Visualizando datos de transporte con Google Data Studio
Aprende a visualizar datos de transporte con Google Data Studio, una herramienta que está dentro de Google Cloud Platform, generando con la misma una serie de visualizaciones muy interesantes para trabajar con este tipo de datos.
Impartido por:
Lo que aprenderás en este curso:
- Crear vistas de BigQuery.
- Crear una fuente de datos de BigQuery en Google Data Studio.
- Crear un informe de Data Studio con control de período.
- Crear varios gráficos con las vistas de BigQuery.
Requisitos del curso
Deberá estar familiarizado con una variedad de servicios de Google Cloud como BigQuery. Debe tener una comprensión básica de los conceptos y términos relacionados con la visualización de datos.
Valoraciones de estudiantes:
Contenido del curso:
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- 5m
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Introducción a Data Studio y BigQuery5m
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Desarrollo20m
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Conclusiones y próximos pasos2m
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También podrás obtener un diploma de nivel superior al superar todas las formaciones de la carrera.
En este curso podrás aprender paso a paso y de forma práctica cómo usar Google Data Studio para visualizar datos almacenados en Google BigQuery, siendo ambos servicios integrados dentro de Google Cloud Platform.
Si quieres realizar la formación, comprendiendo lo que se explica en la misma, y sacarle todo el partido, es necesario tener conocimientos previos con los servicios de Google Cloud, sobre todo con BigQuery en este caso, además de tener nociones básicas tanto sobre cloud computing como de los conceptos y términos relacionados con la visualización de datos.
El objetivo es conectarnos a Data Studio para analizar un conjunto de datos de una forma muy visual. Para ello crearemos un gráfico de dispersión con la herramienta, y agregaremos tipos de gráficos adiciones al informe y diferentes elementos dentro de un panel para trabajar con los datos de transporte, para detectar, por ejemplo, retrasos en las salidas de esos datos de transporte.
La Oficina de Estadísticas de Transporte de EE.UU. proporciona conjuntos de datos que contienen información sobre la aviación comercial, la actividad de cargas multimodal y la economía del transporte, que son los que utilizaremos para practicar con una amplia gama de conceptos y técnicas de ciencia de datos.
