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Curso BigQuery Data Warehouse en Google Cloud en Madrid, Barcelona y Online

Formación de BigQuery en Google Cloud para analistas de datos interesados en implementar un datawarehouse en la nube de Google. Curso de BigQuery en Google Cloud en modalidad online o presencial en Madrid, Barcelona, Valencia, Sevilla, Bilbao y Alicante, bajo demanda para empresas.

¿Qué es Google Cloud?

Google Cloud es la plataforma de servicios en la nube de Google. Es la misma infraestructura que Google utiliza para productos como Search, YouTube, Gmail o Google Maps, puesta al servicio de empresas de cualquier tamaño.

En lugar de depender de servidores físicos propios —costosos, rígidos y difíciles de escalar—, Google Cloud permite almacenar, procesar y analizar datos de forma flexible, segura y bajo demanda. Esto significa que las empresas solo pagan por lo que usan y pueden crecer (o reducir) su capacidad tecnológica en función de sus necesidades reales.

En el contexto actual, donde los datos son clave para tomar decisiones, Google Cloud se ha convertido en una plataforma estratégica para:

Analítica avanzada
Business Intelligence
Machine Learning e IA
Integración de datos de múltiples fuentes
Transformación digital

Y dentro de todo este ecosistema, BigQuery juega un papel fundamental.

¿Qué es BigQuery?

BigQuery es el Data Warehouse en la nube de Google Cloud. Está diseñado para almacenar y analizar enormes volúmenes de datos de forma rápida, sencilla y escalable.

A diferencia de los data warehouses tradicionales, BigQuery:

No requiere gestionar servidores
No necesita instalaciones complejas
Escala automáticamente según el volumen de datos
Permite consultar millones o miles de millones de registros en segundos

Todo ello utilizando SQL, un lenguaje ampliamente conocido en el mundo de los datos.

En la práctica, BigQuery permite a las empresas centralizar toda su información (ventas, marketing, finanzas, producto, operaciones…) y convertirla en conocimiento útil para la toma de decisiones.

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Características del curso BigQuery DataWareHouse en Google Cloud

Duración

Público

Objetivos

Duración

Público

Objetivos

Temario | Curso BigQuery en Google Cloud para Empresas

TEMA 1. Proyectos y Datasets

Proyectos, jerarquías de recursos
Dataset, definición y explotación
Tipos de Tablas
- Tabla Nativa
- Tabla Externa
- Vistas
Tablas Intermedias
- Tablas de hechos y dimensiones en BigQuery
- Tablas agregadas vs vistas
- Materialized Views: cuándo usarlas

TEMA 2. Programación de consultas

Transferencia de datos
Creación de jobs recurrentes
Gestión de resultados y almacenamiento automático
Alertas y monitorización de fallos

TEMA 3. Query – SQL

Funciones SQL
- Selección de métricas
- Operaciones básicas (suma, resta, conteos, máximos, mínimos…).

- Operadores y condiciones lógicas
- Rango de valores y exclusión de nulos
- Condiciones de igualdad o patrones
- Trabajo con strings y fechas
Optimización de consultas
- Reducción de datos escaneados
- SELECT explícitos vs SELECT *
- Pushdown de filtros
- Uso eficiente de JOIN según estructura de tablas
Escenario de pruebas en BigQuery
Recursos formativos

TEMA 4. Visualización y Compartición de Datos

Conectar y visualización de datos en Power BI
Ajuste de DirectQuery vs Import Mode
Creación de modelos intermedios para evitar sobrecarga en BigQuery.
- Tablas agregadas para acelerar informes
- Materialized Views como capa semántica
- Modelos de datos optimizados para BI

* También realizamos temarios a medida. Consúltanos si necesitas personalizar el contenido.

Novedades en torno a BigQuery y Google Cloud

El ecosistema de Google Cloud y BigQuery evoluciona de forma constante, incorporando mejoras que buscan simplificar el trabajo con datos y ampliar las capacidades analíticas de las empresas.

En los últimos tiempos, BigQuery ha reforzado su posicionamiento como una plataforma cada vez más completa y orientada al negocio, con avances destacados en:

Analítica más integrada. BigQuery amplía sus capacidades para que el análisis de datos, la visualización y el machine learning convivan en un mismo entorno, reduciendo la necesidad de mover datos entre herramientas.
Mejor rendimiento y eficiencia de costes. Google continúa optimizando el motor de consultas de BigQuery, permitiendo analizar más datos en menos tiempo y con un mayor control del consumo y los costes asociados.
Mayor foco en tiempo real. Se refuerzan las opciones para trabajar con datos actualizados casi al instante, algo especialmente relevante para casos de uso como marketing digital, seguimiento de negocio o análisis operativo.
Integración con herramientas de negocio. BigQuery se conecta de forma cada vez más sencilla con plataformas de BI, sistemas corporativos y soluciones externas, facilitando que los datos lleguen a los equipos que los necesitan.
Seguridad y gobernanza del dato. Google Cloud sigue incorporando mejoras en control de accesos, trazabilidad y cumplimiento normativo, aspectos clave para empresas que trabajan con datos sensibles en el contexto europeo.

Estas novedades consolidan a BigQuery como una solución preparada no solo para el presente, sino también para el futuro de la analítica de datos, acompañando a las organizaciones en su camino hacia modelos más avanzados de inteligencia de negocio y toma de decisiones basada en datos.

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