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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.

¿Qué vas a aprender con el curso de 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.

Objetivos

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.

¿A quién va dirigido?

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.

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)
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
3

Queries en BigQuery

  • Query simple
  • Anatomía de una query
  • Simple Join
  • Inner Join
  • Subquerys
  • Agregaciones
  • Cross join
  • Subqueries avanzadas
4

Funciones básicas

  • Count y distinct
  • Count y distinct con registros null
  • Devolviendo registros ordenados en una columna
  • Devolviendo registros ordenados con múltiples columnas
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

  • Trabajando con tablas
  • Tablas anidadas y repetidas
  • 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
9

BigQuery ML

  • ¿Qué es BigQuery ML?
  • Puesta en marcha
  • Creando un modelo de datos
  • Consultas sobre el modelo
  • Evaluando el modelo
  • Predecir resultados
10

BigQuery GIS

  • ¿Qué es BigQuery ML?
  • Consultando datos de prueba
  • Sincronización con Geo Viz
  • Trabajando con datos
  • Visualizando datos
11

Data Transfer Service

  • Introducción
  • Servicios disponibles
  • Transferencias de Campaign Manager
  • Transferencias con Google Ads
  • Conectividad con Cloud Storage
  • Youtube y Data Transfer Service
12

Utilizando datos externos

  • Creando un archivo de definición de tabla
  • Cloud BigTable
  • Cloud Storage
  • Google Drive

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