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Curso de Análisis de datos con BigQuery y Data Studio

Aprende a analizar datos con a Google Data Studio y sus herramientas de generación de informes, y encuentra información importante mediante lenguaje SQL sin necesidad de un administrador de bases de datos, y de una forma rápida e intuitiva.

¿Qué voy a aprender con este curso?

Aprenderás 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, así como de crear y analizar informes creados en Google Data Studio.

¿Cuál es el objetivo del curso?

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. También, aprender sobre las funcionalidades de Google Data Studio y como integrarlas con Big Query como una fuente de datos.

¿A quién va dirigido?

A todas las personas que quieran aprender cómo almacenar datos en la nube de forma rápida y aprender a analizar los datos utilizando las herramientas y funcionalidades que ofrece Google Data Studio.

Duración
Consultar
Requisitos
Para poder afrontar el temario de este curso es recomendable tener conocimientos de SQL.
Bonificación FUNDAE
Sí, solo disponible para empresas.

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    *requerido

    • Responsable de los datos: IMAGINA WEB & MOBILE TECHNOLOGIES S.L.
    • Finalidad de los datos: Responder a la información solicitada, envío de boletines de noticias y ofertas.
    • Destinatarios: IMAGINA WEB & MOBILE TECHNOLOGIES S.L. No se cederán los datos a terceros.
    • Derechos: En cualquier momento puedes acceder, recuperar y borrar tu información.

    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)
    • Introducción IU BigQuery
    • IU Web BigQuery
    2

    Conceptos básicos

    • Continuación del IU web BigQuery
    • 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
    3

    Queries en Big Query

    • Introducción
    • Anatomía de una query
    • Sintaxis de DML
    • Query simple
    • Subqueries
    • Subqueries de tabla
    • Simple Join
    • Inner Join
    • Left Join
    • Right Join
    • Cross join
    • Agregaciones
    • Subqueries avanzadas
    4

    Funciones básicas

    • Count y distinct
    • Count y distinct con registros null
    • Registros ordenados en una columna
    • Registros ordenados con múltiples columnas
    • Funciones de cadena
    • Operadores aritméticos
    • Temporal function
    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
    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
    7

    Tablas

    • Conjuntos de datos
    • Trabajando con tablas
    • Crear y usar tablas
    • Tablas anidadas y repetidas
    • Tablas agrupadas
    • Cambio manual de tablas
    • Exportando tablas
    • Tablas particionadas
    • Trabajando con clustered tables
    • Actualizando tablas desde DML
    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
    • Administrando vistas
    9

    Introducción a Google Data Studio

    • ¿Qué es Google Data Studio?
    • Características de la herramienta
    • Primeros pasos
    • Limitaciones
    • Plantillas y tareas comunes
    • Conectividad con Drive
    10

    Trabajando con Informes

    • ¿Qué son los informes en Data Studio?
    • Partes de la vista de informes
    • Componentes de un informe
    • Creación de informes con plantillas
    • Interacción con el informe
    • Edición de un informe
    • Añadir y editar gráficas
    • Creación de informes desde 0
    • Compartir informes
    11

    Gráficas en los informes

    • Campos en Data Studio: Dimensiones y Métricas
    • Cómo añadir gráficos al informe
    • Geo map
    • Bar chart
    • Pie chart
    • Scatter chart
    • Bullet chart
    • Area chart
    • Trabajando con fechas en los gráficos
    • Trabajando con filtros en los gráficos
    • Ejemplos prácticos
    12

    Fuentes de datos

    • Introducción a las fuentes de datos en Data Studio
    • ¿Cómo conectamos nuestros datos a las gráficas?
    • Conectores de Google
    • Conectores de partners
    • Generación de informes a partir de fuentes de datos
    • Caso práctico: Conectándonos con Google Sheets
    13

    Big Query en Data Studio

    • Introducción al uso de BigQuery
    • Preparación del entorno de BigQuery
    • Preparación del proyecto en GCP
    • Preparando el proyecto en Data Studio
    • Creando una fuente de datos
    • Creando un gráfico en el informe
    • Métodos de filtrado del gráfico
    • Gráficos con consultas personalizadas
    • Limpieza del proyecto
    14

    Explorador

    • Introducción al explorador de Data Studio
    • Características de la herramientas
    • Cuadros de mando
    • Aplicaciones de mando
    15

    Últimas novedades

    • Guías inteligentes en el editor de informes
    • Plantillas de correo electrónico personalizadas
    • Extracción de temas de informes a partir de imágenes
    • ¿Futuro de Google Data Studio?

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