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클라우딩 컴퓨팅 환경은 현대 IT 산업에서 필수적인 요소다. 특히 한국에서는 AWS, GCP, Microsoft Azure 이 세 가지 주요 클라우드 플랫폼이 많이 사용된다.강사님께서는 여러 클라우드 플랫폼 중에서도 GCP를 다루었다. 그 이유는, GCP가 머신러닝에 특화된 강력한 기능을 자체적으로 다수 보유하고 있어 MLOps 학습에 가장 적합하다고 하신다. GCP의 BigQuery나 Vertex AI 같은 도구들은 머신러닝 모델을 개발하고 운영하는 전 과정에서 큰 도움을 주어, 많은 AI 엔지니어들이 선호하는 플랫폼이 되고 있다. 이번 글에서는 다음과 같은 내용을 다루어보았다. 학습 목표 Google Cloud Platform(GCP) 이해 데이터 웨어하우스(DW)와 OLAP 이해 BigQuer..

MLOps 과정이 커리큘럼에 포함된 데이터 부트캠프는 ‘모두의 연구소’가 유일했고, 이는 내가 이곳을 선택한 결정적인 이유였다.2025년 상반기 데이터 직무 채용 공고를 살펴보면, 특히 ‘MLOps 실무 역량’을 우대하는 공고가 눈에 띄게 많았다.이를 보며 MLOps 역량은 물론, AI를 잘 다룰 수 있는 개발자로 성장해야겠다는 필요성을 느껴 부트캠프에 참여하게 되었다.부트캠프에서 다룬 MLOps 강의 내용을 중심으로, 관련 직무로 나아가기 위해 꼭 알아야 할 핵심 개념과 기술을 정리해보았다.우선, MLOps가 무엇인지 소개하는 글로 시작해보려 한다. ML/DL, 비즈니스를 만나 MLOps가 되기까지의 여정 인공지능 시대가 가속화되면서 머신러닝(ML)과 딥러닝(DL) 기술은 우리 삶 깊숙이..