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Temario<\/h2>\n
M\u00f3dulo 1: Introducci\u00f3n a los datos en la plataforma Google Cloud Platform<\/p>\n
Antes y ahora: An\u00e1lisis de datos escalable en la nube<\/p>\n
Temas cubiertos<\/p>\n
Destaque los desaf\u00edos de an\u00e1lisis a los que se enfrentan los analistas de datos
\nCompare los grandes datos locales con los de la nube
\nAprenda de casos de uso reales de empresas transformadas a trav\u00e9s del an\u00e1lisis en la nube
\nConceptos b\u00e1sicos del proyecto Google Cloud Platform
\nLaboratorio: Introducci\u00f3n a la plataforma Google Cloud Platform
\nM\u00f3dulo 2: Descripci\u00f3n general de las grandes herramientas de datos<\/p>\n
Agudice las herramientas de su kit de herramientas de Data Analyst<\/p>\n
Temas cubiertos<\/p>\n
Explicaci\u00f3n de las tareas y retos de los analistas de datos e introducci\u00f3n de las herramientas de datos de la plataforma Google Cloud Platform
\nDemo: Analice 10 mil millones de registros con Google BigQuery
\nExplorar 9 funciones fundamentales de Google BigQuery
\nCompare las herramientas de GCP para analistas, cient\u00edficos e ingenieros de datos
\nLaboratorio: Exploraci\u00f3n de conjuntos de datos con Google BigQuery
\nM\u00f3dulo 3: Explorando sus datos con SQL<\/p>\n
Familiar\u00edcese con Google BigQuery y aprenda las mejores pr\u00e1cticas de SQL<\/p>\n
Temas cubiertos<\/p>\n
Comparar t\u00e9cnicas comunes de exploraci\u00f3n de datos
\nAprenda a codificar SQL de alta calidad
\nExplorar los conjuntos de datos p\u00fablicos de Google BigQuery
\nPrevisualizaci\u00f3n de visualizaci\u00f3n: Estudio de datos de Google
\nLaboratorio: Solucionar errores comunes de SQL
\nM\u00f3dulo 4: Precios de Google BigQuery<\/p>\n
Calcular los costes de almacenamiento y consulta de Google BigQuery<\/p>\n
Temas cubiertos<\/p>\n
Recorrido por un trabajo de BigQuery
\nCalcule el precio de BigQuery: Costos de almacenamiento, consulta y transmisi\u00f3n por secuencias
\nOptimizar las consultas para el coste
\nLaboratorio: Calcular el precio de Google BigQuery
\nM\u00f3dulo 5: Limpieza y transformaci\u00f3n de sus datos<\/p>\n
Convierta sus datos brutos en un conjunto de datos m\u00e1s limpio y enriquecido<\/p>\n
Temas cubiertos<\/p>\n
Examinar los 5 Principios de Integridad de los Conjuntos de Datos
\nCaracterizar la forma y la inclinaci\u00f3n del conjunto de datos
\nLimpie y transforme datos usando SQL
\nLimpie y transforme datos utilizando una nueva interfaz de usuario: Presentaci\u00f3n de Cloud Dataprep
\nLaboratorio: Explore y d\u00e9 forma a los datos con Cloud Dataprep
\nM\u00f3dulo 6: Almacenamiento y exportaci\u00f3n de datos<\/p>\n
Creaci\u00f3n de nuevas tablas y exportaci\u00f3n de resultados<\/p>\n
Temas cubiertos<\/p>\n
Comparar tablas permanentes con tablas temporales
\nGuardar y exportar los resultados de la consulta
\nVista previa de rendimiento: Cach\u00e9 de consulta
\nLaboratorio: Creaci\u00f3n de nuevas tablas permanentes
\nM\u00f3dulo 7: Introducci\u00f3n de nuevos conjuntos de datos en Google BigQuery<\/p>\n
Lleve sus datos a la nube<\/p>\n
Temas cubiertos<\/p>\n
Consulta desde fuentes de datos externas
\nEvite las trampas de la ingesta de datos
\nIngerir nuevos datos en tablas permanentes
\nDiscutir los Insertos de Streaming
\nLaboratorio: Introducci\u00f3n y consulta de nuevos conjuntos de datos
