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Temario del curso
Introducción a BigQuery
- Arquitectura y características de BigQuery
- Modelo de costos y estructura de precios
- Descripción general de la ejecución de consultas y almacenamiento
Optimización de Consultas y Reducción de Costos
- Técnicas de ajuste de consultas
- Tablas particionadas y agrupadas (clustered)
- Monitoreo y análisis del rendimiento de las consultas
- Lab práctico: 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
- Lab práctico: construcción de un pipeline de informes
Introducción a BigQuery ML
- Descripción general del aprendizaje automático en BigQuery
- Tipos de modelos compatibles (regresión lineal, regresión logística, clustering, etc.)
- Sintaxis de SQL para modelos de ML
- Lab 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
- Lab práctico: flujo de trabajo de analítica predictiva
Mejores Prácticas para Analítica Empresarial
- Gobernanza y control de acceso
- Gestión de grandes conjuntos de datos a escala
- Estrategias de control de costos
- 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 analítica
Público Objetivo
- Analistas de datos
- Desarrolladores de BI (Inteligencia de Negocios)
- Ingenieros de datos
14 Horas
Reseñas (2)
El último día, que trata sobre el tema de Aprendizaje Automático
John Erick Baltazar - Globe Telecom
Curso - Google BigQuery
Traducción Automática
Fue un curso de formación realmente bueno, bien preparado y explicado por el instructor con una gran experiencia práctica en GCP.
Mircea
Curso - Google Cloud Platform Basics and Management
Traducción Automática
