Curso de Google BigQuery
Google BigQuery es una potente plataforma de análisis y almacenamiento de datos sin servidor que proporciona herramientas para consultar y analizar grandes conjuntos de datos, optimizar el rendimiento de las consultas, integrarse con otros servicios de GCP e incluso crear modelos de aprendizaje automático.
Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor (en el sitio o en el sitio) está dirigida a analistas de datos de nivel avanzado que desean aprender a usar Google BigQuery para la consulta de datos, la optimización y la integración de aprendizaje automático.
Al final de esta capacitación, los participantes podrán:
- Comprender los fundamentos de Google BigQuery y su uso para el análisis de datos y la computación en la nube.
- Utilice Google BigQuery para la administración de datos y consultas SQL complejas.
- Implemente estrategias de optimización de consultas para mejorar el rendimiento.
- Integra BigQuery con otros servicios de Google Cloud.
Formato del curso
- Conferencia interactiva y discusión.
- Muchos ejercicios y práctica.
- Implementación práctica en un entorno de laboratorio en vivo.
Opciones de personalización del curso
- Para solicitar una formación personalizada para este curso, póngase en contacto con nosotros para organizarlo.
Programa del Curso
Introducción
- Descripción general de Google BigQuery
Empezar
- Configurar una cuenta de Google Cloud
- Introducción a la interfaz de usuario web de BigQuery
- Creación y administración de conjuntos de datos y tablas
- Cargar datos en BigQuery
- Consultas básicas SQL en BigQuery
SQL Consulta en BigQuery
- Técnicas avanzadas de consulta SQL
- Agregación de datos con GROUP BY
- Filtrado y ordenación de datos
- Trabajar con funciones de fecha y hora
- Unir varias tablas
- Subconsultas y funciones de ventana
Funciones avanzadas de BigQuery
- Exportación de datos desde BigQuery
- Uso de funciones definidas por el usuario (UDF)
- Administración y programación de consultas
- Introducción al scripting de BigQuery
- Manejo de matrices y estructuras
- Trabajar con datos JSON
Optimización de BigQuery
- Técnicas de optimización del rendimiento de las consultas
- Particionamiento y agrupación en clústeres de tablas
- Uso del plan de ejecución de consultas
- Solución de problemas y depuración de consultas
- Prácticas recomendadas de control de costes y facturación
- Seguridad y control de acceso en BigQuery
Temas avanzados e integración
- Análisis de datos en tiempo real con datos de streaming
- Integración de BigQuery con Google Data Studio
- Introducción a BigQuery ML para el aprendizaje automático
- Creación e implementación de modelos de aprendizaje automático con BigQuery ML
- Integración del lago de datos con BigQuery
Resumen y próximos pasos
Requerimientos
-
Comprensión básica de bases de datos y SQL conceptos
Audiencia
-
Analistas de datos
Database administradores
Los cursos de formación abiertos requieren más de 5 participantes.
Curso de Google BigQuery - Booking
Curso de Google BigQuery - Enquiry
Testimonios (1)
Respuestas con soluciones y uso práctico.
Agnieszka - AIRBUS HELICOPTERS POLSKA SP. Z O.O.
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Traducción Automática
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- Instale y configure el entorno de IA de Vertex de ogle Go.
- Desarrolle y entrene modelos de IA personalizados con Vertex AI.
- Implemente y administre modelos de IA en Google Cloud Platform.
- Utilice las herramientas de Vertex AI para monitorear y optimizar el rendimiento del modelo.
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- Configurar y gestionar entornos en la nube utilizando los servicios de Google Cloud.
- Administrar y configurar máquinas virtuales, almacenamiento y redes.
- Desplegar y monitorizar aplicaciones en entornos de GCP.
- Implementar mejores prácticas de seguridad y gestión de identidades.
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- Explore la línea de productos AutoML para implementar diferentes servicios para varios tipos de datos.
- Prepare y etiquete conjuntos de datos para crear modelos de ML personalizados.
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- Comprenda cómo funciona Vertex AI y utilícelo como una plataforma de aprendizaje automático.
- Aprenda sobre los conceptos de aprendizaje automático y NLP.
- Sepa cómo entrenar e implementar modelos de aprendizaje automático con Vertex AI.