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Google Cloud DataProc & Big Data EngineeringDi Virtualmente Italia SrlDate n.d.3 giorni
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Google Cloud DataProc & Big Data Engineering

Di Virtualmente Italia Srl

Date n.d.

3 giorni

In breve

Il corso Google Cloud Dataproc & Big Data Engineering offre un percorso formativo progettato per insegnare a progettare, sviluppare e gestire pipeline di elaborazione dati su larga scala sfruttando la potenza di Apache Spark, Hadoop e dei servizi cloud-native di Google Cloud.

Formazione non è responsabile del corso. Il provider è il solo responsabile dell’iscrizione e dell’erogazione del corso. I dati sono basati su dati pubblici e potrebbero essere imprecisi o non aggiornati: verificali con il provider.

In sintesi

Il corso insegna a costruire e far funzionare pipeline di elaborazione dati su grandi volumi usando Spark, PySpark, Hadoop e i cluster gestiti di Google Cloud, con particolare attenzione a Dataproc nelle sue versioni tradizionale e serverless. Il programma parte dalle basi del calcolo distribuito e poi passa allo sviluppo di applicazioni e notebook, alla messa a punto delle prestazioni e al collegamento con gli altri servizi della piattaforma, come BigQuery, Pub/Sub, Cloud Composer e Vertex AI. Si rivolge soprattutto a chi lavora come data engineer o sviluppatore di applicazioni big data e ha già una base di database, di programmazione e di nozioni cloud.

Programma

  • Modulo 1: Fondamenti di Big Data e Cloud Computing
  • Apache Hadoop, Spark e PySpark, Introduzione a Google Cloud e Dataproc
  • Modulo 2: Sviluppo e Gestione Applicazioni Dataproc
  • Sviluppo applicazioni PySpark, Dataproc Notebooks, Monitoraggio e ottimizzazione
  • Modulo 3: Integrazione con Servizi Cloud
  • BigQuery e Cloud Storage, Pub/Sub e Cloud Composer, BigTable, Spanner, Vertex AI
  • Modulo 4: Casi d’Uso Avanzati
  • Machine Learning con Dataproc, Analisi dei flussi di dati, Utilizzo Container, Dataproc Serverless
  • Modulo 5: Sicurezza e Migrazione
  • Sicurezza, Strategie di migrazione, Best practices, Casi di Studio

A chi è rivolto

Data Engineer e Big Data Developer

Obiettivi

Il corso Google Cloud Dataproc & Big Data Engineering offre un percorso formativo progettato per insegnare a progettare, sviluppare e gestire pipeline di elaborazione dati su larga scala sfruttando la potenza di Apache Spark, Hadoop e dei servizi cloud-native di Google Cloud.

L’itinerario didattico guida i partecipanti attraverso l’intero ciclo di vita del dato: dai fondamenti dell’ecosistema open-source (Spark, PySpark, Hadoop) alla gestione operativa dei cluster gestiti e serverless con Dataproc. Durante il corso vengono approfondite le tecniche di sviluppo tramite Dataproc Notebooks, l’ottimizzazione e il monitoraggio delle prestazioni, nonché l’integrazione profonda con il Modern Data Stack di Google Cloud (BigQuery, Cloud Storage, Bigtable, Pub/Sub, Cloud Composer e Vertex AI). Attraverso casi di studio ed esercitazioni su scenari d’uso avanzati, come l’analisi di dati in tempo reale, il Machine Learning distribuito e la containerizzazione, il corso fornisce le competenze necessarie per orchestrare, proteggere e migrare con successo architetture Big Data verso il cloud.

Area tecnologica

  • Cloud

Requisiti di ammissione

Per fruire al meglio del corso è consigliato possedere:

  • Conoscenze base di Big Data, database relazionali e NoSQL.
  • Conoscenza di un linguaggio di programmazione
  • Conoscenza base di Google Cloud: consigliato il possesso della certificazione Associate Cloud Engineer o esperienza equivalente sui concetti fondamentali della piattaforma (IAM, uso della Console GCP e CLI, storage)

Esame di certificazione

NA

Scheda del corso

Durata
3 giorni
Quota di partecipazione
1.390 €
Ente organizzatore
Virtualmente Italia Srl
Lingua
Italiano
Livello
Professional

Domande frequenti

Quanto costa partecipare?

Il corso «Google Cloud DataProc & Big Data Engineering» costa 1.390 €.

1.390 €
Richiedi info iscrizione

Formazione non è responsabile del corso. Il provider è il solo responsabile dell’iscrizione e dell’erogazione del corso. I dati sono basati su dati pubblici e potrebbero essere imprecisi o non aggiornati: verificali con il provider.

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