Google Cloud Training Partner
Formazione Google Cloud nel perimetro del programma Training Partner, con corsi instructor-led e contenuti allineati ai riferimenti ufficiali Google Cloud.
Scopri Google Cloud Training PartnerGoogle Cloud Instructor-ledLive con docenteLaboratorio pratico
Corso Google Cloud Fundamentals for Researchers
T-GCFR-B · formazione Google Cloud instructor-led · Durata su richiesta
Corso instructor-led introduttivo dedicato a ricercatori, tecnici di laboratorio e team accademici che devono orientarsi nei servizi Google Cloud per calcolo, dati e AI. Il percorso collega organizzazione delle risorse, storage, compute, BigQuery e dataset pubblici, servizi gestiti per workload scientifici e criteri di sicurezza e controllo dei costi. La durata è disponibile su richiesta.
Formula intensiva1 giorno
LiveDocente e classe in tempo reale
Hands-onAttività laboratoriali lungo il percorso
Il corso è introduttivo e non richiede esperienza professionale precedente con Google Cloud. È utile saper lavorare con dati e applicazioni nel proprio dominio di ricerca e conoscere i concetti essenziali di file, dataset e calcolo; SQL o Python aiutano negli esempi tecnici ma non sono prerequisiti obbligatori per comprendere l'architettura generale.
CorsoGoogle Cloud Fundamentals for Researchers
ChiamaCorso 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.
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.
Organizzare progetti, risorse e accessi Google Cloud in modo coerente con un team o un'iniziativa di ricerca.
Scegliere tra storage a oggetti, capacità di calcolo e servizi dati gestiti in base al tipo di workload scientifico.
Usare BigQuery e i dataset pubblici Google Cloud come base per esplorazione e analisi di grandi raccolte di dati.
Riconoscere quando servizi AI e machine learning gestiti possono accelerare prototipi e attività di ricerca.
Applicare principi iniziali di sicurezza, condivisione controllata e gestione dei costi nelle risorse di progetto.
Disegnare un semplice workflow di ricerca cloud dalla raccolta dei dati all'elaborazione, all'analisi e alla condivisione dei risultati.
È il corso giusto per te se
È il corso giusto se lavori nella ricerca e vuoi capire come trasformare dati, calcolo e sperimentazione scientifica in un workflow Google Cloud ordinato e riproducibile
- sei ricercatore, data specialist o tecnico e devi orientarti tra risorse, storage, compute e analytics Google Cloud senza partire da competenze cloud avanzate
- gestisci dataset scientifici o sperimentali e vuoi usare Cloud Storage, BigQuery e dataset pubblici per organizzare, esplorare e analizzare i dati
- devi valutare capacità di calcolo scalabile, AI e machine learning per prototipi e workload di ricerca senza progettare subito un'architettura enterprise complessa
- vuoi comprendere identità, accessi, costi e buone pratiche operative necessarie per lavorare in cloud in modo collaborativo e controllabile
Requisiti consigliati
Prerequisiti consigliati
Il corso è introduttivo e non richiede esperienza professionale precedente con Google Cloud. È utile saper lavorare con dati e applicazioni nel proprio dominio di ricerca e conoscere i concetti essenziali di file, dataset e calcolo; SQL o Python aiutano negli esempi tecnici ma non sono prerequisiti obbligatori per comprendere l'architettura generale.
Verifica l’idoneità con il nostro teamFormazione 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 Google Cloud Fundamentals for Researchers
Le attività laboratoriali sono integrate nel programma del corso e vengono svolte sui servizi, sugli strumenti e sugli scenari trattati nel percorso.
Research project and access setupConfigurazione guidata di un progetto di ricerca con risorse e accessi essenziali, ragionando su ruoli, separazione degli ambienti e collaborazione tra membri del team.
Scientific data in Cloud Storage and BigQueryOrganizzazione di un piccolo dataset in Cloud Storage e utilizzo di BigQuery per esplorare dati strutturati e comprendere il passaggio da file di ricerca ad analisi gestite.
Query a public datasetEsecuzione di query su un dataset pubblico disponibile nell'ecosistema Google Cloud per sperimentare analisi su dati reali senza dover costruire prima una pipeline di acquisizione completa.
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.
