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Corso Introduction to Vertex Forecasting and Time Series in Practice
formazione Google Cloud instructor-led · 3 giorni
Corso instructor-led intermedio dedicato alla progettazione di soluzioni di forecasting su Google Cloud. Il percorso parte da sequence models, time series e forecasting, confronta le opzioni disponibili sulla piattaforma e segue un workflow end-to-end con preparazione dati, sviluppo, training, valutazione, deployment e monitoraggio su Vertex AI.
Formula intensiva3 giorni
LiveDocente e classe in tempo reale
Hands-onAttività laboratoriali lungo il percorso
Sono consigliate conoscenze di base della sintassi Python, dei modelli machine learning e una precedente esperienza nella costruzione di soluzioni ML su Google Cloud. Launching into Machine Learning è il corso preparatorio consigliato per consolidare training, metriche e generalizzazione prima di affrontare il forecasting specialistico.
CorsoIntroduction to Vertex Forecasting and Time Series in Practice
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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.
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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.
Spiegare i concetti fondamentali di sequence model, time series e forecasting e riconoscerne le principali applicazioni.
Confrontare le opzioni disponibili su Google Cloud per sviluppare un modello di forecasting.
Preparare dati per il forecasting usando BigQuery e dataset gestiti in Vertex AI.
Addestrare un modello di forecasting con AutoML e valutarne le prestazioni con metriche appropriate.
Distribuire e monitorare un modello di forecasting usando il workflow Vertex AI.
Costruire una soluzione di forecasting end-to-end applicando il percorso a un dataset retail.
È il corso giusto per te se
È il corso giusto se vuoi costruire soluzioni di forecasting end-to-end su Vertex AI partendo da dati temporali reali e arrivando a deployment e monitoraggio
- lavori come data analyst, data scientist o ML engineer e devi trasformare serie temporali in previsioni utilizzabili in un processo decisionale
- vuoi comprendere sequence models, time series e opzioni di forecasting prima di scegliere il servizio o il workflow più adatto
- devi preparare dati con BigQuery e dataset gestiti, addestrare un modello AutoML e valutarne le prestazioni
- vuoi automatizzare il flusso fino a deployment e monitoraggio usando Vertex AI e applicare il metodo a un caso retail completo
Requisiti consigliatiVerifica l’idoneità con il nostro team
Prerequisiti consigliati
Sono consigliate conoscenze di base della sintassi Python, dei modelli machine learning e una precedente esperienza nella costruzione di soluzioni ML su Google Cloud. Launching into Machine Learning è il corso preparatorio consigliato per consolidare training, metriche e generalizzazione prima di affrontare il forecasting specialistico.
Si consiglia la frequenza del seguente corso come prerequisito:
Formazione 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 Vertex Forecasting and Time Series in Practice
Le attività laboratoriali sono integrate nel programma del corso e vengono svolte sui servizi, sugli strumenti e sugli scenari trattati nel percorso.
Preparazione dei dati di serie temporaliIngestione e preparazione di dati temporali con BigQuery e dataset gestiti, definendo correttamente timestamp, target e feature necessarie al problema di forecasting.
Training AutoML ForecastingConfigurazione e avvio del training di un modello di forecasting in Vertex AI AutoML, con scelta dei parametri essenziali e controllo del job di addestramento.
Valutazione del modelloAnalisi delle metriche e dei risultati di previsione per comprendere accuratezza, errori e limiti del modello prima del passaggio al deployment.
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.
