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Corso Managing a Data Mesh with Dataplex
T-MDMDP-I · formazione Google Cloud instructor-led · 1 giorno
Corso instructor-led dedicato alla costruzione e gestione di un data mesh con Dataplex, con attenzione a ownership distribuita, organizzazione in domain, lake e zone, data asset, access control, metadata, discovery e data quality. Il percorso traduce i principi del data mesh in configurazioni concrete su Google Cloud e include attività hands-on su lake, zone, asset, IAM, tagging e controlli di qualità.
Formula intensiva1 giorno
LiveDocente e classe in tempo reale
Hands-onAttività laboratoriali lungo il percorso
È consigliata familiarità con i concetti di data engineering, data lake, data warehouse, Cloud Storage e BigQuery. Una precedente esperienza con IAM e con l'organizzazione delle risorse Google Cloud rende più immediata la parte pratica; il corso introduce comunque i concetti di data mesh e il ruolo di Dataplex necessari per seguire il percorso.
CorsoManaging a Data Mesh with Dataplex
Chiama
Preparazione parziale a Professional Data Engineer
Il corso contribuisce a una parte del percorso certificativo ufficiale: non viene presentato come preparazione completa all'esame.
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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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Certificazione Google Cloud
Il corso copre parzialmente i contenuti dell’esame Professional Data Engineer per la certificazione Professional Data Engineer
Certificazione Google Cloud attiva verificata sulla directory ufficiale e sulla pagina della singola credenziale il 28/08/2026.
Professional Data EngineerEsame ufficiale
120 minutiDurata indicata dal vendor
LivelloProfessional · Classificazione corrente nella directory ufficiale Google Cloud.
Il superamento dell’esame consente di ottenere la certificazione Professional Data Engineer, 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.
Spiegare i principi del data mesh e collegarli a ownership distribuita, data product e governance federata.
Usare lake, zone e asset Dataplex per rappresentare domain e perimetri organizzativi della piattaforma dati.
Configurare accessi e ruoli IAM coerenti con le responsabilità di producer e consumer dei dati.
Organizzare metadata e tagging per migliorare catalogazione, discovery e comprensione degli asset.
Applicare controlli di data quality e verificare lo stato dei dati gestiti attraverso Dataplex.
Costruire una base operativa che renda il data mesh governabile e utilizzabile da più team in modo controllato.
È il corso giusto per te se
È il corso giusto se devi trasformare i principi del data mesh in una piattaforma governata con Dataplex su Google Cloud
- sei data engineer, data architect o platform engineer e devi distribuire ownership e responsabilità dei dati tra domini senza perdere governance
- devi organizzare lake, zone e asset Dataplex in modo coerente con domain, team e data product dell'organizzazione
- vuoi applicare ruoli IAM, metadata e tagging per rendere i dati più sicuri, governabili e facilmente individuabili
- devi introdurre controlli di data quality e processi di discovery che consentano ai consumer di usare dati affidabili senza dipendere da un unico team centrale
Requisiti consigliati
Prerequisiti consigliati
È consigliata familiarità con i concetti di data engineering, data lake, data warehouse, Cloud Storage e BigQuery. Una precedente esperienza con IAM e con l'organizzazione delle risorse Google Cloud rende più immediata la parte pratica; il corso introduce comunque i concetti di data mesh e il ruolo di Dataplex necessari per seguire il 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 Managing a Data Mesh with Dataplex
Le attività laboratoriali sono integrate nel programma del corso e vengono svolte sui servizi, sugli strumenti e sugli scenari trattati nel percorso.
Lake, zones and assetsCreazione di un lake Dataplex, definizione di zone raw e curated e associazione degli asset per rappresentare domain, team e dati all'interno di un data mesh.
Dataplex IAM and accessAssegnazione e verifica di ruoli Dataplex per distinguere responsabilità di amministrazione, lettura e scrittura e controllare l'accesso ai dati dei diversi domain.
Metadata and taggingApplicazione di metadata, tag o aspect agli asset per migliorare classificazione e discovery e rendere più comprensibile il significato dei dati ai consumer.
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.
