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Corso Migrating Snowflake Users to BigQuery
T-BQSF-I · formazione Google Cloud instructor-led · Durata su richiesta
Corso instructor-led dedicato ai professionisti Snowflake che devono iniziare a lavorare con BigQuery e impostare una migrazione in modo consapevole. Il percorso affronta confronto tra le due piattaforme, provisioning, data asset, ingestione e ottimizzazione delle query; la durata è disponibile su richiesta.
Formula estensivaChiedi info per la durata
Formula intensiva1 giorno
LiveDocente e classe in tempo reale
Hands-onAttività laboratoriali lungo il percorso
Il corso è pensato per professionisti già familiari con Snowflake e con data warehouse cloud basati su SQL. È quindi consigliata una buona confidenza con SQL, tabelle, schema, workload analitici e concetti di data warehousing; non è richiesta esperienza avanzata precedente con BigQuery.
CorsoMigrating Snowflake Users to BigQuery
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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.
Confrontare Snowflake e BigQuery individuando somiglianze e differenze che influenzano l'avvio di una migrazione.
Provisionare le risorse BigQuery necessarie e organizzare dataset e data asset per i workload di destinazione.
Impostare processi di ingestione e trasferimento dei dati verso BigQuery usando i servizi gestiti pertinenti.
Adattare query SQL e workload analitici al modello GoogleSQL e agli strumenti di migrazione disponibili in BigQuery.
Applicare criteri di ottimizzazione delle query coerenti con l'architettura e il modello di elaborazione di BigQuery.
Verificare dati, query e risultati durante il passaggio da Snowflake e definire i passi successivi della modernizzazione.
È il corso giusto per te se
È il corso giusto se conosci Snowflake e devi trasferire competenze, dati e workload analitici verso BigQuery senza ripartire da zero
- lavori già con Snowflake e vuoi comprendere le differenze architetturali e operative che contano quando inizi a usare BigQuery
- devi preparare risorse e data asset BigQuery per accogliere dati e workload provenienti da un cloud data warehouse Snowflake
- vuoi impostare ingestione, condivisione dei dati e prime attività di migrazione usando i servizi gestiti disponibili in Google Cloud
- devi adattare query e pratiche di performance al modello di esecuzione di BigQuery evitando di replicare automaticamente pattern Snowflake
Requisiti consigliati
Prerequisiti consigliati
Il corso è pensato per professionisti già familiari con Snowflake e con data warehouse cloud basati su SQL. È quindi consigliata una buona confidenza con SQL, tabelle, schema, workload analitici e concetti di data warehousing; non è richiesta esperienza avanzata precedente con BigQuery.
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 Migrating Snowflake Users to BigQuery
Le attività laboratoriali sono integrate nel programma del corso e vengono svolte sui servizi, sugli strumenti e sugli scenari trattati nel percorso.
Provision BigQuery resourcesConfigurazione guidata delle risorse necessarie per iniziare a lavorare in BigQuery, con dataset, permessi e impostazioni di base coerenti con un workload proveniente da Snowflake.
Create and share data assetsCreazione e condivisione di data asset BigQuery per comprendere come organizzare e rendere disponibili i dati ai consumer dopo il passaggio dal modello Snowflake.
Ingest data into BigQueryEsercitazione sull'ingestione di dati verso BigQuery e sui principali punti di controllo necessari per verificare caricamento, struttura e disponibilità dei dati nella destinazione.
Le esercitazioni fanno parte del percorso didattico e vengono contestualizzate dal docente durante la formazione live.
Due formule, stessa importanza
Scegli il ritmo più adatto al tuo tempo
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.
