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Corso BigQuery for Data Analysts
T-IDAGC-B · formazione Google Cloud instructor-led · 1 giorno
Corso instructor-led intermedio per data analyst che vogliono usare BigQuery come piattaforma analitica. Il percorso combina SQL, preparazione e trasformazione dei dati, ingestione, fonti esterne, visualizzazione con Connected Sheets e Looker Studio e sviluppo di trasformazioni scalabili con Dataform, includendo attività pratiche e casi applicativi.
Formula intensiva1 giorno
LiveDocente e classe in tempo reale
Hands-onAttività laboratoriali lungo il percorso
Google indica come prerequisito Introduction to Data Analytics on Google Cloud. Il corso fornisce il workflow analitico, i concetti di dato e le basi di BigQuery necessarie per affrontare questo percorso intermedio.
CorsoBigQuery for Data Analysts
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Il corso può essere attivato per privati, professionisti, aziende ed enti, senza attendere la pubblicazione di una data a calendario.
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Richiedi l’attivazioneRisultati di apprendimento
Competenze operative sviluppate durante il corso
Ogni macroarea viene tradotta in competenze concrete, con l’obiettivo di costruire un metodo applicabile in contesti reali.
Descrivere le caratteristiche di BigQuery che lo rendono adatto all'analisi di grandi dataset.
Analizzare dati in BigQuery con SQL applicando filtri, aggregazioni, join e funzioni appropriate.
Pulire e trasformare dati in BigQuery per prepararli a domande analitiche più complesse.
Ingerire nuovi dataset e valutare le opzioni disponibili per lavorare con fonti esterne.
Visualizzare insight da BigQuery con Connected Sheets e Looker Studio applicando principi di visualizzazione coerenti.
Usare Dataform per sviluppare trasformazioni dati scalabili e più facilmente gestibili nel tempo.
È il corso giusto per te se
È il corso giusto se vuoi usare BigQuery in modo operativo per analizzare, trasformare e visualizzare dati e costruire workflow analitici più scalabili
- sei data analyst e vuoi spostare il lavoro analitico su BigQuery mantenendo SQL come strumento principale
- devi esplorare grandi dataset, pulire e trasformare dati e costruire query utili alle decisioni di business
- vuoi gestire ingestione e fonti esterne senza limitarti all'analisi di tabelle già pronte
- vuoi collegare BigQuery a Connected Sheets, Looker Studio e Dataform per rendere analisi, visualizzazione e trasformazioni più ripetibili
Requisiti consigliatiVerifica l’idoneità con il nostro team
Prerequisiti consigliati
Google indica come prerequisito Introduction to Data Analytics on Google Cloud. Il corso fornisce il workflow analitico, i concetti di dato e le basi di BigQuery necessarie per affrontare questo percorso intermedio.
Si consiglia la frequenza del seguente corso come prerequisito:
Formazione Google Cloud con docente
Dalla spiegazione tecnica alla configurazione operativa
Durante le lezioni live, concetti, architetture, comandi, console e attività laboratoriali vengono affrontati con il docente nel perimetro del singolo corso.
Se il corso contribuisce a una certificazione Google Cloud, il collegamento viene indicato con chiarezza; l'eventuale voucher d'esame è incluso solo quando espressamente indicato.
Lezione live con docente, spazio per domande e verifica dei passaggi tecnici.
Programma, destinatari, prerequisiti e durata sono presentati in modo chiaro prima dell’iscrizione.
Le attività laboratoriali sono integrate nel programma e sviluppate sui contenuti del singolo percorso.
Il collegamento alle certificazioni viene presentato per il contributo effettivo del corso, senza sovrastimare la copertura.
Attività pratica integrata nel percorso Google Cloud.
Laboratori hands-on del corso
Laboratorio BigQuery for Data Analysts
Le attività laboratoriali sono integrate nel programma del corso e vengono svolte sui servizi, sugli strumenti e sugli scenari trattati nel percorso.
Analisi SQL in BigQueryEsplorazione di dataset e costruzione di query con filtri, aggregazioni, funzioni, join e unioni per rispondere a domande analitiche reali.
Ingestione e preparazione dei datiCaricamento di nuovi dati in BigQuery, verifica della struttura e applicazione di trasformazioni per rendere il dataset pronto all'analisi.
