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BigQuery para el análisis de datos

Fundamental 12 Steps 1 day 37 Créditos

¿Quieres aprender el SQL básico y habilidades de visualización de un analista de datos? Interesados ​​sobre cómo escribir consultas que escalan a petabyte de datos de tamaño? Tome el BigQuery para Analista Quest y aprender cómo consultar, ingerir, optimizar, visualizar, e incluso construir modelos de aprendizaje automático en SQL dentro de BigQuery.

Data

Prerequisites:

Esta misión supone el conocimiento básico de SQL (Structured Query Language), pero proporciona un primer laboratorio opcional para revisar la sintaxis de consulta básica. No hay otros laboratorios o misiones se requieren como requisito previo.

Quest Outline

Lab práctico

Introducción a SQL para BigQuery y Cloud SQL

En este lab, aprenderá cláusulas importantes de SQL y practicará la ejecución de consultas estructuradas en BigQuery y Cloud SQL

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Lab práctico

Cómo usar la IU web de BigQuery

En este lab, aprenderá a consultar tablas públicas y a cargar datos de muestra en BigQuery mediante la IU web. Mire este breve video: Get Meaningful Insights with Google BigQuery.

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Lab práctico

BigQuery: Qwik Start - Línea de comandos

En este lab práctico, aprenderá a consultar tablas públicas y a cargar datos de muestra en BigQuery mediante la interfaz de línea de comandos. Mire estos videos breves: Get Meaningful Insights with Google BigQuery y BigQuery: Qwik Start - Qwiklabs Preview.

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Lab práctico

Cómo explorar su conjunto de datos de comercio electrónico con SQL en Google BigQuery

En este lab, aprenderá a usar BigQuery para buscar datos, consultar el conjunto de datos público data-to-insights y escribir y ejecutar consultas.

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Lab práctico

Cómo solucionar errores comunes de SQL con BigQuery

En este lab, usará BigQuery para solucionar errores comunes de SQL, consultar el conjunto de datos públicos de estadísticas generadas a partir de datos, usar el validador de consultas y solucionar errores de sintaxis y lógica de SQL.

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Lab práctico

Explore y cree informes con Data Studio

En este lab, aprenderá a conectar Google Data Studio con las tablas de datos de Google BigQuery, crear gráficos y explorar las relaciones entre las dimensiones y medidas.

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Lab práctico

Cómo crear tablas permanentes y vistas con acceso controlado en BigQuery

Este lab se enfoca en cómo crear nuevas tablas permanentes de informes y revisiones lógicas a partir de un conjunto de datos de comercio electrónico existente.

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Lab práctico

Cómo transferir nuevos conjuntos de datos a BigQuery

Este lab se enfoca en cómo transferir nuevos conjuntos de datos a tablas dentro de BigQuery.

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Lab práctico

Solución de problemas y resolución de dificultades en la unión de datos

Este lab se enfoca en cómo aplicar ingeniería inversa a las relaciones entre tablas de datos y los problemas que se deben evitar durante su unión.

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Lab práctico

Cómo crear un almacén de datos mediante uniones y fusiones

Este lab describe cómo crear nuevas tablas de informes con uniones (JOIN) y fusiones (UNION) de SQL.

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Lab práctico

Cómo crear tablas particionadas por fecha en BigQuery

Este lab se enfoca en cómo consultar conjuntos de datos particionados y cómo crear sus propias particiones en conjuntos de datos para mejorar el rendimiento de las consultas y, por ende, reducir los costos.

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Lab práctico

Cómo trabajar con JSON, arreglos y Structs en BigQuery

En este lab, trabajará con datos semiestructurados (transferencia de archivos de tipo JSON y arreglos) dentro de BigQuery. También practicará cómo cargar, consultar y desanidar diversos conjuntos de datos semiestructurados, además de cómo solucionar problemas en estos.

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Lab práctico

Prediga las compras de visitantes con un modelo de clasificación en BQML

En este lab, utilizará un conjunto de datos de comercio electrónico recientemente disponible para ejecutar algunas consultas típicas que las empresas querrían conocer sobre los hábitos de compra de sus clientes.

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Lab práctico

Prediga las tarifas de taxis con un modelo de previsión de AA de BigQuery

En este lab, explorará millones de viajes de taxis amarillos de la ciudad de Nueva York disponibles en un conjunto de datos públicos de BigQuery, creará un modelo de AA en BigQuery para predecir la tarifa y evaluará el rendimiento de su modelo para hacer predicciones.

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