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ONLINE
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Entidad
Presentación
Descripción
La cantidad de datos generados a diario es astronómica, y su aprovechamiento se ha vuelto vital para la toma de decisiones informadas. Google BigQuery surge como una solución muy potente en este contexto, permitiendo el almacenamiento y análisis escalable de grandes volúmenes de datos en la nube. La importancia de este Curso de Análisis Big Data con Google BigQuery radica en su capacidad para procesar datos de manera eficiente, sin necesidad de preocuparse por la infraestructura subyacente, lo que reduce significativamente los costos y el tiempo de procesamiento.BigQuery se destaca por su integración fluida con otras herramientas y servicios de Google Cloud Platform, lo que facilita la construcción de soluciones completas de análisis de datos, desde la ingesta hasta la visualización.
Objetivos
- Dominar SQL para consultas complejas en BigQuery.
- Aplicar técnicas avanzadas de análisis de datos con BigQuery ML.
- Realizar pronósticos y detección de anomalías en series temporales.
- Analizar sentimientos y extraer información clave de texto con BigQuery ML.
- Utilizar BigQuery Geospatial para análisis y visualización de datos geoespaciales.
- Crear visualizaciones interactivas con herramientas BI y Data Studio.
- Desarrollar habilidades para limpiar, normalizar y segmentar conjuntos de datos en BigQuery.
Para qué te prepara
Este Curso de Análisis Big Data con Google BigQuery te prepara para enfrentar desafíos de análisis de datos en entornos empresariales y de investigación utilizando Google BigQuery. Desarrollarás habilidades sólidas en SQL, Machine Learning, análisis de series temporales, texto y geoespacial, siendo capaz de abordar problemas complejos, ejecutar consultas SQL complejas en segundos o minutos y extraer insights significativos.
A quién va dirigido
Este Curso de Análisis Big Data con Google BigQuery está diseñado para analistas de datos, científicos/as de datos y profesionales interesados en utilizar BigQuery para análisis avanzado y visualización de datos en la nube. No se requiere experiencia previa en BigQuery, pero es útil tener conocimientos básicos de bases de datos y SQL.
temario
- ¿Qué es Big Data?
- La era de las grandes cantidades de información: historia del big data
- La importancia de almacenar y extraer información
- Big Data enfocado a los negocios
- Open data
- Información pública
- IoT (Internet of Things-Internet de las cosas)
- Conceptos básicos de las bases de datos
- Ventajas de utilizar bases de datos en aplicaciones
- Breve historia de los Sistemas de Gestión de Bases de Datos (SGBD)
- Tipos de bases de datos: SQL y NoSQL
- Introducción al lenguaje SQL
- Creación de bases de datos y tablas
- Inserción y consulta de datos
- Modificación y eliminación de datos
- Consultas avanzadas: operaciones JOIN
- Funciones de agregación y agrupación de datos
- Consultas básicas: SELECT, FROM y WHERE
- Ordenamiento de resultados: cláusula ORDER BY
- Filtrado de datos: cláusulas LIKE e IN
- Uso de subconsultas en SQL
- Operadores lógicos y combinación de condiciones
- Optimización de consultas
- ¿Qué es Google BigQuery?
- Ventajas y beneficios de Google BigQuery
- Arquitectura y funcionamiento de Google BigQuery
- Creación de proyectos y conjuntos de datos en BigQuery
- Consultas SQL con subconsultas y agregaciones
- Ventanas y funciones de análisis de ventanas
- Uniones de tablas y conjuntos de datos
- Funciones personalizadas y User-Defined Functions (UDFs)
- Detección y tratamiento de valores atípicos y errores
- Técnicas de normalización y transformación de datos
- Muestreo y segmentación de conjuntos de datos
- Medidas de tendencia central y dispersión
- Distribuciones de frecuencia y representaciones gráficas
- Análisis de correlación y relación entre variables
- Visualizaciones interactivas con Data Studio y herramientas BI
- Conceptos básicos de machine learning
- Tipos de algoritmos de machine learning: supervisado, no supervisado y aprendizaje por refuerzo
- Evaluación del rendimiento de modelos ML
- Regresión lineal y logística para pronósticos y clasificación
- Árboles de decisión y conjuntos aleatorios (Random Forests)
- K-Nearest Neighbors (KNN) y algoritmos basados en distancia
- Validación cruzada y selección de modelos
- Preprocesamiento y análisis de datos de series temporales
- Pronósticos y modelado de tendencias con ARIMA y Prophet
- Detección de anomalías y eventos en series temporales
- Preprocesamiento y limpieza de datos de texto
- Análisis de sentimiento y opinión con técnicas de NLP
- Extracción de información y temas clave en documentos
- Introducción a datos geoespaciales y georreferenciación
- Análisis de datos geoespaciales con BigQuery Geospatial
- Visualización de datos geoespaciales en mapas y cuadros de mando
metodología
Formación Online
Toda nuestra oferta formativa es de modalidad online, incluidos los exámenes.
