
  • 관리, 복제 컨트롤러, 사례를 특징 짓는 YAML 문서를 활용하여 구획 기반 응용 프로그램 배포
  • 구획 기반 응용 프로그램에 대한 관리를 밝히기 위해 방화벽 원리와 부하 분산 장치 특성화
  1. 시스템 운영을위한 Google 클라우드 플랫폼 전문가 CPO200

이 클래스는 사용 상황의 사용과 Google Cloud Platform을 활용 한 개방형 클라우드 프레임 워크를 회원들에게 소개합니다. 교육자가 프리젠 테이션을 주도하고 실습을 진행하면서, 시스템, 프레임 워크 및 응용 프로그램과 같은 클라우드 기반 파트를 배포하는 방법을 알아 냈습니다. 이 과정은 회원들에게 강력한 실무 이해를 제공하고 근본적으로 실험 중심적입니다.

청중

이 수업은 Google Cloud Platform을 활용하여 시스템 운영 전문가 및 시스템 관리자가 응용 프로그램 상황 및 기반을 설정하거나 이전 할 계획입니다.

전제 조건

이 과정을 시작하기 전에 회원들은 다음과 같이 행동해야합니다.

  • CP100A - Google Cloud Platform 기본 사항 (또는 이와 유사한 경험)
  • 충전 라인 장비 및 리눅스 작업 프레임 워크 상황에 필수적인 기능
  • 이전 프레임 워크 작업 - 온 프레미스 또는 열린 클라우드 사용 중 하나가 발생 함

목표

이 4 일 코스가 끝나기 전에 회원들은 다음과 같은 능력을 갖추게 될 것입니다 :

  • 클라우드를 계획하고 배치 할 때 센터 직원을 고려해야합니다.
  • Google Developers Console을 활용하여 다양한 업체를 만들고 거래하십시오.
  • 이익 기록 및 권한을 활용하여 활동 간 수준의 접근을 공유하십시오.
  • Google Compute Engine의 예 확인
  • 기본이 아닌 시스템을 만들고 시스템 배열 감사
  • 기본 및 기본이 아닌 시스템 살펴보기
  • 레이블이 있거나없는 방화벽 규칙 만들기
  • 조정 된 Compute Engine 사진 만들기 및 활용
  • Compute Engine 케이스의 승인 범위 설정
  • 어커런스의 외부 IP 주소 보유
  • Compute Engine 예제 미리보기
  • 정보 서클 미리보기
  • 부지런히 움직이는 서클을 활용하여 사진 만들기
  • Google 컨테이너 레지스트리로 사진 전송
  • 예제와 함께 Compute Engine을 만들자.
  • Cloud SDK를 활용 한 Cloud SQL 기회 만들기
  • 웹 응용 프로그램 배포 및 테스트
  • 행사 및 벤처 메타 데이터 포함
  • Cloud SDK를 활용 한 질문 발생 및 벤처 메타 데이터
  • 메타 데이터 및 Google Cloud Storage의 시작 스크립트를 사용하여 어커런스 만들기
  • 종료 스크립트를 사용하여 발생시키고 Cloud Logging 연산자 소개
  • API 탐색기를 사용하여 API 문의 요청
  • Google API 클라이언트 라이브러리를 사용하는 테스트 코드 실행
  • Cloud SQL API를 사용하는 홀더 테스트 및 제작
  • 사례 형식을 지정하고 사건 발생을 모은다.
  • 자동 조절을 위해 oversaw case 묶음 구성
  • 다른 자동 축소 된 사례를 낱단으로 만드십시오.
  • 비난 허용 HTTP 스택 조정 구성
  • HTTP 스택 조정과 함께 사용할 웰빙 테스트를 테스트합니다.
  • Google Cloud Deployment Manager로 Jinja 및 Python 레이아웃을 활용하여 애플리케이션 배포를 감독합니다.
  • Google Cloud Platform 활동 및 저작물 지우기
  1. Google 클라우드 플랫폼 건축 사정 CPA200

청중

목표 그룹은 Google Cloud Platform을 이용하는 개인의 신원 정리 약정이지만 클라우드 기반 계약을 계획하는 데 많은 시간을 할애하지 않습니다.

목표

이 1 일 수업이 끝나기 전에 회원들은 다음과 같은 능력을 갖게됩니다 :

  • 개요를 작성하고 클라우드에 배치 할 때 센터 직원을 고려해야합니다.
  • 미분 된 노력에 집중하지 않고 Google Cloud Platform이 제공하는 것에 영향을 줄 수 있는지 충분히 확신하십시오.
  • Google Cloud Platform 시작 방법보기
  • 널리 사용되는 디자인에 적합한 Google Cloud Platform 항목을 인식 할 수있는 역량을 갖추고 있어야합니다.
  1. Google 클라우드 플랫폼 대규모 데이터 및 기계 학습 기본 사항 CPB100

코스 설명

이 클래스는 Google Cloud Platform의 Big Data 및 Machine Learning 능력을 회원들에게 소개합니다. Google Cloud Platform에 대한 개요가 풍부하고 정보 준비 능력이 크게 저하되었습니다.

청중

이 수업은 데이터 조사자, 데이터 연구자 및 사업 심사관에게 요구됩니다. 또한 Google 클라우드 플랫폼을 정보 조사자가 사용할 수 있도록 평가하는 IT 책임자에게도 적합합니다.

