CURSO FROM DATA TO INSIGHTS WITH GOOGLE CLOUD PLATFORM (DIGCP)
¿Quiere saber cómo consultar y procesar petabytes de datos en segundos? ¿Tiene curiosidad por el análisis de datos que se escala automáticamente a medida que crecen sus datos? ¡Bienvenido al curso Data Insights!
Esta clase From Data To Insights With Google Cloud Platform (DIGCP) de dos días dirigida por un instructor les enseña a los participantes del curso cómo obtener información a través del análisis y la visualización de datos utilizando Google Cloud Platform. El curso presenta escenarios interactivos y laboratorios prácticos donde los participantes exploran, extraen, cargan, visualizan y extraen información de diversos conjuntos de datos de Google BigQuery. El curso cubre la carga de datos, consultas, modelado de esquemas, optimización del rendimiento, precios de consultas y visualización de datos.
Duración:
3 días
Próximo curso:
Modalidades:
- En Línea con instructor en vivo
Curso dirigido a:
Esta clase está destinada a lo siguiente:
- Analistas de datos, analistas comerciales, profesionales de inteligencia comercial
- Ingenieros de datos en la nube que se asociarán con analistas de datos para crear soluciones de datos escalables en Google Cloud Platform.
Requisitos previos:
Para aprovechar al máximo este curso, los participantes deben tener:
- Competencia básica con ANSI SQL
Beneficios
Diploma Oficial Google Cloud Platform
Manual Digital Google Cloud Platform
Laboratorios Oficiales Google Cloud Platform
Garantía ExecuTrain
¿QUÉ APRENDERAS?
El curso “From Data to Insights with Google Cloud Platform” (DIGCP) se centra en enseñar cómo derivar conocimientos a partir de datos utilizando herramientas de análisis y visualización en Google Cloud Platform. Este curso está diseñado para analistas de datos, analistas de negocios, profesionales de inteligencia empresarial y ingenieros de datos en la nube que trabajan en colaboración con analistas de datos para construir soluciones escalables.
Introducción a los Datos en Google Cloud Platform:
- Desafíos analíticos enfrentados por los analistas de datos.
- Comparación entre Big Data on-premise y en la nube.
- Casos de uso reales de empresas que se han transformado a través de la analítica en la nube.
- Navegación por los conceptos básicos de proyectos en Google Cloud Platform.
Descripción General de las Herramientas de Big Data:
- Tareas y desafíos de los analistas de datos.
- Introducción a las herramientas de datos de Google Cloud Platform.
Exploración de Datos con SQL:
- Comparación de técnicas comunes de exploración de datos.
- Codificación en SQL estándar de alta calidad.
- Exploración de conjuntos de datos públicos de Google BigQuery.
Precios de Google BigQuery:
- Desglose de un trabajo en BigQuery.
- Cálculo de costos de almacenamiento, consultas y transmisión en BigQuery.
Limpieza y Transformación de Datos:
- Principios de integridad del conjunto de datos.
- Uso de SQL y Cloud Dataprep para limpiar y transformar datos.
Almacenamiento y Exportación de Datos:
- Comparación entre tablas permanentes y temporales.
- Guardado y exportación de resultados de consultas.
Ingesta de Nuevos Conjuntos de Datos en Google BigQuery:
- Consulta desde fuentes de datos externas.
- Ingesta de nuevos datos en tablas permanentes.
Visualización de Datos:
- Principios de visualización de datos.
- Conexión de Google Data Studio a Google BigQuery.
Unión y Fusión de Conjuntos de Datos:
- Uso de UNION y comodines de tablas para fusiones fáciles.
METODOLOGÍA DE ESTUDIO EFECTIVA
Modalidad en linea con instructor en vivo.
Interacción Personalizada:
- Enfoque Personalizado: Reciben atención personalizada y haz preguntas al instructor.
