AWS_Skill_Builder

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AWS Skill Builder 한글화 과정 목록

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한글 자막 처리가 되어 있는 주요 AWS Skill Builder 교육 목록입니다.

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온라인 과정

특정 주제에 대해 체계적으로 배울 수 있도록 설계된 온라인 커리큘럼입니다.

기초

• AWS Cloud Practitioner Essentials (Korean) - 이 과정은 특정 기술 역할과 관계없이 Amazon Web Services(AWS) 클라우드를 전반적으로 이해하려는 개인을 대상으로 합니다. AWS 클라우드에 대한 지식을 쌓을 수 있도록 AWS 클라우드 개념, AWS 서비스, 보안, 아키텍처, 요금 및 지원에 대해 배우게 됩니다. 또한 이 과정은 AWS 공인 클라우드 전문가 시험을 준비하는 데 도움이 됩니다.
• AWS Cloud Essentials for Business Leaders (Korean) - 이 과정에서는 클라우드 컴퓨팅의 기본 개념, 그리고 기업이 클라우드 전략을 추진함으로써 비즈니스 목표를 달성하는 방법을 알아봅니다. 또한 클라우드 컴퓨팅의 장점과 활용 가능성을 살펴봅니다. 그리고 LOB(Line of Business) 전문가, IT(정보 기술) LOB, IT 부문 지도부 및 경영진과 클라우드 컴퓨팅 관련 논의를 더욱 원활하게 진행하기 위해 파악해야 하는 보안, 규정 준수 등의 개념도 소개합니다.
• AWS Foundations: Getting Started with the AWS Cloud Essentials (Korean) - AWS 클라우드 시작의 기초에 대해 알아봅니다. 이 과정에서는 AWS 클라우드 아키텍처와 컴퓨팅, 스토리지, 데이터베이스, 네트워킹 및 보안 범주의 서비스에 대해 알아봅니다. 이 과정은 AWS 클라우드에 대한 전반적인 이해를 구축 및 검증하고 주요 용어를 익히고 AWS 클라우드 기술을 향상시키는 데 도움이 될 수 있습니다.
• Job Roles in the Cloud (Korean) - 이 자습형 교육 과정에서는 엔터프라이즈 수준의 AWS 클라우드 환경에 해당하는 업무 역할을 설명합니다. 먼저 비교를 위해 온프레미스 역할을 설명합니다. 또한, Infrastructure as Code가 무엇이고 Infrastructure as Code를 사용하는 DevOps 모델을 고수함에 따라 업무 역할이 어떻게 변화하는지도 다룹니다.
• Getting Started with DevOps on AWS (Korean) - 이 초급 수준 과정은 AWS에서 DevOps의 기본 개념을 배우는 데 관심이 있는 개발 및 운영 도메인의 기술 학습자를 대상으로 합니다. 토론, 대화형 콘텐츠 및 데모를 사용하여 DevOps 환경에서 사용되는 문화, 방식 및 도구에 대해 배우게 됩니다. 또한 AWS에서 보안 애플리케이션을 빠르게 개발하고 제공하기 위한 개념도 살펴봅니다. 이 과정을 마치면 팀이 DevOps 방식을 구현하는 데 있어 DevOps가 어떻게 도움이 되는지 설명할 수 있습니다. 이러한 방식에서는 애플리케이션을 보다 안전하게 구축 및 배포하고 출시 기간을 단축하는 동시에 위험을 관리하는 데 중점을 둡니다.
• AWS Foundations: Cost Management (Korean) - 이 과정에서는 클라우드 비용을 성공적으로 관리, 최적화 및 계획할 수 있는 일련의 활동인 클라우드 재무 관리에 대해 알아봅니다. 클라우드 재무 관리에 필수적인 6가지 역량과 조직이 이를 달성하는 데 도움이 되는 결과에 대해 알아봅니다. 마지막으로 이러한 역량에 대해 얼마나 숙지했는 지를 평가하고, 이를 사용하여 조직의 클라우드 재무 관리 로드맵을 구축하는 방법을 알아봅니다.

