Características
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Modalidad
Online en directo
Duración
18 horas
Fechas
23 enero 2026 — 31 enero 2026
Días y horarios
Sábados de 9:00 a 14:00
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 organizar la cuenta de BigQuery y cómo tratar los datos.
Sé 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
Dicen de nosotros
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 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.
Docentes
Impartido por profesionales
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.
María Bordagaray
Especialista en diseño de modelos de datos al servicio de la estrategia digital empresarial en entornos Big Data y Cloud mediante técnicas de Data Science.
Un proyecto de
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