Google Cloud for Research Workloads
- Ruolo del cloud nella ricerca: elasticità, servizi gestiti, collaborazione e accesso a infrastrutture senza gestione hardware locale
- Organizzazione di account, progetti e risorse come base per separare esperimenti, gruppi e iniziative di ricerca
- Region, zone e localizzazione delle risorse e impatto iniziale su disponibilità, latenza e trattamento dei dati
- Console, Cloud Shell e strumenti principali per esplorare l'ambiente e leggere la configurazione delle risorse
Identity, Access and Cost Control
- Principi IAM e assegnazione dei privilegi necessari a ricercatori, tecnici e collaboratori
- Service account e identità dei workload quando processi e applicazioni devono accedere alle risorse senza credenziali personali
- Budget, quote e monitoraggio dei consumi come strumenti per evitare esperimenti cloud non controllati
- Condivisione dei dati e separazione delle responsabilità tra chi produce, elabora e consulta i risultati
Storage and Compute for Scientific Data
- Cloud Storage per dataset, file, risultati intermedi e artefatti di ricerca con classi di storage e lifecycle coerenti con l'utilizzo
- Compute Engine e capacità di calcolo elastica quando il workload richiede macchine virtuali configurabili e risorse dedicate
- Concetti di high performance computing e possibilità di scalare calcolo e infrastruttura in funzione delle esigenze scientifiche
- Scelta iniziale tra infrastruttura configurabile e servizi gestiti per ridurre attività operative non necessarie al progetto di ricerca
BigQuery and Public Datasets
- BigQuery come data warehouse serverless per esplorare e analizzare grandi dataset senza amministrare cluster
- Google Cloud public datasets come fonte di dati accessibili per analisi, prototipi e integrazione con dati del proprio dominio
- Dataset, tabelle, query GoogleSQL e controllo della quantità di dati elaborati durante l'analisi
- Collegamento tra Cloud Storage e BigQuery nei workflow che combinano file, dati strutturati e risultati analitici
AI and Managed Services for Research
- Panoramica del ruolo di AI e machine learning nell'accelerazione della scoperta scientifica e nell'analisi di dati complessi
- Servizi gestiti Google Cloud e Vertex AI come opzioni per prototipazione, training e utilizzo di modelli senza costruire l'intero stack da zero
- Dati, capacità di calcolo e modelli come componenti distinti di un workflow AI riproducibile
- Criteri per valutare quando un servizio AI gestito aggiunge valore rispetto a elaborazioni statistiche o data processing tradizionali
Build a Reproducible Research Workflow
- Composizione di un flusso dalla raccolta o importazione dei dati allo storage, elaborazione, analisi e produzione dei risultati
- Scelta dei punti in cui mantenere dati grezzi, dati trasformati e output per facilitare verifica e riproducibilità
- Logging e osservabilità di base per comprendere cosa è successo durante l'esecuzione di un workload cloud
- Passi successivi per approfondire data engineering, analytics, AI, HPC o architettura Google Cloud in base alla disciplina e al progetto
Attività laboratoriali
- Research project and access setup: Configurazione guidata di un progetto di ricerca con risorse e accessi essenziali, ragionando su ruoli, separazione degli ambienti e collaborazione tra membri del team.
- Scientific data in Cloud Storage and BigQuery: Organizzazione di un piccolo dataset in Cloud Storage e utilizzo di BigQuery per esplorare dati strutturati e comprendere il passaggio da file di ricerca ad analisi gestite.
- Query a public dataset: Esecuzione di query su un dataset pubblico disponibile nell'ecosistema Google Cloud per sperimentare analisi su dati reali senza dover costruire prima una pipeline di acquisizione completa.
- Research workflow architecture: Costruzione di uno scenario end-to-end che collega storage, calcolo, analytics e un possibile servizio AI, con attenzione a accessi, costi e riproducibilità del workflow.
Per aziende, enti e team
Porta Google Cloud Fundamentals for Researchers 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
Quali competenze sviluppa concretamente Google Cloud Fundamentals for Researchers?
Il corso approfondisce Google Cloud for Research Workloads, Identity, Access and Cost Control e collega queste aree a un percorso strutturato di competenze, esempi ed applicazione pratica.
A chi è rivolto Google Cloud Fundamentals for Researchers?
Sei ricercatore, data specialist o tecnico e devi orientarti tra risorse, storage, compute e analytics Google Cloud senza partire da…. Il percorso è costruito per un pubblico coerente con livello, obiettivi e contenuti tecnici…
Quali prerequisiti sono consigliati per Google Cloud Fundamentals for Researchers?
Il corso è introduttivo e non richiede esperienza professionale precedente con Google Cloud.
Quali attività pratiche sono previste in Google Cloud Fundamentals for Researchers?
Sì. Il corso include attività laboratoriali integrate nel programma, tra cui Research project and access setup, Scientific data in Cloud Storage and BigQuery. Le esercitazioni sono contestualizzate dal docente e coerenti con contenuti e…
Come si collega Google Cloud Fundamentals for Researchers alle certificazioni Google Cloud?
Il corso è focalizzato sulle competenze tecniche di Google Cloud Fundamentals for Researchers e non viene presentato come percorso completo di preparazione a una certificazione specifica.
Quanto dura la versione instructor-led di Google Cloud Fundamentals for Researchers?
La durata della sessione viene definita con la pianificazione del corso. Contattaci per conoscere calendario, articolazione delle giornate e prossima edizione disponibile.
Parliamo del tuo obiettivo
Richiedi informazioni suGoogle Cloud Fundamentals for Researchers
Scegli il percorso privato oppure aziendale. Il modulo mostra soltanto i campi utili e conserva corso, pagina e contesto della richiesta.
Sei un privato o ci contatti da un’azienda?
Scegli il percorso più adatto: il modulo mostra soltanto i campi utili alla tua richiesta.
Privato / professionista
Informazioni per te
Verifichiamo formula, calendario, investimento e idoneità senza obblighi.
Azienda / ente
Informazioni per azienda o ente
Indicaci il contesto essenziale: open class, piano team o classe dedicata.
Continua a esplorare
Continua a esplorare l'ecosistema Google Cloud con Vega Training
Passa dal singolo corso al catalogo, alle certificazioni, alla pagina Training Partner e al Google Cloud Partner Network.