AWS Academy

이 입문 과정은 특정 기술 역할과 관계없이 클라우드 컴퓨팅 개념을 전반적으로 이해하고자 하는 학생을 대상으로 합니다. 클라우드 개념, AWS 핵심 서비스, 보안, 아키텍처, 요금 및 지원에 대한 상세한 개요를 제공합니다.

AWS Academy Generative AI Foundations 과정은 인공 지능(AI)을 소개하며, 특히 생성형 AI 기술에 중점을 둡니다. AI 및 기계 학습에 대한 폭넓은 기초 이해를 제공하는 동시에, 생성형 AI의 개념과 클라우드 컴퓨팅에서의 애플리케이션에 대해 더 깊이 탐구합니다.

학생들은 AWS 클라우드 환경에서 생성형 AI의 기본 개념, 기능, 원리, 사용 사례, 그리고 관련 AWS 서비스 및 도구를 탐색하게 됩니다.

이 기본 과정은 학생들에게 인공 지능(AI)과 기계 학습(ML)의 개념과 용어를 지도합니다. 이 과정의 종료 시 학생들은 비즈니스 문제를 해결하기 위한 기계 학습 서비스를 선택하고 적용할 수 있게 됩니다. 또한 사용자 지정 기계 학습 모델을 레이블, 구축, 훈련 및 배포할 수 있게 됩니다. 이 과정은 강의, 실습 및 프로젝트 작업을 통해 약 20시간의 콘텐츠를 제공합니다.

이 과정은 데이터 센터 운영에서 기술적 전문성을 개발하는 데 도움이 됩니다. 기초 과정이지만 기계 및 전기 공학 개념에 대한 일반적인 지식을 가지고 있어야 합니다.

이 과정은 데이터 센터 환경의 엔지니어링 운영 기술자 역할에 필요한 기초 개념 및 기술의 개요를 제공합니다. 데이터 센터 기본 지식, 데이터 센터 물리적 인프라, 전기 기본 원칙과 데이터 센터 배터리 및 발전기와 같은 주제에 대해 배웁니다.

이 과정은 학생들이 지도에 따라 직접 실습을 진행하는 방식을 통해 클라우드 컴퓨팅을 위한 사이버 보안 원칙 및 서비스에 대한 기초 지식을 습득할 수 있도록 설계되었습니다. 이 과정에는 데모, 지침 가이드, 실제 시나리오가 포함되어 있습니다.

이 중급 과정은 AWS의 IT 인프라 구축의 기본 사항을 다루며 AWS 공인 솔루션스 아키텍트 – 어소시에이트 자격증을 취득하는 데 필요한 기술을 습득하는 데 도움을 줍니다. 이 과정은 강의, 실습 및 프로젝트 작업을 통해 약 40시간의 콘텐츠를 제공합니다.

이 과정을 수강하기 전에 AWS Academy 클라우드 기초 혹은 동급의 과정을 수강할 것을 권장합니다.

이 중급 과정은 학생들이 클라우드 기술을 사용하여 개발할 때 필요한 기술 전문 지식을 습득하는 데 도움을 줍니다. 또한 AWS 공인 개발자 - 어소시에이트 자격증 시험을 준비하는 데 유용합니다. 교육이 완료되면 학생들은 AWS SDK를 사용하여 개발할 수 있고 AWS Cloud에서 애플리케이션을 빌드하고 배포하는 모범 사례를 확인할 수 있습니다. 이 과정은 강의 및 실습을 통해 약 40시간의 콘텐츠를 제공합니다.  

이 과정을 수강하기 전에 AWS Academy Cloud Foundations 혹은 동급의 과정을 수강할 것을 권장합니다.

이 중급 과정은 학생들에게 초보 수준에서 수요가 많은 DevOps, 지원 및 클라우드 운영 역할을 수행할 수 있도록 준비하도록 합니다. 또한 AWS 공인 시스템 운영 관리자 – 어소시에이트 시험 대비에도 도움을 줍니다. 사례 연구, 데모 및 실습 활동을 통해 학생들은 AWS에서 다양한 시나리오의 문제를 해결하고 네트워크 및 시스템의 배포를 자동화하는 방법을 학습합니다. 이 과정은 강의 및 실습을 통해 약 40시간의 콘텐츠를 제공합니다.