서버리스

• Introduction to Serverless Development (Korean) - 이 과정에서는 서버리스 애플리케이션의 개발을 시작하는 데 도움이 되는 주요 서버리스 개념을 소개합니다. 서버 기반 개발에서 이미 사용하고 있는 개발 모범 사례를 어떻게 서버리스 개발에도 그대로 적용하는지, 그리고 서버리스 애플리케이션 개발에 적합한 개발 프로세스를 알아봅니다.
• Architecting Serverless Solutions (Korean) - 3~4시간+실습 - 이 과정은 “서버리스에 대한 고려”를 지원하기 위해 개발되었습니다. AWS Lambda와 Amazon API Gateway를 포함한 AWS Managed Services를 이벤트 중심의 패턴으로 결합하여 확장 가능하고 안전한 서버리스 애플리케이션을 구동하는 방법을 알아봅니다.
• Developing Serverless Solutions on AWS (Korean) - 8시간 - 이 과정에서는 개발자가 AWS Lambda 및 AWS 서버리스 플랫폼의 다른 서비스를 사용하여 서버리스 애플리케이션을 구축하는 모범 사례를 살펴보고 연습할 수 있습니다. 과정 내내 AWS 설명서를 사용하여 강의실 밖에서도 학습 및 문제 해결을 달성할 수 있는 실제적 방법을 습득하게 됩니다.
• Getting into the Serverless Mindset (Korean) - 이 교육 과정에서는 서버리스 아키텍처와 애플리케이션을 계획하는 데 도움이 되는 주요 서버리스 개념을 소개합니다. 서버리스 컴퓨팅 및 이벤트 중심 특성이 애플리케이션 개발 방식, 태스크의 병렬화 및 환경 관리에 어떤 영향을 미치는지 배우게 됩니다.
• Deep Dive on AWS Fargate: Building Serverless Containers at Scale (Korean) - 컨테이너를 사용하면 정교한 클라우드 네이티브 애플리케이션을 제작할 수 있지만 규모를 어떻게 관리합니까? 이 과정에서는 AWS Fargate를 사용하여 컨테이너화된 대규모 워크로드를 보다 효과적으로 시작하고 관리하는 방법을 배웁니다. Dmitriy Novikov가 컨테이너 배포 및 관리 전략을 최대한 활용하기 위한 AWS Fargate의 필수 요소를 소개합니다.
• Build and Deploy APIs with a Serverless CI/CD (Korean) - API 엔진 빌드와 CI/CD 파이프라인 관리 등의 DevOps 목표를 달성하기 위해 이전에는 관련 운영 오버헤드를 모두 포함한 수많은 인스턴스를 관리해야 했습니다. AWS IoT 아키텍트인 Atul Bargaje와 Rahul Sareen은 서버리스 방법을 사용하여 DevOps 프로세스를 간소화하는 과정을 안내합니다. 먼저 API가 기존 방법으로 어떻게 관리되는지 이해하고, 서버리스 애플리케이션 메소드(SAM)가 운영을 간소화하는 방법에 대한 실제 모범 사례를 배웁니다.
• Authenticating Serverless Apps to the Enterprise (Korean) - 서버리스 기술의 모든 파워와 기능을 기반으로 Active Directory 또는 SAML로 사용자를 다시 인증하는 방법이 궁금하십니까? LDAP, 사용자 데이터베이스 및 정적 사용자 레지스트리 뒤에는 무엇이 있습니까? 간단하고 유익한 이 과정에서는 AWS 글로벌 솔루션스 아키텍트 Brett Looney가 실제 예제, 샘플 구성 및 따르기 쉬운 단계를 통해 서버리스 앱 인증 요구 사항을 관리하는 방법을 설명합니다.
• Amazon API Gateway for Serverless Applications (Korean) - 이 과정에서는 Amazon API Gateway를 소개하고 API를 생성하고 배포하는 방법에 대한 기본 사항을 설명합니다. API에 대한 액세스 권한을 관리 및 측정하고 이를 AWS Lambda와 통합하기 위한 옵션에 대해 학습합니다.
• Developing Serverless Solutions on AWS - Course Supplement (OCS) (Korean) - Developing Serverless Solutions on AWS 수업의 과정 보충 자료(OCS) 입니다. OCS는 탐색 가능한 과정 개요와 수강생이 스스로 사용하거나 수업 토론 중에 활용할 수 있는 복습 자료 및 지식 확인 문제를 제공합니다.

데이터 & 분석

• AWS Database Offerings - 이 자습형 과정에서는 다양한 데이터베이스 기술 및 아키텍처에 대한 기본 개요를 제공하고 다양한 Amazon Web Services(AWS) 데이터베이스 서비스를 소개합니다. 이 과정에서는 특별히 설계된 데이터베이스의 개념도 다루며, 이 개념은 이전에 존재했던 획일적인 방법론을 변경합니다.
• Serverless Analytics (Korean) - 고객 데이터는 사방에서 다양한 모양과 형식으로 유입됩니다. 더 많은 데이터 기반의 결정을 내리기 위해 이 모든 데이터를 연결하고 처리하는 것이 그 어느 때보다 중요합니다. 본 교육 과정에서는 Glenn Gillen이 AWS IoT Analytics, Amazon Cognito, AWS Lambda, Amazon SageMaker와 같은 도구를 활용하여 이질적인 데이터를 모두 합성하는 방법을 설명합니다. 여러분은 실행 가능한 데이터를 새롭고 강력한 방식으로 집계, 처리, 저장 및 전송하는 방법을 배우게 됩니다.
• Amazon DocumentDB Service Primer (Korean) - 이 과정에서는 Mongodb와 호환성을 지닌 NoSQL DB인 Amazon DocumentDB의 핵심 기능을 소개합니다. 다른 AWS 서비스와 통합되는 방법을 설명하고, 중요한 용어 및 기술 개념을 소개하며, 서비스 데모를 포함합니다.
• Amazon ElastiCache Service Primer (Korean) - 이 과정에서는 Amazon ElastiCache와 핵심 기능을 소개합니다. 이 과정에서는 이 서비스가 다른 AWS 서비스와 통합되는 방법을 설명하고, 중요한 용어 및 기술 개념을 소개하며, 서비스 데모를 포함합니다.
• Amazon Neptune Service Primer (Korean) - 이 과정에서는 Amazon Neptune과 핵심 기능을 소개합니다. 이 과정에서는 이 서비스가 다른 AWS 서비스와 통합되는 방법을 설명하고, 중요한 용어 및 기술 개념을 소개하며, 서비스 데모를 포함합니다.
• Amazon Quantum Ledger Database (QLDB) Service Primer (Korean) - 이 과정에서는 Amazon QLDB와 핵심 기능을 소개합니다. 이 과정에서는 이 서비스가 다른 AWS 서비스와 통합되는 방법을 설명하고, 중요한 용어 및 기술 개념을 소개하며, 서비스 데모를 포함합니다.
• Amazon Redshift Service Primer (Korean) - 이 과정에서는 Amazon Redshift와 핵심 기능을 소개합니다. 이 과정에서는 이 서비스가 다른 AWS 서비스와 통합되는 방법을 설명하고, 중요한 용어 및 기술 개념을 소개하며, 서비스 데모를 포함합니다.