Data Mesh Principles
- Limiti dei modelli dati completamente centralizzati in organizzazioni con molti domain
- Domain-oriented ownership e responsabilità dei producer sui propri dati
- Data as a product e aspettative dei consumer rispetto a qualità e accessibilità
- Self-service data platform e governance federata come elementi complementari del data mesh
Model Domains with Dataplex
- Dataplex come capability Google Cloud per governance, discovery e gestione distribuita dei dati
- Lake come rappresentazione del domain e confine amministrativo del data mesh
- Zone per organizzare dati raw, curated e contratti tra team
- Asset collegati a Cloud Storage e altre risorse dati del domain
Govern Access and Responsibilities
- Responsabilità di data owner, producer e consumer nel modello distribuito
- IAM e ruoli Dataplex per amministrare risorse e accesso ai dati
- Separazione tra gestione delle risorse, accesso ai dati e accesso ai metadata
- Verifica dei privilegi effettivi nei diversi livelli del data mesh
Metadata, Catalog and Discovery
- Metadata come strumento per rendere individuabili e comprensibili gli asset
- Tag, aspect e classificazione per descrivere il contesto del dato
- Discovery degli asset da parte dei consumer e riduzione delle dipendenze dal team centrale
- Uso della catalogazione per supportare data product affidabili e riutilizzabili
Data Quality in Dataplex
- Qualità del dato come responsabilità del domain e proprietà del data product
- Definizione di regole e specifiche di data quality
- Esecuzione dei controlli e lettura dei risultati prodotti da Dataplex
- Uso degli esiti per rendere visibili problemi e guidare le azioni correttive
Operate a Governed Data Mesh
- Coordinamento tra autonomia dei domain e policy condivise dell'organizzazione
- Gestione dell'evoluzione di lake, zone e asset senza perdere ownership e tracciabilità
- Criteri per rendere self-service l'accesso mantenendo controlli di sicurezza e governance
- Passi successivi per integrare Dataplex nel più ampio ecosistema BigQuery e data engineering Google Cloud
Attività laboratoriali
- Lake, zones and assets: Creazione di un lake Dataplex, definizione di zone raw e curated e associazione degli asset per rappresentare domain, team e dati all'interno di un data mesh.
- Dataplex IAM and access: Assegnazione e verifica di ruoli Dataplex per distinguere responsabilità di amministrazione, lettura e scrittura e controllare l'accesso ai dati dei diversi domain.
- Metadata and tagging: Applicazione di metadata, tag o aspect agli asset per migliorare classificazione e discovery e rendere più comprensibile il significato dei dati ai consumer.
- Data quality: Definizione ed esecuzione di controlli di qualità sui dati gestiti da Dataplex, con verifica dei risultati e individuazione degli asset che richiedono interventi correttivi.
Per aziende, enti e team
Porta Managing a Data Mesh with Dataplex 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 Managing a Data Mesh with Dataplex?
È indicato per data engineer, data architect e platform engineer che devono distribuire ownership e responsabilità dei dati tra più domain mantenendo governance, sicurezza, discovery e qualità attraverso Dataplex.
Quali prerequisiti sono consigliati per il corso Dataplex?
Sono consigliate basi di data engineering, data lake e data warehouse e familiarità con Cloud Storage, BigQuery e IAM. Il corso introduce i principi del data mesh necessari per collegare questi concetti alle funzionalità Dataplex.
Che cosa si realizza praticamente con Dataplex durante il corso?
Le attività lavorano sulla creazione di lake, zone e asset, sull'assegnazione di ruoli e accessi, sulla descrizione degli asset tramite metadata e tagging e sull'esecuzione di controlli di data quality.
Il corso tratta anche governance e sicurezza del data mesh?
Sì. Il percorso collega ownership dei domain, data product e governance federata a IAM, ruoli Dataplex, metadata, discovery e controlli di qualità, mantenendo distinti accesso alle risorse, ai dati e ai metadata.
Managing a Data Mesh with Dataplex è collegato alla Professional Data Engineer?
Sì. Google inserisce il corso nel learning path Data Engineer che termina con la certificazione Professional Data Engineer; il corso contribuisce in particolare alle competenze di governance e gestione della piattaforma dati.
Quanto dura Managing a Data Mesh with Dataplex?
La formazione Vega Training è organizzata in 1 giornata live con docente, con una combinazione di spiegazioni sul modello data mesh e attività pratiche su lake, zone, asset, IAM, metadata e data quality.
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