구글 AI Study Jam 2025 두달간의 후기

이번에 구글 AI Study Jam 2025에 참여해서 두달동안 열심히 활동한 후기를 남겨보려고 합니다.

이전에도 몇번 들어보기는 했는데, study jam이라고 하니 취준생이나 초보분들이나 하는 것으로 생각하고 대수롭지 않게 그냥 넘겼습니다. 

그런데, 미션(?)에 따라서 수료 기념품(구글 굿즈)을 준다는 것을 알게 되었습니다.

제가 굿즈를 많이 좋아라 합니다.. ㅎㅎ

또한 AI 관련해 구글 api만 사용하다가, 구글 클라우드의 ai 관련된 것들을 무료로 사용해 볼수 있을거 같았습니다.

그래서 혹해서 참여하게 된 구글 스터디 잼.. 이 두달간의 기록을 남겨보려고 합니다.

 

google cloud study jam 2025

 

🏷 Google Study Jam이란?

Google Study Jam은 구글이 주최하는 온라인 학습 프로그램으로, 개발자와 IT 종사자들이 Google Cloud Platform(GCP), 인공지능(AI), 머신러닝(ML), 쿠버네티스(Kubernetes) 등 양한 분야의 강의와 실습을 제공하고 있습니다.

참가자들은 온라인으로 강의를 듣고, 실습 과제를 수행하며 자가 학습을 통해 클라우드 기술을 익히고, 관련 실습을 수행해야 하며, 디지털 뱃지와 수료 기념품을 받을 수 있게 됩니다.

 

즉, 해당 기간에 혼자서 동영상 설명이나 실습을 하면 됩니다. 리더보드가 있어서 다른 참가자들이 얼마나 하는지를 볼수는 있기는 하지만, 그냥 혼자서 공부하면서 뱃지를 획득한다고 보면 됩니다.

별거 없어 보이죠?? 저도 처음에는 그리 생각했습니다. 하지만 끝까지 읽어보면 나름 매력을 찾을수 있지 않을까 생각합니다.

(2025년는 AI 열풍으로 AI 관련 학습이 많이 추가나 보강된거 같습니다. )

 

✅ 주요 특징

- 실습 중심의 학습: Google Cloud Skills Boost 플랫폼을 통해 제공되는 Qwiklabs 실습을 활용하여, 실제 GCP 환경에서 다양한 실습을 진행할 수 있습니다. 간단히 튜트리얼로 보면 될거 같습니다.

동영상이나 실습, 퀴즈, 문서등으로 학습과정이 구성되어 있으며, 난이도가 좀 있으면 거의 실습과 challenge lab을 해결해야 합니다.

학습과정 (동영상, 문서, 실습, 퀴즈로 나눠짐)

 

- 무료 크레딧 제공: 참가자들에게는 유료 실습 플랫폼인 Qwiklabs를 무료로 이용할 수 있는 크레딧이 제공되어, 비용 부담 없이 다양한 실습을 경험할 수 있도록 되었습니다. 처음에 튜트리얼용 학습을 하면 초기에 209개 정도의 크레딧을 줍니다.

충전된 크레딧으로 학습을 하게 됩니다.

 

- 다양한 학습 주제: AI(Vertex AI, Gemini), 머신러닝(ML), 쿠버네티스(Kubernetes), Terraform을 활용한 인프라 구축 등 google cloud내에서 사용해 볼 수 있는 왠만한 것들을 다 사용하거나 실습해 볼수 있습니다. 하나의 코스에는 여러개의 실습이 존재하며, 하나의 코스를 완료하기 위해서는 짧게는1시간에서 길면 7~9시간이 소요되는 과정이 존재합니다.

현재 1,295 코스가 등록되어 있음

- 디지털 뱃지와 수료 기념품: 정해진 기간 내에 특정 실습을 완료하면 디지털 뱃지를 획득할 수 있으며, 수료 조건(미션?)을 충족한 참가자에게는 차후 티셔츠, 스티커, 백팩 등 구글 굿즈를 얻을수 있습니다.

뱃지는 일반 뱃지와 스킬 뱃지로 구분되어 지며, 이번 기념품은 아래와 같습니다.

