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Corso Machine Learning on Google Cloud
T-GCPML-I · formazione Google Cloud instructor-led · 5 giorni
Percorso instructor-led intermedio di cinque giornate dedicato allo sviluppo di soluzioni machine learning su Google Cloud. Il percorso è articolato in 53 moduli, 14 laboratori e attività di classe e porta il partecipante da data-to-AI e fondamenti ML fino a TensorFlow, feature engineering, Vertex AI, MLOps e messa in produzione dei modelli.
Formula intensiva5 giorni
LiveDocente e classe in tempo reale
Hands-onAttività laboratoriali lungo il percorso
Google raccomanda una familiarità di base con concetti di machine learning e una minima esperienza di programmazione, preferibilmente Python. Sono utili inoltre conoscenze di dati e SQL sufficienti per seguire notebook, trasformazioni, addestramento e valutazione dei modelli nelle attività pratiche del percorso.
CorsoMachine Learning 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-to-AI lifecycle e scegliere i servizi Google Cloud appropriati nelle diverse fasi di un progetto machine learning.
Preparare dati e feature per il training usando strumenti gestiti, notebook e pattern coerenti con BigQuery e Vertex AI.
Sviluppare e valutare modelli con TensorFlow e approcci gestiti, comprendendo metriche, tuning e principali cause di errore.
Applicare tecniche di feature engineering e selezionare rappresentazioni adatte al problema e al modello scelto.
Distribuire modelli tramite Vertex AI per online e batch prediction e comprendere gli elementi operativi del serving.
Strutturare pipeline MLOps ripetibili con registrazione, automazione, monitoraggio e governance del ciclo di vita del modello.
È il corso giusto per te se
È il corso giusto se devi progettare, addestrare e portare in produzione workload machine learning su Google Cloud con un percorso tecnico end-to-end
- sei data scientist, data engineer o ML practitioner e vuoi collegare preparazione dei dati, sviluppo del modello e deployment in un workflow coerente su Google Cloud
- devi scegliere tra BigQuery ML, TensorFlow, training gestito e servizi Vertex AI in base a dati, competenze, scala e requisiti del progetto
- vuoi approfondire feature engineering, tuning, valutazione e troubleshooting dei modelli invece di fermarti a una panoramica introduttiva dell'AI
- devi rendere ripetibile il ciclo ML con pipeline, model registry, serving, monitoraggio e pratiche MLOps adatte a un ambiente enterprise
Requisiti consigliati
Prerequisiti consigliati
Google raccomanda una familiarità di base con concetti di machine learning e una minima esperienza di programmazione, preferibilmente Python. Sono utili inoltre conoscenze di dati e SQL sufficienti per seguire notebook, trasformazioni, addestramento e valutazione dei modelli nelle attività pratiche del percorso.
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 Machine Learning 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.
Vertex AI e training gestitoSviluppo e addestramento di modelli usando notebook e servizi gestiti Vertex AI, con attenzione a esperimenti, job, valutazione e gestione degli artefatti.
TensorFlow e modellazioneAttività pratiche dedicate alla costruzione e al miglioramento di modelli TensorFlow, collegando architettura, training, metriche e troubleshooting del processo di apprendimento.
Feature engineeringPreparazione e trasformazione delle feature per aumentare qualità e robustezza del modello, includendo scelte di rappresentazione e verifica dell'impatto sulle prestazioni.
Le esercitazioni fanno parte del percorso didattico e vengono contestualizzate dal docente durante la formazione live.
Formula intensiva
Un percorso concentrato e intensivo
Una formula intensiva che unisce spiegazioni del docente, attività pratiche e verifica dei risultati.
Cosa include il percorso
Tutto ciò che serve per frequentare con sicurezza
Lezioni live, attività pratiche e assistenza durante il percorso. Ecco le risorse previste per allenare le competenze con il supporto del docente.
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.