이 과정을 수강하기 전에 AWS Academy Cloud Foundations 혹은 동급의 과정을 수강할 것을 권장합니다.

AWS Academy Data Engineering은 분석 및 기계 학습 애플리케이션에서 사용할 데이터의 수집, 저장, 준비, 분석, 시각화에 사용되는 태스크, 도구, 전략에 대해 배우고 이를 실습하는 데 도움이 되는 과정입니다. 이 과정에서는 실제 애플리케이션의 사용 사례를 살펴보면서 특정 애플리케이션의 데이터 파이프라인을 구축할 때 내리는 의사 결정에 유용한 지식을 습득합니다.

이 중급 과정은 기계 학습 지식이 요구되는 분야에서 경력을 쌓고자 하는 학생들을 위해 만들어졌습니다. 자연어 처리(NLP) 용어를 설명하는 방법, 비즈니스에서 NLP를 사용하는 방법, NLP 관련 문제, 태스크 및 솔루션 범위를 나타내는 방법을 배우게 됩니다.

교육자가 과제를 올릴 수 있고, 학생이 엄선된 AWS 서비스를 사용하여 경험을 쌓을 수 있도록 지원하는 장기 실행 핸즈온랩 환경입니다.

AWS Academy 학습자 랩에서는 무엇을 할 수 있나요?

• 학생을 위한 강의 만들기
• 학생 초대
• 자체 프로젝트 할당
• 학생의 작업 공간 보기
• 들어간 시간 및 비용을 포함한 분석 보기
• 100개가 넘는 AWS 서비스에 대한 액세스 포함
• Getting started with AWS Academy 과정을 완료한 모든 AWS Academy 교육자가 이용 가능

AWS Academy Cloud Data Pipeline Builder

이 프로젝트에서는 AWS 서비스를 사용하여 단계별 지침 없이 웹 사이트 클릭스트림 데이터를 분석하는 데이터 분석 파이프라인을 구축하는 과제를 수행합니다. 이 파이프라인은 AWS Well-Architected Framework의 원칙을 반영하고 데이터를 수집, 변환, 분석 및 시각화하여 기업이 정보에 입각한 결정을 내리는 데 필요한 의미 있는 인사이트를 제공할 수 있어야 합니다. 과제의 특정 섹션은 학습 과정에서 습득한 기술을 검증하기 위한 것입니다.

AWS Academy Cloud Web Application Builder

이 프로젝트에서는 단계별 지침 없이 AWS 서비스를 사용하여 AWS 클라우드에서 데이터베이스 기반 웹 애플리케이션을 설계하고 배포하는 과제를 수행합니다. 아키텍처는 AWS Well-Architected Framework의 원칙을 반영해야 하며 가용성, 확장성 및 성능과 보안 수준이 높아야 합니다. 과제의 특정 섹션은 학습 과정에서 습득한 기술을 검증하기 위한 것입니다.

AWS Academy Cloud Security Builder

이 랩 프로젝트에서는 AWS 서비스를 사용하여 AWS 클라우드의 다양한 리소스를 보호하는 과제를 해결합니다. 랩 프로젝트는 서로 독립된 4개 단계로 구분됩니다. 아키텍처는 AWS Well-Architected Framework의 원칙과 최소 권한 원칙을 반영해야 합니다. 과제의 특정 섹션은 학습 과정에서 습득한 기술을 검증하기 위한 것입니다.

AWS Academy Microservices and CICD Pipeline Builder

이 프로젝트에서는 AWS 서비스를 사용하여 마이크로서비스와 지속적 통합 및 지속적 개발(CI/CD) 솔루션을 설계하고 구축하는 과제를 해결합니다. 먼저, 기능 및 API 엔드포인트를 기반으로 모놀리스 애플리케이션을 별도의 마이크로서비스로 나눕니다. 그런 다음 애플리케이션을 컨테이너 기반 아키텍처에서 실행되도록 마이그레이션하여 애플리케이션의 다양한 구성 요소를 독립적으로 확장할 수 있도록 합니다. 과제의 특정 섹션은 학습 과정에서 습득한 기술을 검증하기 위한 것입니다.