Módulo 3: Análisis Avanzado y Visualización en GCP

Análisis Avanzado y Visualización de Datos en GCP

Este módulo se enfoca en cómo utilizar las capacidades de análisis avanzado y visualización de datos de Google Cloud Platform para extraer inteligencia de tus datos y presentarla de manera efectiva.

BigQuery ML

BigQuery ML te permite crear y ejecutar modelos de Machine Learning utilizando comandos SQL estándar directamente en BigQuery. Elimina la necesidad de mover datos a otras herramientas de ML, simplificando el proceso y acelerando el tiempo de obtención de valor.

Características clave:

SQL Estándar: Entrena y evalúa modelos de ML con sentencias SQL.
Modelos Soportados: Regresión lineal, regresión logística, k-means clustering, matrices de factorización (para sistemas de recomendación), ARIMA_PLUS (para series temporales) y más.
Sin Código/Bajo Código: Ideal para analistas de datos que buscan aplicar ML sin profundizar en la ciencia de datos tradicional.

Ejemplo de Creación de Modelo de Regresión Lineal en BigQuery ML:

CREATE OR REPLACE MODEL
  `your_project.your_dataset.linear_model`
OPTIONS
  (model_type='LINEAR_REG',
    input_label_cols=['target_column']) AS
SELECT
  feature1,
  feature2,
  target_column
FROM
  `your_project.your_dataset.your_table`
WHERE
  date_column < '2023-01-01';

Vertex AI: Plataforma Unificada de Machine Learning

Vertex AI es una plataforma de Machine Learning unificada de Google Cloud que abarca todo el ciclo de vida del ML, desde la preparación de datos y el entrenamiento de modelos hasta el despliegue y el monitoreo.

Componentes clave de Vertex AI:

Managed Datasets: Gestión de versiones y etiquetado de datos.
Workbench: Entornos de desarrollo de Jupyter Notebook gestionados.
Training: Entrena modelos utilizando código personalizado o AutoML.
Model Registry: Almacena y gestiona versiones de modelos.
Endpoints: Despliega modelos para inferencia en línea o por lotes.
Monitoring: Monitorea el rendimiento del modelo y detecta la desviación de datos.

Vertex AI Workbench

Un entorno de desarrollo gestionado para científicos de datos, que combina Jupyter Notebooks con la infraestructura de GCP.

Características:

Preconfigurado: Listo para usar con frameworks populares de ML (TensorFlow, PyTorch, scikit-learn).
Integrado: Acceso fácil a BigQuery, Cloud Storage y otros servicios de GCP.
Colaboración: Permite compartir notebooks y entornos.

Visualización de Datos con Looker Studio

Looker Studio (anteriormente Google Data Studio) es una herramienta de visualización de datos gratuita que permite crear informes y dashboards interactivos a partir de diversas fuentes de datos.

Características clave:

Conectores de Datos: Se conecta a cientos de fuentes de datos (BigQuery, Google Analytics, hojas de cálculo, bases de datos SQL, etc.).
Paneles Interactivos: Permite a los usuarios explorar datos con filtros, rangos de fechas y controles.
Colaboración: Fácilmente compartible con otros usuarios o públicamente.
Informes Personalizables: Amplia variedad de gráficos, tablas y controles para crear visualizaciones atractivas.

Uso de Looker Studio con BigQuery

Looker Studio se integra de forma nativa con BigQuery, permitiendo construir dashboards directamente sobre tus conjuntos de datos en BigQuery.

Crear una Fuente de Datos: Conecta Looker Studio a una tabla o vista de BigQuery.
Construir Informes: Arrastra y suelta dimensiones y métricas para crear gráficos y tablas.
Filtrar y Segmentar: Utiliza controles para permitir la exploración dinámica de los datos.

Conclusión

Este módulo ha cubierto el espectro del análisis avanzado y la visualización en GCP. Desde la capacidad de ejecutar Machine Learning directamente en BigQuery con SQL hasta la plataforma unificada Vertex AI para todo el ciclo de vida del ML, y la creación de dashboards interactivos con Looker Studio. Estas herramientas permiten a los analistas y científicos de datos transformar los datos en insights accionables y comunicarlos eficazmente.