Temario del curso
Introducción a BigQuery
- Arquitectura y características de BigQuery
- Modelo de costes y estructura de precios
- Visión general de la ejecución de consultas y el almacenamiento
Optimización de consultas y reducción de costes
- Técnicas de ajuste de consultas
- Tablas particionadas y agrupadas
- Monitoreo y análisis del rendimiento de las consultas
- Laboratorio práctico: optimización de consultas para la eficiencia de costes
Ingesta y transformación de datos
- Carga de datos desde fuentes externas
- Uso de Dataflow y Dataprep para ETL
- Vistas materializadas y consultas programadas
- Laboratorio práctico: creación de una canalización de informes
Introducción a BigQuery ML
- Visión general del aprendizaje automático en BigQuery
- Tipos de modelos admitidos (regresión lineal, regresión logística, agrupamiento, etc.)
- Sintaxis SQL para modelos de ML
- Laboratorio práctico: creación y entrenamiento de un modelo
Construcción de modelos predictivos con BigQuery ML
- Entrenamiento y evaluación de modelos
- Uso de ML.EVALUATE y ML.PREDICT
- Integración de predicciones en informes
- Laboratorio práctico: flujo de trabajo de analítica predictiva
Mejores prácticas para la analítica empresarial
- Gobernanza y control de acceso
- Gestión de grandes conjuntos de datos a escala
- Estrategias de control de costes
- Estudios de caso de implementaciones exitosas
Resumen y próximos pasos
Requerimientos
- Conocimientos básicos de SQL
- Familiaridad con los conceptos de gestión de datos
- Experiencia con herramientas de informes o analítica
Público objetivo
- Analistas de datos
- Desarrolladores de BI
- Ingenieros de datos
Formación Corporativa a Medida
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- Contenido personalizado: Adaptamos el temario y los ejercicios prácticos a los objetivos y necesidades reales del proyecto.
- Calendario flexible: Fechas y horarios adaptados a la agenda de su equipo.
- Modalidad: Online (en directo), In-company (en sus oficinas) o Híbrida.
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Reseñas (2)
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Mircea
Curso - Google Cloud Platform Basics and Management
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