기계 학습

• Exploring the Machine Learning Toolset (Korean) - 경력이나 경험에 관계없이 누구나 기계 학습을 사용할 수 있습니다. 이 과정에서는 모델을 구축하고 애플리케이션에 인텔리전스를 추가하는 데 사용할 수 있는 AWS 기계 학습 서비스 일부를 보여드립니다.
• ML Building Blocks: Services and Terminology (Korean) - 이 두 과정에서는 기계 학습 스택과 기계 학습의 좋은 기반을 구축하는 데 도움이 되는 용어 및 프로세스를 명확하게 설명합니다. 애플리케이션 사용 사례, 플랫폼 서비스, 프레임워크, 인터페이스 및 인프라를 통해 AWS ML 스택을 살펴봅니다. 또한 비즈니스 문제가 어떻게 기계 학습 문제로 변환되는지, 그리고 파이프라인 전체에서 데이터가 어떻게 이동 및 처리되어 모델을 훈련하고 예측을 생성하게 되는지 알아봅니다.
• Planning a Machine Learning Project (Korean) - 이 과정은 기계 학습(ML)이 비즈니스 문제에 대한 적절한 솔루션인지 확인하기 위한 요구 사항을 소개합니다.
• Machine Learning for Business Challenges (Korean) - 기계 학습은 이전에는 불가능했던 방식으로 비즈니스 문제를 해결할 수 있습니다. 하지만 크게 생각해야 합니다. 아마존의 기계 학습 과학자들이 기계 학습을 최대한 활용하는 방법에 대해 논의합니다. 이 과정에서는 기계 학습 용어, 비즈니스 문제, 사용 사례, 예제를 다룹니다. 이 과정을 마치면 비즈니스 당면 과제와 의사 결정에 기계 학습을 고려하는 방법을 더 잘 이해할 수 있습니다.
• Machine Learning Essentials for Business and Technical Decision Makers (Korean) - 이 3개의 교육 과정에서는 기계 학습(ML)에 대한 모범 사례 및 권장 사항에 대해 학습합니다. 이 과정에서는 기계 학습을 비즈니스 프로세스에 통합하기 위한 로드맵을 만드는 방법을 살펴보고, 기계 학습이 비즈니스 문제에 대한 적절한 솔루션인지 확인하기 위한 요구 사항을 살펴보고, 조직의 성공적인 기계 학습 채택에 필요한 구성 요소를 설명합니다.

보안

• Cloud Audit Academy – Cloud Agnostic (Korean) - 이 과정에서는 클라우드 보안을 감사하는 방법을 배웁니다. 이 기초 과정에서는 일반적인 보안 및 규정 준수 도메인을 중심으로 클라우드의 감사 고려 사항과 모범 사례를 자세히 살펴봅니다. 클라우드의 보안 감사를 준비하는 데 필요한 체크리스트도 포함되어 있습니다.

자격증 시험 대비 강의

• 한국어 자격증 시험 대비 강의 검색 - 먼저 skillbuilder.aws에 로그인 한 후에 링크를 클릭해야 검색 결과가 제대로 보입니다.

• Exam Readiness: AWS Certified Solutions Architect – Professional (Korean) - AWS 공인 솔루션스 아키텍트 – 프로페셔널 시험은 AWS 플랫폼에서의 분산 애플리케이션 및 시스템 설계에 대한 고급 수준의 기술과 경험을 보유하고 있음을 입증합니다. AWS에서 클라우드 아키텍처를 설계 및 배포한 2년 이상의 실무 경험을 보유한 사람들은 하루 동안 진행되는 고급 워크숍에 참여해 시험에 성공적으로 합격할 수 있도록 준비하는 방법을 배워야 합니다. 이 워크숍에서는 시험의 주제 영역을 살펴보고, 그러한 주제 영역이 AWS 기반 아키텍처 설계와 어떤 관련이 있는지 보여주고, 나중에 스스로 학습할 수 있도록 주제 영역을 특정 영역에 매핑합니다. 여기에는 각 도메인의 샘플 시험 문제와 시험 응시자가 잘못된 답을 더 잘 거르는 데 도움이 되는 개념에 대한 토론이 포함됩니다.

• Exam Readiness: AWS Certified Machine Learning - Specialty (Korean) - 이 과정에서는 기계 학습 솔루션을 설계, 구현, 배포 및 유지 관리하는 지원자의 능력을 검증하는 AWS Certified Machine Learning – Specialty 시험을 준비합니다. 이 과정에서는 시험의 안내 사항 및 시험 문항의 메커니즘에 대해 알아보고 시험의 기술 영역을 살펴봅니다. 시험 영역의 핵심 AWS 서비스 및 주요 개념을 살펴보겠습니다.1. 데이터 엔지니어링2. 탐색적 데이터 분석3. 모형화4. 기계 학습 구현 및 운영또한 주요 테스트 전략을 배우고 여러 가지 학습 문항을 통해 실제로 적용해봅니다. 스킬을 연마한 후에는 강점과 약점을 평가하는 데 도움이 되는 퀴즈를 통해 시험 전 공부를 할 때 어떤 부분에 중점을 두어야 할지 알 수 있습니다. 참고: 과정의 각 모듈에 포함되어 있는 영역 퀴즈는 현재 영어로만 제공됩니다. 한국어 버전은 추후 업데이트될 예정입니다.

• Exam Readiness: AWS Certified Developer – Associate (Digital) (Korean) - AWS 공인 개발자 – 어소시에이트 시험은 AWS 플랫폼에서의 애플리케이션 개발 및 유지 관리에 대한 기술 전문성을 확인합니다. 이 과정에서는 시험의 주제 영역을 살펴보고 이러한 내용이 Developing on AWS 및 특정 학습 영역에 어떻게 연결되는지 확인하여 시험에 대비하는 방법을 배웁니다. 각 주제 영역의 샘플 시험 문항을 검토하고, 오답을 제외하는 데 도움이 되도록 시험에서 테스트하는 개념을 해석하는 방법을 배울 수 있습니다.

• Exam Readiness: AWS Certified Solutions Architect – Associate (Digital) (Korean) - AWS 공인 솔루션스 아키텍트 – 어소시에이트 시험은 AWS에서 확장 가능하고 가용성이 뛰어나며 내결함성을 가진 시스템을 설계하고 배포하는 방법과 관련하여 기술적 지식을 평가합니다. 반나절 동안 진행되는 이 중급 교육에 참여하면 시험의 주제 영역을 탐색하고 이러한 내용이 AWS 기반 아키텍처 설계와 공부할 특정 영역에 어떻게 매핑되는지 확인하여 시험에 대비하는 방법을 배울 수 있습니다. 이 과정에서는 각 주제 영역에서 시험 문항 샘플을 검토하고 테스트할 개념들을 이해하는 방법을 가르쳐주기 때문에 오답을 좀 더 손쉽게 제거해 나갈 수 있습니다.