- Retroalimentación Instantánea: Tu profesor en vivo te proporcionará retroalimentación inmediata, lo que facilita la comprensión de conceptos y la corrección de errores.
Flexibilidad y Accesibilidad:
- Aprendizaje Remoto: Accede al curso desde cualquier lugar, eliminando la necesidad de desplazamientos y permitiendo una mayor flexibilidad en horarios.
- Grabaciones Disponibles: Las sesiones en vivo pueden ser grabadas, asi podrás revisar el material en cualquier momento.
Motivación y Compromiso:
- Participación Activa: La interacción en tiempo real fomenta la participación activa y el compromiso, creando una mayor conexion con el instructor y otros estudiantes.
- Sesiones Dinámicas: Discusiones en vivo, ejercicios prácticos y demostraciones mantienen tu interés a lo largo del curso.
Resolución Inmediata de Problemas:
- Asistencia Inmediata: Resuelve dudas y problemas de manera inmediata, evitando la espera entre la formulación de preguntas y la obtención de respuestas.
Módulos
Módulo 1: Introducción a los Datos en Google Cloud Platform
- Resaltar los desafíos analíticos enfrentados por los analistas de datos.
- Comparar Big Data on-premises versus en la nube.
- Aprender de casos de uso reales de empresas transformadas a través de la analítica en la nube.
- Navegar por los conceptos básicos de proyectos en Google Cloud Platform.
- Laboratorio: Introducción a Google Cloud Platform.
Módulo 2: Descripción General de las Herramientas de Big Data
- Recorrido por las tareas y desafíos de los analistas de datos y presentación de las herramientas de datos de Google Cloud Platform.
- Demostración: Analizar 10 mil millones de registros con Google BigQuery.
- Explorar 9 características fundamentales de Google BigQuery.
- Comparar las herramientas de GCP para analistas, científicos de datos e ingenieros de datos.
- Laboratorio: Exploración de conjuntos de datos con Google BigQuery.
Módulo 3: Exploración de Datos con SQL
- Recorrido de un trabajo en BigQuery.
- Calcular los precios de BigQuery: costos de almacenamiento, consultas y transmisión.
- Optimizar las consultas para reducir costos.
- Laboratorio: Calcular los precios de Google BigQuery.
Módulo 4: Precios de Google BigQuery
- Recorrido de un trabajo en BigQuery.
- Calcular los precios de BigQuery: costos de almacenamiento, consultas y transmisión.
- Optimizar las consultas para reducir costos.
- Laboratorio: Calcular los precios de Google BigQuery.
Módulo 5: Limpieza y Transformación de Datos
- Examinar los 5 principios de la integridad del conjunto de datos.
- Caracterizar la forma y la distribución del conjunto de datos.
- Limpiar y transformar datos utilizando SQL.
- Limpiar y transformar datos utilizando una nueva interfaz: introducción a Cloud Dataprep.
- Laboratorio: Exploración y configuración de datos con Cloud Dataprep.
Módulo 6: Almacenamiento y Exportación de Datos
- Comparar tablas permanentes y temporales.
- Guardar y exportar resultados de consultas.
- Vista previa del rendimiento: caché de consultas.
- Laboratorio: Creación de nuevas tablas permanentes.
Módulo 7: Ingesta de Nuevos Conjuntos de Datos en Google BigQuery
- Consultar desde fuentes de datos externas.
- Evitar errores comunes al ingerir datos.
- Ingesta de nuevos datos en tablas permanentes.
- Discusión sobre inserciones de transmisión.
- Laboratorio: Ingesta y consulta de nuevos conjuntos de datos.
Módulo 8: Visualización de Datos
- Descripción general de los principios de visualización de datos.
- Enfoques de análisis exploratorio vs explicativo.
- Demostración: Interfaz de Google Data Studio.
- Conectar Google Data Studio a Google BigQuery.
- Laboratorio: Exploración de un conjunto de datos en Google Data Studio.
