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Google Bigquery para programadores

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Google Bigquery para programadores

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Google Bigquery para programadores

Eres un programador ambicioso, ansioso por llevar tus proyectos al siguiente nivel. Buscas integrar análisis de datos sólidos, visualizaciones convincentes e incluso capacidades predictivas en tus aplicaciones. Con BigQuery, tienes a tu disposición las herramientas y la escalabilidad necesarias para convertir tus ideas en soluciones realmente basadas en datos.

Además, te identificas como un analista de datos que valora la eficiencia y la potencia. Trabajas con grandes conjuntos de datos y las herramientas tradicionales simplemente no están a la altura de tus conocimientos. Estás emocionado por explorar la velocidad, el análisis avanzado y la escalabilidad basada en la nube que ofrece BigQuery, sabiendo que estas capacidades pueden desbloquear todo el potencial de tus análisis.

Por último, eres un profesional de inteligencia empresarial que busca una ventaja competitiva. Deseas ir más allá de los informes básicos y descubrir tendencias más profundas, crear paneles interactivos y utilizar los datos con confianza para impulsar decisiones estratégicas. Con BigQuery, tienes la herramienta adecuada para explorar, analizar y presentar datos de manera efectiva, proporcionando una ventaja decisiva en el competitivo mundo empresarial de hoy.

Título: Google Bigquery para programadores analizar y visualizar
Versión: Cursos en vídeo
Desarrollador: Shay Tavor
Fecha de Lanzamiento: 26 de Abril de 2024
Formato: MP4 | Vídeo: h264, 1920×1080 | Audio: AAC, 44,1 KHz
Tamaño: 2,29 Gigas
Idioma: Inglés | Inglés
Duración: 4h 0m
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Lo que aprenderá:

Domine el análisis de datos de BigQuery usando SQL, manipulando grandes conjuntos de datos con facilidad.
Cree visualizaciones de datos atractivas para comunicar conocimientos de forma eficaz.
Integre BigQuery en proyectos de programación para aplicaciones basadas en datos.
Comprender los principios del almacenamiento de datos y las ventajas de BigQuery.
Aplique modelos básicos de aprendizaje automático a los datos para realizar análisis predictivos.
Obtenga experiencia práctica con conjuntos de datos del mundo real a través de proyectos.

Capturas:

Google Bigquery para programadores

Requisitos:
Conocimientos básicos de SQL: comprender conceptos fundamentales de SQL como SELECT, FROM, WHERE, JOIN, etc., es crucial para consultar y manipular datos de manera efectiva en BigQuery.
Cuenta activa de Google Cloud Platform (GCP): los estudiantes necesitan una cuenta de GCP para acceder a BigQuery y seguir el curso.
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Instrucciones  general del curso:

Sección 1: Bienvenido al curso

Conferencia 1 Bienvenido al curso

Clase 2 Creación de una cuenta de GCP

Sección 2: Introducción a BigQuery

Conferencia 3 Introducción

Conferencia 4 Estructura de tablas

Conferencia 5 ranuras

Lección 6 Estructura de datos

Demostración de la lección 7: crear un conjunto de datos

Clase 8 Crear tabla vacía

Clase 9 Crear tabla a partir de una consulta

Clase 10 Crear tabla a partir de datos de origen

Clase 11 Ejercicio 1: Crear tablas

Lección 12 Ejercicio 1 Solución

Sección 3: SQL

Conferencia 13 Introducción a SQL

Conferencia 14 La declaración selecta

Conferencia 15 Únete

Lección 16 Funciones agregadas

Conferencia 17 Grupo por

Clase 18 Ejercicio 2: consultas SQL

Lección 19 Ejercicio 2 Solución

Sección 4: Consulta de datos en BigQuery

Conferencia 20 Descripción general de la sección

Conferencia 21 Descripción general del conjunto de datos

Conferencia 22 Ejecutar consulta

Conferencia 23 Más consultas

Conferencia 24 Consultas sindicales

Lección 25 Tabla de Generación de Códigos

Conferencia 26 Ejercicio 3: Consultas en BigQuery

Clase 27 Ejercicio 3 Solución

Sección 5: Funciones avanzadas

Conferencia 28 Normalización

Clase 29 Campos anidados y repetidos

Clase 30 Creación de tablas con valores anidados

Clase 31 Consulta de campos anidados y repetidos

Conferencia 32 Partición

Clase 33 Creación de una tabla particionada

Conferencia 34 Agrupación

Clase 35 Ejercicio 4: campos anidados y repetidos

Sección 6: Visualización de datos

Conferencia 36 Introducción a la visualización de datos

Conferencia 37 Estudio Open Looker

Conferencia 38 Interfaz de usuario de Looker Studio

Conferencia 39 Marcador

Conferencia 40 Gráficos circulares y de líneas

Clase 41 Campos calculados

Conferencia 42 Gráfico de barras

Diagrama de caja de la lección 43

Clase 44 Ejercicio 5: Visualización de datos

Sección 7: Limpieza y preparación de datos

Conferencia 45 Introducción a la preparación de datos.

Conferencia 46 Desafíos de la limpieza de datos

Conferencia 47 Descripción general del conjunto de datos

Clase 48 Eliminación de columnas

Conferencia 49 Eliminación de duplicaciones

Conferencia 50 Eliminar valores nulos

Conferencia 51 Categorizar cadenas

Conferencia 52 Visualizando los datos

Conferencia 53 Eliminación de valores atípicos

Resumen de la conferencia 54

Conferencia 55 Ejercicio 6: Datos de limpieza

Sección 8: Aprendizaje automático con BigQuery

Conferencia 56 Introducción al aprendizaje automático

Conferencia 57 Regresión lineal

Clase 58 Crear modelo

Conferencia 59 Evaluar el modelo

Conferencia 60 Ejecución de evaluación en Bigquery

Conferencia 61 Haciendo predicciones

Conferencia 62 Ejercicio 7: Crear un modelo de aprendizaje automático

Sección 9: Resumen del curso

Conferencia 63 Resumen del curso

Sección 10: Información adicional: código fuente y otras cosas

Conferencia 64 Códigos fuente

Conferencia 65 Conferencia e información extra

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www.fegocloud.com

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