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Miguel Ángel Morell Fuentes

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Aprendizaje automático en finanzas

el marzo 02, 2021

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La publicación Machine Learning in Finance apareció primero en Algorithmia Blog .

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Explicación de BigQuery: Ingestión de datos

Anteriormente, en la serie BigQuery Explained, analizamos cómo la arquitectura de computación y almacenamiento desacoplada ayuda a BigQuery a escalar sin problemas. Analizamos la administración de almacenamiento de BigQuery, las tablas de partición y agrupación en clústeres para mejorar el rendimiento de las consultas y optimizar el costo. Hasta ahora, solo hemos consultado o utilizado conjuntos de datos que ya existían dentro de BigQuery. En esta publicación, veremos cómo cargar o ingerir datos en BigQuery y analizarlos. ¡Vamos a sumergirnos en ello! Antes de comenzar, veamos la diferencia entre cargar datos en BigQuery y realizar consultas directamente desde una fuente de datos externa sin cargarlos en BigQuery. Importación directa (tablas administradas): BigQuery puede ingerir conjuntos de datos de una variedad de formatos diferentes directamente en su almacenamiento nativo . El almacenamiento nativo de BigQuery está completamente administrado por Google; esto incluye replic...

Explicación de BigQuery: consulta de datos

Anteriormente, en BigQuery Explained, revisamos la arquitectura de BigQuery , la administración del almacenamiento y la ingesta de datos en BigQuery . En esta publicación, cubriremos la consulta de conjuntos de datos en BigQuery usando SQL , guardar y compartir consultas, crear vistas y vistas materializadas. ¡Empecemos! SQL estándar BigQuery admite dos dialectos de SQL: SQL estándar y SQL heredado . Se prefiere SQL estándar para consultar datos almacenados en BigQuery porque cumple con el estándar ANSI SQL 2011. Tiene otras ventajas sobre el SQL heredado, como la inserción automática de predicados para las operaciones JOIN y la compatibilidad con subconsultas correlacionadas. Consulte Aspectos destacados de SQL estándar para obtener más información. Cuando ejecutas una consulta SQL en BigQuery, automáticamente crea, programa y ejecuta un trabajo de consulta. BigQuery ejecuta trabajos de consulta en dos modos: interactivo (predeterminado) y por lotes . Las consultas inter...

Explicación de BigQuery: trabajar con uniones, datos anidados y repetidos

En la publicación anterior de la serie BigQuery Explained , analizamos la consulta de conjuntos de datos en BigQuery mediante SQL, cómo guardar y compartir consultas, un vistazo a la administración de vistas estándar y materializadas. En esta publicación, nos centraremos en las uniones y la desnormalización de datos con campos anidados y repetidos. ¡Vamos a sumergirnos en él! Uniones Por lo general, los esquemas de almacenamiento de datos siguen un esquema de estrella o copo de nieve , donde una tabla de "hechos" centralizada que contiene eventos está rodeada por tablas satélite llamadas "dimensiones" con los atributos descriptivos relacionados con la tabla de hechos. Las tablas de hechos están desnormalizadas y las tablas de dimensiones están normalizadas . El esquema en estrella admite consultas analíticas en un almacén de datos, lo que permite ejecutar consultas más simples ya que el número de uniones es limitado, realizar agregaciones más rápidas y mejo...

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