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Syllabus
Introducción al curso
En este módulo, se presenta el temario del curso.
BigQuery para analistas de datos
En el primer módulo, estudiaremos los desafíos analíticos a los que se enfrentan los analistas de datos y compararemos macrodatos locales con aquellos en la nube. Luego, presentaremos BigQuery, el almacén de datos empresariales de Google Cloud, y revisaremos sus funciones, que hacen de este producto una gran opción para satisfacer tus necesidades de análisis de datos. Finalmente, aprenderemos de casos de uso reales de empresas que se transformaron a través de la analítica en la nube.
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Introducción al curso
En este módulo, se presenta el temario del curso.
BigQuery para analistas de datos
En el primer módulo, estudiaremos los desafíos analíticos a los que se enfrentan los analistas de datos y compararemos macrodatos locales con aquellos en la nube. Luego, presentaremos BigQuery, el almacén de datos empresariales de Google Cloud, y revisaremos sus funciones, que hacen de este producto una gran opción para satisfacer tus necesidades de análisis de datos. Finalmente, aprenderemos de casos de uso reales de empresas que se transformaron a través de la analítica en la nube.
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BigQuery para analistas de datos.
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Learners who complete BigQuery para analistas de datos will develop knowledge and skills
that may be useful to these careers:
Analista de Datos
Analista de Datos
Como Analista de Datos, tu función principal es extraer información valiosa de grandes volúmenes de datos para respaldar la toma de decisiones empresariales. Este curso, "BigQuery para analistas de datos", está explícitamente diseñado para profesionales como tú, capacitándote en el uso de BigQuery, el almacén de datos empresariales de Google Cloud. Aprenderás a explorar, limpiar, transformar y consultar datos utilizando SQL, desde sentencias sencillas hasta consultas complejas, lo que es fundamental para tus tareas diarias. La capacidad de visualizar tus estadísticas con herramientas como Looker Studio y Hojas Conectadas, abordada en el curso, te permitirá comunicar tus hallazgos de manera efectiva. El conocimiento sobre la transferencia y el almacenamiento de datos en BigQuery, junto con el uso de Dataform para canalizaciones escalables, ayudará a construir una base sólida para el éxito en esta carrera.
Ingeniero de datos
Ingeniero de datos
Un Ingeniero de Datos se especializa en diseñar, construir y mantener la infraestructura para recopilar, almacenar, procesar y analizar grandes conjuntos de datos. Este curso es altamente relevante para un Ingeniero de Datos, ya que profundiza en la transferencia y el almacenamiento de datos en BigQuery, analizando enfoques de extracción y carga frente a extracción, carga y transformación. Se exploran productos como Cloud Data Fusion, Dataflow y Dataproc, esenciales para construir canalizaciones de datos robustas. Además, el módulo sobre Dataform para desarrollar y orquestar canalizaciones de SQL en BigQuery es una habilidad directa y crucial. La capacidad de limpiar y transformar datos con SQL, y gestionarlos en un entorno de macrodatos, ayudará notablemente a construir una base práctica para esta carrera, que a menudo requiere una maestría.
Analista de Inteligencia de Negocios
Analista de Inteligencia de Negocios
El rol de Analista de Inteligencia de Negocios implica transformar datos en información accionable para optimizar los procesos y estrategias de una empresa. Este curso es fundamental para esta profesión, dado su enfoque en la obtención de estadísticas para la toma de decisiones empresariales. Aprenderás a consultar y transformar grandes volúmenes de datos en BigQuery con SQL, una habilidad esencial para extraer los conjuntos de datos necesarios. La sección dedicada a la visualización de estadísticas mediante la creación de informes y paneles con Looker Studio y Hojas Conectadas es directamente aplicable, permitiéndote comunicar hallazgos complejos de manera clara. El dominio de BigQuery y las prácticas recomendadas de visualización ayudará a desarrollar una trayectoria exitosa en este campo.
Especialista en Visualización de Datos
Especialista en Visualización de Datos
Un Especialista en Visualización de Datos se dedica a traducir datos complejos en gráficos, cuadros y paneles interactivos que sean fáciles de entender y comuniquen insights de manera efectiva. El curso es directamente pertinente a esta profesión, especialmente el módulo "Visualiza tus estadísticas de BigQuery". Este módulo cubre la teoría de la visualización y las prácticas recomendadas, y explora herramientas como Looker Studio y Hojas Conectadas, que se vinculan directamente con BigQuery para crear visualizaciones significativas. La capacidad de preparar, limpiar y transformar los datos en BigQuery con SQL es una base crucial para asegurar que los datos visualizados sean precisos y útiles.
