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Corso Introduction to Data Analytics on Google Cloud
T-IDAGC-B · formazione Google Cloud instructor-led · 1 giorno
Corso introduttivo instructor-led che mostra l'intero data analytics workflow su Google Cloud: raccolta e storage dei dati, esplorazione, analisi, visualizzazione e condivisione. Attraverso BigQuery, BigLake, Gemini, Looker e Looker Studio il partecipante passa da dataset grezzi a query, insight, visualizzazioni e dashboard utili alle decisioni.
Formula intensiva1 giorno
LiveDocente e classe in tempo reale
Hands-onAttività laboratoriali lungo il percorso
Google indica come prerequisiti una familiarità di base con SQL e una comprensione elementare dei concetti di dato, inclusa la distinzione tra dati relazionali e non relazionali e tra data lake e data warehouse. Non sono richieste precedenti esperienze con Google Cloud o strumenti avanzati di analytics.
CorsoIntroduction to Data Analytics on Google Cloud
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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 data analytics workflow su Google Cloud e distinguere le principali tipologie di analisi.
Riconoscere fonti, strutture e metodi di storage dei dati e associarli ai prodotti analytics di Google Cloud.
Usare BigQuery per eseguire query SQL di base e rispondere a domande guidate dai dati.
Esplorare dati con BigLake e utilizzare l'assistenza Gemini all'interno del workflow analitico.
Usare Looker per esplorare dati, costruire visualizzazioni e organizzare Looks e dashboard.
Scegliere tra Looker e Looker Studio e condividere risultati analitici con altri utenti.
È il corso giusto per te se
È il corso giusto se vuoi iniziare a lavorare con i dati su Google Cloud seguendo un flusso completo dall'origine fino alla decisione
- sei data analyst o lavori con dati e vuoi capire come si struttura il ciclo analitico su Google Cloud
- devi imparare a interrogare dati con BigQuery partendo da SQL di base e dall'interfaccia del servizio
- vuoi usare BigLake e Gemini per esplorare dataset e accelerare l'analisi senza perdere il contesto tecnico
- devi trasformare risultati analitici in visualizzazioni e dashboard con Looker e Looker Studio e condividerli con gli stakeholder
Requisiti consigliati
Prerequisiti consigliati
Google indica come prerequisiti una familiarità di base con SQL e una comprensione elementare dei concetti di dato, inclusa la distinzione tra dati relazionali e non relazionali e tra data lake e data warehouse. Non sono richieste precedenti esperienze con Google Cloud o strumenti avanzati di analytics.
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 Introduction to Data Analytics on Google Cloud
Le attività laboratoriali sono integrate nel programma del corso e vengono svolte sui servizi, sugli strumenti e sugli scenari trattati nel percorso.
BigQuery e SQLEsecuzione di query nell'interfaccia BigQuery e pratica con SQL introduttivo per analizzare dati in BigQuery e Cloud SQL.
BigLake e GeminiEsplorazione di dati attraverso BigLake e utilizzo dell'assistenza Gemini per accelerare interrogazione e comprensione del dataset.
Looker Data ExplorerManipolazione di un Explore, scelta delle dimensioni e delle misure e costruzione di una visualizzazione coerente con una domanda analitica.
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.
Understand the Data Analytics Lifecycle on Google Cloud
- Data analytics workflow dalla raccolta dei dati alla condivisione degli insight
- Data sources e differenze tra origini operative, file, eventi e sistemi analitici
- Storage methods e ruolo di data lake, data warehouse e altre opzioni Google Cloud
- Data types e impatto della struttura dei dati sul modo di analizzarli
- Mappatura dei principali prodotti Google Cloud alle fasi del ciclo analitico
Explore Data and Extract Insights by Using BigQuery
- Architettura e servizi BigQuery e organizzazione dei dati in dataset e tabelle
- Storage dei dati e criteri per rendere il dataset interrogabile
- SQL di base per selezionare, filtrare, aggregare e rispondere a domande data-driven
- Uso dell'interfaccia BigQuery per eseguire e leggere query
- Laboratori BigQuery Qwik Start, SQL for BigQuery and Cloud SQL, BigLake Qwik Start e analisi assistita da Gemini
Make Data-Driven Decisions by Using Looker
- Termini e concetti di data exploration in Looker
- Manipolazione di Explore per rispondere a domande data-driven
- Looks, dashboard e visualizzazioni: scelta del formato coerente con il messaggio da comunicare
- Condivisione dei report e differenze operative tra Looker e Looker Studio
- Laboratori Looker Data Explorer e Looker Studio per costruire e condividere visualizzazioni
Course Summary and Next Steps
- Riepilogo del percorso completo raw data → exploration → analysis → visualization → sharing
- Collegamento tra BigQuery, BigLake, Gemini, Looker e Looker Studio nel flusso analitico
- Criteri per scegliere il servizio successivo da approfondire in base al ruolo e al tipo di analisi
- Risorse Google Cloud per proseguire verso data analytics, data engineering e business intelligence
Attività laboratoriali
- BigQuery e SQL: Esecuzione di query nell'interfaccia BigQuery e pratica con SQL introduttivo per analizzare dati in BigQuery e Cloud SQL.
- BigLake e Gemini: Esplorazione di dati attraverso BigLake e utilizzo dell'assistenza Gemini per accelerare interrogazione e comprensione del dataset.
- Looker Data Explorer: Manipolazione di un Explore, scelta delle dimensioni e delle misure e costruzione di una visualizzazione coerente con una domanda analitica.
- Looker Studio: Creazione di un output di reporting e confronto tra Looker e Looker Studio per visualizzazione, condivisione e fruizione degli insight.
Per aziende, enti e team
Porta Introduction to Data Analytics on Google Cloud 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 prerequisiti sono consigliati per partecipare?
Google indica come prerequisiti una familiarità di base con SQL e una comprensione elementare dei concetti di dato, inclusa la distinzione tra dati relazionali e non relazionali e tra data.
Quali servizi Google Cloud vengono usati nel flusso analitico?
Il percorso utilizza BigQuery per interrogare e analizzare i dati e introduce BigLake, Gemini, Looker e Looker Studio per esplorazione, visualizzazione e condivisione degli insight con gli stakeholder.
È necessario conoscere già SQL prima di frequentare il corso?
Una familiarità di base con SQL è utile per seguire le attività su BigQuery, ma il corso resta introduttivo e costruisce il contesto del data analytics workflow prima di arrivare all'interrogazione e alla visualizzazione dei dati.
Sono previste attività pratiche durante Introduction to Data Analytics?
Sì. Il corso include attività laboratoriali integrate nel programma, tra cui BigQuery e SQL, BigLake e Gemini. Le esercitazioni sono contestualizzate dal docente e coerenti con contenuti e obiettivi del percorso.
Il corso insegna anche Looker e Looker Studio?
Sì. Looker e Looker Studio fanno parte degli obiettivi ufficiali e vengono usati per trasformare risultati analitici in contenuti, visualizzazioni e dashboard utili a comunicare decisioni data-driven.
Parliamo del tuo obiettivo
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