Comunidad
En la que todos los alumos de INESEM podrán debatir y compartir su conocimiento.
Materiales Didácticos
En la mayoría de nuestras acciones formativas, el alumno contará con el apoyo de los materiales físicos.
Material Adicional
El alumno podrá completar el proceso formativo y ampliar los conocimientos de cada área concreta.
Campus Virtual
Entorno Persona de Aprendizaje disponible las 24 horas, los 7 días de la semana.
Una vez finalizado el proceso de matriculación, el alumno empieza su andadura en INESEM Formación Continua a través de nuestro Campus Virtual.
La metodología INESEM Business School, ha sido diseñada para acercar el aula al alumno dentro de la formación online. De esta forma es tan importante trabajar de forma activa en la plataforma, como necesario el trabajo autónomo de este. El alumno cuenta con una completa acción formativa que incluye además del contenido teórico, objetivos, mapas conceptuales, recuerdas, autoevaluaciones, bibliografía, exámenes, actividades prácticas y recursos en forma de documentos descargables, vídeos, material complementario, normativas, páginas web, etc.
A esta actividad en la plataforma hay que añadir el tiempo asociado a la formación dedicado a horas de estudio. Estos son unos completos libros de acceso ininterrumpido a lo largo de la trayectoria profesional de la persona, no solamente durante la formación. Según nuestra experiencia, gran parte del alumnado prefiere trabajar con ellos de manera alterna con la plataforma, si bien la realización de autoevaluaciones de cada unidad didáctica y evaluación de módulo, solamente se encuentra disponible de forma telemática.
El alumno deberá avanzar a lo largo de las unidades didácticas que constituyen el itinerario formativo, así como realizar las actividades y autoevaluaciones correspondientes. Al final del itinerario encontrará un examen final o exámenes. A fecha fin de la acción formativa el alumno deberá haber visitado al menos el 100 % de los contenidos, haber realizado al menos el 75 % de las actividades de autoevaluación, haber realizado al menos el 75 % de los exámenes propuestos y los tiempos de conexión alcanzados deberán sumar en torno al 75 % de las horas de la teleformación de su acción formativa. Dicho progreso se contabilizará a través de la plataforma virtual y puede ser consultado en cualquier momento.
La titulación será remitida al alumno por correo postal una vez se haya comprobado que ha completado el proceso de aprendizaje satisfactoriamente.
Requisitos de acceso
Esta formación pertenece al programa de Formación Continua de INESEM. Esta formación se tramita con cargo a un crédito que tienen asignado las empresas privadas españolas para la formación de sus empleados sin que les suponga un coste.
Para tramitar dicha formación es preciso cumplir los siguientes requisitos:
- Estar trabajando para una empresa privada
- Encontrarse cotizando en Régimen General de la Seguridad Social
- Solicitar un curso que esté relacionado con el puesto de trabajo o con la actividad empresarial
- Que la empresa autorice la formación
- Que la empresa disponga de suficiente crédito formativo para cubrir el coste del curso
titulación
Titulación de Formación Continua Bonificada expedida por el Instituto Europeo de Estudios Empresariales (INESEM). "Titulación Expedida y Avalada por el Instituto Europeo de Estudios Empresariales. ""Enseñanza No Oficial y No Conducente a la Obtención de un Título con Carácter Oficial o Certificado de Profesionalidad."""
Opiniones de los alumnos
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