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Kotoju Sai Pravallika

Miembro desde 2025

Liga de Oro

6132 puntos
BigQuery para analistas de datos Earned ene 12, 2026 EST
Crea canalizaciones de datos por lotes en Google Cloud Earned ene 6, 2026 EST
Trabaja con modelos de Gemini en BigQuery Earned ene 2, 2026 EST
Introducción a la ingeniería de datos en Google Cloud Earned ene 2, 2026 EST
Aumenta la productividad con Gemini en BigQuery Earned ene 1, 2026 EST
Crea una malla de datos con Dataplex Earned ene 1, 2026 EST
Crea un almacén de datos con BigQuery Earned ene 1, 2026 EST
Crea data lakes y almacenes de datos en Google Cloud Earned dic 26, 2025 EST
Introducción al análisis de datos en Google Cloud Earned nov 8, 2025 EST

Este curso está diseñado para analistas de datos que quieren aprender a usar BigQuery para sus labores. Con una combinación de videos, labs y demostraciones, abordaremos varios temas relacionados con cómo transferir, transformar y consultar tus datos en BigQuery para obtener estadísticas que pueden servir a la hora de tomar decisiones empresariales.

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En este curso intermedio, aprenderás a diseñar, crear y optimizar canalizaciones de datos por lotes sólidas en Google Cloud. Más allá del manejo de datos fundamental, explorarás las transformaciones de datos a gran escala y la organización eficiente de flujos de trabajo, lo que es primordial para la inteligencia empresarial oportuna y los informes esenciales. Obtén experiencia práctica con Dataflow para Apache Beam y Serverless for Apache Spark (Dataproc Serverless) para la implementación, y aborda consideraciones cruciales respecto de la calidad de los datos, la supervisión y las alertas para garantizar la confiabilidad de la canalización y la excelencia operativa. Se recomienda tener conocimientos básicos sobre almacenamiento de datos, ETL/ELT, SQL, Python y conceptos de Google Cloud.

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En este curso, se muestra cómo usar modelos de IA/AA para tareas de IA generativa en BigQuery. A través de un caso de uso práctico relacionado con la administración de relaciones con clientes, conocerás el flujo de trabajo para solucionar un problema empresarial con modelos de Gemini. Para facilitar la comprensión, el curso también proporciona orientación paso a paso a través de soluciones de programación utilizando consultas en SQL y notebooks de Python.

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En este curso, aprenderás sobre la ingeniería de datos en Google Cloud, los roles y las responsabilidades de los ingenieros de datos y cómo estos se corresponden con las ofertas de Google Cloud. También aprenderás sobre los métodos para enfrentar los desafíos de la ingeniería de datos.

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En este curso, se explora Gemini en BigQuery, un conjunto de funciones potenciadas por IA que se diseñaron para asistir el flujo de trabajo de datos a IA. Estas funciones incluyen la exploración y preparación de datos, la generación de código y la solución de problemas, así como el descubrimiento y la visualización de flujos de trabajo. A través de explicaciones conceptuales, un caso de uso práctico y labs prácticos, en este curso se les enseña a los especialistas en datos a impulsar su productividad y acelerar la canalización de desarrollo.

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Completa el curso con insignia de habilidad introductoria Crea una malla de datos con Dataplex y demuestra tus habilidades para crear una malla de datos con Dataplex y facilitar la seguridad, la administración y el descubrimiento de datos en Google Cloud. Practicarás y pondrás a prueba tus habilidades para etiquetar recursos, asignar roles de IAM y evaluar la calidad de los datos en Dataplex.

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Completa la insignia de habilidad intermedia Crea un almacén de datos con BigQuery para demostrar tus habilidades para realizar las siguientes actividades: unir datos para crear tablas nuevas, solucionar problemas de uniones, agregar datos a uniones, crear tablas particionadas por fecha, y trabajar con JSON, arrays y structs en BigQuery.

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Si bien los enfoques tradicionales de usar data lakes y almacenes de datos pueden ser eficaces, tienen deficiencias, en particular en entornos empresariales grandes. En este curso, se presenta el concepto del data lakehouse y los productos de Google Cloud que se usan para crear uno. Una arquitectura de lakehouse usa fuentes de datos de estándares abiertos y combina las mejores funciones de los data lakes y los almacenes de datos, lo que aborda muchas de sus deficiencias.

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En este curso de nivel principiante, aprenderás sobre el flujo de trabajo de análisis de datos en Google Cloud y las herramientas que puedes utilizar para explorar, analizar y visualizar datos, y compartir tus hallazgos con las partes interesadas. A través de un caso de estudio y labs prácticos, lecciones, cuestionarios y demostraciones, verás cómo limpiar conjuntos de datos sin procesar para generar visualizaciones y paneles más eficaces. Si ya trabajas con datos y quieres saber cómo tener éxito en Google Cloud, o si buscas avanzar en tu profesión, este curso te ayudará. Prácticamente cualquier persona que realice o use análisis de datos en el trabajo puede beneficiarse del curso.

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