Obiettivi | Certificazione | Contenuti | Tipologia | Prerequisiti | Durata e Frequenza | Docenti | Modalità di Iscrizione | Calendario
Il Corso From Data to Insights with Google Cloud guida i partecipanti attraverso tecniche avanzate e strumenti di Google Cloud per l’analisi e l’elaborazione dei dati. Attraverso un mix di lezioni teoriche, dimostrazioni pratiche e laboratori, il corso mira a fornire una solida comprensione di come utilizzare BigQuery per interrogare grandi dataset, come “pulire” e trasformare i dati con Dataprep e come visualizzare efficacemente le informazioni con Google Data Studio. Rivolto a chi cerca di acquisire competenze nell’analisi dei dati e nell’intelligenza aziendale, il programma copre anche le migliori pratiche per l’ingestion di dati e la progettazione di schemi dati che possono scalare efficacemente. Il corso contribuisce alla preparazione per l’esame di Certificazione Google Professional Data Engineer.
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Obiettivi del corso
Di seguito una sintesi degli obiettivi principali del Corso From Data to Insights with Google Cloud:
- Derivare insight dai dati utilizzando strumenti di analisi e visualizzazione su Google Cloud.
- Caricare, pulire e trasformare dati su larga scala con Dataprep.
- Esplorare e visualizzare i dati con Google Data Studio.
- Risolvere problemi, ottimizzare e scrivere query ad alte prestazioni.
- Utilizzare API di ML pre-costruite per la comprensione di immagini e testi, e addestrare modelli di ML per la classificazione e la previsione utilizzando SQL in BigQuery ML.
Certificazione del corso
Esame Google Cloud Certified Professional Data Engineer; L’esame misura la capacità di progettare, costruire e gestire soluzioni di elaborazione dati sicure e scalabili su Google Cloud Platform. Testa conoscenze specialistiche in servizi come BigQuery per l’analisi di grandi dataset, Cloud Dataflow per la costruzione di pipeline di dati, e Cloud Dataproc per l’elaborazione di workload Hadoop/Spark. L’esame richiede anche competenze nella gestione di modelli di machine learning e nella scelta delle migliori strategie di storage e gestione dei dati. Candidati devono dimostrare l’uso efficace di Python e SQL per manipolare e analizzare i dati all’interno dell’ecosistema GCP.
Contenuti del corso
Module 01: Introduction to Data on Google Cloud
- Analytics Challenges Faced by Data Analysts
- Big Data On-premise Versus on the Cloud
- Real-world Use Cases of Companies Transformed Through Analytics on the Cloud
- Google Cloud Project Basics
Module 02: Analyzing Large Datasets with BigQuery
- Data Analyst Tasks, Challenges, and Google Cloud Data Tools
- Fundamental BigQuery Features
- Google Cloud Tools for Analysts, Data Scientists, and Data Engineers
Module 03: Exploring your Public Dataset with SQL
- Common Data Exploration Techniques
- Use SQL to Query Public Datasets
Module 04: Cleaning and Transforming your Data with Dataprep
- 5 Principles of Dataset Integrity
- Dataset Shape and Skew
- Clean and Transform Data using SQL
- Introducing Dataprep by Trifacta
Module 05: Visualizing Insights and Creating Scheduled Queries
- Data Visualization Principles
- Common Data Visualization Pitfalls
- Google Data Studio
Module 06: Storing and Ingesting New Datasets
- Permanent Versus Temporary Data Tables
- Ingesting New Datasets
- Differentiate between native BigQuery table storage and external data source connections
- Load new data into BigQuery
Module 07: Enriching your Data Warehouse with JOINs
- Merge Historical Data Tables with UNION
- Introduce Table Wildcards for Easy Merges
- Review Data Schemas: Linking Data Across Multiple Tables
- JOIN Examples and Pitfalls
Module 08: Advanced Features and Partitioning your Queries and Tables for Advanced Insights
- Advanced Functions (Statistical, Analytic, User-defined)
- Date-Partitioned Tables
Module 09: Designing Schemas that Scale: Arrays and Structs in BigQuery
- BigQuery Versus Traditional Relational Data Architecture
- ARRAY and STRUCT Syntax
- BigQuery Architecture
Module 10: Optimizing Queries for Performance
- BigQuery Performance Pitfalls
- Prevent Data Hotspots
- Diagnose Performance Issues with the Query Explanation Map
Module 11: Controlling Access with Data Security s
- Hashing Columns
- Authorized Views
- IAM and BigQuery Dataset Roles
- Access Pitfalls
Module 12: Predicting Visitor Return Purchases with BigQuery ML
- Machine Learning on Structured Data
- Scenario: Predicting Customer Lifetime Value
- Choosing the Right Model Type
- Creating ML models with SQL
Module 13: Deriving Insights From Unstructured Data Using Machine Learning
- ML Drives Business Value
- How does ML on unstructured data work?
- Choosing the Right ML Approach
- Pre-built AI Building Blocks
- Customizing Pre-built Models with AutoML
- Building a Custom Model
Tipologia
Corso di Formazione con Docente
Docenti
I docenti sono Istruttori accreditati Google Cloud e certificati in altre tecnologie IT, con anni di esperienza pratica nel settore e nella Formazione.
Infrastruttura laboratoriale
Per tutte le tipologie di erogazione, il Corsista può accedere alle attrezzature e ai sistemi presenti nei Nostri laboratori o direttamente presso i data center del Vendor o dei suoi provider autorizzati in modalità remota h24. Ogni partecipante dispone di un accesso per implementare le varie configurazioni avendo così un riscontro pratico e immediato della teoria affrontata. Ecco di seguito alcuni scenari tratti dalle attività laboratoriali:
Dettagli del corso
Prerequisiti
Si consiglia la partecipazione al Corso Google Cloud Big Data and Machine Learning Fundamentals.
Durata del corso
- Durata Intensiva 3gg;
Frequenza
Varie tipologie di Frequenza Estensiva ed Intensiva.
Date del corso
- Corso From Data to Insights with Google Cloud (Formula Intensiva) – 17/02/2025 – 9:00 – 17:00 – English
- Corso From Data to Insights with Google Cloud (Formula Intensiva) – 22/04/2025 – 9:00 – 17:00 – English
- Corso From Data to Insights with Google Cloud (Formula Intensiva) – 16/06/2025 – 9:00 – 17:00 – English
Modalità di iscrizione
Le iscrizioni sono a numero chiuso per garantire ai tutti i partecipanti un servizio eccellente.
L’iscrizione avviene richiedendo di essere contattati dal seguente Link, o contattando la sede al numero verde 800-177596 o inviando una richiesta all’email [email protected].