• Exam Readiness: AWS Certified Database - Specialty (Korean) - AWS Certified Database - Specialty 시험은 AWS 데이터베이스 서비스의 설계, 배포 및 관리에 필요한 기술 능력과 경험을 검증합니다. 이 과정에서는 시험의 주제 영역을 살펴보고 문제 스타일과 시험 방법을 숙지해 시험에 대비할 수 있습니다. 이 과정에서는 각 주제 영역의 샘플 시험 문제를 검토하고, 더욱 쉽게 오답을 제외할 수 있도록 시험에서 테스트하는 개념을 이해하는 법을 배울 수 있습니다.

소개 영상

10분 내외의 짧은 서비스 소개 영상으로 있으며 대부분 데모가 포함되어 있습니다.

• 한국어 자막 소개영상 검색 - 먼저 skillbuilder.aws에 로그인 한 후에 링크를 클릭해야 검색 결과가 제대로 보입니다.

• AWS Shared Responsibility Model (Korean) - 이 교육 과정에서는 AWS 공동 책임 모델을 소개합니다. AWS와 고객은 보안과 규정 준수의 책임을 공유하고, 이 교육 과정은 그러한 책임의 소재를 명확하게 이해하는 데 도움을 줍니다. 스택의 물리적 구성 요소부터 사용자 데이터에 이르기까지, 애플리케이션 보안과 관련한 고객의 책임과 AWS의 책임을 각각 알아보는 강의입니다.

• AWS Compute Services Overview (Korean) - 이 과정에서는 애플리케이션 요구 사항에 적합한 방식으로 클라우드에서 비즈니스를 구축하고 운영하기 위해 사용할 수 있는 AWS 컴퓨팅 서비스에 대한 개요를 제공합니다. 이러한 AWS 클라우드 컴퓨팅 서비스는 확장이 쉽고 관리가 간편하며 유연한 구성과 제어가 가능합니다.

• AWS Analytics Services Overview (Korean) - 이 과정에서는 데이터 수집, 저장, 분석 및 시각화를 지원할 수 있도록 긴밀하게 통합된 서비스 카테고리인 AWS 분석 도구를 소개합니다.

• Amazon Aurora Service Introduction (Korean) - 이 과정에서는 AWS 고객에게 오픈 소스 데이터베이스 호환성을 제공하는 서비스인 Amazon Aurora의 핵심 기능을 소개합니다.

• Introduction to Amazon CloudFront (Korean) - 이 과정에서는 Amazon CloudFront를 사용하여 애플리케이션 성능을 확장하고 향상시키는 방법에 대해 간략하게 설명합니다. 또한 Amazon CloudFront CDN(Cloud Distribution Network)을 만들고 구성하는 방법에 대해서도 데모를 통해 소개합니다.

• Introduction to Amazon SageMaker (Korean) - Amazon SageMaker는 데이터 과학자 및 개발자가 기계 학습 모델을 빠르고 쉽게 구축, 훈련 및 배포할 수 있도록 지원하는 완전 관리형 서비스입니다. 이 입문 과정에서는 Amazon SageMaker의 개요를 다루고 있으며 노트북, 교육 및 호스팅과 관련된 서비스의 세 가지 주요 구성 요소를 자세히 살펴봅니다

• Introduction to Amazon Quicksight (Korean) - 클라우드 기반의 빠른 비즈니스 분석 서비스로서, 손쉽게 데이터를 사용하여 시각화를 구축하고, 임시 분석을 수행하며, 비즈니스 통찰력을 신속하게 확보할 수 있게 하는 Amazon QuickSight에 대한 소개 동영상입니다. 이 과정에서는 Amazon QuickSight를 사용할 때의 이점과 서비스 작동 방식에 대해 설명합니다. 이 과정에는 데모도 포함되어 있으므로 Amazon QuickSight의 실제 작동 방식을 확인할 수 있습니다.

• Introduction to Amazon Inspector (Korean) - 이 과정에서는 Amazon Inspector를 사용하여 AWS 리소스를 분석하고 잠재적인 보안 문제를 식별하는 방법을 설명합니다. 여기에는 서비스를 구성하는 방법과 시작하는 데 필요한 단계에 대한 개요가 포함되어 있습니다. Amazon Inspector를 처음 구성하는 방법에 대한 자세한 내용과 함께 데모도 포함되어 있습니다.

• Introduction to Amazon CloudWatch (Korean) - Amazon CloudWatch는 AWS에서 실행하는 AWS 클라우드 리소스와 애플리케이션에 대한 모니터링 서비스입니다. Amazon CloudWatch에 대한 이 입문 과정에서는 서비스의 기능 및 주요 용어에 대해 알아봅니다. Amazon CloudWatch 대시보드뿐만 아니라 Amazon CloudWatch 경보, 이벤트 및 로그도 다룹니다.

• Introduction to Amazon Athena (Korean) - 이 과정에서는 Amazon Athena 서비스를 소개하고 그 운영 환경의 개요를 설명합니다. Amazon Athena를 구현하는 기본 단계도 다룹니다. 검증을 위해 SQL 쿼리를 실행할 데이터베이스를 AWS Management Console을 사용하여 생성하는 간단한 데모를 수행합니다.

• Introduction to Amazon Comprehend (Korean) - 이 과정은 자연어 처리를 지원하는 새로운 AWS 서비스인 Amazon Comprehend를 소개합니다. 이 과정에서는 Amazon Comprehend가 구조화되지 않은 텍스트의 엄청난 증가와 같은 문제를 해결하는 방법과 서비스의 5가지 주요 기능을 살펴보며 몇 가지 일반적인 사용 사례를 검토합니다. 또한 실제 작업을 확인할 수 있는 서비스 데모도 제공합니다.

• Exploring the Machine Learning Toolset (Korean) - 경력이나 경험에 관계없이 누구나 기계 학습을 사용할 수 있습니다. 이 과정에서는 모델을 구축하고 애플리케이션에 인텔리전스를 추가하는 데 사용할 수 있는 AWS 기계 학습 서비스 일부를 보여드립니다.

• Introduction to Amazon Elastic Block Storage (EBS) (Korean) - 이 과정에서는 AWS 클라우드의 Amazon EC2 인스턴스에 사용할 영구 블록 스토리지 볼륨을 제공하는 Amazon Elastic Block Store(EBS)를 소개합니다. 이 과정에서는 사용 사례를 비롯하여 Amazon EBS를 사용하여 블록 스토리지를 사용자 지정하는 방법을 설명합니다. 또한, 드라이브 유형, 스냅샷, 탄력적 볼륨 등 서비스의 주요 기능 및 이점도 살펴봅니다.

