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Google Cloud Training

Questo corso presenta i prodotti e i servizi per big data e di machine learning di Google Cloud che supportano il ciclo di vita dai dati all'IA. Esplora i processi, le sfide e i vantaggi della creazione di una pipeline di big data e di modelli di machine learning con Vertex AI su Google Cloud.

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What's inside

Syllabus

Introduzione al corso
Questa sezione accoglie gli studenti al corso Big Data and Machine Learning Fundamentals e fornisce una panoramica della struttura e degli obiettivi del corso.
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Big data e machine learning su Google Cloud
Questa sezione illustra i componenti chiave dell'infrastruttura di Google Cloud. È qui che presentiamo molti dei servizi e prodotti per big data e di machine learning che supportano il ciclo di vita dai dati all'IA su Google Cloud.
Data engineering per i flussi di dati
Questa sezione illustra la soluzione di Google Cloud per la gestione dei dati in modalità flusso. Prende in esame una pipeline di dati end-to-end che include l'importazione con Pub/Sub, l'elaborazione con Dataflow e la visualizzazione tramite Looker e Data Studio.
Big data con BigQuery
Questa sezione introduce gli studenti a BigQuery, il data warehouse serverless e completamente gestito di Google. Inoltre, esplora BigQuery ML e i processi e i comandi chiave utilizzati per creare modelli di machine learning personalizzati.
Opzioni di machine learning su Google Cloud
Questa sezione esplora quattro diverse opzioni per la creazione di soluzioni di machine learning su Google Cloud. Inoltre, introduce Vertex AI, la piattaforma unificata di Google per la creazione e la gestione del ciclo di vita dei progetti di ML.
Flusso di lavoro di machine learning con Vertex AI
Questa sezione illustra le tre fasi chiave del flusso di lavoro di machine learning in Vertex AI: preparazione dei dati, addestramento del modello e preparazione del modello. Gli studenti hanno l'opportunità di esercitarsi nella creazione di un modello di machine learning con AutoML.
Riepilogo del corso
Questa sezione ripercorre gli argomenti trattati nel corso e fornisce risorse aggiuntive per ulteriori approfondimenti.

Good to know

Know what's good
, what to watch for
, and possible dealbreakers
Esplora i prodotti e servizi di big data e machine learning di Google Cloud che supportano il ciclo di vita dai dati all'IA
Fornisce una panoramica dei processi, delle sfide e dei vantaggi della creazione di una pipeline di big data e di modelli di machine learning con Vertex AI su Google Cloud
Illustra la soluzione di Google Cloud per la gestione dei dati in modalità flusso, esaminando una pipeline di dati end-to-end
Introduce BigQuery, il data warehouse serverless e completamente gestito di Google e approfondisce BigQuery ML
Esplora le quattro diverse opzioni per creare soluzioni di machine learning su Google Cloud, introducendo Vertex AI, la piattaforma unificata per la creazione e la gestione del ciclo di vita dei progetti di ML
Illustra le tre fasi chiave del flusso di lavoro di machine learning in Vertex AI: preparazione dei dati, addestramento del modello e preparazione del modello

