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Formazione Google Cloud nel perimetro del programma Training Partner, con corsi instructor-led e contenuti allineati ai riferimenti ufficiali Google Cloud.
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Corso Data Integration with Cloud Data Fusion
T-DICDF-I · formazione Google Cloud instructor-led · 2 giorni
Corso instructor-led di due giornate dedicato all'integrazione dati con Cloud Data Fusion. Il percorso affronta architettura e componenti della piattaforma, connessioni e plugin, Wrangler, pipeline visuali batch e streaming, metadata e lineage, deployment su diversi execution engine, scheduling, monitoring e troubleshooting operativo.
Formula intensiva2 giorni
LiveDocente e classe in tempo reale
Hands-onAttività laboratoriali lungo il percorso
È consigliata esperienza di base con data integration, ETL/ELT, database e formati dati, oltre a familiarità con i concetti fondamentali di Google Cloud. La conoscenza di pipeline batch, streaming e dei principali servizi dati Google Cloud permette di sfruttare meglio le esercitazioni.
CorsoData Integration with Cloud Data Fusion
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Preparazione parziale a Professional Data Engineer
Il corso contribuisce a una parte del percorso certificativo ufficiale: non viene presentato come preparazione completa all'esame.
Consulta la certificazione Google CloudCorso attivabile su richiesta
Concordiamo insieme la prossima data
Il corso può essere attivato per privati, professionisti, aziende ed enti, senza attendere la pubblicazione di una data a calendario.
Corso attivabile su richiesta
Segnalaci il tuo interesse: verifichiamo disponibilità del docente, formula e prima soluzione utile, senza alcun impegno.
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Certificazione Google Cloud
Il corso copre parzialmente i contenuti dell’esame Professional Data Engineer per la certificazione Professional Data Engineer
Certificazione Google Cloud attiva verificata sulla directory ufficiale e sulla pagina della singola credenziale il 28/08/2026.
Professional Data EngineerEsame ufficiale
120 minutiDurata indicata dal vendor
LivelloProfessional · Classificazione corrente nella directory ufficiale Google Cloud.
Il superamento dell’esame consente di ottenere la certificazione Professional Data Engineer, nel rispetto dei requisiti previsti dal vendor.
L’esame non è incluso nella quota. Il voucher può essere acquistato separatamente quando decidi di sostenere la prova.
Risultati 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 l'architettura Cloud Data Fusion e il ruolo dei suoi componenti principali.
Configurare connessioni, source, sink e plugin per integrare sorgenti eterogenee.
Usare Wrangler e pipeline visuali per trasformare dati batch e streaming.
Applicare metadata e data lineage per comprendere dipendenze e trasformazioni.
Distribuire e schedulare pipeline scegliendo l'execution engine appropriato.
Monitorare esecuzioni, log ed errori e applicare un processo strutturato di troubleshooting.
È il corso giusto per te se
È il corso giusto se devi integrare sorgenti eterogenee con pipeline visuali governate e rendere operativo Cloud Data Fusion in un ambiente dati reale
- devi collegare database, file system, servizi cloud e altre sorgenti senza costruire ogni pipeline completamente da codice
- vuoi usare plugin, Wrangler e trasformazioni visuali per progettare flussi ETL ed ELT ripetibili
- hai bisogno di metadata, lineage e tracciabilità per comprendere origine e trasformazioni del dato
- devi distribuire, schedulare, monitorare e diagnosticare pipeline Cloud Data Fusion in produzione
Requisiti consigliatiVerifica l’idoneità con il nostro team
Prerequisiti consigliati
È consigliata esperienza di base con data integration, ETL/ELT, database e formati dati, oltre a familiarità con i concetti fondamentali di Google Cloud. La conoscenza di pipeline batch, streaming e dei principali servizi dati Google Cloud permette di sfruttare meglio le esercitazioni.
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 Data Integration with Cloud Data Fusion
Le attività laboratoriali sono integrate nel programma del corso e vengono svolte sui servizi, sugli strumenti e sugli scenari trattati nel percorso.
Pipeline visuale ETLCreazione di una pipeline Cloud Data Fusion con source, transformation e sink, configurando plugin e verificando il flusso dati end-to-end.
Wrangler e data preparationProfilazione e trasformazione interattiva dei dati con Wrangler prima di incorporare le regole di pulizia e mapping nella pipeline operativa.