• Introduction to Amazon Lex (Korean) - Amazon Lex는 음성 및 텍스트를 사용하여 모든 애플리케이션에 대화형 인터페이스를 구축하는 서비스입니다. 이 과정에서는 봇을 생성하여 다른 채팅 서비스에 배포하는 방법을 비롯한 서비스의 기능에 대해 소개합니다. 또한 서비스의 사용 사례도 검토합니다.

• Introduction to Amazon Rekognition (Korean) - Amazon Rekognition 소개와 이미지, 얼굴 분석 및 인식에 대한 사용 방법에 대해 다룹니다. 이 동영상에서는 다양한 솔루션을 보여 주는 몇 가지 사용 사례를 알아봅니다. 이 서비스의 주요 이점 및 핵심 기능, 간단한 데모도 포함되어 있습니다.

• Introduction to Database Migration (Korean) - 이 과정에서는 AWS Database Migration Service(AWS DMS)와 AWS Schema Conversion Tool(AWS SCT)을 사용하여 프로덕션 데이터베이스를 마이그레이션하는 방법을 배웁니다. 구상부터 프로덕션 후 지원까지 전체 데이터베이스 마이그레이션 프로세스를 소개합니다. AWS DMS를 사용하면 일반 데이터베이스에서 AWS로 데이터를 빠르고 안전하게 마이그레이션할 수 있을 뿐 아니라 운영 상태를 유지하여 애플리케이션 가동 중지 시간을 최소화할 수 있습니다. AWS SCT를 사용하면 스키마와 애플리케이션을 Amazon Aurora PostgreSQL과 같은 클라우드 데이터베이스로 마이그레이션하여 애플리케이션을 현대화할 수 있습니다.

• Amazon RDS Service Primer (Korean) - 이 과정에서는 Amazon Relational Database Service(Amazon RDS)와 그 핵심 기능을 소개합니다. 이 과정에서는 이 서비스가 다른 AWS 서비스와 통합되는 방법을 설명하고, 중요한 용어 및 기술 개념을 소개하며, 서비스 데모를 포함합니다.

• Introduction to Artificial Intelligence (Korean) - 이 과정은 인공 지능(AI)에 대한 입문 과정입니다. 이 과정에서는 AI의 정의 및 AI가 중요한 이유에 대해 알아보고, AI의 하위 집합인 기계 학습 및 딥러닝을 간단히 살펴보며, Amazon이 제품에서 AI를 사용하는 방법을 설명합니다.

• Introduction to AWS Backup (Korean) - AWS Backup은 고객이 AWS 클라우드 및 온프레미스에서 애플리케이션 데이터를 쉽고 비용 효율적으로 백업할 수 있게 지원하는 중앙 집중식 백업 서비스로서, 비즈니스 및 규제상의 백업 준수 요구 사항을 충족하는 데 도움이 됩니다. 이 과정에서는 AWS Backup의 개요 및 주요 기능, 다른 AWS 서비스와의 통합, AWS Backup 사용 방법에 대한 데모를 다룹니다.

• Introduction to AWS IoT (Korean) - 이 과정에서는 AWS IoT(사물인터넷)를 소개합니다. AWS IoT 통신 아키텍처 작동 방식과 AWS IoT를 구성하는 구성 요소에 대해 알아보고, AWS IoT가 다른 AWS 서비스와 연동되는 방식도 살펴보겠습니다.

• Introduction to AWS IoT 1-Click (Korean) - 이 과정에서는 AWS IoT 1-Click을 소개합니다. AWS IoT 1-Click 서비스 제품의 특징, 장점 및 사용 사례에 대해 알아보겠습니다. 서비스를 활용하는 데 사용할 수 있는 디바이스뿐만 아니라 이러한 디바이스를 시작 및 실행하기 위한 프로세스도 살펴봅니다.

• Introduction to AWS IoT Analytics (Korean) - 이 과정에서는 막대한 양의 IoT 데이터에 대해 정교한 분석을 실행할 수 있는 종합 관리형 서비스인 AWS IoT Analytics를 소개합니다. AWS IoT Analytics의 주요 구성 요소, 배포 아키텍처 개요 및 일부 사용 사례를 살펴보겠습니다. 또한 AWS IoT Analytics의 실제 작동 방식을 확인할 수 있도록 데모도 제공합니다.

• Introduction to AWS IoT Device Management (Korean) - 이 과정에서는 IoT 디바이스를 수명주기 동안 안전하게 관리할 수 있는 클라우드 기반 디바이스 관리 서비스인 AWS IoT Device Management를 소개합니다. 또한 AWS IoT Device Management의 4가지 기능 범주, 즉 디바이스 정보 및 구성 온보딩, 디바이스 인벤토리 구성, 디바이스 플릿 모니터링, 디바이스 원격 관리 방법에 대해 자세히 살펴보겠습니다.

• Introduction to AWS Machine Learning Services (Korean) - 이 과정에서는 Amazon Machine Learning 및 인공 지능 도구를 소개합니다. 이를 활용하여 프레임워크 및 인프라, 기계 학습 플랫폼 및 API 중심 서비스 전반에서 기능을 사용할 수 있습니다. 기계 학습을 효과적으로 수행하려면 이러한 주요 계층 전반에서의 역량, 올바른 데이터 스토어, 보안 및 분석용 리소스가 필요합니다.

• Introduction to AWS Storage Gateway (Korean) - 이 입문 과정에서는 온프레미스 애플리케이션에서 AWS 클라우드 스토리지를 원활하게 사용할 수 있는 하이브리드 스토리지 서비스인 AWS Storage Gateway에 대해 알아봅니다. 이 과정에서는 AWS에서 파일, 볼륨 및 테이프 데이터를 저장하는 게이트웨이 유형을 설명합니다. 그리고 여러 프로토콜, 로컬 캐싱, AWS 서비스와의 통합 및 비용 효율성과 같은 서비스의 기능 및 혜택에 대해 학습합니다. 여러 사용 사례도 논의합니다.

