Corso Google Cloud Big Data and Machine Learning Fundamentals

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

Certificazione Google Cloud Certified Professional Data Engineer

Il Corso Google Cloud Big Data and Machine Learning Fundamentals introduce i partecipanti alle potenti funzionalità di big data e machine learning di Google Cloud. Durante il corso, i partecipanti avranno l’opportunità di familiarizzare con Google Cloud, con un focus particolare sulle sue capacità di elaborazione dei dati. Verranno introdotti a tecnologie chiave come Cloud SQL e Dataproc, strumenti che permettono di migrare i carichi di lavoro esistenti di MySQL e Hadoop/Pig/Spark/Hive a Google Cloud. Inoltre, il corso copre l’uso di BigQuery e Cloud SQL per l’analisi interattiva dei dati e la creazione di modelli ML con BigQuery ML, ML APIs e AutoML. Il corso contribuisce alla preparazione dell’esame di Certificazione Google Cloud Certified Professional Data Engineer e Google Cloud Certified Professional Machine Learning Engineer.

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Obiettivi del corso

Di seguito una sintesi degli obiettivi principali del Corso Google Cloud Big Data and Machine Learning Fundamentals:

  • Familiarizzare con le funzionalità di big data e machine learning di Google Cloud.
  • Imparare a utilizzare Cloud SQL e Dataproc per la migrazione dei carichi di lavoro.
  • Analizzare dati interattivi con BigQuery.
  • Creare modelli di machine learning con BigQuery ML, ML APIs e AutoML.
  • Acquisire competenze pratiche per l'elaborazione e l'analisi di grandi volumi di dati.

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 1: Introducing Google Cloud Platform

  • Google Platform Fundamentals Overview.
  • Google Cloud Platform Big Data Products.
  • Lab: Sign up for Google Cloud Platform.
Module 2: Compute and Storage Fundamentals
  • CPUs on demand (Compute Engine).
  • A global file system (Cloud Storage).
  • Cloud Shell.
  • Lab: Set up an Ingest-Transform-Publish data processing pipeline.
Module 3: Data Analytics on the Cloud
  • Stepping stones to the cloud.
  • Cloud SQL: your SQL database on the cloud.
  • Lab: Importing data into CloudSQL and running queries.
  • Spark on Dataproc.
  • Lab: Machine Learning Recommendations with Spark on Dataproc.
Module 4: Scaling Data Analysis
  • Fast random access.
  • Datalab.
  • BigQuery.
  • Lab: Build a Machine Learning Dataset.
Module 5: Machine Learning
  • Machine Learning with TensorFlow.
  • Lab: Carry out ML with TensorFlow.
  • Pre-built models for common needs.
  • Lab: Employ ML APIs.
Module 6: Data Processing Architectures
  • Message-oriented architectures with Pub/Sub.
  • Creating pipelines with Dataflow.
  • Reference architecture for real-time and batch data processing.
Module 7: Summary
  • Why GCP?.
  • Where to go from here.
  • Additional Resources

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 Google Cloud Big Data and Machine Learning Fundamentals

Dettagli del corso

Prerequisiti

Si consiglia la partecipazione al Corso Google Cloud Fundamentals Core Infrastructure.

Durata del corso

  • Durata Intensiva 1gg;

Frequenza

Varie tipologie di Frequenza Estensiva ed Intensiva.

Date del corso

  • Corso Google Cloud Big Data and Machine Learning Fundamentals (Formula Intensiva) – 08/02/2024 – 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].