Sequence Models, Time Series and Forecasting
- Differenza tra dati tabellari indipendenti e osservazioni ordinate nel tempo
- Sequence models e dipendenze temporali nei dati
- Time series, stagionalità, trend e segnali rilevanti per il forecasting
- Applicazioni del forecasting in scenari business e operativi
Forecasting Options on Google Cloud
- Opzioni Google Cloud per sviluppare soluzioni di forecasting
- Criteri per scegliere tra approcci gestiti e workflow con maggiore controllo
- Ruolo di Vertex AI nel ciclo di sviluppo e utilizzo del modello
- Relazione tra dati, feature, training e modalità di consumo delle previsioni
Prepare Data for Forecasting
- Ingestione dei dati e definizione della struttura temporale del dataset
- Uso di BigQuery per preparazione, verifica e trasformazione delle serie temporali
- Dataset gestiti e organizzazione delle feature per il training
- Controlli per ridurre errori di qualità e leakage temporale
Develop a Forecasting Model with Vertex AI
- Workflow di sviluppo del modello in Vertex AI
- Definizione di target, identificatore della serie e colonna temporale
- Configurazione del training AutoML per un problema di forecasting
- Gestione del job e controllo degli artefatti prodotti
Evaluate Forecast Performance
- Metriche per leggere qualità ed errore delle previsioni
- Confronto tra comportamento atteso e risultati ottenuti sui dati di valutazione
- Analisi delle prestazioni su serie e orizzonti differenti
- Criteri per decidere se iterare su dati, feature o configurazione del modello
Deploy and Monitor with Vertex AI
- Passaggio dal modello valutato a una soluzione utilizzabile
- Deployment e integrazione nel workflow Vertex AI
- Monitoraggio del comportamento del modello e dei dati nel tempo
- Automazione dei passaggi del lifecycle con Vertex AI Pipelines
Retail Forecasting Case Study
- Requisiti e caratteristiche di un caso di forecasting retail
- Preparazione del dataset e scelta delle feature per domanda e vendite
- Applicazione del workflow end-to-end dal dato al modello
- Lezioni apprese e criteri per trasferire il pattern ad altri scenari di forecasting
Design a Repeatable Forecasting Workflow
- Separazione tra preparazione dati, training, valutazione e deployment
- Ripetibilità degli esperimenti e tracciabilità delle decisioni
- Controlli da introdurre prima dell'uso produttivo delle previsioni
- Passi successivi verso pipeline di forecasting più automatizzate e governate
Attività laboratoriali
- Preparazione dei dati di serie temporali: Ingestione e preparazione di dati temporali con BigQuery e dataset gestiti, definendo correttamente timestamp, target e feature necessarie al problema di forecasting.
- Training AutoML Forecasting: Configurazione e avvio del training di un modello di forecasting in Vertex AI AutoML, con scelta dei parametri essenziali e controllo del job di addestramento.
- Valutazione del modello: Analisi delle metriche e dei risultati di previsione per comprendere accuratezza, errori e limiti del modello prima del passaggio al deployment.
- Deployment e monitoraggio: Preparazione del modello per l'utilizzo, deployment nel workflow Vertex AI e verifica dei segnali utili a monitorare comportamento e qualità delle previsioni.
- Retail forecasting end-to-end: Applicazione del processo completo a un caso retail, dalla preparazione dei dati alla costruzione, valutazione e utilizzo di una soluzione di forecasting.
Per aziende, enti e team
Porta Introduction to Vertex Forecasting and Time Series in Practice 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
A chi è rivolto Introduction to Vertex Forecasting and Time Series in Practice?
È pensato per data analyst, data scientist e ML engineer che vogliono costruire soluzioni di forecasting end-to-end su Google Cloud partendo da serie temporali e arrivando a deployment e monitoraggio.
Quale corso conviene seguire prima del corso di Vertex Forecasting?
Launching into Machine Learning è una preparazione consigliata perché consolida supervised learning, training, metriche e generalizzazione. Sono inoltre utili basi di Python e una prima esperienza con soluzioni ML su Google Cloud.
Che cosa si impara concretamente sul forecasting con Vertex AI?
Il percorso copre sequence models, time series, preparazione dei dati, sviluppo del modello, training AutoML, valutazione, deployment, monitoraggio e automazione del workflow con Vertex AI.
Il corso Vertex Forecasting comprende attività laboratoriali?
Sì. Il corso include attività laboratoriali integrate nel programma, tra cui Preparazione dei dati di serie temporali, Training AutoML Forecasting. Le esercitazioni sono contestualizzate dal docente e coerenti con contenuti e obiettivi del percorso.
Il corso prepara a una certificazione Google Cloud specifica?
Il corso sviluppa competenze specialistiche di forecasting e Vertex AI, ma non viene presentato come percorso completo di preparazione a una singola certificazione Google Cloud.
Quanto dura Introduction to Vertex Forecasting and Time Series in Practice?
La formazione Vega è organizzata in 3 giornate live con docente, con un percorso progressivo dalla comprensione delle serie temporali alla costruzione e gestione di una soluzione di forecasting completa.
Parliamo del tuo obiettivo
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Scegli il percorso privato oppure aziendale. Il modulo mostra soltanto i campi utili e conserva corso, pagina e contesto della richiesta.
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