Consultor de Datos
Consultor de Datos
Como Consultor de Datos, tu labor es asesorar a organizaciones sobre cómo aprovechar sus datos para resolver problemas de negocio y mejorar el rendimiento. Este curso, al centrarse en BigQuery como un almacén de datos empresariales en la nube, es muy relevante. Un Consultor de Datos puede beneficiarse enormemente de entender cómo transferir, limpiar, transformar y consultar datos para generar estadísticas empresariales, habilidades centrales del programa. La exposición a herramientas como Looker Studio, Hojas Conectadas y Dataform, junto con la comparación de macrodatos locales con los de la nube y el estudio de casos de uso reales de empresas transformadas por la analítica en la nube, ayudará a tener las bases para asesorar a clientes sobre soluciones de datos modernas y eficientes.
Desarrollador de Bases de Datos
Desarrollador de Bases de Datos
Un Desarrollador de Bases de Datos diseña, implementa y mantiene soluciones de bases de datos, incluyendo la escritura de consultas, procedimientos almacenados y la optimización del rendimiento. Este curso, "BigQuery para analistas de datos", es muy relevante, ya que se centra en el uso de SQL para explorar, limpiar, preparar y transformar datos en BigQuery, un almacén de datos de escala empresarial. La capacidad de escribir consultas SQL complejas es una habilidad central. Además, el módulo sobre Dataform para desarrollar y orquestar canalizaciones de SQL en BigQuery es directamente aplicable para construir y gestionar flujos de trabajo de datos robustos. El conocimiento sobre la transferencia y el almacenamiento de datos en BigQuery ayudará a asegurar la integridad y eficiencia de los sistemas de datos.
Especialista en calidad de datos
Especialista en calidad de datos
Un Especialista en Calidad de Datos se dedica a garantizar la precisión, integridad y consistencia de los datos dentro de los sistemas de una organización. El curso "BigQuery para analistas de datos" es muy pertinente, especialmente el módulo "Limpieza y transformación de datos", donde se abordan los principios de la integridad de los datos y cómo usar SQL para limpiarlos, prepararlos y transformarlos. Comprender la transferencia y el almacenamiento de datos en BigQuery, y cómo las canalizaciones como las desarrolladas con Dataform gestionan el flujo de datos, puede ayudar a diseñar e implementar procesos para mantener altos estándares de calidad. El manejo de BigQuery para identificar y rectificar anomalías en los datos ayuda a hacer crecer una carrera en este campo.
Científico de datos
Científico de datos
Un Científico de Datos utiliza métodos estadísticos, algoritmos y sistemas para extraer conocimiento e insights de datos estructurados y no estructurados. Aunque esta carrera a menudo requiere un posgrado, el curso "BigQuery para analistas de datos" puede ser muy útil como base sólida en la gestión y preparación de datos. La capacidad de explorar, limpiar y transformar datos con SQL en BigQuery es un requisito fundamental para cualquier proyecto de ciencia de datos. Familiarizarse con la transferencia y el almacenamiento de conjuntos de datos masivos es esencial. Además, la mención de lenguajes de programación como Python y R junto con Jupyter Notebooks en el módulo de visualización, aunque breve, indica la relevancia de la preparación de datos para análisis más avanzados.
Especialista en Operaciones de Datos
Especialista en Operaciones de Datos
Un Especialista en Operaciones de Datos se enfoca en la implementación, monitoreo y mantenimiento de los flujos de trabajo de datos diarios y las infraestructuras de datos. Este curso es muy pertinente, ya que aborda la transferencia y el almacenamiento de datos en BigQuery, un componente clave de muchas operaciones de datos. El estudio de los principios de la integridad de los datos y cómo usar SQL para limpiar y transformar datos es vital para asegurar una operación fluida. El conocimiento de Dataform para desarrollar y orquestar canalizaciones de SQL en BigQuery es directamente aplicable para automatizar y gestionar tareas de datos, lo que ayudará a implementar procesos eficientes y mantener la calidad operativa de los datos.