• 16개 이상의 뱃지(6개 이상의 스킬 뱃지 포함)를 획득하면 : 기념품 패키지 1
• 24개 이상의 뱃지(10개 이상의 스킬 뱃지 포함)를 획득하면 : 기념품 패키지 2
• 32개 이상의 뱃지(14개 이상의 스킬 뱃지 포함)를 획득하면 : 기념품 패키지 3
• 50개 이상의 뱃지(20개 이상의 스킬 뱃지 포함)를 획득하면 : 기념품 패키지 4

획득한 뱃지들

또한 스킬 뱃지는 credly와 연동이 되어서, https://www.credly.com/users/ryankan 이처럼 홍보나 포트폴리오용으로 사용할수도 있습니다.

Credly는 디지털 배지를 발급하고 관리하는 플랫폼입니다. 간단히 말하면, 자격증이나 교육 수료, 기술 인증 등을 ‘디지털 뱃지’ 형태로 시각화해서 온라인에서 증명할 수 있게 해주는 서비스입니다.

 

 

 

보다 자세한 것은 공식 사이트에서 참조하시면 됩니다.

https://sites.google.com/view/2025-study-jams/h1-ai-study-jam

2025 구글 스터디잼 - H1 - AI Study Jam

스터디 잼은 일반적으로 1년에 한번 개최하는 것으로 알고 있습니다.

 

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구글 스터디 잼 X 잇츠 스터디라고 새로이 접수를 받고 있습니다..(2025년)
팀트랙과 개인 트랙으로 따로 구분해서 접수를 받고 있네요..
팀트랙 리더는 5월 26일(월) - 6월 15일(일) 동안 접수를 받고 있으며(여자만 지원 가능한거 같습니다.)
개인 트랙은 7월 7일(월) - 9월 19일(금)까지 접수를 받고 있고요..
그래서 스터디 잼 기간 : 8월 1일(금) - 10월 17일(금) 동안 진행하게 됩니다.

관심 있으신 분들은 공식 사이트를 참조해 보세요. 
https://rsvp.withgoogle.com/events/2025-h2-google-cloud-ai-study-jam-kr

2025 구글 스터디 잼 X 잇츠 스터디

 

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🏷 누가 참여하는게 좋을까?

참여조건은 아무것도 없어서, 개최가 되면 신청폼을 작성하고 기다리면 메일로 등록되었다고 메일로 알려줍니다.

그리고, 참여기간을 기다렸다가, 그냥 학습을 계속해서 하면 됩니다.. ㅎㅎ

이번에는 정확하지는 않지만, 담당자가 3,500명이 참여했다고 하니.. 이정도 규모로 보시면 될거 같습니다.

그럼 누구에게 도움이 될것인가?? 

(개인적인 평이니 감안하고 봐 주시면 감사하겠습니다.)

 

 

✅ 알면 좋은 것들

• 기본적인 리눅스 명령어 : GCP 실습은 대부분 Cloud Shell 또는 Compute Engine VM에서 진행되므로, 다른 명령어는 거의 다 알려주는데.. vi이나 nano 는 알고 있는게 좋습니다. 그외 리눅스 명령어를 알고 있으면 편하기는 하나, 반드시 필요한 것은 아닙니다. 다만 문제 발생시 해결 능력이 없어서 많이 헤맬수는 있습니다.
• 파이썬 : AI 관련된 학습을 하려면 jupyter notebook을 많이 사용하게 되는데, 파이썬이 어떻게 돌아가고, 주피터를 어떻게 사용하는지를 알면 편합니다.
• 그외 API 연동 이해 및 개발 관련 전반적인 지식 : 초보여도 상관 없으며, 이해가 좀 있으면 학습하는 시간이 많이 줄어들겁니다.

위 사항을 필수 요소는 아니며, 알고 있으면 편하는 겁니다. 몰라도 도전해 보는 것도 괜찮으나.. 제가 볼때는 난이도 좀 있는 것들이 많다보니, 초보 개발자 이상이나 IT직군의 인원들이 좀 더 진행하기 편할겁니다.