• Introduction to Deep Learning (Korean) - 이 입문 과정은 딥 러닝(DL) 개념에 대한 개요를 제공합니다. 이 과정에서는 DL에 사용할 수 있는 AWS 서비스에 대해 알아보고 DL을 통해 혁신하고 있는 AWS 고객에 대한 사례 연구를 살펴봅니다.

• Introduction to Machine Learning (Korean) - 이 과정에서는 기계 학습 개념과 데이터의 역할에 대해 소개합니다. 사용 사례를 살펴보고, 스마트 애플리케이션을 구축하는 혁신적인 방법에 대해 알아보며, 기계 학습용으로 사용할 수 있는 AWS 프레임워크 및 서비스를 검토합니다.

• IoT Edge Computing: Introduction to AWS Greengrass (Korean) - 이 과정은 커넥티드 디바이스에 대해 로컬 컴퓨팅, 메시징, 데이터 캐싱 및 동기화 기능을 안전한 방식으로 실행할 수 있는 AWS Greengrass를 소개합니다. 클라우드에서 기계 학습 모델을 구축하고 엣지에서 추론을 수행할 수 있습니다. 또한 Greengrass는 OPC-UA와 같은 산업 프로토콜에 대한 지원을 확장합니다.

• Solution Detail: Internet of Tracking (Korean) - 이 과정에서는 AWS 솔루션스 아키텍트인 Rudy Chetty가 서버리스 아키텍처 모니터링 솔루션인 Internet of Tracking을 안내합니다. AWS IoT를 Amazon S3, Amazon Cognito, Amazon DynamoDB 및 AWS Lambda와 함께 사용하여 실시간 추적 애플리케이션을 구축하는 방법에 대해 알아보겠습니다.

• Authentication and Authorization with AWS Identity and Access Management (Korean) - AWS Identity and Access Management(IAM)를 통한 인증 및 권한 부여를 위한 입문용 과정입니다. 이 과정에서는 IAM을 소개하고 이 서비스가 AWS 서비스에 대한 권한을 관리하는 데 어떤 도움을 주는지 설명합니다. 정책 문서와 IAM 자격 증명도 다룹니다.

• Machine Learning Security (Korean) - AWS에서 가장 높은 우선 순위를 두는 부분은 보안입니다. 권한 제어와 관리, 트래픽 권한 부여는 모두 AWS 플랫폼에서 매우 안전한 애플리케이션과 환경을 구축하는 과정의 일부입니다. 이 커리큘럼에서는 NACL, 보안 그룹, AWS Identity and Access Management 및 암호화 키 관리에 대해 자세히 설명하는 특정 주제를 통해 애플리케이션과 환경을 보호하는 AWS 제품 및 서비스에 대해 알아봅니다.

• Introduction to Amazon SageMaker Neo (Korean) - Amazon SageMaker Neo는 개발자가 여러 프레임워크의 기계 학습 모델을 클라우드와 엣지의 여러 플랫폼에 구축할 수 있도록 지원하는 새로운 기계 학습 기능입니다. 이 과정에서는 프레임워크별 형식에서 다양한 플랫폼에서 실행할 수 있는 이식 가능한 코드로 모델을 변환함으로써 이를 지원하는 Neo의 기능을 소개합니다. 변환 중에 Neo는 기계 학습 모델을 정확도 손실 없이 원래 크기의 100분의 1로 자동으로 최적화하여 두 배 높은 성능을 실현합니다. 또한 Neo의 몇 가지 사용 사례와 더불어 서비스의 이점 및 주요 기능도 다룹니다.

• Introduction to Amazon SageMaker Ground Truth (Korean) - 기계 학습 데이터 세트를 위한 클린 데이터 라벨링에 어려움을 겪고 있습니까? Amazon SageMaker Ground Truth는 자동 라벨링을 지원하고 엔드 투 엔드 데이터 라벨링 작업을 위한 관리형 환경을 제공합니다. 이 강의에서는 기본적인 사항을 설명하고 기능을 보여주는 간단한 데모를 제공합니다. 따라서 Amazon SageMaker Ground Truth가 환경에 적합한지 여부를 판단할 수 있습니다.

• Introduction to AWS DeepLens (Korean) - 이 과정은 세계 최초의 딥 러닝 지원 비디오 카메라인 AWS DeepLens의 소개 과정입니다. 이 과정에서는 디바이스의 하드웨어, 아키텍처 및 AWS DeepLens 샘플 프로젝트 템플릿을 살펴봅니다. 이러한 템플릿을 사용하면 몇 분 내에 컴퓨터 비전 애플리케이션 구축을 시작할 수 있습니다. 프로젝트 템플릿의 예로서 객체 감지를 자세히 살펴보며 과정을 마무리합니다.AWS DeepLens 카메라 사양과 구매 옵션에 대해 자세히 알아보십시오.

• Introduction to Amazon Transcribe (Korean) - Amazon Transcribe는 일반 오디오 형식을 수용하고 저음질과 고음질 오디오를 모두 정확하게 전사할 수 있는 완벽하게 관리되고 지속적으로 훈련되는 자동 음성 인식(ASR) 서비스입니다. 이 과정에서는 주요 기능과 사용 사례를 중점적으로 다루는 방식으로 서비스에 대해 알아봅니다. 전사 기능의 정확도를 개선해 주는 딥 러닝의 이점을 검토하고 간단한 전사 작업을 시연합니다.

• Introduction to Amazon Translate (Korean) - 고급 기계 학습 기술을 사용하여 우수한 품질의 번역을 온디맨드 방식으로 제공하는 AWS 서비스인 Amazon Translate를 소개하는 교육 과정입니다. 이 과정은 해당 서비스의 기능과 이점을 소개합니다. 또한 몇 가지 사용 사례와 Amazon Translate의 예시를 통해 실제로 서비스가 작동하는 방식을 확인합니다.