Data-to-AI and Machine Learning Foundations
- Data-to-AI lifecycle, ruoli e componenti Google Cloud usati dalla preparazione dei dati fino al serving
- Tipi di problemi machine learning, supervised e unsupervised learning e criteri per formulare correttamente il task
- BigQuery e servizi dati come base per analisi, preparazione e sviluppo di workload ML
- Metriche di qualità, split dei dati, baseline e rischio di leakage nella valutazione dei modelli
Launching into Machine Learning
- Workflow di sviluppo dal problema di business al dataset, al training e alla validazione del modello
- Generalizzazione, overfitting, regularization e trade-off tra bias e variance
- Scelta delle feature e gestione di dati numerici, categorici e mancanti
- Strategie di training e tuning per migliorare il comportamento del modello senza compromettere la validazione
TensorFlow on Google Cloud
- Fondamenti di TensorFlow e Keras per definire, addestrare e valutare modelli
- Dataset pipeline, batching e gestione efficiente dei dati durante il training
- Training gestito e uso dell'infrastruttura Google Cloud per eseguire esperimenti scalabili
- Debugging del training, lettura delle metriche e confronto tra esperimenti
Feature Engineering
- Trasformazioni delle feature, normalizzazione, bucketizzazione e rappresentazioni categoriche
- Feature crosses ed embedding quando appropriati al dominio e alla struttura dei dati
- Preprocessing coerente tra training e serving per ridurre training-serving skew
- Valutazione dell'impatto delle feature sulla qualità e sulla stabilità del modello
Machine Learning in the Enterprise
- Vertex AI Workbench, training jobs, experiments e Model Registry nel ciclo operativo del modello
- Online prediction e batch prediction con criteri di scelta basati su latenza, volume e pattern applicativo
- Pipeline ML, automazione e riproducibilità per portare workflow sperimentali verso la produzione
- Monitoraggio dei modelli, osservabilità, governance e gestione delle versioni in ambienti enterprise
Productionization and MLOps
- Progettazione di pipeline end-to-end per preparazione dati, training, valutazione, registrazione e deployment
- Continuous training e condizioni che richiedono riaddestramento o revisione del modello
- Gestione di artefatti, lineage e responsabilità operative lungo il ciclo di vita ML
- Criteri per bilanciare qualità, latenza, costo, scalabilità e rischio nella messa in produzione
Applied Labs and Architecture Decisions
- Applicazione guidata dei concetti attraverso i laboratori ufficiali previsti dal percorso Google Cloud
- Confronto tra BigQuery ML, TensorFlow e Vertex AI in funzione del problema e del livello di controllo richiesto
- Analisi di errori e risultati per migliorare pipeline, modello e processo di valutazione
- Riepilogo delle decisioni architetturali necessarie per mantenere un sistema ML affidabile nel tempo
Attività laboratoriali
- Vertex AI e training gestito: Sviluppo e addestramento di modelli usando notebook e servizi gestiti Vertex AI, con attenzione a esperimenti, job, valutazione e gestione degli artefatti.
- TensorFlow e modellazione: Attività pratiche dedicate alla costruzione e al miglioramento di modelli TensorFlow, collegando architettura, training, metriche e troubleshooting del processo di apprendimento.
- Feature engineering: Preparazione e trasformazione delle feature per aumentare qualità e robustezza del modello, includendo scelte di rappresentazione e verifica dell'impatto sulle prestazioni.
- MLOps e serving: Passaggio dal modello sperimentale alla produzione con pipeline, registry, deployment, prediction e monitoraggio dei workload machine learning su Vertex AI.
Per aziende, enti e team
Porta Machine Learning 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 Machine Learning on Google Cloud?
Machine Learning on Google Cloud si svolge in 5 giornate instructor-led. Il percorso accompagna il partecipante dai fondamenti ML fino a TensorFlow, feature engineering, Vertex AI, MLOps e messa in produzione dei modelli.
Il corso tratta TensorFlow oltre ai servizi gestiti di Vertex AI?
Sì. Il percorso ufficiale combina fondamenti ML, TensorFlow, feature engineering e machine learning in ambito enterprise, collegando lo sviluppo del modello ai servizi Vertex AI usati per training, gestione e messa in produzione.
Quali attività laboratoriali sono previste nel percorso?
Sì. Il corso include attività laboratoriali integrate nel programma, tra cui Vertex AI e training gestito, TensorFlow e modellazione. Le esercitazioni sono contestualizzate dal docente e coerenti con contenuti e obiettivi del percorso.
Quali prerequisiti servono per seguire Machine Learning on Google Cloud?
Google raccomanda familiarità di base con i concetti di machine learning e una minima esperienza di scripting, preferibilmente Python. Conoscenze di dati e SQL aiutano inoltre a seguire notebook, trasformazioni e valutazione dei modelli.
Il corso copre anche deployment, pipeline e pratiche MLOps?
Sì. Il percorso non si ferma al training: include Vertex AI, serving online e batch, pipeline ripetibili, registrazione dei modelli, monitoraggio e criteri operativi necessari per portare workload ML verso la produzione.
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