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Google BigQuery: Primeros Pasos y Consultas Avanzadas

Abr

Esta formación en Google BigQuery permite adquirir las competencias necesarias para trabajar con uno de los motores analíticos más potentes del ecosistema cloud, diseñado para el análisis de grandes volúmenes de datos en tiempo real.

A lo largo del programa, los participantes aprenderán a utilizar Google BigQuery para diseñar modelos de datos optimizados, ejecutar consultas SQL avanzadas, controlar costes y mejorar el rendimiento. Además, se abordará la integración de Google BigQuery con otros servicios como Cloud Storage, Bigtable o Looker Studio, así como su uso desde Python y sus capacidades de machine learning con BigQuery ML.

Objetivos

Objetivos de la formación Google BigQuery

Al finalizar la formación será capaz de:

• Comprender el funcionamiento de Google BigQuery
• Diseñar tablas optimizadas en Google BigQuery (particionamiento, rendimiento)
• Ejecutar consultas SQL avanzadas en Google BigQuery
• Optimizar costes y tiempos de ejecución en Google BigQuery
• Integrar Google BigQuery con otros servicios de Google Cloud
• Visualizar datos con Looker Studio a partir de Google BigQuery
• Desarrollar soluciones con Google BigQuery y Python
• Aplicar capacidades de machine learning con BigQuery ML
• Colaborar en entornos de análisis de datos

Programa

Programa de la formación Google BigQuery

Día 1 – Introducción a Google BigQuery

• Qué es Google BigQuery
• Arquitectura de Google BigQuery
• Integración con Google Cloud
• Costes y optimización en Google BigQuery
• Seguridad y conformidad

• Consultas en Google BigQuery:
• CRUD
• Subconsultas
• Agregaciones
• Uniones

• Tipos de datos en Google BigQuery:
• Numéricos
• Booleanos
• Strings
• JSON
• Temporales
• Espaciales

Ejercicios prácticos:
• Consultas sobre datasets en Google BigQuery

Día 2 – Optimización en Google BigQuery

• Scripting con Google BigQuery
• Creación de datasets y tablas

• Optimización en Google BigQuery:
• Particionamiento
• Rendimiento
• Costes
• Consultas en lote

• Gestión de datos:
• DDL y DML
• Consultas federadas
• Integración con Cloud Storage, Bigtable y MySQL

• Visualización con Looker Studio desde Google BigQuery
• Integración con Dataflow

Ejercicios prácticos:
• Optimización de consultas en Google BigQuery

Día 3 – Consultas avanzadas en Google BigQuery

• SQL avanzado en Google BigQuery
• UDF (User Defined Functions)
• Funciones estadísticas

• Desarrollo con Google BigQuery:
• API REST
• Bibliotecas cliente
• Integración con Python
• Jupyter y R

Ejercicios prácticos:
• Programación de consultas con Google BigQuery

Día 4 – Machine Learning y administración en Google BigQuery

• BigQuery ML
• Modelos de regresión y clasificación

• Administración de Google BigQuery:
• IAM
• Seguridad
• Encriptación
• Disponibilidad
• Conformidad

Ejercicios prácticos:
• Creación de modelos en Google BigQuery

Duración

4 días

Metodología

Metodología de la formación Google BigQuery

• Formación presencial o a distancia
• Métodos demostrativo, interrogativo y activo
• Casos prácticos con Google BigQuery
• Uso de herramientas Google Cloud

Evaluación de la formación Google BigQuery

• Durante la formación: ejercicios prácticos
• Al final: cuestionario de autoevaluación

Bonificación Fundae

Esta formación es bonificable a través de FUNDAE para todas las empresas que cuenten con trabajadores en régimen general de la Seguridad Social y dispongan de crédito formativo. SKOLAE Formación gestiona todo el proceso administrativo necesario para que tu empresa pueda recuperar el importe invertido en la formación, siempre que se cumplan los requisitos legales y de comunicación establecidos por FUNDAE.

Formador

La formación es impartida por un experto en Google BigQuery y analítica de datos en Google Cloud, con experiencia en proyectos de ingeniería de datos y arquitectura Big Data.

Cuenta con experiencia en optimización de consultas SQL en Google BigQuery, diseño de modelos de datos, integración con pipelines de datos y desarrollo en Python. Ha trabajado en proyectos de analítica avanzada, visualización de datos y explotación de grandes volúmenes de información en entornos empresariales.

Su enfoque es práctico y orientado a casos reales, permitiendo aplicar Google BigQuery desde el primer momento.