• Introduction to Amazon Comprehend Medical (Korean) - 의료 정보를 기록하는 데 많은 시간을 허비하는 의료 분야에 종사자이십니까? Amazon Comprehend Medical은 딥 러닝 및 자연어 처리 기능을 사용하여 의료 텍스트 및 메모에서 엔터티를 추출하는 서비스로, 이 서비스를 사용하면 환자를 더욱 효율적으로 치료하고 연구에서 분석 정보를 확인할 수 있으며 비용을 줄일 수 있습니다.

• Introduction to Amazon Forecast (Korean) - 시계열 예측에 있어서 정확도는 매출, 비용 및 수익에 직접적인 영향을 미치기 때문에 가장 중요한 요소라고 할 수 있습니다. 이 강의에서는 기존 모델과 달리 추가 변수와 외부 요인까지 고려해 정확도를 높이는 Amazon Forecast를 소개합니다. 또한 성능 최적화를 위한 알고리즘 권장 사항을 비롯하여, Amazon Forecast가 전체 예측 프로세스를 어떻게 자동화하는지도 살펴봅니다.

• Introduction to Amazon Elastic Inference (Korean) - 이제 Amazon Elastic Inference(Amazon EI)를 사용하여 기계 학습 추론 비용을 최대 75%까지 절감할 수 있습니다. Amazon SageMaker 및 Amazon EC2용의 새로운 가속화 컴퓨팅 서비스인 이 서비스를 활용하면 전체 GPU 인스턴스 크기의 일부만으로 기계 학습 추론에 하드웨어 가속을 추가할 수 있으므로 GPU 컴퓨팅 파워의 초과 프로비저닝을 피할 수 있습니다. 이 동영상에서는 이 서비스의 이점과 주요 기능에 대해 알아보고 간단한 데모를 살펴봅니다.

• Introduction to AWS Marketplace - Machine Learning Category (Korean) - 이제 AWS Marketplace는 100개가 넘는 추천하는 기계 학습 알고리즘 및 모델 패키지를 제공합니다. 이러한 모델은 모델 또는 알고리즘을 처음부터 새로 생성하는 데 따른 번거로운 작업 부담을 해소하는 데 도움이 될 수 있습니다. 이 동영상에서는 여러분이 개발한 알고리즘을 다른 데이터 사이언티스트에게 판매하는 등, AWS Marketplace에 새롭게 추가된 유용한 기능을 소개합니다. 또한 간단한 데모를 통해 얼마나 쉽게 시작할 수 있는지 살펴봅니다

• Introduction to Amazon Kinesis Firehose (Korean) - Amazon Kinesis Firehose는 스트리밍 데이터를 AWS로 로드할 수 있는 AWS 서비스입니다. Amazon Kinesis Firehose에 대한 이 과정에서는 데이터 변환 프로세스를 상세히 설명함으로써 서비스가 스트리밍 데이터를 캡처 및 변환하여 AWS로 로드하는 방법에 대한 개요를 소개합니다. 서비스의 이점과 서비스가 Amazon CloudWatch와 통합하여 스트림 모니터링을 지원할 수 있는 방법을 살펴 봅니다. 과정은 Kinesis Firehose 전송 스트림을 구성하는 방법과 소스 스트림 콘텐츠를 생성하는 방법의 데모를 보여주면서 종료됩니다.

• Introduction to Amazon Direct Connect (Korean) - 이 과정은 AWS Direct Connect에 대한 입문 과정으로, 사용하시는 자체 환경과 AWS를 연결하는 전용 네트워크를 구축하는 방법을 설명합니다. 이 과정에서는 서비스와 그 이점에 대한 개요를 제공하고, AWS Direct Connect의 작동 방식에 대한 몇 가지 기술적 측면을 논의하고, 몇 가지 일반적인 사용 사례를 제공합니다.

• Introduction to Amazon Kinesis Streams (Korean) - 이 과정에서는 Amazon Kinesis Streams를 사용하여 실시간 스트리밍 데이터를 수집, 처리 및 분석하여 주요 인사이트를 창출하는 방법을 다룹니다. 이 과정에서는 이 서비스의 구성 요소에 대한 개요와 간단한 데모를 다룹니다.

• Introduction to Containers (Korean) - 이 과정은 이전에 컨테이너에 대한 지식이 거의 없는 학습자를 위해 기획된 입문 과정입니다. 컨테이너화의 역사와 개념을 알리고, 컨테이너 에코시스템 내에서 사용되는 특정 기술을 소개하며, 마이크로서비스 아키텍처에서 컨테이너의 중요성에 대해 논의합니다.

• Introduction to Amazon Route 53 (Korean) - 가용성과 확장성이 우수한 클라우드 DNS(도메인 이름 시스템) 웹 서비스인 Amazon Route 53를 소개합니다. 이 과정에서는 서비스의 작동 방식에 대해 설명하고 호스팅 영역 생성을 시연합니다.

• Introduction to Amazon Elastic MapReduce (EMR) (Korean) - Amazon EMR과 함께 사용할 수 있는 도구와 클러스터 생성 프로세스를 보여주는 Amazon Elastic MapReduce(EMR)를 소개 합니다. Amazon EMR을 사용하여 클러스터를 생성하는 간단한 데모를 다룹니다.

• Introduction to Amazon FSx for Lustre (Korean) - Amazon FSx for Lustre에 대한 입문 과정입니다. Amazon FSx for Lustre는 AWS 고객이 손쉽고 비용 효율적인 방식으로 데이터 집약적 애플리케이션용 Lustre 고성능 파일 시스템을 시작하고 실행하게 해주는 완전 관리형 서비스입니다. 이 과정에서는 대규모로 확장 가능한 성능, Amazon S3와의 원활한 통합, 고객 애플리케이션과의 호환성 등 서비스의 기능과 이점을 소개합니다. 여러 사용 사례도 살펴봅니다.

• Introduction to Amazon Elastic Container Service (Korean) - 이 과정에서는 프로덕션 환경에서 컨테이너화된 애플리케이션을 실행하는 데 도움이 되는 AWS 서비스인 Amazon Elastic Container Service(Amazon ECS)를 소개합니다. 컨테이너를 간단하게 살펴보고 Amazon ECS를 사용할 때 얻을 수 있는 이점과 기능에 대해 자세히 설명합니다. Amazon ECS 서비스 데모와 다양한 사용 사례의 하이라이트도 다룹니다.