 

✅ 추천 대상별 분석

IT 직군 / 초보 개발자 이상 ⭐⭐⭐⭐⭐

가장 적합한 대상층입니다. 기본적인 개발 지식이 있어 학습 속도가 빠르고, 실무에 바로 적용할 수 있는 경험을 쌓을 수 있습니다.

 

대학생 / 비 IT 인력 ⭐⭐⭐

어렵기는 하겠지만, 고생을 한다고 생각하면 도전할 만합니다. 무료이니 한번 도전해 보기만 해도 전반적인 시야가 많이 넓어질 거라 봅니다. 말로만 듣던 신기술을 어떻게든 직접 실습을 할 수 있기 때문이죠.. (다만, Challenge Lab은 완료하기 힘들 수 있습니다.)

 

✅ 학습 과정의 특징

기본 학습 과정

모든 학습과정은 모든 명령어와 하는 과정을 스텝 바이 스텝으로 알려주는 형태입니다. 그래서 초반에는 어떻게든 할 만할 겁니다. 도입부에서는 명령어와 과정 등을 다 알려줘서 따라하기 편합니다.

 

Challenge Lab 

Challenge Lab에서는 이때까지 배운 과정을 테스트 하는데, 이게 좀 어렵습니다. Challenge Lab에서는 시나리오와 최소한의 정보만 주어져서 스스로 문제를 해결해야 합니다.

 

언어 지원

학습과정은 일부는 한글을 지원하지만, 영문으로 하는 것이 편하고 문제가 없습니다.

코스에 따라서 한글에서는 정상적으로 완료가 안되는 경우가 제법 있으며, 번역이 이상해서 원문을 보는게 처리하기 더 편한 경우가 많습니다. 그래서 영문으로 진행하는 것을 추천합니다.

 

왼쪽 이미지는 학습과정으로 도입부에서는 명령어과 과정등을 다 알려줘서 따라하기 편합니다.

하지만, 오른쪽 이미지처럼 challenge lab에서는 시나리오와 최소한의 정보만 주어집니다.

 

🏷 실무에 도움이 되는가?

이게 제일 궁금한 사항이라고 생각합니다. 결론부터 말하면 도움이 됩니다. 

가장 놀라웠던 점은 Google Cloud Platform(GCP)의 실제 환경을 무료로 사용할 수 있다는 것이었습니다. 보통 클라우드 서비스를 학습하려면 개인 계정을 만들고 과금을 걱정해야 하는데, Study Jam에서는 별도의 크레딧을 제공해서 마음 편히 실습할 수 있다는게 제일 큰 장점입니다.

특히 google cloud를 사용하거나 할 생각하면 무조건 도움이 될거이며, 제가 주로 학습했던 AI 쪽으로 보면 개념을 새로이 잡는데 도움이 많이 되었으며, 일반적으로 접하기 힘든 것들을 해 볼 수 있다는 것은 큰 경험이였습니다.

 

이중 기억에 남는거 두개정도 언급하면..

 

✅ Vertex AI를 활용한 엔터프라이즈급 ML 파이프라인 구축

보통 개발자가 머신러닝을 학습할 때는 Jupyter Notebook에서 간단한 모델을 만들어보는 수준에 그치는 경우가 많습니다.

실제 운영 환경에서 필요한 MLOps(모델 버전 관리, 자동 재학습, A/B 테스트, 모니터링 등)는 구축 비용과 복잡성 때문에 경험하기 어렵습니다.

아래 그래프는 목표했던 75% 정확도 근처에 도달한 그래프로 Training과 Validation 선이 비슷한 패턴을 보여 모델이 안정적으로 학습되었다는 이미지입니다.

Vertex AI에서 분석 모델을 학습시키는 과정을 실시간으로 모니터링한 화면

✅ Document AI를 통한 지능형 문서 처리 자동화

문서에서 정보를 추출하는 작업은 보통 단순한 OCR 라이브러리나 정규식을 사용하는 수준에서 끝나는 경우가 많습니다.

