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 Introduction to Data Engineering on Google Cloud
T-IDEGC-B · formazione Google Cloud instructor-led · 1 giorno
Corso introduttivo instructor-led di una giornata dedicato al ruolo del data engineer e ai componenti Google Cloud usati per affrontare i principali task di data engineering. Il percorso collega ingestione, storage, processing, pipeline batch e streaming e tecniche di automazione, fornendo una mappa operativa dei servizi prima di passare a percorsi specialistici.
Formula intensiva1 giorno
LiveDocente e classe in tempo reale
Hands-onAttività laboratoriali lungo il percorso
Il corso è introduttivo e non richiede esperienza avanzata su Google Cloud. È utile conoscere i concetti di base relativi a dati, database e cloud computing; una familiarità elementare con SQL e con il significato di pipeline, batch e streaming aiuta a seguire più rapidamente gli esempi e le attività pratiche.
CorsoIntroduction to Data Engineering on Google Cloud
Chiama
Preparazione parziale a Associate Data Practitioner
Il corso contribuisce a una parte del percorso certificativo ufficiale: non viene presentato come preparazione completa all'esame.
Consulta la certificazione Google CloudCorso 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’attivazione
Certificazione Google Cloud
Il corso copre parzialmente i contenuti dell’esame Associate Data Practitioner per la certificazione Associate Data Practitioner
Certificazione Google Cloud attiva verificata sulla directory ufficiale e sulla pagina della singola credenziale il 28/08/2026.
Associate Data PractitionerEsame ufficiale
120 minutiDurata indicata dal vendor
LivelloAssociate · Classificazione corrente nella directory ufficiale Google Cloud.
Il superamento dell’esame consente di ottenere la certificazione Associate Data Practitioner, nel rispetto dei requisiti previsti dal vendor.
L’esame non è incluso nella quota. Il voucher può essere acquistato separatamente quando decidi di sostenere la prova.
Risultati 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 ruolo del data engineer e collegare responsabilità operative ai servizi Google Cloud pertinenti.
Riconoscere i principali task di ingestione e trasferimento dei dati e i componenti usati per implementarli.
Confrontare servizi di storage e analytics in base a struttura, access pattern e finalità del workload.
Comprendere come costruire e distribuire pipeline con pattern batch e streaming su Google Cloud.
Individuare tecniche di automazione e orchestrazione per rendere ripetibili i processi di data engineering.
Leggere una semplice architettura dati end-to-end e motivare le scelte principali dei componenti.
È il corso giusto per te se
È il corso giusto se vuoi costruire una base ordinata di data engineering su Google Cloud prima di affrontare pipeline e servizi specialistici
- stai entrando nel ruolo di data engineer e devi capire responsabilità, task ricorrenti e servizi Google Cloud che li supportano
- vuoi distinguere ingestione, trasferimento, storage, elaborazione e orchestrazione senza partire da un singolo prodotto isolato
- devi riconoscere quando usare pattern batch o streaming e come collegarli ai servizi dati gestiti di Google Cloud
- stai preparando il percorso Associate Data Practitioner e vuoi una base pratica sui task di data engineering coperti dal ruolo
Requisiti consigliati
Prerequisiti consigliati
Il corso è introduttivo e non richiede esperienza avanzata su Google Cloud. È utile conoscere i concetti di base relativi a dati, database e cloud computing; una familiarità elementare con SQL e con il significato di pipeline, batch e streaming aiuta a seguire più rapidamente gli esempi e le attività pratiche.
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 Engineering 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.
Data engineering task mappingMappatura pratica tra esigenze di ingestione, storage, processing e analytics e i servizi Google Cloud più adatti al singolo compito.
Pipeline patternsEsplorazione guidata di pipeline batch e streaming per comprendere differenze operative, dipendenze e punti di automazione del flusso dati.
Storage and analytics choicesConfronto tra componenti dati gestiti per capire come caratteristiche del workload, struttura dei dati e modalità di accesso influenzano la scelta architetturale.
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.
Quando prevista, la formazione comprende indicazioni sul relativo esame e sulla preparazione necessaria.
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.
