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 Launching into Machine Learning
T-CMLD-I · formazione Google Cloud instructor-led · 1 giorno
Corso instructor-led focalizzato sui fondamenti operativi del machine learning e sulla qualità dei dati prima dell'addestramento. Il percorso parte da exploratory data analysis e supervised learning, introduce AutoML in Vertex AI e BigQuery ML e approfondisce ottimizzazione, metriche, generalizzazione, sampling e costruzione di dataset ripetibili per training, validation e test.
Formula intensiva1 giorno
LiveDocente e classe in tempo reale
Hands-onAttività laboratoriali lungo il percorso
È consigliato aver seguito Introduction to AI and Machine Learning on Google Cloud o possedere conoscenze equivalenti sui concetti fondamentali di AI, data-to-AI lifecycle e servizi Google Cloud. Sono utili una familiarità di base con dati e statistica e la capacità di leggere semplici esempi in SQL o Python.
CorsoLaunching into Machine Learning
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.
Migliorare la qualità dei dati e applicare exploratory data analysis prima di avviare un progetto machine learning.
Riconoscere i principali problemi di regressione e classificazione e scegliere metriche coerenti con l'obiettivo del modello.
Costruire e addestrare un modello AutoML usando Vertex AI e comprenderne il flusso operativo principale.
Usare BigQuery ML per sviluppare modelli direttamente dove risiedono i dati e valutarne vantaggi e limiti.
Ottimizzare un modello leggendo loss e metriche e distinguendo miglioramenti reali da overfitting sul training set.
Creare dataset ripetibili per training, validation e test applicando concetti di generalizzazione e sampling.
È il corso giusto per te se
È il corso giusto se vuoi passare dai concetti introduttivi di AI alla costruzione e valutazione concreta dei primi modelli machine learning
- hai già una base di AI e machine learning e vuoi capire come qualità dei dati, exploratory data analysis e scelta delle feature influenzano il modello
- devi costruire modelli supervisionati e vuoi distinguere regressione, classificazione, metriche e principali errori di valutazione
- vuoi confrontare Vertex AI AutoML e BigQuery ML come modi diversi per addestrare modelli usando servizi gestiti Google Cloud
- devi imparare a separare correttamente training, validation e test set e a riconoscere overfitting, problemi di generalizzazione e sampling bias
Requisiti consigliatiVerifica l’idoneità con il nostro team
Prerequisiti consigliati
È consigliato aver seguito Introduction to AI and Machine Learning on Google Cloud o possedere conoscenze equivalenti sui concetti fondamentali di AI, data-to-AI lifecycle e servizi Google Cloud. Sono utili una familiarità di base con dati e statistica e la capacità di leggere semplici esempi in SQL o Python.
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 Launching into Machine Learning
Le attività laboratoriali sono integrate nel programma del corso e vengono svolte sui servizi, sugli strumenti e sugli scenari trattati nel percorso.
Exploratory Data AnalysisAnalisi di un dataset con strumenti Google Cloud per individuare valori mancanti, distribuzioni, anomalie e caratteristiche che possono compromettere qualità e affidabilità del modello.
Vertex AI AutoMLConfigurazione di dataset e training AutoML in Vertex AI, seguita dalla lettura delle metriche di valutazione per comprendere comportamento e limiti del modello gestito.
BigQuery MLCreazione di un modello con BigQuery ML direttamente sui dati analitici, esecuzione delle predizioni e confronto delle metriche senza costruire una pipeline di training esterna.
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.