\nM\u00f3dulo 8: Visualizaci\u00f3n de datos<\/p>\n
Explore y explique sus datos de manera efectiva a trav\u00e9s de la visualizaci\u00f3n<\/p>\n
Temas cubiertos<\/p>\n
Descripci\u00f3n general de los principios de visualizaci\u00f3n de datos
\nEnfoques de An\u00e1lisis Exploratorio vs An\u00e1lisis Explicativo
\nDemo: Interfaz de usuario de Google Data Studio
\nConectar Google Data Studio con Google BigQuery
\nLaboratorio: Exploraci\u00f3n de un conjunto de datos en Google Data Studio
\nM\u00f3dulo 9: Unir y fusionar conjuntos de datos<\/p>\n
Combine y enriquezca sus conjuntos de datos con m\u00e1s datos<\/p>\n
Temas cubiertos<\/p>\n
Fusionar tablas de datos hist\u00f3ricos con UNION
\nIntroducir comodines de tabla para facilitar las fusiones
\nRevisar esquemas de datos: Vinculaci\u00f3n de datos a trav\u00e9s de m\u00faltiples tablas
\nRecorrido por JOIN Ejemplos y trampas
\nLaboratorio: Unir y unir datos de varias tablas
\nM\u00f3dulo 10: Funciones y cl\u00e1usulas avanzadas<\/p>\n
Profundizar en la Escritura Avanzada de Consultas con Google BigQuery<\/p>\n
Temas cubiertos<\/p>\n
Revisar las declaraciones de casos de SQL
\nIntroducci\u00f3n a las funciones de la ventana anal\u00edtica
\nProteja los datos con el cifrado de campo unidireccional
\nDiscutir la subconsulta efectiva y el dise\u00f1o del CTE
\nComparar UDFs SQL y Javascript
\nLaboratorio: Obtenci\u00f3n de informaci\u00f3n con funciones SQL avanzadas
\nM\u00f3dulo 11: Dise\u00f1o del esquema y estructuras de datos anidadas<\/p>\n
Modele sus conjuntos de datos para escalar en Google BigQuery<\/p>\n
Temas cubiertos<\/p>\n
Comparar Google BigQuery con la arquitectura de datos RDBMS tradicional
\nNormalizaci\u00f3n vs. desnormalizaci\u00f3n: Compensaciones de Desempe\u00f1o
\nRevisi\u00f3n de esquemas: Lo bueno, lo malo y lo feo
\nArrays y datos anidados en Google BigQuery
\nLaboratorio: Consulta de datos anidados y repetidos
\nM\u00f3dulo 12: M\u00e1s visualizaci\u00f3n con Google Data Studio<\/p>\n
Cree cuadros de mando con precisi\u00f3n de p\u00edxeles<\/p>\n
Temas cubiertos<\/p>\n
Crear Extractos de Caso y Campos Calculados
\nEvite los errores de rendimiento con consideraciones de cach\u00e9
\nCompartir cuadros de mando y discutir consideraciones sobre el acceso a los datos
\nM\u00f3dulo 13: Optimizaci\u00f3n del rendimiento<\/p>\n
Solucionar y resolver problemas de rendimiento de las consultas<\/p>\n
Temas cubiertos<\/p>\n
Evite los errores de rendimiento de Google BigQuery
\nPrevenir puntos calientes en sus datos
\nDiagnosticar problemas de rendimiento con el mapa de explicaci\u00f3n de la consulta
\nLaboratorio: Optimizaci\u00f3n y resoluci\u00f3n de problemas del rendimiento de las consultas
\nM\u00f3dulo 14: Perspectivas avanzadas<\/p>\n
Piense, analice y comparta informaci\u00f3n como un cient\u00edfico de datos<\/p>\n
Temas cubiertos<\/p>\n
Presentaci\u00f3n de Cloud Datalab
\nCuadernos y c\u00e9lulas Cloud Datalab
\nBeneficios de Cloud Datalab
\nM\u00f3dulo 15: Acceso a datos<\/p>\n
Mantenga la seguridad de los datos en primer plano en la nube<\/p>\n
Temas cubiertos<\/p>\n
Comparaci\u00f3n de los roles del conjunto de datos de IAM y BigQuery
\nEvite las trampas de acceso
\nRevisar miembros, funciones, organizaciones, administraci\u00f3n de cuentas y cuentas de servicio
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