Role of the Data Engineer
- Responsabilità del data engineer e problemi tipici affrontati nelle piattaforme dati moderne
- Mappatura dei task di data engineering ai servizi e ai componenti core di Google Cloud
- Differenza tra responsabilità di data engineer, analyst e data scientist nel ciclo di vita dei dati
- Criteri iniziali per leggere requisiti di volume, velocità, varietà e affidabilità dei dati
Data Ingestion and Transfer
- Pattern di ingestione e trasferimento verso Google Cloud per dati batch e sorgenti operative
- Storage Transfer Service, Transfer Appliance e Datastream nel contesto dei diversi scenari
- BigQuery Data Transfer Service e flussi gestiti verso la piattaforma analitica
- Scelta del meccanismo di ingestione in base a frequenza, volume, origine e necessità di continuità
Data Storage and Analytics
- BigQuery, BigLake, Bigtable e servizi gestiti come opzioni per workload con caratteristiche differenti
- Relazione tra struttura dei dati, access pattern, latenza e modello di storage
- Separazione tra sistemi operazionali e analitici e impatto sulla progettazione della piattaforma
- Principi di sicurezza e governance da considerare nella scelta del livello dati
Data Processing Pipelines
- Pattern di elaborazione batch e streaming e principali differenze nella gestione del flusso
- Dataflow e Dataproc come opzioni per trasformazioni e workload di processing
- Dipendenze tra ingestione, trasformazione, storage di destinazione e consumo analitico
- Validazione e osservabilità come parti necessarie di una pipeline affidabile
Automation and Orchestration
- Cloud Scheduler e Workflows per automatizzare attività ripetitive e dipendenze operative
- Trigger, scheduling e gestione degli errori nei processi dati automatizzati
- Principi per evitare pipeline fragili basate su passaggi manuali non tracciati
- Collegamento tra automazione, monitoraggio e gestione operativa della piattaforma
End-to-End Data Engineering View
- Lettura di un flusso completo dalla sorgente all'ingestione, processing, storage e analytics
- Scelta dei componenti in funzione del requisito invece che per semplice familiarità con il prodotto
- Identificazione dei punti di controllo per qualità, sicurezza e affidabilità dei dati
- Passi successivi verso percorsi più approfonditi di data engineering e Associate Data Practitioner
Attività laboratoriali
- Data engineering task mapping: Mappatura pratica tra esigenze di ingestione, storage, processing e analytics e i servizi Google Cloud più adatti al singolo compito.
- Pipeline patterns: Esplorazione guidata di pipeline batch e streaming per comprendere differenze operative, dipendenze e punti di automazione del flusso dati.
- Storage and analytics choices: Confronto tra componenti dati gestiti per capire come caratteristiche del workload, struttura dei dati e modalità di accesso influenzano la scelta architetturale.
- Automation techniques: Applicazione dei principali concetti di scheduling, workflow e automazione per trasformare operazioni manuali in processi dati ripetibili e controllabili.
Per aziende, enti e team
Porta Introduction to Data Engineering 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
Quanto dura Introduction to Data Engineering on Google Cloud?
Il corso si svolge in 1 giornata instructor-led con docente ed è pensato per introdurre ruolo, task e servizi fondamentali del data engineering. Google propone separatamente anche una versione on-demand.
Qual è l'obiettivo principale del corso per chi entra nel data engineering?
L'obiettivo è capire il ruolo del data engineer, riconoscere i task principali e mapparli sui componenti Google Cloud appropriati, prima di affrontare percorsi specialistici dedicati a singoli servizi o pipeline complesse.
Il corso distingue pipeline batch e streaming su Google Cloud?
Sì. Il corso distingue pipeline batch e streaming e collega i due pattern a processing, storage, distribuzione e automazione dei flussi dati su Google Cloud.
Quali tecniche di automazione vengono introdotte nel percorso?
Il corso presenta tecniche per rendere ripetibili i processi dati e collega scheduling e workflow ai task di data engineering, includendo Cloud Scheduler e Workflows tra gli strumenti introdotti.
Il corso contribuisce al percorso Associate Data Practitioner?
Sì. Il corso sviluppa competenze di data engineering utili nel percorso verso Associate Data Practitioner. Costituisce una preparazione parziale e non sostituisce da solo l'intero percorso verso la certificazione.
Parliamo del tuo obiettivo
Richiedi informazioni suIntroduction to Data Engineering on Google Cloud
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.