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Activities

Be better prepared before your course. Deepen your understanding during and after it. Supplement your coursework and achieve mastery of the topics covered in Google Cloud Big Data and ML Fundamentals - Italiano with these activities:
Rivedi i concetti chiave di big data e machine learning
Rinforzerai le tue conoscenze di base su big data e machine learning, preparandoti al successo nel corso.
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Show steps
  • Rivedi gli appunti o i libri di testo sui concetti fondamentali di big data e machine learning
  • Completa i quiz di verifica o gli esercizi di pratica per valutare la tua comprensione
Partecipa a un meetup di Google Cloud o a un evento della community
Amplierai la tua rete, imparerai da altri professionisti e resterai aggiornato sulle ultime tendenze in materia di big data e machine learning.
Show steps
  • Trova un meetup o un evento della community di Google Cloud nella tua zona
  • Partecipa all'evento e interagisci con altri partecipanti
Riorganizza le tue note del corso
Aumenterai la tua capacità di apprendimento riorganizzando e rivedendo le tue note del corso, rinforzando i concetti chiave.
Show steps
  • Raccogli le tue note del corso, inclusi appunti, slide e materiali didattici
  • Organizza le tue note in sezioni o argomenti
  • Rivedi le tue note regolarmente e apporta eventuali aggiunte o modifiche
Eight other activities
Expand to see all activities and additional details
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Tutorial su modelli di machine learning predefiniti con AutoML
Ti familiarizzerai con il processo di creazione di modelli di machine learning predefiniti utilizzando AutoML, ampliando le tue capacità di machine learning.
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  • Esplora i tutorial di Google Cloud sull'utilizzo di AutoML
  • Crea un modello di machine learning predefinito utilizzando AutoML
  • Valuta e implementa il tuo modello
Esplora i casi di studio di Google Cloud
Dimostra i concetti appresi nel corso attraverso casi di studio reali per consolidare la tua comprensione.
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  • Seleziona un caso di studio rilevante per i tuoi interessi
  • Esamina il caso di studio, concentrandoti sui principi di big data e machine learning
  • Identifica le sfide e le soluzioni presentate nel caso di studio
Esercitazioni pratiche su Google Cloud
Migliorerai le tue competenze pratiche con i servizi Google Cloud, preparandoti meglio per le attività e le valutazioni del corso.
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  • Segui i tutorial interattivi di Google Cloud sulla console Google Cloud
  • Completa gli esercizi pratici all'interno delle unità del corso
  • Crea progetti Google Cloud per sperimentare in un ambiente sandbox
Partecipa a un workshop sul machine learning su Google Cloud
Approfondirai le tue conoscenze di machine learning partecipando a un workshop pratico condotto da esperti di Google Cloud.
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  • Trova un workshop sul machine learning di Google Cloud
  • Registrati per partecipare al workshop
  • Partecipa al workshop e metti in pratica le tue conoscenze
Pratica con gli esercizi di Vertex AI
Migliora le tue abilità pratiche nella creazione di modelli di machine learning con Vertex AI.
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  • Accedi alla piattaforma Vertex AI
  • Scegli un set di dati e un modello predefiniti
  • Addestra e valuta il tuo modello
  • Ottimizza il modello e implementalo
Progetto di data pipeline end-to-end
Metterai in pratica le tue conoscenze di ingegneria dei dati creando una data pipeline completa che includa importazione, elaborazione e visualizzazione dei dati.
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  • Progetta l'architettura della tua data pipeline
  • Implementa la pipeline utilizzando i servizi Google Cloud
  • Visualizza e analizza i risultati della pipeline
Crea un progetto di Dataflow per elaborare un flusso di dati
Applica le conoscenze acquisite sul flusso di dati e sui processi di elaborazione per costruire il tuo progetto pratico.
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  • Progetta l'architettura del tuo flusso di dati
  • Implementa il flusso di dati utilizzando Dataflow
  • Configura gli input e gli output del flusso di dati
  • Testa e ottimizza il flusso di dati
Guida passo passo per un modello di machine learning personalizzato
Aumenterai la tua comprensione del flusso di lavoro di machine learning creando e documentando un modello di machine learning personalizzato con Vertex AI.
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Show steps
  • Scegli un set di dati per il tuo modello
  • Addestra e valuta il tuo modello utilizzando Vertex AI
  • Documenta il processo e condividi la tua guida con gli altri