Snowflake and BigQuery: mental model
- Confronto tra Snowflake e BigQuery per riconoscere le differenze che influenzano utenti, dati e workload analitici
- Architettura serverless di BigQuery e separazione tra storage e capacità di elaborazione nel modello operativo Google Cloud
- Dataset, tabelle, progetti e principali oggetti BigQuery da collegare ai concetti già noti a chi usa Snowflake
- Criteri per distinguere ciò che può essere trasferito direttamente da ciò che richiede adattamento durante la migrazione
Provision resources and data assets
- Preparazione delle risorse BigQuery necessarie al workload target e organizzazione dei dataset di destinazione
- Creazione di data asset e criteri di condivisione coerenti con producer e consumer dei dati
- Ruoli e permessi essenziali per operare sulla piattaforma senza ampliare inutilmente i privilegi
- Verifiche iniziali dell'ambiente prima di avviare ingestione, traduzione SQL e attività di migrazione
Ingest and transfer Snowflake data
- Pattern di ingestione verso BigQuery e differenza tra caricamenti, trasferimenti gestiti e flussi di modernizzazione
- BigQuery Data Transfer Service come servizio gestito per automatizzare trasferimenti da sorgenti supportate, incluso Snowflake
- Controllo di schema, tipi di dati e stato dei trasferimenti prima di rendere i dataset disponibili ai consumer
- Gestione dei primi problemi di compatibilità e definizione di una sequenza di migrazione verificabile
Translate SQL and analytical workloads
- Differenze rilevanti tra Snowflake SQL e GoogleSQL e impatto sulle query esistenti
- Uso degli strumenti BigQuery Migration Service per supportare traduzione e modernizzazione del codice SQL
- Revisione di funzioni, tipi di dati e costrutti che richiedono attenzione durante il passaggio
- Confronto dei risultati delle query convertite per evitare regressioni semantiche nel workload analitico
Optimize query performance in BigQuery
- Principi di ottimizzazione coerenti con il modello serverless e con il modo in cui BigQuery legge ed elabora i dati
- Riduzione dei dati elaborati e revisione delle query che replicano pattern Snowflake non necessari nella nuova piattaforma
- Osservazione del comportamento delle query e individuazione delle aree che richiedono modifica o tuning
- Uso delle evidenze di esecuzione per migliorare progressivamente costo, affidabilità e prestazioni del workload
Validate the migration and plan next steps
- Verifica di dati, schema e risultati tra ambiente di origine e destinazione prima del cutover
- Migration assessment e inventario dei workload come supporto alla pianificazione della migrazione
- Identificazione di query o dipendenze che richiedono interventi manuali e criteri di priorità
- Passi successivi verso data warehouse BigQuery più moderni, governati e ottimizzati dopo la prima migrazione
Attività laboratoriali
- Provision BigQuery resources: Configurazione guidata delle risorse necessarie per iniziare a lavorare in BigQuery, con dataset, permessi e impostazioni di base coerenti con un workload proveniente da Snowflake.
- Create and share data assets: Creazione e condivisione di data asset BigQuery per comprendere come organizzare e rendere disponibili i dati ai consumer dopo il passaggio dal modello Snowflake.
- Ingest data into BigQuery: Esercitazione sull'ingestione di dati verso BigQuery e sui principali punti di controllo necessari per verificare caricamento, struttura e disponibilità dei dati nella destinazione.
- Optimize BigQuery queries: Analisi e miglioramento di query in BigQuery per collegare le abitudini SQL maturate su Snowflake alle caratteristiche di esecuzione e ottimizzazione della piattaforma Google.
Per aziende, enti e team
Porta Migrating Snowflake Users to BigQuery 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
Quali competenze sviluppa concretamente Migrating Snowflake Users to BigQuery?
Il corso approfondisce Snowflake and BigQuery: mental model, Provision resources and data assets e collega queste aree a un percorso strutturato di competenze, esempi ed applicazione pratica.
A chi è rivolto Migrating Snowflake Users to BigQuery?
Lavori già con Snowflake e vuoi comprendere le differenze architetturali e operative che contano quando inizi a usare BigQuery. Il percorso è costruito per un pubblico coerente con livello, obiettivi e contenuti tecnici del…
Quali prerequisiti sono consigliati per Migrating Snowflake Users to BigQuery?
Il corso è pensato per professionisti già familiari con Snowflake e con data warehouse cloud basati su SQL.
Quali attività pratiche sono previste in Migrating Snowflake Users to BigQuery?
Sì. Il corso include attività laboratoriali integrate nel programma, tra cui Provision BigQuery resources, Create and share data assets. Le esercitazioni sono contestualizzate dal docente e coerenti con contenuti e obiettivi del percorso.
Come si collega Migrating Snowflake Users to BigQuery alle certificazioni Google Cloud?
Il corso contribuisce alla preparazione per Professional Data Engineer, sviluppando competenze coerenti con il relativo percorso. L'esame non è incluso e viene eventualmente acquistato separatamente.
Quanto dura la versione instructor-led di Migrating Snowflake Users to BigQuery?
La durata della sessione viene definita con la pianificazione del corso. Contattaci per conoscere calendario, articolazione delle giornate e prossima edizione disponibile.
Parliamo del tuo obiettivo
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