From Data to Insights with Google Cloud Platform

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Duración del curso
21 horas
Lugar de impartición
Madrid / Online
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Modalidad
Presencial, Aula Virtual
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Fecha de inicio
Próximamente
 

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Acerca del curso

Explore ways to derive insights from data at scale using BigQuery, Google Cloud’s serverless, highly scalable, and cost-effective cloud data warehouse. This course uses lectures, demos, and hands-on labs to teach you the fundamentals of BigQuery, including how to create a data transformation pipeline, build a BI dashboard, ingest new datasets, and design schemas at scale.

  • Derive insights from data using the analysis and visualization tools on Google Cloud Platform
  • Load, clean, and transform data at scale with GoogleCloud Dataprep
  • Explore and Visualize data using Google Data Studio
  • Troubleshoot, optimize, and write high performance queries
  • Practice with pre-built ML APIs for image and text understanding
  • Train classification and forecasting ML models using SQLwith BQML

Basic proficiency with ANSI SQL

Modulo 1: Introduction to Data on the Google Cloud Platform

Modulo 2: Big Data Tools Overview

Modulo 3: Exploring your Data with SQL

Modulo 4: Google BigQuery Pricing

Modulo 5: Cleaning and Transforming your Data

Modulo 6: Storing and Exporting Data

Modulo 7: Ingesting New Datasets into Google BigQuery

Modulo 8: Data Visualization

Modulo 9: Joining and Merging Datasets

Modulo 10: Advanced Functions and Clauses

Modulo 11: Schema Design and Nested Data Structures

Modulo 12: More Visualization with Google Data Studio

Modulo 13: Optimizing for Performance

Modulo 14: Data Access

Modulo 15: Notebooks in the Cloud

Modulo 16: How Google does Machine Learning

Modulo 17: Applying Machine Learning to your Datasets (BQML)

Documentación Oficial de Google Cloud -From Data to Insights with Google Cloud Platform

  • Formador Certificado por GCP
  • Más de 5 años de experiencia profesional
  • Más de 4 años de experiencia docente
  • Profesional activo en empresas del sector IT

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Programa del curso:
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