Career center

Learners who complete Google Cloud Big Data and ML Fundamentals - Italiano will develop knowledge and skills that may be useful to these careers:
Data Analyst
Data Analysts play a key role in bridging the gap between data and business understanding. They use their expertise in statistics, data mining, and programming to analyze data and extract meaningful insights. This course provides a foundation in big data and machine learning tools such as Google Cloud's BigQuery and Vertex AI, which are essential for Data Analysts to perform their tasks effectively. By gaining proficiency in these tools, learners can enhance their ability to clean, organize, and analyze large datasets, leading to more accurate and valuable insights that can inform business decisions.
Machine Learning Engineer
Machine Learning Engineers are responsible for designing, developing, and deploying machine learning models. They use their knowledge of algorithms, data structures, and programming to build models that can learn from data and make predictions. This course introduces learners to the fundamentals of machine learning, including topics such as data preparation, model training, and model evaluation. It also provides hands-on experience with Google Cloud's Vertex AI platform, which streamlines the machine learning development process. With this foundation, learners can pursue a career as a Machine Learning Engineer, where they can leverage their skills to create innovative solutions to real-world problems.
Big Data Architect
Big Data Architects design and implement data architectures that can handle the storage, processing, and analysis of large datasets. They work closely with data engineers and data scientists to ensure that the data infrastructure is scalable, reliable, and secure. This course provides an overview of big data technologies, such as Google Cloud's BigQuery and Cloud Bigtable, and explores the challenges and best practices associated with managing big data. By understanding the principles of big data architecture, learners can develop the skills necessary to design and implement data solutions that meet the needs of their organization.
Data Engineer
Data Engineers are responsible for building and maintaining the data pipelines that collect, transform, and store data. They use their expertise in data integration, data modeling, and data warehousing to ensure that data is available and accessible to users in a timely and reliable manner. This course provides a foundation in big data technologies, such as Google Cloud's BigQuery and Dataflow, and explores the challenges and best practices associated with data engineering. By gaining proficiency in these tools and techniques, learners can develop the skills necessary to succeed as Data Engineers and contribute to the success of their organization's data-driven initiatives.
Data Scientist
Data Scientists use their expertise in statistics, machine learning, and programming to extract insights from data. They work closely with data engineers and business stakeholders to identify problems, develop solutions, and communicate insights. This course provides a foundation in big data and machine learning tools such as Google Cloud's BigQuery and Vertex AI, which are essential for Data Scientists to perform their tasks effectively. By gaining proficiency in these tools, learners can enhance their ability to analyze data, build predictive models, and develop data-driven solutions to business problems.
Business Analyst
Business Analysts use data to identify and solve business problems. They work closely with stakeholders to understand their needs and develop solutions that meet those needs. This course provides a foundation in big data and machine learning tools such as Google Cloud's BigQuery and Vertex AI, which can be used to analyze data and extract meaningful insights. By gaining proficiency in these tools, Business Analysts can enhance their ability to make data-driven decisions and develop innovative solutions to business problems.
Software Engineer
Software Engineers design, develop, and maintain software applications. They use their knowledge of programming languages and software engineering principles to create software that meets the needs of users. This course provides a foundation in big data and machine learning concepts, which are increasingly being used in software development. By gaining proficiency in these concepts, Software Engineers can enhance their ability to develop innovative software applications that leverage the power of data.
Product Manager
Product Managers are responsible for the development and launch of new products. They work closely with engineers, designers, and marketing teams to ensure that products meet the needs of users. This course provides a foundation in big data and machine learning concepts, which can be used to understand user behavior and develop data-driven products. By gaining proficiency in these concepts, Product Managers can enhance their ability to develop and launch successful products.
Marketing Analyst
Marketing Analysts use data to understand customer behavior and develop marketing campaigns. They work closely with marketing teams to identify target audiences, develop marketing strategies, and measure the effectiveness of marketing campaigns. This course provides a foundation in big data and machine learning tools such as Google Cloud's BigQuery and Vertex AI, which can be used to analyze data and extract meaningful insights. By gaining proficiency in these tools, Marketing Analysts can enhance their ability to develop and execute data-driven marketing campaigns.
Financial Analyst
Financial Analysts use data to analyze financial markets and make investment recommendations. They work closely with clients to understand their investment goals and develop investment strategies. This course provides a foundation in big data and machine learning concepts, which can be used to analyze financial data and develop data-driven investment strategies. By gaining proficiency in these concepts, Financial Analysts can enhance their ability to make informed investment decisions.
Operations Research Analyst
Operations Research Analysts use data to analyze and improve business operations. They work closely with managers to identify problems, develop solutions, and implement improvements. This course provides a foundation in big data and machine learning concepts, which can be used to analyze data and develop data-driven solutions to business problems. By gaining proficiency in these concepts, Operations Research Analysts can enhance their ability to improve the efficiency and effectiveness of business operations.
Management Consultant
Management Consultants advise businesses on how to improve their performance. They work closely with clients to identify problems, develop solutions, and implement improvements. This course provides a foundation in big data and machine learning concepts, which can be used to analyze data and develop data-driven solutions to business problems. By gaining proficiency in these concepts, Management Consultants can enhance their ability to provide valuable advice to their clients.
Data Visualization Specialist
Data Visualization Specialists use data to create visualizations that communicate insights to stakeholders. They work closely with data scientists and business analysts to develop visualizations that are clear, concise, and actionable. This course provides a foundation in big data and machine learning tools such as Google Cloud's BigQuery and Data Studio, which can be used to create interactive data visualizations. By gaining proficiency in these tools, Data Visualization Specialists can enhance their ability to communicate data-driven insights to a wide range of audiences.
Database Administrator
Database Administrators maintain and manage databases. They ensure that databases are running smoothly and that data is secure. This course provides a foundation in big data technologies, such as Google Cloud's BigQuery and Cloud SQL, and explores the challenges and best practices associated with managing big data. By gaining proficiency in these technologies, Database Administrators can enhance their ability to manage and maintain data in a scalable, reliable, and secure manner.
Information Security Analyst
Information Security Analysts protect computer systems and networks from unauthorized access, use, disclosure, disruption, modification, or destruction. This course provides a foundation in big data and machine learning technologies, such as Google Cloud's BigQuery and Vertex AI, which can be used to detect and prevent security breaches. By gaining proficiency in these technologies, Information Security Analysts can enhance their ability to protect organizations from cyber threats.

