Google Cloud

From Data to Insights with Google Cloud

21 horas
1380,00 €
Presencial o Live Virtual Class
Presencial o Live Virtual Class

Nota: Los precios indicados a continuación no incluyen el 21% de IVA.

18 mar 2024 - 20 mar 2024   |  

From Data to Insights with Google Cloud

21 h | 1380 € | Live Virtual Class | Español
Lunes - Martes - Miércoles (09:00h - 17:00h)
Calendario de sesiones

Acerca de este curso

TASTE OF TRAINING

En esta formación, los participantes aprenderán a explorar formas de obtener información a partir de datos mediante BigQuery, el datawaehouse serverless altamente escalable y rentable de Google Cloud. Este curso utiliza demostraciones y laboratorios prácticos para enseñarle los fundamentos de BigQuery, incluyendo cómo crear un pipeline de transformación de datos, construir un dashboard de BI, ingesta de datasets y diseñar esquemas a escala.

A quién va dirigido

Este curso está dirigido a:

  • Analistas de datos, analistas de negocio, profesionales de Business Intelligence
  • Ingenieros de datos de la nube, que colaboraran con analistas de datos, con el objetivo de montar una solución de datos escalable en Google Cloud Platform

Prerrequisitos:

Para aprovechar al máximo este curso, los participantes deben tener:

  •  Conocimiento previo básico de ANSI SQL.

Objetivos del curso

Este curso enseña a los participantes las siguientes habilidades:

  • Obnener información a partir de los datos mediante las herramientas de análisis y visualización de Google Cloud.
  • Cargar, limpiar y transformar datos con Dataprep
  • Explorar y visualizar datos con Looker Studio
  • Solucionar problemas, optimizar y escribir consultas de alto rendimiento
  • Practicar con la API de ML predefinidas para la comprensión de imágenes y texto
  • Entrenar modelos ML de clasificación y previsión utilizando SQL con BigQuery ML

Contenidos

Módulo 1: Introducción a los datos en Google Cloud

  • Comparación de la infraestructura de datos local y en Google Cloud

Módulo 2: Análisis de grandes conjuntos de datos con BigQuery

  • Identificar las tareas y los retos de los analistas de datos e introducir las herramientas de datos de Google Cloud
  • Explorar las características fundamentales de BigQuery
  • Comparar las diferencias en las funciones y los conjuntos de herramientas entre analistas de datos, científicos de datos e ingenieros de datos
  • Acceder a la interfaz de usuario web de BigQuery y explorar un conjunto de datos público con SQL básico 

Módulo 3: Exploración de datos públicos de BigQuery con SQL

  • Comparar técnicas comunes de exploración de datos
  • Identificar los componentes clave de una sentencia SQL SELECT básica y los errores más comunes
  • Debatir los fundamentos de las funciones SQL y cómo crear campos calculados con parámetros de entrada
  • Explorar datos públicos de BigQuery
  • Resolución de problemas de calidad de conjuntos de datos mediante el análisis de registros duplicados con SQL en la interfaz web de BigQuery

Módulo 4: Limpieza y transformación de datos con Dataprep

  • Distinguir las diferentes formas de los conjuntos de datos y sus posibles sesgos
  • Limpiar y transformar datos mediante SQL
  • Limpiar y transformar datos con Dataprep 

Módulo 5: Visualización de información y creación de consultas programadas

  • Comparar visualizaciones de datos y hacer recomendaciones de mejora
  • Creación de cuadros de mando y visualizaciones con Looker Studio 

Módulo 6: Almacenamiento e ingesta de nuevos conjuntos de datos

  • Diferenciar entre tablas de datos permanentes y temporales
  • Identificar los tipos y formatos de datos que BigQuery puede ingestar
  • Diferenciar entre el almacenamiento de tablas nativo de BigQuery y las conexiones de fuentes de datos externas
  • Cargar nuevos datos en BigQuery 

Módulo 7: Enriquecimiento del almacén de datos con JOINs

  • Explicar cuándo utilizar UNIONs y cuándo utilizar JOINs
  • Identificar las principales dificultades a la hora de unir y combinar conjuntos de datos
  • Diferenciar visualmente los tipos de unión
  • Explicar cómo funcionan los comodines de unión y cuándo utilizarlos
  • Escribir SQL JOINs y UNIONs contra un conjunto de datos en la interfaz web de BigQuery 

Módulo 8: Funciones avanzadas y partición de consultas y tablas para obtener información avanzada

  • Identificar las funciones de aproximación estadística disponibles y las funciones definidas por el usuario
  • Aplicar la estimación de registros a gran escala con funciones de agregación aproximada
  • Deconstruir una consulta de ventana analítica y explicar cuándo utilizar RANK() y PARTITION
  • Explicar cuándo utilizar Common Table Expressions (WITH) para descomponer consultas complejas

Módulo 9: Diseño de esquemas a escala: Arrays y estructuras en BigQuery

  • Diferenciar entre BigQuery y la arquitectura de datos tradicional
  • Trabajar con ARRAYs y STRUCTs como parte de campos anidados en esquemas de datos 

Módulo 10: Optimización del rendimiento de las consultas

  • Identificar los problemas de rendimiento de BigQuery
  • Analizar el “execution plan" y cómo interpretar los tiempos de procesamiento MAX y AVG por step
  • Describir cómo analizar y solucionar problemas de consultas fallidas

Módulo 11: Control del acceso con las mejores prácticas de seguridad de datos

  • Revisión de los roles de acceso a datos en Google Cloud y BigQuery
  • Destacar los principales problemas de acceso a los datos y cómo evitarlos

Módulo 12: Predecir las compras de retorno de los visitantes con BigQuery ML

  • Explicar cómo ML en datos estructurados impulsa el valor
  • Describir cómo se puede predecir el LTV del cliente con un modelo ML
  • Elegir el tipo de modelo adecuado para diferentes casos de uso de datos estructurados
  • Crear modelos ML con SQL 

Módulo 13: Obtención de información a partir de datos no estructurados mediante el aprendizaje automático

  • Argumentar cómo ML es capaz de impulsar el valor de negocio
  • Explicar cómo funciona el ML en datos no estructurados
  • Diferenciar entre modelos ML pre-construidos, modelos personalizados y nuevos modelos al considerar una estrategia de aplicación de IA

Convocatorias abiertas

Nota: Los precios indicados a continuación no incluyen el 21% de IVA.

18 mar 2024 - 20 mar 2024   |  

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21 h | 1380 € | Live Virtual Class | Español
Lunes - Martes - Miércoles (09:00h - 17:00h)
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