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Temario del curso

Introducción a BigQuery

  • Arquitectura y características de BigQuery
  • Modelo de costes y estructura de precios
  • Descripción general de la ejecución de consultas y almacenamiento

Optimización de Consultas y Reducción de Costes

  • Técnicas de ajuste de consultas
  • Tablas particionadas y agrupadas (clustered)
  • Supervisión y análisis del rendimiento de las consultas
  • Práctica guiada: optimización de consultas para eficiencia en costos

Ingestión y Transformación de Datos

  • Carga de datos desde fuentes externas
  • Uso de Dataflow y Dataprep para ETL
  • Vistas materializadas y consultas programadas
  • Práctica guiada: construcción de un pipeline de informes

Introducción a BigQuery ML

  • Descripción general del aprendizaje automático en BigQuery
  • Tipos de modelos admitidos (regresión lineal, regresión logística, clustering, etc.)
  • Sintaxis SQL para modelos de ML
  • Práctica guiada: creación y entrenamiento de un modelo

Construcción de Modelos Predictivos con BigQuery ML

  • Entrenamiento y evaluación de modelos
  • Uso de las funciones ML.EVALUATE y ML.PREDICT
  • Integración de predicciones en informes
  • Práctica guiada: flujo de trabajo de análisis predictivo

Mejores Prácticas para el Análisis Empresarial

  • Gobernanza y control de acceso
  • Gestión de grandes conjuntos de datos a escala
  • Estrategias de control de costos
  • Estudios de casos de implementaciones exitosas

Resumen y Próximos Pasos

Requerimientos

  • Conocimientos básicos de SQL
  • Familiaridad con conceptos de gestión de datos
  • Experiencia previa con herramientas de informes o análisis de datos

Público Objetivo

  • Analistas de datos
  • Desarrolladores de Inteligencia Empresarial (BI)
  • Ingenieros de datos
 14 Horas

Número de participantes


Precio por participante

Reseñas (2)

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