이 수업은 엄청난 정보와 함께 개인을위한 것입니다 :

  • 시험 사용을위한 정보의 분리, 적재, 변형, 청소 및 승인
  • 정보 준비 용 파이프 라인 및 모델 개요
  • 기계 학습 및 사실적 모델 만들기 및 유지
  • 질문하는 데이터 세트에 대해 질문을하고 보고서를 작성한다고 상상해보십시오.

전제 조건

이 과정을 시작하기 전에 회원은 다음 중 적어도 하나와 관련하여 대략 1 년 (1)의 연수를 가져야합니다.

  • 전형적인 질문 사투리, 예를 들면, SQL
  • 분리, 변경, 스택 연습
  • 정보 표시
  • 기계 학습 및 추가 통찰력
  • 파이썬 프로그래밍

목표

이 1 일 코스가 끝나기 전에 회원들은 다음과 같은 능력을 갖게됩니다 :

  • Google Cloud Platform의 주요 Big Data 및 Machine Learning 항목에 대한 이유 및 추정치 구분
  • CloudSQL 및 Cloud Dataproc을 사용하여 기존 MySQL 및 Hadoop / Pig / Spark / Hive 작업 부하를 Google Cloud Platform으로 재배치하십시오.
  • BigQuery 및 Cloud Datalab을 활용하여 직관적 인 정보 조사 수행
  • Cloud SQL, BigTable 및 Datastore 사이에서 선택
  • TensorFlow를 활용 한 신경계 준비 및 활용
  • Google Cloud Platform에서 다양한 정보 처리 항목을 선택합니다.
  1. Google Cloud Platform - 공인 데이터 분석가 (CPE201)

Google Cloud Platform 공인 데이터 분석가 시험은 다음을 담당하는 데이터 분석가 및 데이터 과학자를 대상으로합니다.

  • 엄청난 정보 나누기 및 상상하기
  • 클라우드 기반 거대한 정보 준비 실현
  • 대규모 정보 응용 프로그램을 일반적인 인구 구름에 배포 또는 이동
  • 광대 한 규모의 정보 축적 상황의 실행 및 유지
  • 엄청난 정보 변경 / 준비
  1. Google Cloud Dataflow 프로그래밍 및 Pub / Sub

이 강사 진행 수업에서 참가자는 Google 데이터 흐름을 소개합니다. 강사가 진행하는 프리젠 테이션, 데모 및 실제 랩을 통해 학생들은 데이터 흐름을 사용하여 여러 데이터 소스와 Google BigQuery에서 데이터를 추출, 변환 및로드하여 분석 할 수있는 방법을 학습합니다.

목표

  • 주요 정보 처리 시스템에 Dataflow 통합
  • SDK를 사용하여 데이터 흐름 파이프 라인을 뭉치고 엎 지르는 프로그램
  • PCollections로 정보 변경
  • 데이터 흐름 고용 실행 및 화면 처리
  • 데이터 흐름 파이프 라인 테스트 및 문제 해결

  1. 데이터 분석을위한 GOOGLE BIGQUERY - CPB200

이 과정은 BigQuery를 활용하여 정보를 수집, 분해, 변경 및 묘사하고이를 대규모로 활용할 때 최상의 실행을 얻는 실무 능력을 제공합니다. 이 과정은 CPB101에 가려져있는 광범위한 주제를 확장하여 결정과 절충안에 대해 자세히 설명합니다.

청중

이 클래스는 거대한 정보를 조사하고 그림을 그리며, 클라우드 기반 거대 정보 배열을 실현하고, 거대한 정보 응용 프로그램을 일반 클라우드 사용자에게 배포 또는 이동하고, 광대 한 규모의 정보 비축 상황을 실행 및 유지하며, 거대한 정보를 변경 / 처리합니다.

전제 조건

이 과정을 시작하기 전에 회원들은 다음과 같이 행동해야합니다.

  • CP100A로 이동 - Google Cloud Platform 기본 사항 또는 CPB100 - Google Cloud Platform 빅 데이터 및 기계 학습 기초 (또는 비례 경험)
  • 정보를 조사하기 위해 SQL과 같은 질의어를 사용하는 만남

목표

이 과정이 끝나기 전에 회원들은 다음과 같은 능력을 갖게됩니다 :

  • Google BigQuery에 대한 이유 파악 및 사례 활용
  • 고객이 Google BigQuery를 활용하여 조직을 개선 한 경로를 묘사
  • BigQuery의 엔지니어링 및 질문의 준비 방법 이해
  • 웹 UI 및 소환 라인 인터페이스를 사용하여 BigQuery와 연결
  • BigQuery 매핑 및 정보 정렬의 이유와 구조 구분
  • BigQuery 목표 테이블의 이유 및 초점 파악 및 저장
  • BigQuery 직종 활용
  • BigQuery로 정보 변경 및로드
  • BigQuery의 거래 정보
  • 스토어 질문이 목표 테이블을 가져옵니다.
  • 통일 된 문의하기
  • 로그 정보를 BigQuery로 보내고 조회하십시오.
  • BigQuery 추정 구조 이해 및 질문 및 용량 비용 관리를위한 구성 요소 평가
  • 질문 실행 개선을위한 모범 사례를 인식합니다.
  • BigQuery에서 일반적인 실수를 조사하십시오.
  • 다양한 BigQuery 용량 활용
  • 외부 기기 (예 : 스프레드 시트)를 활용하여 BigQuery와 연결
  • 그림 BigQuery 정보
  • BigQuery 정보에 대한 액세스를 제한하려면 컨트롤 사용하기
  • 질문 Google 애널리틱스 프리미엄 정보가 BigQuery로 전송되었습니다.
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