MIDE BigQuery
Curso de introducción a Google BigQuery e integración con Google Analytics 4.
Información útil
Modalidad
A tu ritmo
Duración
25 horas
Días y horarios
Accede cuando quieras
BigQuery nace con la necesidad de poder trabajar con grandes volúmenes de datos y para obtener métricas personalizadas de nuestros datos. Desde el lanzamiento de GA4, BigQuery se ha convertido en una herramienta totalmente complementaria para el estudio más en profundidad de nuestros datos y creación de métricas personalizadas.
MIDE BigQuery es un curso diseñado para comenzar a adentrarnos en el mundo del Big Data y bases de datos. De forma totalmente practica aprenderás desde la ingesta hasta el tratamiento de datos mediante lenguaje SQL procedentes de Firebase, GA4 o fuentes externas. Además, conocerás todas las funcionalidades y ventajas que nos ofrece BigQuery para la obtención de KPIs.
Estas 18 horas de formación te permitirán adquirir las competencias necesarias para comenzar a programar en cualquier entorno con lenguaje SQL y trabajar con todas las funcionalidades que ofrece BigQuery.
Adquiere un conocimiento de SQL y de BigQuery para que consigas ponerlos en práctica en tu ámbito profesional en proyectos de implementación técnica y análisis de datos de negocio.
Conoce sus costes, cómo organizarla y cómo tratar los datos.
Se capaz de lanzar sencillas peticiones y cálculos avanzados.
Profundizaremos en el conocimiento de herramienta, su configuración, la conexión con diferentes fuentes de datos y comenzaremos a trabajar en el lenguaje SQL para la ordenación, limpieza y extracción de información.
Nuestras cifras
Resultados
El objetivo del curso es que el alumno adquiera un conocimiento profundo y sólido sobre las posibilidades que ofrece Google BigQuery y el lenguaje SQL.
360 grados
Estudiaremos la interfaz, los costes, las tablas de datos, la integración con Google Analytics 4 y otras herramientas. Un curso de intenso e intensivo.
Avanzado
El curso está pensado para aquellos profesionales que ya trabajan con datos simples y quieren dar un paso adelante en el tratamiento de los mismos con un lenguaje más avanzado.
Temario
El temario más completo y actualizado que actualmente se imparte en España sobre Google BigQuery.
Casos de éxito reales
Aprende con casos de éxito sobre empresas líderes en su sector. Problemas y soluciones reales de nuestro día a día.
Práctico
Las clases tienen un enfoque práctico y dinámico, con sesiones de networking, ejercicios prácticos y ejemplos reales para que pongas en práctica el conocimiento adquirido desde el primer día.
El programa más completo
- Introducción y fundamentos de Big Data.
- Bases de datos.
- Tipos de Bases de datos.
- Diferencias entre bases de datos SQL y NoSQL.
- Datos más comunes.
- Qué es Firebase e integración con BigQuery.
- Qué es GA4 e integración con BigQuery de forma diaria y en tiempo real.
- Contexto de BigQuery.
- Adquisición.
- Datasets.
- Tipos de tablas.
- Precios.
- IAM y permisos GCP.
- Interfaz BigQuery.
- Subida de archivos desde local y drive.
- Selección de métricas.
- Operaciones básicas (suma, resta, conteos, máximos, mínimos…).
- Operadores y condiciones lógicas.
- Rango de valores y exclusión de nulos.
- Condiciones de igualdad o patrones.
- Trabajo con strings y fechas.
- Funciones de conversión.
- Funciones de agrupamiento, orden y filtrado.
- Subqueries.
- Tipos de JOINS.
- Desanidado de datos.
- Tratamiento de tablas particionadas.
- Función WITH.
- Creación, borrado y actualización de tablas en BigQuery.
- Correlaciones.
- Cuartiles.
- Creación y entrenamiento de un modelo de Machine Learning (regresión lineal).
- Automatización queries.
- Creación de KPIS y automatización.
- Conexión BigQuery con Data Studios.
- Dashboards temporales en BigQuery.
- Consultas personalizadas con SQL en Data Studio.
Impartido por profesionales
Mónica Romero
Ingeniera matemática por la Universidad Complutense de Madrid y Máster en Ciencia de Datos por la UOC.
Juan Andrés Tejero
Cuenta con más de 7 años de experiencia en roles Data (Data Engineering, Data Science y Data Governance) y actualmente es el responsable del Área de Conocimiento de Data Science dentro de LIN3S.
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