Connected Sheets e Looker StudioCollegamento dei risultati BigQuery a strumenti di analisi e visualizzazione per trasformare query e tabelle in insight comunicabili agli stakeholder.
Le esercitazioni fanno parte del percorso didattico e vengono contestualizzate dal docente durante la formazione live.
Formula intensiva
Un percorso concentrato e intensivo
Contenuti, attività laboratoriali e qualità didattica restano centrali. Cambiano soltanto distribuzione delle ore e ritmo di consolidamento.
Cosa include il percorso
Tutto ciò che serve per frequentare con sicurezza
Non soltanto lezioni: il percorso integra didattica live, pratica guidata e assistenza continua. Qui trovi ciò che Vega Training mette concretamente a disposizione per accompagnarti durante la formazione.
Docente e partecipanti collegati in tempo reale, con la possibilità di intervenire e chiedere chiarimenti.
Professionisti selezionati per competenza tecnica e capacità didattica, con le abilitazioni richieste dai vendor.
Ambienti didattici sicuri e collaudati per applicare concretamente quanto affrontato durante le lezioni.
Assistenza sulla piattaforma e sugli ambienti pratici, per lasciare il docente concentrato sulla formazione.
Documentazione, esercitazioni e risorse previste dallo specifico percorso.
Le eventuali lezioni annullate da Vega Training vengono recuperate senza ridurre il monte ore del corso.
Al termine del percorso viene rilasciato l’attestato di partecipazione Vega Training.
Formazione IT dal 2002 Formazione live online dal 2008 Sistema qualità certificato ISO 9001 EA37
FacultyGoogle CloudVega Training
Competenza tecnica e capacità didattica
I docenti Vega Training uniscono esperienza tecnica e capacità didattica: durante il corso puoi fare domande, approfondire casi reali e confrontarti sui problemi che incontri nel lavoro.
Dane WatsonDocente ·Google Cloud· Vega TrainingApri il profilo LinkedIn ↗
Andrea MogliazzaDocente ·Google Cloud· Vega TrainingApri il profilo LinkedIn ↗
Giovanni PerteghellaDocente ·Google Cloud· Vega TrainingApri il profilo LinkedIn ↗
John MorahDocente ·Google Cloud· Vega TrainingApri il profilo LinkedIn ↗
Programma completo, organizzato per aree
Prima una visione d’insieme, poi tutto il dettaglio
Apri le singole aree per vedere argomenti, competenze e attività pratiche previste. Il programma ti permette di capire subito cosa affronterai e con quale progressione.
BigQuery for Analytics
- BigQuery come enterprise data warehouse serverless e ruolo nel lavoro del data analyst
- Architettura logica di progetti, dataset, tabelle e job
- Caratteristiche che permettono di analizzare grandi volumi senza gestire infrastruttura
- Dal quesito di business alla query eseguita sul dato analitico
Explore Large Datasets with SQL
- Selezione, filtro, ordinamento e aggregazione dei dati
- Funzioni SQL per lavorare su valori numerici, stringhe e date
- Join e UNION per combinare informazioni provenienti da tabelle differenti
- Controllo dei risultati e lettura delle query prima di trasformarle in insight
Clean and Transform Data
- Individuazione di valori mancanti, formati incoerenti e campi che richiedono trasformazione
- Uso di SQL per normalizzare, arricchire e derivare nuovi attributi
- Trasformazioni riutilizzabili rispetto a correzioni una tantum
- Preparazione del dataset per analisi, reporting e utilizzi successivi
Ingest New BigQuery Datasets
- Caricamento di nuovi dataset e definizione della struttura necessaria
- Scelta tra caricamento, collegamento e altre modalità di accesso ai dati
- Opzioni per lavorare con fonti esterne
- Verifica di schema, qualità e disponibilità dei dati dopo l'ingestione
BigQuery Studio and Assisted Analysis
- BigQuery Studio come ambiente per query e attività analitiche
- Assistenza Gemini per spiegare e generare SQL mantenendo la verifica umana del risultato
- Uso di prompt per accelerare esplorazione e comprensione delle query
- Applicazione a un dataset di vendita e costruzione di un esempio predittivo con BigQuery ML
Visualize BigQuery Insights
- Principi di visualizzazione per scegliere grafici coerenti con la domanda
- Connected Sheets per portare analisi BigQuery in un'interfaccia familiare
- Looker Studio per dashboard e report collegati ai dati
- Comunicazione degli insight senza separare la visualizzazione dal significato della query
Build Scalable Transformations with Dataform
- Dataform per organizzare trasformazioni SQL in un progetto strutturato
- Dipendenze tra trasformazioni e sequenza di costruzione dei dataset
- Riduzione della duplicazione nelle query analitiche
- Criteri per rendere il workflow più leggibile, ripetibile e manutenibile
From Analysis to Repeatable Data Workflows
- Collegamento tra ingestione, trasformazione, query e visualizzazione
- Controlli su qualità e significato dei risultati prima della condivisione
- Scelta del livello di automazione appropriato al lavoro del data analyst
- Passi successivi verso modellazione, data engineering e business intelligence più avanzata
Attività laboratoriali
- Analisi SQL in BigQuery: Esplorazione di dataset e costruzione di query con filtri, aggregazioni, funzioni, join e unioni per rispondere a domande analitiche reali.
