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Corso Machine Learning in the Enterprise
T-MLGCP5-A · formazione Google Cloud instructor-led · 4 giorni
Corso instructor-led costruito attorno a un caso reale di machine learning enterprise. Il percorso segue un team che deve tradurre requisiti di business in use case ML, governare dati e preprocessing e scegliere tra Vertex AI AutoML, BigQuery ML e custom training in funzione di obiettivi, competenze, vincoli e livello di controllo richiesto.
Formula intensiva4 giorni
LiveDocente e classe in tempo reale
Hands-onAttività laboratoriali lungo il percorso
È consigliato aver seguito Feature Engineering oppure possedere esperienza equivalente su dati, preprocessing, training e valutazione di modelli machine learning. È utile conoscere almeno a livello operativo Vertex AI, BigQuery e i principali concetti di supervised learning.
CorsoMachine Learning in the Enterprise
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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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Competenze operative sviluppate durante il corso
Ogni macroarea viene tradotta in competenze concrete, con l’obiettivo di costruire un metodo applicabile in contesti reali.
Tradurre requisiti di business e use case in criteri tecnici per un progetto machine learning enterprise.
Definire responsabilità e decisioni relative a gestione, qualità e governance dei dati prima del training.
Progettare una strategia di preprocessing coerente con i dati disponibili e con il modo in cui il modello verrà utilizzato.
Confrontare Vertex AI AutoML, BigQuery ML e custom training in funzione di controllo, competenze, tempi e complessità.
Selezionare l'approccio di modellazione più adatto a scenari differenti motivando la decisione con criteri verificabili.
Costruire un workflow ML più ripetibile e governabile, capace di collegare decisioni tecniche e obiettivi dell'organizzazione.
È il corso giusto per te se
È il corso giusto se devi trasformare un progetto machine learning da esperimento tecnico a soluzione enterprise governabile, ripetibile e sostenibile
- lavori su progetti ML che devono rispondere a requisiti di business e non soltanto a metriche sperimentali
- devi definire come dati, governance e preprocessing entrano nel workflow prima della scelta del modello
- vuoi confrontare AutoML, BigQuery ML e custom training sulla base di vincoli reali invece di scegliere lo strumento per abitudine
- devi progettare un percorso decisionale condivisibile tra data scientist, ML engineer, data team e stakeholder di business
Requisiti consigliatiVerifica l’idoneità con il nostro team
Prerequisiti consigliati
È consigliato aver seguito Feature Engineering oppure possedere esperienza equivalente su dati, preprocessing, training e valutazione di modelli machine learning. È utile conoscere almeno a livello operativo Vertex AI, BigQuery e i principali concetti di supervised learning.
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 Machine Learning in the Enterprise
Le attività laboratoriali sono integrate nel programma del corso e vengono svolte sui servizi, sugli strumenti e sugli scenari trattati nel percorso.
Enterprise ML case studyAnalisi di requisiti e use case di un team ML e trasformazione delle esigenze di business in criteri tecnici utili a guidare dati, modello e processo decisionale.
Data governance e preprocessingValutazione delle fonti dati, dei controlli di qualità e delle trasformazioni necessarie, con definizione di responsabilità e vincoli prima dell'addestramento.
AutoML, BigQuery ML o custom trainingConfronto strutturato delle tre opzioni Google Cloud per due scenari applicativi, considerando velocità, livello di controllo, competenze richieste e complessità operativa.
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.