Get to Know Your Data
- Qualità dei dati come prerequisito per ottenere modelli affidabili e risultati interpretabili
- Valori mancanti, dati disordinati e altre condizioni che possono distorcere training e valutazione
- Exploratory Data Analysis per comprendere distribuzioni, relazioni, anomalie e struttura del dataset
- Preparazione di una base dati più adatta alle successive attività di machine learning
Machine Learning in Practice
- Problemi di supervised learning e differenza operativa tra regressione e classificazione
- Dal problema di business alla definizione di label, feature e criterio di successo
- Scelta delle metriche in funzione del tipo di previsione e del costo degli errori
- Lettura critica dei risultati prima di considerare il modello pronto per un utilizzo reale
Training AutoML Models Using Vertex AI
- Vertex AI AutoML come opzione gestita per sviluppare modelli senza implementare manualmente l'algoritmo di training
- Creazione del dataset e configurazione del training in funzione del problema supervisionato
- Avvio del job, valutazione dei risultati e lettura delle metriche prodotte dalla piattaforma
- Considerazioni per decidere quando AutoML è adeguato rispetto ad approcci con maggiore controllo
BigQuery Machine Learning
- BigQuery ML per sviluppare modelli usando SQL direttamente dove risiedono i dati analitici
- Creazione, training e utilizzo di un modello all'interno del workflow BigQuery
- Predizioni e funzioni di valutazione per confrontare il comportamento del modello
- Vantaggi e limiti dell'approccio in relazione a competenze del team, dati disponibili e complessità del problema
Optimization and Evaluation
- Loss function e metriche come strumenti distinti per ottimizzare e valutare il modello
- Relazione tra training objective e qualità effettivamente percepita sul problema applicativo
- Overfitting e segnali che indicano un miglioramento apparente limitato ai dati di training
- Iterazione su dati, feature e modello mantenendo separata la valutazione indipendente
Generalization and Sampling
- Generalizzazione come capacità del modello di mantenere prestazioni su esempi non osservati durante il training
- Training, validation e test set e responsabilità di ciascun insieme nel ciclo sperimentale
- Sampling e rischio di introdurre dataset non rappresentativi della popolazione reale
- Creazione di split ripetibili e benchmark utili a confrontare esperimenti nel tempo
From First Model to the Next ML Step
- Riepilogo del flusso che collega qualità dei dati, scelta del problema, training, valutazione e generalizzazione
- Confronto tra AutoML e BigQuery ML come primi strumenti gestiti per sviluppare modelli su Google Cloud
- Individuazione dei limiti che richiedono TensorFlow, feature engineering o workflow ML più avanzati
- Passi successivi nel percorso Google Cloud per approfondire modellazione, produzione e MLOps
Attività laboratoriali
- Exploratory Data Analysis: Analisi di un dataset con strumenti Google Cloud per individuare valori mancanti, distribuzioni, anomalie e caratteristiche che possono compromettere qualità e affidabilità del modello.
- Vertex AI AutoML: Configurazione di dataset e training AutoML in Vertex AI, seguita dalla lettura delle metriche di valutazione per comprendere comportamento e limiti del modello gestito.
- BigQuery ML: Creazione di un modello con BigQuery ML direttamente sui dati analitici, esecuzione delle predizioni e confronto delle metriche senza costruire una pipeline di training esterna.
- Generalization and Sampling: Costruzione e verifica di split ripetibili per training, validation e test, con analisi di overfitting, sampling bias e differenze tra performance sui dati noti e su dati non visti.
Per aziende, enti e team
Porta Launching into Machine Learning 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 il corso Launching into Machine Learning?
È indicato per chi possiede già una prima base di AI e machine learning e vuole passare alla costruzione e valutazione concreta dei modelli, lavorando su qualità dei dati, AutoML, BigQuery ML, metriche e generalizzazione.
Quale corso è consigliato prima di Launching into Machine Learning?
È consigliato Introduction to AI and Machine Learning on Google Cloud oppure una preparazione equivalente sui concetti fondamentali di AI, data-to-AI lifecycle e servizi Google Cloud. Aiutano inoltre basi di dati, statistica, SQL o Python.
Quali prerequisiti sono consigliati per partecipare?
È consigliato aver seguito Introduction to AI and Machine Learning on Google Cloud o possedere conoscenze equivalenti sui concetti fondamentali di AI, data-to-AI lifecycle e servizi Google Cloud. Sono utili.
Il corso Launching into Machine Learning include attività pratiche?
Sì. Il corso include attività laboratoriali integrate nel programma, tra cui Exploratory Data Analysis, Vertex AI AutoML. Le esercitazioni sono contestualizzate dal docente e coerenti con contenuti e obiettivi del percorso.
Launching into Machine Learning prepara da solo alla certificazione Professional Machine Learning Engineer?
No. Il corso sviluppa competenze importanti del percorso machine learning, ma rappresenta un tassello formativo e non un corso completo di preparazione all'esame Professional Machine Learning Engineer.
Quanto dura la versione instructor-led di Launching into Machine Learning?
La versione instructor-led è organizzata in 1 giornata intensiva. Il programma concentra data quality, supervised learning, AutoML, BigQuery ML, ottimizzazione, generalizzazione e sampling in un percorso compatto con attività pratiche.
Parliamo del tuo obiettivo
Richiedi informazioni suLaunching into Machine Learning
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.