Módulo 9: Unión y Fusión de Conjuntos de Datos
- Fusión de tablas de datos históricos con UNION.
- Introducción a los comodines de tabla para fusiones fáciles.
- Revisión de esquemas de datos: vinculación de datos a través de múltiples tablas.
- Ejemplos y errores comunes de JOIN.
- Laboratorio: Unión y fusión de datos de múltiples tablas
Módulo 10: Funciones y Cláusulas Avanzadas
- Revisión de declaraciones CASE en SQL.
- Introducción a las funciones de ventana analíticas.
- Protección de datos con cifrado de campo unidireccional.
- Discusión sobre el diseño efectivo de subconsultas y CTE.
- Comparación entre UDFs de SQL y Javascript.
- Laboratorio: Derivación de insights con funciones SQL avanzadas.
Módulo 11: Diseño de Esquema y Estructuras de Datos Anidadas
- Comparación entre Google BigQuery y la arquitectura de datos de RDBMS tradicionales.
- Normalización vs desnormalización: compensaciones de rendimiento.
- Revisión de esquemas: lo bueno, lo malo y lo feo.
- Arrays y datos anidados en Google BigQuery.
- Laboratorio: Consulta de datos anidados y repetidos.
Módulo 12: Más Visualización con Google Data Studio
- Crear declaraciones CASE y campos calculados.
- Evitar problemas de rendimiento con consideraciones de caché.
- Compartir paneles y discutir consideraciones de acceso a datos.
Módulo 13: Optimización para el Rendimiento
- Evitar errores comunes de rendimiento en Google BigQuery.
- Prevenir puntos críticos en tus datos.
- Diagnosticar problemas de rendimiento con el mapa de explicación de consultas.
- Laboratorio: Optimización y solución de problemas de rendimiento de consultas.
Módulo 14: Insights Avanzados
- Introducción a Cloud Datalab.
- Cuadernos y celdas de Cloud Datalab.
- Beneficios de Cloud Datalab.
Módulo 15: Acceso a Datos
- Comparar IAM y roles de conjuntos de datos de BigQuery.
- Evitar errores comunes de acceso.
- Revisión de miembros, roles, organizaciones, administración de cuentas y cuentas de servicio.
T e s t i m o n i o s
¿Qué opinan nuestros alumnos de este curso?
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¿Por qué aprender From Data to Insights with Google Cloud Platform?
Aprender “From Data to Insights with Google Cloud Platform” (DIGCP) ofrece múltiples beneficios, tanto para profesionales individuales como para organizaciones.
1. Adquisición de Habilidades Prácticas en Big Data
El curso proporciona una experiencia práctica intensiva en el uso de Google BigQuery y otras herramientas de análisis de datos en Google Cloud Platform (GCP). Los participantes aprenden a cargar, limpiar, transformar, y visualizar datos a gran escala, lo cual es esencial en la era del big data
2. Optimización de Consultas y Costos
Una parte significativa del curso está dedicada a enseñar cómo optimizar consultas y calcular los costos asociados con BigQuery. Esto es crucial para maximizar el rendimiento y la eficiencia de las operaciones en la nube, ayudando a las empresas a gestionar mejor sus recursos y presupuesto
3. Visualización de Datos y Toma de Decisiones
El curso enseña a utilizar Google Data Studio para crear visualizaciones de datos intuitivas y comprensibles. Esto facilita la toma de decisiones basada en datos, permitiendo a los profesionales comunicar insights clave de manera efectiva a las partes interesadas
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El curso “From Data to Insights with Google Cloud Platform” es una inversión valiosa para cualquier profesional de datos o organización que busque mejorar su capacidad de análisis y gestión de datos en la nube. La combinación de habilidades prácticas, optimización de costos, seguridad y preparación para certificaciones avanzadas hacen de este curso una opción destacada para aquellos que desean liderar en el campo del big data y la analítica en la nube.
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V E R C U R S O S R E L A C I O N A D O S
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