Integración de BigQuery con Jupyter para Análisis de Datos

Clase 22 de 42 • Curso de Google Cloud Platform para E-commerce

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Resumen

¿Cómo comenzar a trabajar en el dataset usando Google Cloud y Jupyter Notebooks?

En este artículo, vamos a explorar cómo configurar y trabajar con datasets en Google Cloud utilizando herramientas como Jupyter Notebooks y BigQuery. Esta guía paso a paso es ideal para aquellos que buscan integrar datos de múltiples fuentes, simular CRM y análisis de Google Analytics, y prepararse para proyectos de aprendizaje automático.

¿Cuál es el proceso de configuración en Google Cloud Platform?

  1. Autenticación en Google Cloud: Antes de comenzar, asegúrate de autenticarte en Google Cloud con tus credenciales. Todo el trabajo en Google se organiza por proyectos, por lo que primero necesitas configurar y asociar tu instancia.

  2. Acceso a Jupyter Notebooks: Ve a la sección de AI y busca la opción para abrir Jupyter Lab, donde tendrás acceso a un entorno robusto para trabajar con Python y otras herramientas de análisis de datos. Aquí es donde importa las bibliotecas necesarias como Pandas, NumPy, Matplotlib, y Google SDK.

  3. Configuración del proyecto y dataset:

    # Código para iniciar y asociar proyecto
from google.cloud import bigquery

client = bigquery.Client()

# Creación del dataset
dataset_id = 'your_project.your_dataset'
dataset = bigquery.Dataset(dataset_id)
dataset.location = "US"

dataset = client.create_dataset(dataset)  # Si no existe, lo crea

¿Cómo integrar y preparar datos?

  • Integración de múltiples fuentes: Simula la extracción de información desde un CRM y Google Analytics, almacenados en distintos buckets. Carga los archivos desde Cloud Storage y directamente impórtalos en BigQuery.

  • Importación a BigQuery: Ejecuta comandos en Jupyter Lab para importar archivos de texto a BigQuery, lo cual te permitirá visualizar y trabajar con ellos más adelante.

¿Cómo trabajar con BigQuery para conocer los datos?

  • División de datos en BigQuery: Divide la información en buckets para su clasificación y análisis.

    # Ejemplo de una consulta en BigQuery
query_job = client.query("""
    SELECT *
    FROM `your_project.your_dataset`
    WHERE ...
""")

  • Visualización de distribución de datos: Utiliza herramientas como Matplotlib para graficar y analizar la distribución de tus datasets, lo que ayudará a detectar outliers o problemas en los datos.

¿Cómo establecer ventanas de tiempo y parámetros?

  • Configuración de parámetros: Limita tus datos a ventanas específicas de tiempo, que son esenciales para el análisis de valor del cliente en su ciclo de vida (Customer Lifetime Value - CLV).

  • Creación de diccionarios para referencia futura: Define diccionarios para almacenar parámetros y poder fácilmente modificar estos si cambian los requerimientos de predicción temporal.

¿Cómo finalizar y consolidar el dataset?

  • Generación del dataset final: Una vez que los datos se han limpiado y están bien distribuidos, crea la tabla final que servirá como entrada al modelo de machine learning.

  • Uso de BigQuery ML: Aunque el objetivo principal es preparar los datos, también puedes integrarlos en BigQuery ML para realizar predicciones más avanzadas.

Este ejemplo muestra cómo puedes procesar grandes volúmenes de datos para extraer valor significativo, garantizando calidad y preparándote para aplicar algoritmos de aprendizaje automático. Síguenos para descubrir más sobre el poder de BigQuery en la ciencia de datos y el machine learning.