• Introduction to Amazon CloudWatch Logs Insights (Korean) - Amazon CloudWatch Logs Insights는 Amazon CloudWatch에서 확장성이 뛰어난 완전관리형 로그 분석 기능을 제공합니다. 이를 사용하여 로그를 검색, 분석 및 시각화하고, 애플리케이션을 이해 및 개선하고, 운영 문제를 보다 효과적으로 해결할 수 있습니다. 이 서비스는 Amazon CloudWatch와 완전히 통합되므로 한 곳에서 로그를 관리하고 분석할 수 있습니다. 이 과정은 서비스의 기능 및 쿼리 구문을 소개하고, 일반적인 쿼리 시나리오를 사용하는 데모를 포함하고 있습니다.

• Introduction to Amazon EC2 Systems Manager (Korean) - 소프트웨어 인벤토리 수집, OS 패치 적용, 시스템 이미지 생성, Windows 및 Linux 운영 체제 구성을 자동으로 수행할 수 있는 관리 서비스인 Amazon EC2 Systems Manager를 소개합니다. 이 과정에서는 서비스의 특징을 검토하며, 패치 관리자, 자동화 및 파라미터 저장을 심도 있게 다룹니다. 과정에서는 또한 사용 사례도 다룹니다.

• Introduction to AWS Fargate (Korean) - 이 과정은 컨테이너를 배포하고 관리하기 위한 새로운 AWS 서비스인 AWS Fargate에 대한 입문 과정입니다. 이 과정에서는 컨테이너를 사용해 애플리케이션을 손쉽게 실행할 수 있는 Fargate의 이점을 소개하고, 서비스의 작동 방식을 잘 이해할 수 있도록 AWS Fargate 및 Amazon ECS의 예제 아키텍처를 단계별로 설명합니다.

• Introduction to Decoupled Applications (Korean) - 이 입문 과정에서는 애플리케이션 분리의 기본 사항과 용이한 확장, 빠른 기능 해제와 같은 분리된 아키텍처의 이점을 배우게 됩니다. 또한 분리된 구성 요소를 통합하는 방법과 애플리케이션 프로그래밍 인터페이스(API), 대기열, 주제 등과 같은 다양한 통합 옵션 중에서 선택하는 방법을 배우게 됩니다.

• Introduction to AWS Solutions (Korean) - 이 과정에서는 Amazon Web Services(AWS) 솔루션을 소개합니다. 수십 가지 기술 문제와 비즈니스 문제를 해결하는 데 AWS 솔루션을 활용함으로써 시간을 절약하고 개발 노력을 줄이는 방법을 배우게 됩니다.

• Introduction to Serverless Development (Korean) - 이 과정에서는 서버리스 애플리케이션의 개발을 시작하는 데 도움이 되는 주요 서버리스 개념을 소개합니다. 서버 기반 개발에서 이미 사용하고 있는 개발 모범 사례를 어떻게 서버리스 개발에도 그대로 적용하는지, 그리고 서버리스 애플리케이션 개발에 적합한 개발 프로세스를 알아봅니다.

• Amazon Neptune Service Introduction (Korean) - 이 과정에서는 AWS 고객을 위한 그래프 데이터베이스를 제공하는 서비스인 Amazon Neptune을 소개합니다.

• Introduction to AWS X-Ray (Korean) - AWS X-Ray는 마이크로서비스 아키텍처를 사용해 구축된 애플리케이션과 같은 프로덕션 분산 애플리케이션을 분석하고 디버그하는 데 도움이 됩니다. 이 과정에서는 AWS X-Ray를 사용하여 서비스 맵을 생성하고 오류 및 버그를 식별하며 자체 분석 및 시각화 애플리케이션을 구축하는 방법에 대해 설명합니다. AWS X-ray의 사용 사례 및 데모도 포함됩니다.

• Introduction to Amazon Elastic Block Storage (EBS) (Korean) - 이 과정에서는 AWS 클라우드의 Amazon EC2 인스턴스에 사용할 영구 블록 스토리지 볼륨을 제공하는 Amazon Elastic Block Store(EBS)를 소개합니다. 이 과정에서는 사용 사례를 비롯하여 Amazon EBS를 사용하여 블록 스토리지를 사용자 지정하는 방법을 설명합니다. 또한, 드라이브 유형, 스냅샷, 탄력적 볼륨 등 서비스의 주요 기능 및 이점도 살펴봅니다.

• Introduction to AWS Trusted Advisor (Korean) - 이 과정에서는 AWS 모범 사례에 따라 리소스를 프로비저닝하는 데 도움이 되도록 실시간 지침을 제공하는 온라인 도구인 AWS Trusted Advisor를 소개합니다. 이 과정에서는 서비스 용도를 중시하는 사례 연구를 살펴보고 서비스에 대한 데모를 제공합니다.

• Introduction to AWS Auto Scaling (Korean) - AWS Auto Scaling을 사용하면 애플리케이션에서 사용하는 여러 확장 가능한 AWS 리소스를 단일 인터페이스에서 중앙식으로 자동 조정할 수 있도록 해줍니다. 이 과정에서는 이 서비스와 그 이점 및 주요 기능을 소개합니다. 또한 서비스 데모를 제공합니다.

• Amazon Aurora Service Introduction (Korean) - 이 과정에서는 AWS 고객에게 오픈 소스 데이터베이스 호환성을 제공하는 서비스인 Amazon Aurora의 핵심 기능을 소개합니다.

• Amazon ElastiCache Service Introduction (Korean) - 이 과정에서는 AWS 고객을 위해 인 메모리 데이터베이스를 제공하는 서비스인 Amazon ElastiCache를 소개합니다.

• Introduction to AWS Command Line Interface (CLI) (Korean) - AWS 명령줄 인터페이스는 AWS 리소스에 액세스하는 여러 방법 중 하나입니다. 이 과정에서는 AWS CLI에 대한 간략한 개요와 사용 사례를 다룹니다. 교육 과정이 끝나면 AWS CLI를 일상적인 작업에 사용할 수 있는 방법을 보여 주는 데모를 수행합니다.