- 1

Big Data y Machine Learning en Google Cloud Platform
01:23 - 2

Google Cloud y Big Data: Historia, Servicios y Aplicaciones Prácticas
09:15 - 3

Google Cloud Platform para Big Data: Arquitectura y Seguridad
10:19 - 4

Exploración de Servicios Big Data e IA en Google Cloud
09:54 - 5

Procesamiento de Datos con Cloud Dataflow en Google Cloud
07:50 - 6

Características y Funcionalidades de BigQuery
08:35 - 7

Integración de BigQuery con Data Studio: Creación de Dashboards
11:35 - 8

Funcionamiento de PubSub en Google Cloud y su Integración con Dataflow
09:08 - 9

Integración de PubSub, Dataflow y BigQuery en Google Cloud
13:16
Integración de BigQuery con Data Studio: Creación de Dashboards
Clase 7 de 19 • Curso de Big Data y Machine Learning con Google Cloud Platform
Contenido del curso
- 10

Aplicación de Machine Learning en Industrias y Estrategias de Adopción
11:54 - 11

Roles en Vertex AI y su integración con Google Cloud
12:09 - 12

Flujo de Trabajo en Vertex AI: Integración y Despliegue de Modelos
07:26 - 13

Entrenamiento de Modelos de Visión con Google Cloud
14:25 - 14

Machine Learning APIs: Análisis Predictivo y Prescriptivo
13:32 - 15

Creación de Modelos Predictivos con AutoML en Google Cloud
14:45 - 16

Conclusiones del Curso de Big Data e Inteligencia Artificial
04:33
¿Cómo integrar datos desde BigQuery y Data Studio?
Para aquellos interesados en el análisis de datos, la integración entre BigQuery y Data Studio de Google Cloud ofrece una herramienta poderosa y accesible. BigQuery es un almacén de datos altamente escalable que permite ejecutar análisis rápidos, mientras que Data Studio es una herramienta de visualización que facilita la creación de informes interactivos.
¿Cómo habilitar conjuntos de datos públicos en BigQuery?
¡Empezamos! Dirígete a la consola de Google Cloud. Una vez allí, sigue estos pasos:
- Navega hasta el servicio de BigQuery en la sección de Big Data.
- Agrega datos haciendo clic en "explorar el public dataset".
- Selecciona la categoría "analytics" y expande la opción "Google Cloud release note".
- Haz clic en "view dataset" para acceder a múltiples conjuntos de datos.
Dentro de estos conjuntos, encontrarás el archivo "Austin big share", el cual incluye dos tablas:
big share stationbig share trips
¿Cómo ejecutar una consulta en BigQuery?
Antes de visualizar los datos en Data Studio, es importante ejecutar una consulta en BigQuery. Aquí se muestra cómo hacerlo:
- Selecciona la tabla
big share trips. - Al presionar el botón de consulta, introduce el siguiente comando SQL para ver todos los registros:
SELECT * FROM `bigquery-public-data.austin_bikeshare.bikeshare_trips` LIMIT 1000; -- Limitamos a 1000 para manejo de muestras - Haz clic en "run" para ejecutar la consulta y revisar los resultados.
¿Cómo visualizar los datos en Data Studio?
¡Ahora lo emocionante! Nos trasladamos a Data Studio para crear visualizaciones:
- En el menú de BigQuery, selecciona "explorar data" y "explorar con Data Studio".
- Una nueva ventana se abrirá, permitiéndote personalizar tu informe.
- Cambia el nombre del explorador a algo significativo, como "Explorador Ejemplo".
Creación de gráficos en Data Studio
- Gráfico de columnas: Selecciona un gráfico de columnas para presentar visualmente los datos de una tabla.
- Gráfico circular: Añade un gráfico circular para mostrar proporciones. Por ejemplo, se puede visualizar que el 49.1% de los registros pertenecen al tipo de suscriptor "walk up".
Gráfico de mapas
- Agrega un nuevo gráfico de mapas.
- Usa "Nombre de la estación" y "Minutos de duración" como dimensiones para resaltar las ubicaciones y las duraciones de los viajes en un formato geográfico.
¿Cómo compartir tu dashboard creado?
Una vez que has finalizado el diseño del dashboard:
- Guarda tu informe en la parte superior de Data Studio.
- Comparte el informe con colegas mediante:
- Envío por correo electrónico.
- Copia del enlace.
- Descarga en formato PDF para compartir ampliamente.
Este es solo el comienzo en el fascinante mundo del análisis de datos con BigQuery y Data Studio. Te animo a continuar explorando y erweit pertenece implementar gráficos adicionales para mejorar tus reportes y obtener conocimientos más profundos.