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Temario del curso

Introducción a BigQuery

  • Arquitectura y características de BigQuery
  • Modelo de costes y estructura de precios
  • Panorama 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 (clustered)
  • Monitoreo y análisis del rendimiento de las consultas
  • Laboratorio práctico: optimización de consultas para la eficiencia en costes

Ingesta y transformación de datos

  • Carga de datos desde fuentes externas
  • Uso de Dataflow y Dataprep para ETL (Extract, Transform, Load)
  • Vistas materializadas y consultas programadas
  • Laboratorio práctico: construcción de un pipeline de informes

Introducción a BigQuery ML

  • Panorama general del aprendizaje automático en BigQuery
  • Tipos de modelos admitidos (regresión lineal, regresión logística, clustering, 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 los informes
  • Laboratorio práctico: flujo de trabajo de análisis predictivo

Mejores prácticas para análisis 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 conceptos de gestión de datos
  • Experiencia con herramientas de informes o análisis

Público objetivo

  • Analistas de datos
  • Desarrolladores de BI (Business Intelligence)
  • Ingenieros de datos
 14 Horas

Número de participantes


Precio por participante

Reseñas (2)

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