- Presentación
- Temario
- Metodología
- Titulación
Descripción
¿A quién va dirigido?
Objetivos
Salidas Profesionales
Temario
UNIDAD DIDÁCTICA 1. INTRODUCCIÓN AL BIG DATA
- ¿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)
UNIDAD DIDÁCTICA 2. BASES DE DATOS: FUNDAMENTOS Y TIPOS
- 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
UNIDAD DIDÁCTICA 3. FUNDAMENTOS DE SQL
- 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
UNIDAD DIDÁCTICA 4. CONSULTAS Y SUBCONSULTAS EN SQL
- 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
UNIDAD DIDÁCTICA 5. GOOGLE BIGQUERY: ALMACENAMIENTO Y ANÁLISIS EN LA NUBE
- ¿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
UNIDAD DIDÁCTICA 6. TÉCNICAS AVANZADAS DE CONSULTA 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)
UNIDAD DIDÁCTICA 7. PREPARACIÓN Y LIMPIEZA DE DATOS EN BIGQUERY
- Detección y tratamiento de valores atípicos y errores
- Técnicas de normalización y transformación de datos
- Muestreo y segmentación de conjuntos de datos
UNIDAD DIDÁCTICA 8. ANÁLISIS DESCRIPTIVO Y VISUALIZACIÓN 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
UNIDAD DIDÁCTICA 9. MACHINE LEARNING EN BIGQUERY: BIGQUERY ML
- 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
UNIDAD DIDÁCTICA 10. ANÁLISIS DE SERIES TEMPORALES CON BIGQUERY
- 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
UNIDAD DIDÁCTICA 11. ANÁLISIS DE TEXTO Y SENTIMIENTO CON BIGQUERY ML
- Preprocesamiento y limpieza de datos de texto
- Análisis de sentimiento y opinión con técnicas de NLP
- Extracción de información y temas clave en documentos
UNIDAD DIDÁCTICA 12. ANÁLISIS GEOESPACIAL CON BIGQUERY
- Introducción a datos geoespaciales y georreferenciación
- Análisis de datos geoespaciales con BigQuery Geospatial
- Visualización de datos geoespaciales en mapas y cuadros de mando
Metodología
EDUCA LXP se basa en 6 pilares
Titulación

INESEM Business School se ocupa también de la gestión de la Apostilla de la Haya, previa demanda del estudiante. Este sello garantiza la autenticidad de la firma del título en los 113 países suscritos al Convenio de la Haya sin necesidad de otra autenticación. El coste de esta gestión es de 65 euros. Si deseas más información contacta con nosotros en el 958 050 205 y resolveremos todas tus dudas.
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