Reading list

We've selected 17 books that we think will supplement your learning. Use these to develop background knowledge, enrich your coursework, and gain a deeper understanding of the topics covered in Google Cloud Big Data and ML Fundamentals - Italiano.
Questo libro è un riferimento completo sul deep learning, una potente tecnica di machine learning che ha rivoluzionato molti campi. È una lettura essenziale per chiunque voglia approfondire il deep learning.
Classic introduction to machine learning. It provides a comprehensive overview of the field, and it valuable resource for anyone who wants to learn more about machine learning.
Practical guide to deep learning using the Fastai and PyTorch libraries. It provides a hands-on approach to deep learning, and it valuable resource for anyone who wants to learn more about this field.
Practical guide to deep learning using the Python programming language. It provides a hands-on approach to deep learning, and it valuable resource for anyone who wants to learn more about this field.
Questo libro è un riferimento classico sull'apprendimento statistico, un campo strettamente correlato al machine learning. È una lettura essenziale per coloro che vogliono approfondire i fondamenti statistici del machine learning.
Questo libro fornisce un approccio pratico al machine learning, progettato per gli hacker e per coloro che vogliono saperne di più sul machine learning senza dover seguire un percorso accademico. È una lettura utile per coloro che vogliono saperne di più sul lato pratico del machine learning.
Questo libro fornisce una panoramica della scienza dei dati e del suo ruolo nel business. Copre una vasta gamma di argomenti, dalla raccolta dei dati all'analisi e alla comunicazione dei risultati.
Questo libro fornisce un'introduzione completa al machine learning, progettata per i principianti. Copre una vasta gamma di argomenti, dai concetti di base alle tecniche avanzate.
Questo libro fornisce un approccio pratico al machine learning, con esempi in Python. Copre una vasta gamma di argomenti, dalla regressione alla classificazione al clustering.
Provides a comprehensive overview of the big data landscape. It covers topics such as data storage, processing, and analysis, and it provides a good foundation for understanding the course content.
Provides a practical guide to data science using the Python programming language. It covers topics such as data mining, machine learning, and statistical modeling, and it provides a good overview of the data science process.
Questo libro fornisce un'introduzione completa all'elaborazione del linguaggio naturale (NLP), un campo del machine learning che si concentra sulla comprensione e generazione del linguaggio umano. È una lettura consigliata per coloro che vogliono lavorare con dati di testo.
Questo libro fornisce un approccio pratico all'analisi dei big data, con esempi e casi di studio reali. È una lettura utile per coloro che vogliono saperne di più su come utilizzare i big data per risolvere problemi aziendali.
Questo libro fornisce una guida all'utilizzo di R per il deep learning, un linguaggio popolare per la scienza dei dati. Copre una vasta gamma di argomenti, dalla costruzione di modelli di deep learning alla creazione di applicazioni web.
Questo libro fornisce una guida completa all'analisi dei big data, dall'ideazione strategica all'implementazione aziendale. È una lettura utile per coloro che vogliono saperne di più sui processi e le tecnologie coinvolte nell'analisi dei big data.

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