- Ingestione e preparazione dei dati: Caricamento di nuovi dati in BigQuery, verifica della struttura e applicazione di trasformazioni per rendere il dataset pronto all'analisi.
- Connected Sheets e Looker Studio: Collegamento dei risultati BigQuery a strumenti di analisi e visualizzazione per trasformare query e tabelle in insight comunicabili agli stakeholder.
- Dataform per trasformazioni scalabili: Organizzazione di trasformazioni SQL in un workflow Dataform più ripetibile, con dipendenze e passaggi strutturati per l'evoluzione del dato.
- Gemini in BigQuery: Uso dell'assistenza Gemini per comprendere e generare SQL e realizzare un esempio di forecasting in BigQuery ML, verificando sempre query e risultati prodotti.
Per aziende, enti e team
Porta BigQuery for Data Analysts nel tuo team
Il corso può essere organizzato per team aziendali mantenendo prerequisiti, programma tecnico e attività laboratoriali coerenti con il percorso formativo.
Inserimento in una data pubblica, con fattura e referente aziendale.
Calendario, coordinamento e condizioni dedicate in base alle esigenze del gruppo.
Modalità organizzative e calendario concordabili, mantenendo programma, obiettivi e qualità didattica del percorsoGoogle Cloud.
Domande frequenti
Le informazioni utili prima di richiedere il corso
A chi è rivolto BigQuery for Data Analysts?
È pensato per data analyst che vogliono usare BigQuery in modo operativo per esplorare, trasformare e interrogare grandi dataset e collegare gli insight a strumenti di visualizzazione e trasformazione scalabile.
Quale corso bisogna conoscere prima di BigQuery for Data Analysts?
Google indica Introduction to Data Analytics on Google Cloud come prerequisito. Quel corso fornisce il workflow analitico e le basi di BigQuery necessarie per affrontare questo percorso intermedio.
Che cosa imparo a fare con SQL e BigQuery nel corso?
Impari ad analizzare grandi dataset, usare funzioni, join e unioni, pulire e trasformare dati, ingerire nuovi dataset e lavorare con fonti esterne per costruire analisi utilizzabili.
BigQuery for Data Analysts comprende attività laboratoriali?
Sì. Il corso include attività laboratoriali integrate nel programma, tra cui Analisi SQL in BigQuery, Ingestione e preparazione dei dati. Le esercitazioni sono contestualizzate dal docente e coerenti con contenuti e obiettivi del percorso.
BigQuery for Data Analysts prepara a una certificazione Google Cloud specifica?
Il corso sviluppa competenze analitiche molto concrete su BigQuery, ma non viene presentato come percorso completo di preparazione a una singola certificazione Google Cloud.
Quanto dura BigQuery for Data Analysts?
La formazione Vega è organizzata in 1 giornata live con docente, con lezioni, demo e attività pratiche dedicate ad analisi, trasformazione, visualizzazione e workflow BigQuery.
Parliamo del tuo obiettivo
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Scegli il percorso privato oppure aziendale. Il modulo mostra soltanto i campi utili e conserva corso, pagina e contesto della richiesta.
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