[{"data":1,"prerenderedAt":29},["ShallowReactive",2],{"article-data-curso-gcp-bigquery-01":3},{"content":4,"date":5,"image":6,"sideArticles":7},"\u003C!DOCTYPE html>\r\n\u003Chtml lang=\"es\">\r\n\u003Chead>\r\n    \u003Cmeta charset=\"UTF-8\">\r\n    \u003Cmeta name=\"viewport\" content=\"width=device-width, initial-scale=1.0\">\r\n    \u003Ctitle>Laboratorio 1: Inicialización de Entorno y Primeras Consultas\u003C/title>\r\n    \u003Cstyle>\r\n        h1,\r\n        h2,\r\n        h3 {\r\n            color: #333;\r\n        }\r\n\r\n        ul {\r\n            list-style-type: disc;\r\n            margin-left: 20px;\r\n        }\r\n\r\n        code {\r\n            background-color: #f4f4f4;\r\n            padding: 2px 5px;\r\n            border-radius: 3px;\r\n            font-family: monospace;\r\n        }\r\n    \u003C/style>\r\n\u003C/head>\r\n\u003Cbody>\r\n\r\n    \u003Ch1>Laboratorio 1: Inicialización de Entorno y Primeras Consultas\u003C/h1>\r\n\r\n    \u003Ch2>Objetivos del Laboratorio\u003C/h2>\r\n    \u003Cul>\r\n        \u003Cli>Establecer la conexión segura entre el entorno local y la nube de Google Cloud Platform.\u003C/li>\r\n        \u003Cli>Implementar Infraestructura como Código (IaC) para desplegar recursos analíticos de manera reproducible.\u003C/li>\r\n        \u003Cli>Consumir conjuntos de datos públicos de gran volumen directamente desde BigQuery y materializarlos localmente.\u003C/li>\r\n        \u003Cli>Configurar un sistema de control de versiones con Git para almacenar de forma segura la infraestructura analítica.\u003C/li>\r\n    \u003C/ul>\r\n\r\n    \u003Ch2>Herramientas y APIs Utilizadas\u003C/h2>\r\n    \u003Cul>\r\n        \u003Cli>\u003Ccode>gcloud CLI\u003C/code>: Herramienta de interfaz de comandos oficial para la autenticación y administración en GCP.\u003C/li>\r\n        \u003Cli>\u003Ccode>Terraform (>= 1.0.0)\u003C/code>: Motor de infraestructura declarativa para desplegar recursos en la nube.\u003C/li>\r\n        \u003Cli>\u003Ccode>BigQuery API\u003C/code>: Interfaz programática para administrar datasets y tablas dentro del almacén de datos.\u003C/li>\r\n        \u003Cli>\u003Ccode>Cloud Resource Manager API\u003C/code>: Interfaz utilizada para validar y asignar metadatos del proyecto en GCP.\u003C/li>\r\n    \u003C/ul>\r\n\r\n    \u003Ch2>Estructura del Código Desarrollado\u003C/h2>\r\n    \u003Cul>\r\n        \u003Cli>\u003Ccode>providers.tf\u003C/code>: Declaración de proveedores de nube y fijación de la versión de \u003Ccode>google\u003C/code>.\u003C/li>\r\n        \u003Cli>\u003Ccode>variables.tf\u003C/code>: Definición de variables parametrizables como \u003Ccode>project_id\u003C/code>, \u003Ccode>region\u003C/code> y \u003Ccode>dataset_id\u003C/code>.\u003C/li>\r\n        \u003Cli>\u003Ccode>terraform.tfvars\u003C/code>: Archivo local (excluido en Git) donde se especifica el identificador real del proyecto de GCP.\u003C/li>\r\n        \u003Cli>\u003Ccode>main.tf\u003C/code>: Configuración del recurso de tipo \u003Ccode>google_bigquery_dataset\u003C/code> estableciendo su ubicación física en \u003Ccode>US\u003C/code>.\u003C/li>\r\n        \u003Cli>\u003Ccode>01_query_public_data.sql\u003C/code>: Consulta analítica de extracción de registros sobre nombres de bebés del estado de Nueva York.\u003C/li>\r\n    \u003C/ul>\r\n\r\n    \u003Ch2>Paso a Paso del Despliegue\u003C/h2>\r\n\r\n    \u003Ch3>Fase 1: Autenticación y APIs\u003C/h3>\r\n    \u003Cul>\r\n        \u003Cli>Inicio de sesión interactivo en Google Cloud desde la consola ejecutando \u003Ccode>gcloud auth login\u003C/code>.\u003C/li>\r\n        \u003Cli>Definición del identificador del proyecto activo con el comando \u003Ccode>gcloud config set project\u003C/code>.\u003C/li>\r\n        \u003Cli>Activación de los servicios de gobernanza y análisis mediante \u003Ccode>gcloud services enable\u003C/code>.\u003C/li>\r\n        \u003Cli>Creación de las credenciales de aplicación local para Terraform con \u003Ccode>gcloud auth application-default login\u003C/code>.\u003C/li>\r\n    \u003C/ul>\r\n\r\n    \u003Ch3>Fase 2: Ejecución de Infraestructura\u003C/h3>\r\n    \u003Cul>\r\n        \u003Cli>Inicialización y descarga del plugin del proveedor de Google en la terminal con \u003Ccode>terraform init\u003C/code>.\u003C/li>\r\n        \u003Cli>Auditoría previa y generación del reporte de recursos declarados mediante \u003Ccode>terraform plan\u003C/code>.\u003C/li>\r\n        \u003Cli>Aplicación física de los cambios en la nube y creación del dataset vacío ejecutando \u003Ccode>terraform apply\u003C/code>.\u003C/li>\r\n    \u003C/ul>\r\n\r\n    \u003Ch3>Fase 3: Análisis y Consolidación SQL\u003C/h3>\r\n    \u003Cul>\r\n        \u003Cli>Escritura de una consulta DML estructurada con la directiva \u003Ccode>CREATE OR REPLACE TABLE AS SELECT\u003C/code>.\u003C/li>\r\n        \u003Cli>Consumo de la tabla pública de nombres históricos de Estados Unidos en \u003Ccode>bigquery-public-data\u003C/code>.\u003C/li>\r\n        \u003Cli>Lanzamiento y envío asíncrono de la consulta desde la terminal con la herramienta de CLI \u003Ccode>bq query\u003C/code>.\u003C/li>\r\n        \u003Cli>Validación de los registros estructurados e insertados consultando la tabla resultante \u003Ccode>popular_ny_names\u003C/code>.\u003C/li>\r\n    \u003C/ul>\r\n\r\n\u003C/body>\r\n\u003C/html>","July 9, 2026","https://storage.googleapis.com/mp-blog/images/curso-gcp-bigquery-01.jpg",[8,14,19,24],{"id":9,"title":10,"description":11,"image":12,"date":13},"curso-gcp-ai-ops-01","Fundamentos de AIOps en Google Cloud | Curso AIOps con Vertex AI","Módulo 1: Fundamentos de AIOps en Google Cloud. 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