Corso From Data to Insights with Google Cloud

Obiettivi | Certificazione | Contenuti | Tipologia | Prerequisiti | Durata e Frequenza | Docenti | Modalità di Iscrizione | Calendario

Google Professional Data Engineer Certification

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:

Corso Data Engineering on Google Cloud

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) – su Richiesta – 9:00 – 17:00

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].