BIGQUERY
Domina BigQuery: consulta SQL masivos, análisis GA4/Firebase, integración con Looker Studio, optimización de performance y costos, machine learning con BQML.
Introducción a Google BigQuery, solución data warehouse de Google Cloud. Aprenderás SQL específico de BigQuery para consultar datos masivos de GA4 y Firebase, implementarás pipelines, optimizarás queries y aplicarás análisis avanzado.
Dominarás análisis de cohortes, embudos de conversión, atribución y técnicas estadísticas en BigQuery. Implementarás machine learning con BQML, crearás modelos predictivos y escalarás soluciones para petabytes de datos sin pensar en infraestructura.
Herramientas que usarás
¿Para quién es este curso?
Para analistas de datos, data engineers y científicos de datos enfocados en escala.
- Analistas de GA4 buscando análisis profundo en SQL
- Data analysts que necesitan procesar datos masivos
- Data engineers implementando pipelines en GCP
- Científicos de datos aplicando ML a datos de eventos
- Consultores de análisis enfocados en Google Cloud
- Profesionales buscando alternativa serverless a Hadoop/Spark
Temario
Lo que vas a aprender, unidad a unidad
- 01
Introducción a BigQuery y Google Cloud
Comprende arquitectura serverless de BigQuery y Google Cloud Platform. Crea proyectos GCP, habilita APIs, configura billing, navega BigQuery Console, crea datasets/tablas e importa datos de múltiples fuentes.
- 02
SQL Fundamentals para BigQuery
Domina sintaxis SQL específica de BigQuery: SELECT, WHERE, ORDER BY, GROUP BY, JOINs complejos (INNER, LEFT, RIGHT, FULL OUTER). Aprende funciones de agregación y window functions como ROW_NUMBER, RANK, LAG, LEAD.
- 03
Análisis Avanzado de Datos en BigQuery
Desarrolla competencias avanzadas: subconsultas, CTEs (Common Table Expressions), análisis de cohortes, embudos de conversión, cálculo de retención e implementación de análisis de atribución multi-touch.
- 04
Integración con GA4, Firebase y Fuentes Externas
Aprende a analizar datos de GA4 exportados a BigQuery: estructura de eventos, propiedades de usuario, análisis personalizados. Integra datos de Firebase, APIs externas y combina múltiples fuentes para análisis holístico.
- 05
Optimización de Performance y Costo
Aprende a optimizar queries para mejorar performance y reducir costos: particionamiento por fecha, clustering en columnas frecuentes, análisis de execution plans, evitar full table scans y gestión de storage.
- 06
DataFrames, Machine Learning y Análisis Avanzados
Explora capacidades avanzadas: BigQuery DataFrames para análisis Python, BQML para crear modelos machine learning (regresión, clasificación, clustering) y análisis estadísticos directamente en BigQuery.
Profesores
Profesionales en activo, no académicos
Todos nuestros profesores son profesionales en activo que trabajan día a día con las herramientas y metodologías que enseñan. En WAT creemos que la mejor formación viene de quienes aplican el conocimiento en proyectos reales, no solo de quienes lo leen en libros.
Resultados
Qué vas a conseguir
- Crear proyecto GCP y configurar BigQuery correctamente
- Escribir queries SELECT, JOIN, GROUP BY complejos
- Crear subconsultas y CTEs para queries organizadas
- Realizar análisis de cohortes y retención de usuarios
- Analizar embudos de conversión y drop-off por etapa
- Exportar GA4 a BigQuery y analizar eventos masivos
- Particionamiento y clustering de tablas para optimización
- Crear modelos machine learning con BQML
Por qué WAT
En otras escuelas vs En WAT
En otras escuelas
- Otros cursos ignoran optimización de performance/costo
- Muchos no cubren análisis específico GA4 en BigQuery
- Falta capacitación en BQML y machine learning aplicado
- No enseñan arquitectura serverless y escalabilidad
En WAT
- WAT cubre todas 6 unidades: intro, SQL, análisis avanzado, integraciones, optimización, ML
- Incluye BQML para machine learning sin código ML complejo
- Enfoque en análisis de GA4 y Firebase directamente en BigQuery
- Enseña optimización realista de performance y costos
Preguntas frecuentes
FAQs
¿Cuánto cuesta usar BigQuery?
BigQuery cobra por datos consultados (no almacenados). ~$6.25/TB consultado. Primeros 1TB/mes son gratuitos. Presupuestos y particionamiento reducen costos drásticamente.
¿Por qué usar BigQuery en lugar de SQL tradicional?
BigQuery: serverless (sin infrastructure), consulta en segundos petabytes, escalabilidad automática, integración nativa GA4/Firebase, ML integrado. SQL tradicional requiere gestión infraestructura.
¿Cuál es estructura de GA4 en BigQuery?
GA4 crea tablas diarias (events_YYYYMMDD) con columnas: event_name, event_params (array), user_properties, user_id, event_timestamp. Necesitas UNNEST para analizar arrays.
¿Qué es particionamiento en BigQuery?
Particionamiento divide tabla grande en segmentos (usualmente por fecha). BigQuery solo consulta particiones relevantes, reduciendo datos escaneados y costo.
¿Puedo conectar BigQuery a Looker Studio?
Sí, Looker Studio conecta nativamente a BigQuery. Creas conexión, Looker consulta tablas directamente. Perfecto para dashboards GA4 de grandes volúmenes.
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