Información sobre el curso
Características
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Modalidad
Online en directo
Duración
18 horas
Fechas
16/04/2027 – 24/04/2027
Días y horarios
Viernes de 16:00 a 20:00 h.
Sábados de 9:00 a 14:00 h.
BigQuery se ha convertido en el almacén natural de los datos de marketing y negocio: GA4, Firebase, CRM, plataformas publicitarias… Hasta ahora, sacarle partido exigía dominar SQL. Eso está cambiando. Hoy puedes preguntar a tus datos en lenguaje natural, crear agentes que responden a tu equipo y conectar BigQuery con asistentes como Claude o Gemini para analizar, automatizar y construir pequeñas aplicaciones.
MIDE BigQuery y análisis de datos con IA empieza por los fundamentos. Verás cómo funciona BigQuery, cómo se organiza, cuánto cuesta y cómo cargar y conectar tus datos. Aprenderás el SQL justo y necesario para entender y validar lo que genera la IA. A partir de ahí, el foco es trabajar con IA. Usarás Gemini dentro de BigQuery y crearás agentes conversacionales de datos. Conectarás BigQuery desde fuera mediante MCP y construirás una aplicación sencilla de ejemplo. Todo ello aplicado al análisis de datos de negocio con casos prácticos reales.
Son 18 horas en directo, eminentemente prácticas, para que salgas sabiendo trabajar con BigQuery como se trabaja en 2027.
Entender y configurar BigQuery: proyectos, datasets, tablas, costes, permisos y carga de datos desde GA4, Firebase y fuentes externas.
Leer, validar y ajustar consultas SQL con criterio, para que la IA trabaje para ti sin que tengas que escribirlo todo desde cero.
Analizar datos en lenguaje natural con Gemini en BigQuery y crear agentes de datos conversacionales para ti y para tu equipo.
Conectar BigQuery con asistentes de IA externos mediante MCP y construir una aplicación sencilla que resuelva un caso de negocio real.
Nuestras cifras
Dicen de nosotros
La segunda parte del curso con la profesora María Bordagaray, explicando como funciona las Query y porque se arman de esa forma fue un punto clave para entender el proceso. Asimismo la facilidad de tener los ejemplos prácticos ayuda mucho en el proceso de aprendizaje
Ha sido un curso excelente que sé que voy a poder aprovechar en mi futuro.
Me ha encantado. Esperando un siguiente nivel!!
Resultados: Saldrás con un entorno de BigQuery configurado, un agente de datos funcionando y una pequeña aplicación conectada a tus datos.
360 grados: Recorremos todo el flujo, desde la ingesta y la organización del dato hasta el análisis conversacional, la automatización y la visualización.
IA aplicada: No es un curso de SQL con un capítulo de IA. La IA es el hilo conductor desde la segunda sesión, con el SQL como herramienta de control.
Temario actualizado: Incluye las últimas capacidades de Google Cloud para análisis con IA: Gemini en BigQuery, analítica conversacional, agentes de datos y servidores MCP.
Casos reales: Problemas y soluciones del día a día de LIN3S con datos de GA4, CRM y campañas.
Práctico: Ejercicios en cada sesión con datos de prueba que te proporcionamos. No necesitas datos propios.
El programa más completo
- Qué es BigQuery y qué papel juega en el ecosistema de datos de marketing y negocio.
- Google Cloud Platform: proyectos, facturación, IAM y permisos.
- Datasets, tipos de tablas, particiones y estructura de los datos.
- Modelo de precios y buenas prácticas para controlar costes.
- Exportación de GA4 y Firebase a BigQuery (diaria y en streaming).
- Carga de datos desde archivos locales, Google Drive y fuentes externas.
- Anatomía de una consulta: SELECT, WHERE, GROUP BY y ORDER BY.
- JOINS y combinación de fuentes.
- Datos anidados: el caso de GA4 y UNNEST.
- CTE (WITH) para estructurar consultas legibles.
- Cómo leer, depurar y validar el SQL que genera la IA.
- Estimación de coste antes de ejecutar y optimización básica.
- Generación de consultas a partir de lenguaje natural.
- Explicación, corrección y optimización de consultas con Gemini.
- Exploración automática de datos e insights sugeridos.
- Funciones de IA en SQL: clasificación, resumen y extracción sobre texto.
- Previsiones y modelos sencillos sin salir de BigQuery.
- Analítica conversacional en BigQuery: qué es y cuándo usarla.
- Creación de agentes de datos: fuentes, contexto e instrucciones.
- Metadatos, glosario de negocio y consultas verificadas para ganar precisión.
- Uso de agentes desde Data Studio y vía API.
- Gobernanza: permisos, costes y límites.
- Qué es MCP (Model Context Protocol) y por qué cambia la forma de acceder a los datos.
- Servidor MCP remoto oficial de BigQuery y alternativas locales.
- Conexión de BigQuery con asistentes como Claude o Gemini.
- Seguridad: autenticación, permisos mínimos y control de consultas.
- Construcción guiada de una aplicación sencilla, por ejemplo un asistente de reporting semanal automatizado o un panel de consultas para el equipo.
- Unificación de fuentes: GA4, CRM y plataformas publicitarias.
- Embudos, cohortes, retención y valor de cliente.
- Análisis de cesta y patrones de compra.
- Previsión de ventas y detección de anomalías.
- Visualización en Data Studio y comunicación de resultados.
- Caso práctico final de principio a fin.
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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- Con clases por vídeo-conferencia en Directo con los profesores y compañeros. Este curso se celebra en unas fechas concretas.
- A tu ritmo en tele formación. Tendrás acceso de forma indefinida a las clases, ejercicios y documentación del curso que, además se irán actualizando.
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