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Corso Feature Engineering
T-MLGCP4-A · formazione Google Cloud instructor-led · 1 giorno
Corso instructor-led specialistico sul feature engineering per machine learning in Google Cloud. Il percorso affronta Vertex AI Feature Store, qualità e utilità delle feature, trasformazioni con BigQuery ML, Keras e TensorFlow, preprocessing dei dati e tf.Transform, con attenzione alla coerenza tra training e serving.
Formula intensiva1 giorno
LiveDocente e classe in tempo reale
Hands-onAttività laboratoriali lungo il percorso
È richiesta familiarità con Python o un altro linguaggio di programmazione. Come preparazione consigliata, Launching into Machine Learning fornisce una base utile su dati, supervised learning, modelli e valutazione prima di affrontare feature engineering e trasformazioni più specialistiche.
CorsoFeature Engineering
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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.
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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 il ruolo di Vertex AI Feature Store e riconoscere le proprietà che rendono una feature utile e affidabile.
Applicare tecniche di feature engineering con BigQuery ML per migliorare un modello basato su dati tabellari.
Costruire trasformazioni con Keras e TensorFlow mantenendo il preprocessing vicino al modello e al workflow di training.
Esplorare e preprocessare feature prima del training, individuando valori problematici, distribuzioni e relazioni utili.
Usare tf.Transform per rendere le trasformazioni ripetibili e coerenti tra training e serving.
Valutare l'impatto delle feature sulle metriche del modello evitando leakage, bias e complessità non necessaria.
È il corso giusto per te se
È il corso giusto se vuoi trasformare dati grezzi in feature affidabili, riutilizzabili e realmente utili per aumentare la qualità dei modelli machine learning
- lavori come data scientist, data engineer o ML engineer e devi migliorare qualità e riusabilità delle feature usate dai modelli
- vuoi capire quando una colonna di dati diventa una buona feature e come evitare trasformazioni che introducono rumore o leakage
- devi applicare feature engineering con BigQuery ML, Keras e TensorFlow in workflow diversi ma coerenti
- vuoi gestire preprocessing e trasformazioni in modo ripetibile mantenendo coerenza tra training e serving
Requisiti consigliatiVerifica l’idoneità con il nostro team
Prerequisiti consigliati
È richiesta familiarità con Python o un altro linguaggio di programmazione. Come preparazione consigliata, Launching into Machine Learning fornisce una base utile su dati, supervised learning, modelli e valutazione prima di affrontare feature engineering e trasformazioni più specialistiche.
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 Feature Engineering
Le attività laboratoriali sono integrate nel programma del corso e vengono svolte sui servizi, sugli strumenti e sugli scenari trattati nel percorso.
Feature engineering in BigQuery MLCreazione di feature derivate in BigQuery ML, inclusi attributi temporali e feature cross, con confronto delle metriche prima e dopo la trasformazione dei dati.
Vertex AI Feature StoreAnalisi del ruolo del Feature Store nella gestione e nel riuso delle feature e progettazione di un flusso coerente tra produzione delle feature e consumo da parte dei modelli.
Keras e TensorFlow preprocessingImplementazione di trasformazioni e preprocessing con strumenti Keras e TensorFlow per mantenere una pipeline ripetibile vicino al modello.
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.