Enterprise ML Workflow
- Il machine learning come processo che collega obiettivi di business, dati, modellazione e utilizzo del risultato
- Ruoli del team e decisioni che richiedono collaborazione tra profili tecnici e stakeholder
- Dal candidato use case alla definizione di un problema sufficientemente preciso per essere affrontato con ML
- Criteri per evitare che l'esperimento tecnico si separi dal valore atteso per l'organizzazione
Business Requirements and Use Cases
- Raccolta e prioritizzazione dei requisiti di business
- Definizione della previsione o decisione che il modello deve supportare
- Vincoli su latenza, qualità, aggiornamento e disponibilità dei dati
- Metriche tecniche e metriche di business da mantenere distinte ma collegate
Data Management and Governance
- Inventario delle fonti dati necessarie ai casi d'uso
- Qualità, accessibilità, proprietà e responsabilità sui dati
- Controlli che devono precedere l'uso dei dati nel training
- Governance come parte del workflow ML e non come attività aggiunta a valle
Preprocessing Strategy
- Pulizia e trasformazione dei dati in funzione del modello e del contesto applicativo
- Coerenza tra trasformazioni usate in training e quelle disponibili quando il modello viene utilizzato
- Riduzione di leakage e dipendenze fragili da informazioni non realmente disponibili
- Scelta del livello di automazione del preprocessing in relazione al workflow complessivo
Vertex AI AutoML
- AutoML come opzione gestita per accelerare sviluppo e confronto dei modelli
- Quando privilegiare velocità e automazione rispetto al controllo dettagliato dell'algoritmo
- Dati, target e metriche necessari per un esperimento AutoML significativo
- Valutazione dell'opzione AutoML rispetto ai vincoli del caso enterprise
BigQuery ML
- BigQuery ML per portare modellazione e predizione vicino ai dati analitici
- Vantaggi per team con competenze SQL e dataset già gestiti in BigQuery
- Riduzione del movimento dei dati e integrazione con workflow analitici esistenti
- Limiti e criteri che suggeriscono di passare a un approccio più personalizzato
Custom Training
- Custom training quando il problema richiede controllo più profondo su modello e processo di training
- Gestione di codice, dipendenze, configurazione e risorse di calcolo
- Competenze e costi operativi aggiuntivi rispetto alle opzioni maggiormente gestite
- Criteri per giustificare la complessità del custom training rispetto al valore atteso
Compare Approaches and Make a Decision
- Matrice decisionale tra AutoML, BigQuery ML e custom training
- Confronto su tempo di sviluppo, competenze, controllo, scalabilità e integrazione con i dati
- Scelta motivata dell'approccio per scenari differenti
- Documentazione della decisione affinché possa essere revisionata e migliorata nel tempo
Operationalize the Enterprise Workflow
- Definizione dei passaggi che devono essere ripetibili dal dato al modello
- Punti di controllo su qualità, trasformazioni e metriche prima di avanzare nel workflow
- Responsabilità del team nella manutenzione delle decisioni e degli artefatti prodotti
- Passi successivi verso MLOps, monitoraggio e sistemi machine learning di produzione
Attività laboratoriali
- Enterprise ML case study: Analisi di requisiti e use case di un team ML e trasformazione delle esigenze di business in criteri tecnici utili a guidare dati, modello e processo decisionale.
- Data governance e preprocessing: Valutazione delle fonti dati, dei controlli di qualità e delle trasformazioni necessarie, con definizione di responsabilità e vincoli prima dell'addestramento.
- AutoML, BigQuery ML o custom training: Confronto strutturato delle tre opzioni Google Cloud per due scenari applicativi, considerando velocità, livello di controllo, competenze richieste e complessità operativa.
- Decision review: Revisione finale del workflow proposto per verificare coerenza tra obiettivo di business, strategia dati, preprocessing e modalità di sviluppo del modello scelta dal team.
Per aziende, enti e team
Porta Machine Learning in the Enterprise 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 Machine Learning in the Enterprise?
È rivolto a professionisti che devono trasformare progetti ML in soluzioni enterprise, collegando requisiti di business, governance dei dati, preprocessing e scelta dell'approccio di modellazione.
Quale corso è consigliato prima di Machine Learning in the Enterprise?
Feature Engineering è una preparazione consigliata perché approfondisce qualità, trasformazioni e riuso delle feature. È utile anche una conoscenza operativa di Vertex AI, BigQuery e supervised learning.
Perché il corso confronta AutoML, BigQuery ML e custom training?
Perché sono approcci con livelli diversi di automazione, controllo, competenze richieste e complessità. Il corso insegna a scegliere sulla base del caso d'uso e non per semplice preferenza tecnologica.
Machine Learning in the Enterprise include attività pratiche?
Sì. Il corso include attività laboratoriali integrate nel programma, tra cui Enterprise ML case study, Data governance e preprocessing. Le esercitazioni sono contestualizzate dal docente e coerenti con contenuti e obiettivi del percorso.
Machine Learning in the Enterprise prepara a una certificazione Google Cloud specifica?
Il corso sviluppa competenze trasversali molto utili nei progetti ML enterprise, ma non viene presentato come percorso completo di preparazione a una singola certificazione Google Cloud.
Quanto dura Machine Learning in the Enterprise?
La formazione Vega è organizzata in 4 giornate live con docente, costruite attorno al workflow enterprise che collega requisiti, dati, preprocessing e scelta della strategia di modellazione.
Parliamo del tuo obiettivo
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