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Temario<\/h2>\n
Introducci\u00f3n a los datos en Google Cloud Platform<\/p>\n
An\u00e1lisis de los deaf\u00edos a los que se enfrentan los analistas de datos
\nComparaci\u00f3n de Big Data en local y en la nube
\nAprender con ayuda de casos pr\u00e1cticos reales de empresas que se transformaron a trav\u00e9s del an\u00e1lisis en la nube
\nConceptos b\u00e1sicos de los proyectos de Google Cloud Platform
\nLaboratorio: C\u00f3mo comenzar a usar Google Cloud Platform
\nDescripci\u00f3n general de las herramientas Big Data<\/p>\n
Tareas y desaf\u00edos de los analistas de datos, y presentaci\u00f3n de las herramientas de datos de Google Cloud Platform
\nDemostraci\u00f3n: Analizar 10,000 millones de registros con Google BigQuery
\nExplorar 9 caracter\u00edsticas fundamentales de Google BigQuery
\nComparaci\u00f3n de las herramientas de GCP para analistas, ingenieros de datos y cient\u00edficos de datos
\nLaboratorio: Explorar Datasets con Google BigQuery
\nExploraci\u00f3n de datos con SQL<\/p>\n
Comparaci\u00f3n de las t\u00e9cnicas comunes de exploraci\u00f3n de datos
\nAprender a codificar SQL est\u00e1ndar de alta calidad
\nExplorar los Datasets p\u00fablicos de Google BigQuery
\nVista previa: Google Data Studio
\nLaboratorio: Soluci\u00f3n de problemas de errores comunes de SQL
\nPrecios de Google BigQuery<\/p>\n
Explicaci\u00f3n de un trabajo de BigQuery
\nC\u00e1lculo de precios de BigQuery: costos de almacenamiento, consultas y streaming
\nOptimizaci\u00f3n del costo de las Queries
\nLaboratorio: C\u00e1lculo de precios de Google BigQuery
\nLimpieza y transformaci\u00f3n de datos<\/p>\n
An\u00e1lisis de los 5 principios de integridad de Datasets
\nCaracterizaci\u00f3n de la forma y la distorsi\u00f3n del conjunto de datos
\nLimpieza y transformaci\u00f3n de datos mediante SQL
\nLimpieza y transformaci\u00f3n de datos mediante una IU nueva: introducci\u00f3n a Cloud Dataprep
\nLaboratorio: Explorar y dar forma a los datos con Cloud Dataprep
\nAlmacenamiento y exportaci\u00f3n de datos<\/p>\n
Comparar tablas persistentes y temporales
\nGuardar y exportar los resultados de una Query
\nRendimiento: Query Cache
\nLaboratorio: Creaci\u00f3n de tablas persistentes
\nIngesta de nuevos Datasets hacia Google BigQuery<\/p>\n
Consulta de fuentes de datos externas
\nC\u00f3mo evitar errores de transferencia de datos
\nIngesta de nuevos datos a tablas persistentes
\nAn\u00e1lisis de la inserci\u00f3n Streaming
\nLaboratorio: Ingesta y consulta de nuevos Datasets
\nVisualizaci\u00f3n de datos<\/p>\n
Descripci\u00f3n general de los principios de visualizaci\u00f3n de datos
\nEnfoques del an\u00e1lisis exploratorio frente al explicativo
\nDemostraci\u00f3n: Google Data Studio UI
\nConexi\u00f3n de Google Data Studio con Google BigQuery
\nLaboratorio: Exploraci\u00f3n de un Dataset en Google Data Studio
\nUni\u00f3n y mezcla de Datasets<\/p>\n
Mezcla de tablas de datos hist\u00f3ricos con UNION
\nIntroducci\u00f3n a los Table Wildcards para mezclas m\u00e1s sencillas
\nData Schemas: Vincular datos en m\u00faltiples tablas
\nExplicaci\u00f3n de JOIN mediante ejemplos y errores
\nLaboratorio: UNION y JOIN de datos desde m\u00faltiples tablas
\nFunciones y cl\u00e1usulas avanzadas<\/p>\n
Vista general de SQL Case Statements
\nIntroducci\u00f3n a las funciones anal\u00edticas de ventana
\nProtecci\u00f3n de los datos con lcifrado de campo unidireccional
\nAn\u00e1lisis de subconsultas eficaces y dise\u00f1o CTE
\nComparaci\u00f3n de las UDF de SQL y JavaScript
\nLaboratorio: Obtenci\u00f3n de estad\u00edsticas con las funciones avanzadas de SQL
\nDise\u00f1o de esquemas y estructuras de datos anidados<\/p>\n
Comparaci\u00f3n de Google BigQuery con la arquitectura de datos RDBMS tradicional
\nNormalizaci\u00f3n frente a desnormalizaci\u00f3n: compensaciones de rendimiento
\nRevisi\u00f3n del esquema: lo bueno, lo malo y lo feo
\nArrays y datos anidados en Google BigQuery
\nLaboratorio: Consulta de datos anidados y repetidos
\nM\u00e1s visualizaci\u00f3n con Google Data Studio<\/p>\n
Creaci\u00f3n de Case Statements y campos calculados
\nC\u00f3mo evitar errores de rendimiento con consideraciones de cach\u00e9
\nUso compartido de Dashboards y an\u00e1lisis de las consideraciones de acceso a datos
\nOptimizacion para lograr un buen rendimiento<\/p>\n
Evitar errores de rendimiento de Google BigQuery
\nPrevenci\u00f3n de hotspots en tus datos
\nDiagn\u00f3stico de problemas de rendimiento con el Query Explanation map
\nLaboratorio: Optimizaci\u00f3n y soluci\u00f3n de problemas de rendimiento de Query
\nAcceso a datos<\/p>\n
Comparaci\u00f3n de las funciones de los Datasets de IAM y BigQuery
\nC\u00f3mo evitar errores de acceso
\nRevisi\u00f3n de miembros, roles, organizaciones, administraci\u00f3n de cuentas y cuentas de servicio
\nNotebooks en la nube<\/p>\n
Cloud Datalab
\nCompute Engine y Cloud Storage
\nLaboratorio: Alquilar una VM para procesar datos de terremotos
\nAn\u00e1lisis de datos con BigQuery
\n\u00bfC\u00f3mo realiza el Machine Learning Google?<\/p>\n
Introducci\u00f3n al Machine Learning (ML) para analistas
\nPracticar con las API de ML previamente entrenadas para comprender im\u00e1genes y textos
\nLaboratorio: API de ML previamente entrenadas
\nAplicar el Machine Learning a Datasets (BQML)<\/p>\n
Compilar Datasets de aprendizaje autom\u00e1tico y analizar las caracter\u00edsticas
\nCrear modelos de clasificaci\u00f3n y previsi\u00f3n con BQML
\nLaboratorio: Predecir las compras de visitantes con un modelo de clasificaci\u00f3n en BQML
\nLaboratorio: Predecir las tarifas de taxis con un modelo de previsi\u00f3n de ML de BigQuery
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