From Raw Data to Features
- Differenza tra dati grezzi, variabili disponibili e feature effettivamente utili al modello
- Caratteristiche di una buona feature: disponibilità, stabilità, potere informativo e costo di produzione
- Feature selection e relazione tra semplicità del modello e qualità delle informazioni in ingresso
- Rischi di data leakage e uso improprio di informazioni non disponibili al momento dell'inferenza
Vertex AI Feature Store
- Ruolo del Feature Store nella condivisione e nel riuso delle feature
- Separazione tra produzione della feature e consumo da parte dei modelli
- Consistenza tra valori usati per training e valori disponibili in serving
- Criteri per decidere quando centralizzare una feature rispetto a calcolarla nel singolo progetto
Feature Engineering with BigQuery ML
- Trasformazioni SQL applicate direttamente ai dati analitici
- Feature temporali, categoriali e numeriche derivate da colonne esistenti
- Feature cross e interazioni tra variabili per rappresentare relazioni non esplicite
- Valutazione dell'effetto delle trasformazioni sulle metriche del modello
Keras Preprocessing Layers
- Preprocessing layers per incorporare trasformazioni nel modello
- Normalizzazione, encoding e preparazione delle feature prima del training
- Vantaggi di mantenere preprocessing e modello nello stesso grafo operativo
- Considerazioni sulla portabilità della pipeline tra training e inferenza
TensorFlow Feature Transformations
- Definizione di trasformazioni TensorFlow per dati numerici e categoriali
- Riutilizzo della logica di trasformazione tra esperimenti
- Controllo della forma e del tipo delle feature prodotte
- Integrazione delle trasformazioni con il workflow di training del modello
Explore and Preprocess Features
- Esplorazione delle distribuzioni per individuare valori mancanti, outlier e feature poco informative
- Scaling e trasformazioni necessarie prima del training
- Considerazioni su feature sparse, cardinalità e rappresentazioni categoriali
- Uso di workflow di preprocessing ripetibili prima della fase di modellazione
tf.Transform
- Separazione tra analisi globale dei dati e trasformazioni applicate ai singoli esempi
- Definizione di una logica di preprocessing riutilizzabile nella pipeline
- Produzione di artefatti che possono essere applicati in modo coerente anche in serving
- Riduzione del rischio di training-serving skew
Evaluate Feature Quality
- Confronto delle metriche prima e dopo l'introduzione di nuove feature
- Riconoscimento di trasformazioni che aumentano complessità senza migliorare il modello
- Controllo di leakage, bias e dipendenze fragili dai dati
- Criteri per rendere una feature riutilizzabile e governabile nel tempo
Attività laboratoriali
- Feature engineering in BigQuery ML: Creazione di feature derivate in BigQuery ML, inclusi attributi temporali e feature cross, con confronto delle metriche prima e dopo la trasformazione dei dati.
- Vertex AI Feature Store: Analisi del ruolo del Feature Store nella gestione e nel riuso delle feature e progettazione di un flusso coerente tra produzione delle feature e consumo da parte dei modelli.
- Keras e TensorFlow preprocessing: Implementazione di trasformazioni e preprocessing con strumenti Keras e TensorFlow per mantenere una pipeline ripetibile vicino al modello.
- tf.Transform e serving consistency: Applicazione di tf.Transform per definire trasformazioni riutilizzabili e verificare che la stessa logica venga applicata durante training e inferenza.
Per aziende, enti e team
Porta Feature Engineering 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 il corso Feature Engineering?
È indicato per data scientist, data engineer e ML engineer che vogliono migliorare la qualità delle feature e rendere preprocessing e trasformazioni più affidabili e riutilizzabili.
Quale corso è consigliato prima di Feature Engineering?
Launching into Machine Learning è una preparazione consigliata perché consolida data quality, supervised learning, training e valutazione dei modelli prima di affrontare trasformazioni e feature engineering più specialistiche.
Quali strumenti Google Cloud vengono usati nel corso Feature Engineering?
Il percorso lavora su Vertex AI Feature Store, BigQuery ML, Keras, TensorFlow e tf.Transform, con attenzione alla coerenza delle trasformazioni tra training e serving.
Il corso Feature Engineering comprende attività pratiche?
Sì. Il corso include attività laboratoriali integrate nel programma, tra cui Feature engineering in BigQuery ML, Vertex AI Feature Store. Le esercitazioni sono contestualizzate dal docente e coerenti con contenuti e obiettivi del percorso.
Feature Engineering prepara a una certificazione Google Cloud specifica?
Il corso sviluppa competenze importanti per ruoli data science e machine learning, ma non viene presentato come percorso completo di preparazione a una singola certificazione Google Cloud.
Quanto dura il corso Feature Engineering?
La formazione Vega è organizzata in 1 giornata live con docente, con approfondimenti e attività pratiche su BigQuery ML, Vertex AI, Keras, TensorFlow e tf.Transform.
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