Metadata e lineageEsplorazione dei metadata e del data lineage per seguire l'origine dei dati, le trasformazioni applicate e le dipendenze tra dataset e pipeline.
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.
Quando prevista, la formazione comprende indicazioni sul relativo esame e sulla preparazione necessaria.
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.
Data Integration and Cloud Data Fusion
- Problemi tipici di integrazione dati e ruolo di una integration platform
- Architettura Cloud Data Fusion e componenti principali
- Instance, namespace e gestione dell'ambiente di sviluppo
Connections, Sources, Sinks and Plugins
- Connessioni verso sorgenti e destinazioni
- Plugin ecosystem e configurazione dei componenti
- Schema, proprietà e validazione dei dati tra source e sink
Data Preparation with Wrangler
- Profilazione e ispezione interattiva dei dataset
- Trasformazioni di pulizia, parsing e normalizzazione
- Passaggio dalle regole Wrangler a una pipeline ripetibile
Visual Batch Pipelines
- Pipeline studio e progettazione visuale dei flussi
- Transform, join, aggregate e altre operazioni ETL/ELT
- Preview, validazione e gestione degli errori prima del deployment
Real-Time and Streaming Integration
- Differenze tra pipeline batch e real-time
- Ingestione di eventi e trasformazioni streaming
- Considerazioni su latenza, throughput e gestione continua del dato
Metadata and Data Lineage
- Metadata tecnico e operativo associato a dataset e pipeline
- Data lineage per tracciare origine, trasformazioni e dipendenze
- Uso della lineage per governance, impact analysis e troubleshooting
Deployment and Execution Engines
- Deployment di pipeline e separazione tra design ed execution
- Scelta e configurazione dell'execution engine
- Parametri runtime, namespace e gestione delle versioni
Scheduling and Operationalization
- Scheduling di pipeline e dipendenze operative
- Parametri, macro e configurazione per ambienti diversi
- Gestione del ciclo di vita delle pipeline in produzione
Monitoring and Troubleshooting
- Monitoraggio di run, metriche e stato delle pipeline
- Analisi di log ed errori di plugin o execution engine
- Approccio sistematico a retry, correzione e ottimizzazione dei job
Attività laboratoriali
- Pipeline visuale ETL: Creazione di una pipeline Cloud Data Fusion con source, transformation e sink, configurando plugin e verificando il flusso dati end-to-end.
- Wrangler e data preparation: Profilazione e trasformazione interattiva dei dati con Wrangler prima di incorporare le regole di pulizia e mapping nella pipeline operativa.
- Metadata e lineage: Esplorazione dei metadata e del data lineage per seguire l'origine dei dati, le trasformazioni applicate e le dipendenze tra dataset e pipeline.
- Deployment e operations: Pubblicazione, esecuzione schedulata e monitoraggio di pipeline con analisi dei log, degli errori e dei principali indicatori di esecuzione.
Per aziende, enti e team
Porta Data Integration with Cloud Data Fusion 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 cosa serve Cloud Data Fusion nel contesto del corso?
Cloud Data Fusion viene usato come piattaforma gestita di data integration per costruire pipeline visuali, collegare sorgenti e destinazioni tramite plugin e gestire trasformazioni e workflow ETL/ELT.
Il corso tratta Wrangler e la preparazione visuale dei dati?
Sì. Il programma include data wrangling e trasformazioni visuali per preparare i dati prima dell'esecuzione delle pipeline, mantenendo chiaro il passaggio dalla progettazione al run operativo.
Sono coperti metadata, lineage e osservabilità delle pipeline?
Sì. Metadata e lineage sono collegati a esecuzione, scheduling, logging e troubleshooting per fornire visibilità sul flusso dei dati e sulle dipendenze operative della pipeline.
Sono previste attività pratiche su pipeline batch e streaming?
Sì. Il corso include attività laboratoriali integrate nel programma, tra cui Pipeline visuale ETL, Wrangler e data preparation. Le esercitazioni sono contestualizzate dal docente e coerenti con contenuti e obiettivi del percorso.
È necessario sviluppare tutto il codice della pipeline manualmente?
No. Il corso è centrato sull'approccio visuale e sui plugin di Cloud Data Fusion, pur richiedendo di comprendere sorgenti, trasformazioni, parametri, deployment e comportamento operativo del flusso dati.
Parliamo del tuo obiettivo
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