하지만 실제 비즈니스에서는 복잡한 양식의 계약서, 세금계산서, 신청서 등에서 정확한 정보를 추출해야 하는데, 이런 고도화된 문서 이해 기술은 개인이 구현하기 매우 어려운 영역입니다.

PDF 인보이스에서 Document AI가 자동으로 추출한 정보를 BigQuery 테이블에 저장한 이미지

 

 

✅ 정리하면..

간단히 두개 정도를 언급했으나, 원한다면 더 많을 것을 해 볼수 있습니다.

실제 실습에 들어가면, 제반 사항은 다 준비된 상태입니다. 그래서 실습에 들어가면 생각보다는 간단히 경험을 해 볼 수 있도록 구성이 되어 있습니다. 이게 제일 큰 장점이라고 생각합니다. 개인이 직접 실행을 해 보려면 최소 몇시간에서 몇일이 걸릴 것을 1~2시간내에 경험에 볼 수 있다는 겁니다.

하지만, 제대로 공부를 하려면 하나를 완료하는데 더 많은 시간이 필요로 할겁니다.

 

두달동안 접해 본 것은 간단히 기술하면 아래와 같습니다.

 

클라우드 인프라 & 네트워킹

• Google Cloud Platform 핵심 인프라 (Compute Engine, Cloud Storage, VPC 등)
• 로드 밸런싱 (Application Load Balancer, Network Load Balancer)
• 보안 네트워크 구축 (방화벽 규칙, VPC 피어링, Private Google Access)
• Cloud Observability (Cloud Monitoring, Cloud Logging, Error Reporting)

데이터 & 분석

• BigQuery (페타바이트급 데이터 웨어하우스, SQL 기반 ML)
• Cloud SQL (PostgreSQL 인스턴스 관리)
• Database Migration Service (MySQL → Cloud SQL 마이그레이션)
• Connected Sheets (BigQuery와 Google Sheets 연동)
• Dataflow (실시간 데이터 처리 파이프라인)

AI/ML 플랫폼

• Vertex AI (통합 ML 플랫폼, AutoML, Custom Training)
• Gemini API (생성형 AI, 프롬프트 엔지니어링)
• Cloud Vision API (이미지 분석, OCR)
• Document AI (지능형 문서 처리)
• Vector Search & Embeddings (벡터 검색, 유사도 검색)

개발 도구 & 플랫폼

• App Engine (서버리스 애플리케이션 플랫폼)
• Cloud Functions (서버리스 함수)
• API Gateway (API 관리 및 보안)
• Cloud Build (CI/CD 파이프라인)
• Google Workspace Tools (Apps Script, Workspace 연동)

특별한 도구들

• AppSheet (노코드 앱 개발 플랫폼)
• Looker (비즈니스 인텔리전스 도구)
• Dataplex (데이터 패브릭 관리)
• Prometheus (모니터링 시스템)

 

🏷 아쉬운 점은?

너무 좋은 점만 말한 거 같은데, 그럼 단점은 없는지 궁금하실 겁니다.

 

알수 없는 오류들

분명 정상적으로 처리했으나 완료가 안되는 현상이 초반에는 제법 있었습니다. 차후 수정이 된것인지 아니면 다른 문제인지는 모르겠으나 문의를 하면 영문으로 진행하라는 답변 뿐이더군요. (영문으로 진행했는데..)

이 경우 다른 방법이나 다시 해야 하는 경우가 종종 있습니다. 특히 크레딧이 5개를 몇번씩 날리면 아주 열을 받게 됩니다.. ^^;

 

너무 짧은 시간

익숙해 지기 전까지는 시간이 너무 짧다고 생각했습니다. 앞 단계에서 몇번 학습을 했다고 하지만 어려운 것을 1~2시간내 처리하는 것이 너무 힘들었습니다.

하지만, 익숙해지면 시간은 남게 됩니다.. ㅎㅎ

초반에는 초급(introductory) 위주로 하고, 익숙해 지면 중급(intermediate)으로 가는게 좋습니다.

 

그외는 크게 문제점으로 다가온 것은 없는거 같습니다..

 

🏷 소소한 팁

만일하게 된다면 알아두면 좋은 소소한 팁을 알려 드리겠습니다.

