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 Duración 14 horas

Temario del curso

Introducción a BigQuery

  • Arquitectura y características de BigQuery
  • Modelo de costos y estructura de precios
  • Resumen de la ejecución de consultas y el almacenamiento

Optimización de consultas y reducción de costos

  • Técnicas de ajuste de consultas (query tuning)
  • Tablas particionadas y agrupadas
  • Monitoreo y análisis del rendimiento de consultas
  • Laboratorio práctico: optimización de consultas para la eficiencia en costos

Ingesta y transformación de datos

  • Carga de datos desde fuentes externas
  • Uso de Dataflow y Dataprep para ETL
  • Vistas materializadas y consultas programadas
  • Laboratorio práctico: construcción de una tubería de informes

Introducción a BigQuery ML

  • Resumen del machine learning 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 informes
  • Laboratorio práctico: flujo de trabajo de analítica predictiva

Mejores prácticas para la analítica empresarial

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

Resumen y próximos pasos

Requerimientos

  • Conocimiento básico de SQL
  • Familiaridad con los conceptos de gestión de datos
  • Experiencia con herramientas de informes o analítica

Público objetivo

  • Analistas de datos
  • Desarrolladores de BI
  • Ingenieros de datos

Número de participantes


Precio por participante

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