Aprenda BigQuery con cursos y programas en línea
Usar una solución de almacén de datos como BigQuery puede ayudar a las empresas a analizar grandes cantidades de información. Aprenda BigQuery con cursos en línea ofrecidos a través de edX.
¿Qué es BigQuery?
BigQuery es un tipo de almacén de datos escalable para gestionar y analizar datos. Las empresas utilizan almacenes de datos para almacenar su información y tomar decisiones informadas basadas en el análisis.1
Un almacén de datos local depende de servidores, hardware y software para operar de manera efectiva. Debido a sus limitaciones, escalar se convierte en un desafío y restringe a las empresas de cargar datos libremente en cada almacén.2 Un almacén en la nube, por otro lado, puede almacenar una mayor cantidad de información porque existe en una nube virtual. Al no depender de servidores, hardware o software, reduce la necesidad de recursos adicionales y proporciona una manera rentable de recopilar y analizar datos.
BigQuery es un ejemplo de un almacén de datos en la nube completamente gestionado. Su arquitectura sin servidor está diseñada para empresas modernas que necesitan almacenamiento y acceso a datos sin restricciones. También ayuda a optimizar varios tipos de procesos de inteligencia empresarial (BI), como análisis de negocios, minería de datos, visualización de datos y análisis de datos.
Las características de BigQuery incluyen:
Aprendizaje automático integrado: Usando SQL, los científicos de datos y los analistas de datos pueden construir modelos de aprendizaje automático completamente funcionales dentro de BigQuery y aumentar la velocidad de desarrollo.3
Análisis multi-nube: Almacenar información en múltiples nubes puede fácilmente llevar a la desorganización. BigQuery Omni proporciona una ubicación centralizada y entre nubes que permite a los usuarios acceder y analizar datos de múltiples nubes, como Amazon S3 o Azure Blob Storage.4
Análisis en tiempo real: BigQuery BI Engine acelera las consultas SQL almacenando y recordando datos que se usan con frecuencia. Esto ayuda a las empresas a acceder rápidamente a información importante y en tiempo real.5
Datos unificados: Hay tres clasificaciones principales de datos: estructurados, semi-estructurados y no estructurados. BigQuery permite a los usuarios consultar todos los tipos de datos en un solo motor de almacenamiento a través de BigLake.6
Análisis geoespacial: Debido a que muchas empresas dependen de datos basados en la ubicación, BigQuery analiza y visualiza información geoespacial para ayudar a tomar decisiones importantes.7
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Temas relacionados
¿Qué se cubre en un tutorial de BigQuery?
Los cursos de BigQuery pueden introducir a los estudiantes a los conceptos básicos de la ciencia de datos, ayudándoles a construir conocimientos fundamentales sobre temas como estadísticas, aprendizaje automático y SQL, un lenguaje de consulta utilizado para almacenar y acceder a datos. Un tutorial más completo de BigQuery puede profundizar en SQL, permitiendo a los estudiantes practicar cómo escribir su sintaxis, exportar y organizar datos, y navegar por varias funciones de la plataforma Google Cloud.
edX ofrece una amplia gama de boot camps y cursos que equipan a los estudiantes con habilidades relacionadas con la ciencia de datos y el análisis de datos. Explore los cursos disponibles, que pueden incluir trabajo de curso sobre BigQuery.
Empleos que utilizan BigQuery
Empleos que utilizan BigQuery
BigQuery es una herramienta útil para varios roles de datos porque permite a los usuarios realizar análisis profundos y organizar datos de manera eficiente. Algunos profesionales de datos que pueden usar BigQuery incluyen:
- Administrador de almacén de datos
- Ingeniero de datos
- Analista de datos
- Ingeniero de minería de datos
- Científico de datos
Los estudiantes pueden prepararse para su futuro profesional en el campo de los datos siguiendo una licenciatura , una maestría , o un boot camp que se enfoque en un tema especializado. Cada trabajo tendrá diferentes requisitos dependiendo del rol y del empleador. Y algunos empleadores pueden pedir a los solicitantes de empleo que demuestren sus habilidades.
Cómo usar BigQuery como científico de datos
Los científicos de datos analizan grandes cantidades de datos, identifican preguntas sin resolver dentro de los conjuntos de datos y formulan soluciones. Con un entendimiento integral de la ciencia, las matemáticas y la tecnología, pueden presentar ideas accionables para ayudar a las empresas a alcanzar sus objetivos. BigQuery les permite realizar este trabajo. Los casos de uso de BigQuery incluyen:
- Análisis de datos: Al ayudar a los científicos de datos a recopilar y consultar grandes y complejos conjuntos de datos, BigQuery permite a estos profesionales identificar tendencias y patrones notables que pueden afectar las decisiones empresariales futuras.
- Aprendizaje automático: Con las herramientas de aprendizaje automático de BigQuery, los científicos de datos pueden usar consultas SQL para crear y entrenar sus propios modelos de aprendizaje automático. Esto puede ayudarles a hacer predicciones de datos que pronostiquen resultados empresariales.
- Unificación de datos: Si una empresa recopila datos en múltiples plataformas en la nube, los científicos de datos pueden simplemente transferir datos a BigQuery desde fuentes como Oracle, Redshift, Teradata o Snowflake. Esto proporciona una ubicación centralizada y conveniente para acceder a los datos cuando se necesiten para análisis.
- Construcción de almacenes de datos de marketing: Un almacén de datos de marketing permite a las empresas recopilar información de usuarios y crear experiencias personalizadas y dirigidas. Los científicos de datos que trabajan en marketing pueden combinar varios conjuntos de datos dentro de BigQuery, construir modelos de aprendizaje automático para predicciones de clientes y evaluar el rendimiento empresarial de su empresa.8
Si está interesado en convertirse en científico de datos, una licenciatura en informática y ciencia de datos puede prepararlo con las habilidades y la educación que necesita para usar eficazmente las herramientas del oficio. Si está interesado en un curso de estudio más corto, un boot camp en análisis de datos o un boot camp en programación también puede enseñarle BigQuery.
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Preguntas frecuentes sobre BigQuery
Preguntas frecuentes
¿Qué es un almacén de datos? Almacenamiento de datos, minería de datos explicada. (2022). Investopedia. Recuperado el 19 de diciembre de 2022.
Arquitectura de almacén de datos: Tradicional vs. Nube. (2022). Apexon. Recuperado el 19 de diciembre de 2022.
Inicio rápido: Crear modelos de aprendizaje automático en BigQuery ML. (2022). Google Cloud. Recuperado el 19 de diciembre de 2022
Introducción a BigQuery Omni. (2022). Google Cloud. Recuperado el 19 de diciembre de 2022.
¿Qué es BI Engine? | BigQuery. (2022). Google Cloud. Recuperado el 19 de diciembre de 2022.
Almacén de datos empresarial de BigQuery. (2022). Google Cloud. Recuperado el 19 de diciembre de 2022.
Introducción a la analítica geoespacial | BigQuery. (2022). Google Cloud. Recuperado el 19 de diciembre de 2022.
Almacén de datos de marketing | Centro de Arquitectura en la Nube. (2022). Google Cloud. Recuperado el 19 de diciembre de 2022.