 

- 실습시에는 왠만하면 영문으로 진행하자.(오류방지 및 오번역 방지)
- 크레딧은 2~3번 충전이 가능하니, 크레딧 갯수에 민감할 필요는 없다. 다만 낭비는 하지 말자.
- challenge lab에서 막히면 웹을 검색하자. git이나 유튜브에 도움을 받을수 있는게 있을수 있다.
- 초반에는 GCP의 인터페이스와 Cloud Shell에 빨리 익숙해 지는 것이 좋다.
- 학습중에 copy 아이콘이 있는 것은 복사후 붙여넣기 하자. (시간이 부족하니 공부한다고 치면서 하지 말자.)
- cloud shell나 웹 ssh에는 여러줄을 붙여넣기해도 잘 작동한다. (한줄씩 붙여넣기 하지 않아도 된다.)
- 웹 ssh는 한번에 접속 안되는 경우가 많으니, 실패하면 다시 시도하면 된다.
- 리더보드를 이용하면 승구욕을 자극할수 있다.
- 학습중 중간 중간 스샷이나 명령어등을 메모해 두자.(그럼 차후 공부할때 도움이 됨)

 

 

🏷 마치며..

간단히 적으려고 했는데, 생각보다 많이 길어졌네요.. ㅡ.ㅜ;

최대한 정리한다고 했는데, 두서 없는거 아닌지 모르겠네요.

 

저는 일과후 게임 대신에 리더보드 순위 올리는데 어느 순간부터 꽂혀서 미친듯이 달린거 같습니다.

평일에는 4~6시간 정도, 주말에는 풀로 학습한거 같습니다.

다이아몬드 리그에서 1등 했을때..

 

 

진행과정과 획득한 뱃지 수

 

두달동안 학습한 코스들

 

아직 2주정도 남았는데, 53개(스킬 뱃지 21개)로 "기념품 패키지 4"를 달성했습니다.. ^^;

그래서 기념품 굿즈를 기대하고 있습니다..

 

시작은 굿즈 욕심으로 시작했으나, 경력도 있고 그동안 나름 AI로 개발도 하고 해서 솔직히 만만하다 생각했습니다.

하지만, 해보니 뭐지.. 뭐지 하면서 난관이 부딪치고 했습니다. 학습용이고 튜트리얼이라고 생각했으나 깊이나 구성이 생각보다 좋아다고 생각되는 코스가 많았습니다. (아닌것도 있습니다.)

이번에 gemini도 많이 사용해 보면서 생각보다 괜찮다는 생각이 이것도 구독을 시작했습니다. (이전에는 openai나 claude 위주로 사용했거든요.)

 

Google Cloud Platform(GCP)으로 구성되어 거부감이 있을 수 있으나, 기본 개념은 다른 플랫폼에서도 동일하기 때문에 거부감을 가질 필요는 없다고 생각합니다.무료로 이런 실습을 원없이 해 볼수 있는 것은 기회라고 생각합니다. 여러분도 기회가 되신다면 꼭 도전해 보시기 바랍니다.저는 차후 좀더 이용해 보려고 합니다..

 

아.. 혹 기회가 없어서 바로 하고 싶다면, 무료나 유료로 크렛딧을 구매하면 바로 학습할수 있습니다.(무료는 한달에 35개의 크레딧을 줍니다.)https://www.cloudskillsboost.google/subscriptions

Google Cloud Skills Boost

 

Google Clouse Skills Boost 구독 비용

 

 

두달정도 정말 정신없이 달렸는데, 하고 나니 확실히 시야가 많이 넓어진거 같습니다.

여러분도 기회가 된다면 한번 도전해 보세요. 비용은 꽁짜입니다~~

 

다음에는 학습과정중 하나인 "머신 런닝으로 야구 경기 예측하기"를 다루어 볼까 합니다.

기대해 주세요..

 

이 후기가 Google Study Jam 참여를 고민하고 계신 분들께 도움이 되기를 바랍니다.

궁금한 점이 있으시면 언제든 댓글로 남겨주세요!!

 

오늘은 요까지~~

끝.