Arquitecto de Datos
Arquitecto de Datos
Un Arquitecto de Datos diseña la visión y la estrategia para la gestión de datos de una organización, incluyendo la estructura de las bases de datos y los flujos de datos. El curso "BigQuery para analistas de datos" puede ser muy útil para este rol, ya que proporciona una comprensión profunda de cómo BigQuery funciona como un almacén de datos empresariales. El estudio de la transferencia y el almacenamiento de nuevos conjuntos de datos, así como los diferentes enfoques de extracción y carga frente a extracción, carga y transformación, es directamente aplicable al diseño de sistemas de datos. La exposición a productos como Dataprep, Cloud Data Fusion y Dataflow, aunque breve, es valiosa para comprender las herramientas que se utilizan en la construcción de arquitecturas de datos. Esta carrera a menudo requiere un máster.
Estratega de Datos
Estratega de Datos
Un Estratega de Datos define cómo una organización debe recopilar, gestionar y utilizar los datos para alcanzar sus objetivos empresariales. Este curso, al introducir BigQuery como un almacén de datos empresariales y casos de uso reales de transformación analítica, puede ser útil. Comprender cómo transferir, transformar y consultar datos para obtener estadísticas que sirvan a la toma de decisiones empresariales es fundamental. La familiaridad con las capacidades de BigQuery, así como con herramientas de integración y visualización como Looker Studio, ayuda a desarrollar las bases para diseñar estrategias de datos efectivas que aprovechen las tecnologías de la nube para el crecimiento empresarial. Esta carrera a menudo requiere un máster.
Ingeniero de nube
Ingeniero de nube
Un Ingeniero de Nube diseña, implementa y gestiona aplicaciones y servicios en plataformas de computación en la nube. Este curso, centrado en BigQuery, el almacén de datos empresariales de Google Cloud, puede ser útil para un Ingeniero de Nube. Proporciona una comprensión profunda de un componente clave de la infraestructura de datos en la nube. Aprender sobre la transferencia y el almacenamiento de datos en BigQuery, así como la interacción con otros productos como Dataprep, Cloud Data Fusion, Dataflow y Dataproc, ayuda a construir una base valiosa para integrar soluciones de datos en la nube. Familiarizarse con BigQuery Studio y Dataform para orquestar canalizaciones SQL contribuye a gestionar eficazmente los recursos de datos en Google Cloud.
Administrador de bases de datos
Administrador de bases de datos
Un Administrador de Bases de Datos es responsable de la disponibilidad, rendimiento, seguridad y gestión de los sistemas de bases de datos de una organización. Aunque BigQuery es un servicio gestionado, el curso "BigQuery para analistas de datos" puede ser útil para un Administrador de Bases de Datos. Proporciona una comprensión detallada de cómo se almacenan, transfieren y consultan los datos en este entorno. Los conocimientos sobre la integridad de los datos, la limpieza y la transformación con SQL son relevantes para mantener la calidad de los datos. Entender las funciones de BigQuery y cómo los analistas interactúan con la plataforma, incluyendo el uso de Dataform para canalizaciones SQL, ayuda a gestionar y optimizar el uso de este almacén de datos.
Especialista en Informes Financieros
Especialista en Informes Financieros
Un Especialista en Informes Financieros recopila, analiza y presenta datos financieros para la toma de decisiones internas y reportes externos. Este curso, aunque no es específico de finanzas, puede ser útil. La capacidad de explorar, limpiar y transformar grandes volúmenes de datos con SQL en BigQuery es una habilidad transferible. La generación de estadísticas y la visualización de datos mediante herramientas como Looker Studio y Hojas Conectadas son cruciales para crear informes financieros claros y precisos. Aprender a organizar datos complejos en BigQuery para análisis y comunicación ayuda a desarrollar una base sólida para el éxito en la preparación de informes financieros detallados, que a menudo requieren un máster.
Investigador de mercado
Investigador de mercado
Un Investigador de Mercado recopila y analiza datos sobre consumidores, competidores y condiciones del mercado para ayudar a las empresas a tomar decisiones estratégicas. Este curso puede ser útil para un Investigador de Mercado al proporcionar habilidades prácticas para manejar grandes conjuntos de datos. La capacidad de explorar y consultar datos con SQL en BigQuery, limpiar y transformar la información, es fundamental para procesar encuestas, ventas y otros datos de mercado. La creación de visualizaciones con Looker Studio y Hojas Conectadas es esencial para presentar los hallazgos de la investigación de manera comprensible y persuasiva a las partes interesadas, ayudando a comunicar eficazmente las estadísticas obtenidas.
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Focuses on using BigQuery for machine learning. It covers topics such as data preparation, feature engineering, and model training. It valuable resource for anyone who wants to use BigQuery to build machine learning models.
