Corso Google Cloud Big Data and Machine Learning Fundamentals

Obiettivi | Certificazione | Contenuti | Tipologia | Prerequisiti | Durata e Frequenza | Docenti | Modalità di Iscrizione | Calendario

Il Corso Google Cloud Big Data and Machine Learning Fundamentals introduce i partecipanti alle potenti funzionalità di big data e machine learning di Google Cloud. Durante il corso, i partecipanti avranno l’opportunità di familiarizzare con Google Cloud, con un focus particolare sulle sue capacità di elaborazione dei dati. Verranno introdotti a tecnologie chiave come Cloud SQL e Dataproc, strumenti che permettono di migrare i carichi di lavoro esistenti di MySQL e Hadoop/Pig/Spark/Hive a Google Cloud. Inoltre, il corso copre l’uso di BigQuery e Cloud SQL per l’analisi interattiva dei dati e la creazione di modelli ML con BigQuery ML, ML APIs e AutoML. Il corso contribuisce alla preparazione dell’esame di Certificazione Google Cloud Certified Professional Data Engineer e Google Cloud Certified Professional Machine Learning Engineer.

Obiettivi del corso

Di seguito una sintesi degli obiettivi principali del Corso Google Cloud Big Data and Machine Learning Fundamentals:

• Familiarizzare con le funzionalità di big data e machine learning di Google Cloud.
• Imparare a utilizzare Cloud SQL e Dataproc per la migrazione dei carichi di lavoro.
• Analizzare dati interattivi con BigQuery.
• Creare modelli di machine learning con BigQuery ML, ML APIs e AutoML.
• Acquisire competenze pratiche per l’elaborazione e l’analisi di grandi volumi di dati.

Certificazione del corso

Esame Google Cloud Certified Professional Data Engineer; L’esame misura la capacità di progettare, costruire e gestire soluzioni di elaborazione dati sicure e scalabili su Google Cloud Platform. Testa conoscenze specialistiche in servizi come BigQuery per l’analisi di grandi dataset, Cloud Dataflow per la costruzione di pipeline di dati, e Cloud Dataproc per l’elaborazione di workload Hadoop/Spark. L’esame richiede anche competenze nella gestione di modelli di machine learning e nella scelta delle migliori strategie di storage e gestione dei dati. Candidati devono dimostrare l’uso efficace di Python e SQL per manipolare e analizzare i dati all’interno dell’ecosistema GCP.

Contenuti del corso

Module 1: Introducing Google Cloud Platform

• Google Platform Fundamentals Overview.
• Google Cloud Platform Big Data Products.
• Lab: Sign up for Google Cloud Platform.

Module 2: Compute and Storage Fundamentals

• CPUs on demand (Compute Engine).
• A global file system (Cloud Storage).
• Cloud Shell.
• Lab: Set up an Ingest-Transform-Publish data processing pipeline.

Module 3: Data Analytics on the Cloud

• Stepping stones to the cloud.
• Cloud SQL: your SQL database on the cloud.
• Lab: Importing data into CloudSQL and running queries.
• Spark on Dataproc.
• Lab: Machine Learning Recommendations with Spark on Dataproc.

Module 4: Scaling Data Analysis

• Fast random access.
• Datalab.
• BigQuery.
• Lab: Build a Machine Learning Dataset.

Module 5: Machine Learning

• Machine Learning with TensorFlow.
• Lab: Carry out ML with TensorFlow.
• Pre-built models for common needs.
• Lab: Employ ML APIs.

Module 6: Data Processing Architectures

• Message-oriented architectures with Pub/Sub.
• Creating pipelines with Dataflow.
• Reference architecture for real-time and batch data processing.

Module 7: Summary

• Why GCP?.
• Where to go from here.
• Additional Resources

Tipologia

Corso di Formazione con Docente

Docenti

I docenti sono Istruttori accreditati Google Cloud e certificati in altre tecnologie IT, con anni di esperienza pratica nel settore e nella Formazione.

Infrastruttura laboratoriale

Per tutte le tipologie di erogazione, il Corsista può accedere alle attrezzature e ai sistemi presenti nei Nostri laboratori o direttamente presso i data center del Vendor o dei suoi provider autorizzati in modalità remota h24. Ogni partecipante dispone di un accesso per implementare le varie configurazioni avendo così un riscontro pratico e immediato della teoria affrontata. Ecco di seguito alcuni scenari tratti dalle attività laboratoriali:

Dettagli del corso

Prerequisiti

Si consiglia la partecipazione al Corso Google Cloud Fundamentals Core Infrastructure.

Durata del corso

• Durata Intensiva 1gg;

Frequenza

Varie tipologie di Frequenza Estensiva ed Intensiva.

Date del corso

• Corso Google Cloud Big Data and Machine Learning Fundamentals (Formula Intensiva) – Su richiesta – 9:00 – 17:00

Le iscrizioni sono a numero chiuso per garantire ai tutti i partecipanti un servizio eccellente.
L’iscrizione avviene richiedendo di essere contattati dal seguente Link, o contattando la sede al numero verde 800-177596 o inviando una richiesta all’email [email protected].