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Temario del curso

Introducción a BigQuery

  • Arquitectura y características de BigQuery
  • Modelo de costos y estructura de precios
  • Visión general de la ejecución y almacenamiento de consultas

Optimización de Consultas y Reducción de Costos

  • Técnicas de ajuste de consultas
  • Tablas particionadas y agrupadas
  • Monitoreo y análisis del rendimiento de consultas
  • Laboratorio práctico: optimización de consultas para eficiencia de 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

  • Visión general del aprendizaje automático en BigQuery
  • Tipos de modelos soportados (regresión lineal, regresión logística, agrupamiento, etc.)
  • Sintaxis SQL para modelos de aprendizaje automático
  • 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 análisis predictivo

Mejores Prácticas para Análisis 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 análisis

Público Objetivo

  • Analistas de datos
  • Desarrolladores de BI
  • Ingenieros de datos
 14 Horas

Número de participantes


Precio por participante

Testimonios (3)

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