Provides a comprehensive overview of machine learning, covering topics such as supervised learning, unsupervised learning, and reinforcement learning. Written by leading experts in the field, it valuable resource for students and practitioners who want to gain a deep understanding of machine learning.
Is an excellent starting point for anyone new to data analysis or statistics. It demystifies core statistical concepts without relying heavily on mathematical formulas, making it highly accessible for high school and undergraduate students. It provides a strong foundation in the intuition behind statistical analysis and helps readers understand how data can be used and misused. This is valuable background reading that builds prerequisite knowledge.
Provides a comprehensive overview of big data analytics, covering topics such as data management, data mining, and data visualization. It valuable resource for students and practitioners who want to gain a better understanding of big data analytics.
Focuses on the crucial skill of communicating insights from data effectively through compelling visualizations. is highly relevant for all levels, emphasizing the importance of clear and impactful data presentation. It is valuable additional reading that complements technical data analysis skills.
Provides a guide to creating effective and aesthetically pleasing data visualizations. It delves into the principles behind good visualization design, helping readers make informed choices about how to represent their data. It valuable reference for anyone creating visualizations, from students to professionals.
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An excellent overview of Bayesian statistics, this book provides a comprehensive introduction to the theory and practice of Bayesian data analysis. The focus on practical applications and real-life examples makes it a great choice for students and practitioners alike.
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A classic text in the field of data mining, this book provides a comprehensive overview of techniques and algorithms used for extracting knowledge from large datasets. Written by leading experts in the field, it valuable resource for students and researchers.
A hands-on guide to data analysis using Python, this book covers a wide range of topics, including data cleaning, transformation, visualization, and modeling. Written by the creator of Pandas, it practical resource for students and professionals in various fields.
A widely-used textbook for undergraduate and graduate-level statistics and data science courses. It provides a comprehensive overview of statistical learning methods with practical applications in R. While it can be challenging, it solidifies understanding of key modeling and prediction techniques. This core textbook for those seeking a deeper understanding.
This online book provides a comprehensive overview of machine learning concepts and techniques. Written by a leading expert in the field, it valuable resource for students and practitioners who want to gain a deep understanding of machine learning.
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A comprehensive introduction to data analysis using R, this book covers a wide range of topics, including data manipulation, visualization, and statistical modeling. Written by leading experts in the field, it valuable resource for students and practitioners.
Provides a comprehensive overview of statistical methods for data analysis, covering topics such as probability distributions, hypothesis testing, and regression analysis. Written by a leading expert in the field, it valuable resource for students and practitioners in various fields.
This comprehensive handbook provides a wide range of topics in data science, including data mining, machine learning, and data visualization. Written by experts in the field, it valuable resource for students and practitioners who want to gain a broad understanding of data science.
Provides a foundational understanding of the fundamental principles of data science and the data-analytic thinking necessary for extracting value from data in a business context. It is highly relevant for undergraduate business analytics programs and working professionals. It serves as a useful reference for understanding the business applications of data analysis and is commonly used as a textbook.
A timeless classic that remains highly relevant today. exposes common ways statistics can be manipulated or misinterpreted, fostering a critical eye essential for anyone working with data. It's valuable for all levels, from high school to professional, as it highlights the importance of data integrity and ethical considerations. This serves as crucial additional reading to develop data literacy.
Explores the world of prediction and forecasting across various fields, demonstrating how data analysis and statistical modeling are used in practice. It's particularly engaging for undergraduate and graduate students interested in the application of data analysis in real-world scenarios. It adds breadth by showcasing diverse applications and the challenges involved in making accurate predictions.
Written by the creator of the pandas library, this practical, hands-on guide to manipulating, processing, cleaning, and crunching data in Python. It is essential for anyone using Python for data analysis, from undergraduates to professionals. It serves as an invaluable reference tool and is commonly used as a textbook or supplementary material in data analysis courses focusing on Python.
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Provides a comprehensive introduction to data analysis using R and the tidyverse package collection. It's highly recommended for students and professionals using R, offering a structured approach to data manipulation, visualization, and modeling. It functions well as a textbook and a practical reference.
A classic text in the field of statistical learning, this book covers a wide range of topics, including linear and nonlinear regression, classification, unsupervised learning, and model selection. It comprehensive resource for students and practitioners in various fields.
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Level
Intermediate
Via
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Institution
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Instructor
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Session
November 3, 2025
- January 12, 2026
Language
Español
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