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Curso de Análisis de Datos con BigQuery
DISPONIBLE EN MODALIDAD:
Aula Virtual Personalizada
Con este curso aprenderás a utilizar BigQuery para el análisis de datos y a encontrar información de una forma rápida e intuitiva.
Aprende a analizar datos para encontrar información importante mediante lenguaje SQL sin necesidad de un administrador de bases de datos, y de una forma rápida e intuitiva con este curso de Análisis de Datos con BigQuery.
Formación en Análisis de Datos con BigQuery bonificable para empresas
A quién va dirigido nuestro curso de Análisis de Datos con BigQuery
A todas las personas que quieran aprender cómo almacenar datos en la nube de forma rápida, económica, de gran escalabilidad y totalmente administrado para realizar análisis con aprendizaje automático integrado.
Objetivos de nuestro curso de Análisis de Datos con BigQuery
- Analizar todos tus datos mediante la creación de un almacén de datos lógico administrado y en columnas, así como de datos de almacenamiento de objetos y hojas de cálculo.
Qué vas a aprender en nuestro curso de Análisis de Datos con BigQuery
Aprende a analizar datos para encontrar información importante mediante lenguaje SQL sin necesidad de un administrador de bases de datos, y de una forma rápida e intuitiva con este curso de Análisis de Datos con BigQuery.
Requisitos de nuestro curso de Análisis de Datos con BigQuery
- Para poder afrontar el temario de este curso es recomendable tener conocimientos de SQL.
Temario del curso de Análisis de Datos con BigQuery
tema 1
Introducción
- ¿Qué es BigQuery?
- ¿Qué no es BigQuery?
- SQL en BigQuery
- Almacenamiento en columnas
- Estructuración de datos
- Obtener datos en BigQuery
- Paralelismo masivo
- Espacios de nombre globales
- ¿Cómo trabaja BigQuery? (Asynchronous Job Manager)
tema 2
Conceptos básicos
- Abstracción del modelo
- Query Editor
- Guardando datos
- Ejecutando datos
- Acceso a datos (niveles de permiso)
- Actualizar Dataset
- Nombrando jerarquías por convención para las Queries
- Exportar datos con Cloud Shell
- Precios en BigQuery
- Durabilidad de datos
- Stackdriver
tema 3
Queries en BigQuery
- Query simple
- Anatomía de una query
- Simple Join
- Inner Join
- Subquerys
- Agregaciones
- Cross join
- Subqueries avanzadas
tema 4
Funciones básicas
- Count y distinct
- Count y distinct con registros null
- Devolviendo registros ordenados en una columna
- Devolviendo registros ordenados con múltiples columnas
tema 5
Where
- Introducción a Where
- Where con columnas numéricas
- Where con columnas de cadenas de texto
- Otras funciones de extracción con Where
- IS NULL y IS NOT NULL
tema 6
Agregaciones y agrupaciones
- Agregaciones con MAX y MIN
- Agregaciones con COUNT, AVG y SUM
- Agrupaciones con GROUP BY
- Cláusula GROUP BY
- Cláusula TOP
- Cláusula DISTINCT
- Cláusula HAVING
tema 7
Tablas
- Trabajando con tablas
- Tablas anidadas y repetidas
- Cambio manual de tablas
- Exportando tablas
- Tablas particionadas
- Trabajando con clustered tables
- Actualizando tablas desde DML
tema 8
Vistas
- ¿Qué son las vistas en BigQuery?
- Crear vistas
- Listar vistas
- Obtener información de las vistas
- Actualizar propiedades de la vista
- Controlando el acceso de las vistas
tema 9
BigQuery ML
- ¿Qué es BigQuery ML?
- Puesta en marcha
- Creando un modelo de datos
- Consultas sobre el modelo
- Evaluando el modelo
- Predecir resultados
tema 10
BigQuery GIS
- ¿Qué es BigQuery ML?
- Consultando datos de prueba
- Sincronización con Geo Viz
- Trabajando con datos
- Visualizando datos
tema 11
Data Transfer Service
- Introducción
- Servicios disponibles
- Transferencias de Campaign Manager
- Transferencias con Google Ads
- Conectividad con Cloud Storage
- Youtube y Data Transfer Service
tema 12
Utilizando datos externos
- Creando un archivo de definición de tabla
- Cloud BigTable
- Cloud Storage
- Google Drive
Preguntas Frecuentes de Análisis de Datos con BigQuery
¿Cuáles son los beneficios de realizar el curso de Análisis de Datos con BigQuery?
El curso de Análisis de Datos con BigQuery te permite adquirir conocimientos clave en el manejo de grandes volúmenes de datos usando esta herramienta de Google Cloud. Aprenderás a ejecutar consultas SQL de forma rápida e intuitiva, a almacenar y estructurar datos eficientemente y a aplicar técnicas de aprendizaje automático. Esta formación es ideal para empresas que buscan optimizar sus procesos de análisis de datos y obtener información clave para la toma de decisiones.
¿El curso de Análisis de Datos con BigQuery se puede bonificar a través de FUNDAE?
Sí, el curso de Análisi de Datos con BigQuery es bonificable a través de FUNDAE. Las empresas pueden cubrir total o parcialmente el coste del curso utilizando sus créditos de formación disponibles.
¿Gestionáis la bonificación con FUNDAE?
Te ofrecemos la posibilidad de gestionar la bonificación por ti, si así lo deseas, por un coste adicional del 10% del valor del curso + IVA. Este importe también es bonificable hasta el 100% si tu empresa dispone de crédito de formación suficiente.
¿En qué modalidades se imparte el curso de Análisis de Datos con BigQuery?
El curso se imparte en modalidad de Aula Virtual Personalizada, utilizando videoconferencias a través de Zoom. Esta modalidad permite a las empresas disfrutar de la flexibilidad necesaria para combinar la formación con sus actividades laborales, y ofrece acceso a las grabaciones para facilitar el aprendizaje a su propio ritmo.
¿Qué habilidades desarrollaré con el curso de Análisis de Datos con BigQuery?
Con este curso, desarrollarás habilidades en la ejecución y optimización de consultas SQL, manejo y almacenamiento de datos en BigQuery, y el uso de BigQuery ML para el aprendizaje automático. También aprenderás a integrar datos desde fuentes externas y a utilizar el servicio de transferencia de datos de Google Cloud.
¿Cómo puedo inscribirme en el curso de Análisis de Datos con BigQuery?
Puedes inscribirte en el curso rellenando el formulario de inscripción disponible en nuestra página web. Asegúrate de completar todos los campos requeridos y de indicar si deseas que gestionemos la bonificación a través de FUNDAE, para que podamos organizar el proceso de manera eficiente.