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n8n para devs: Optimizando el proceso de ETL

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Discusiones sobre este curso

n8n para devs: Optimizando el proceso de ETL

Resumen del curso

  • Extraiga datos de múltiples fuentes (CSV, XML, JSON, Google Sheets y bases SQL) y centralícelos en workflows de ETL en n8n.
  • Transforme y estandarice registros aplicando operaciones de merge, split, trim y set para preparar los datos para el análisis.
  • Consolide y realice uniones entre tablas transaccionales para componer las tablas de clientes, productos y ventas.
  • Modele los datos en el esquema de estrella y cargue las tablas en BigQuery para soportar análisis de BI.
  • Valide y explore la calidad de los datos usando consultas SQL en BigQuery.
  • Cree dashboards en Data Studio para presentar insights y apoyar la toma de decisiones.

Público Objetivo

Desarrolladores y profesionales de datos que desean automatizar pipelines complejos de múltiples fuentes y estructurar Data Warehouses escalables.

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Última actualización

6/30/2026

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6h

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38

Actividades

134

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2

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Instructores

Contenido Detallado

  1. 1. Proyectos y datos de Sheets

    • Introducción
    • Preparando el ambiente
    • Conociendo el proyecto y las fuentes de datos
    • Transformación de datos
    • Cargando los datos de clientes
    • Para saber más: filtro de datos para pruebas eficientes
    • Haga lo que hicimos en aula: ETL con n8n
    • Lo que aprendimos

  2. 2. XML, merge y limpieza

    • Cargando archivos XML
    • Combinando clientes y provincias
    • Tratando datos no relacionados
    • Resolviendo inconsistencias de datos
    • Para saber más: ejecución paralela en n8n
    • Haga lo que hicimos en aula: extraer y tratar XML
    • Lo que aprendimos

  3. 3. CSV, JSON y Carga en BigQuery

    • Cargando archivos CSV y JSON
    • Organizando contactos con datos CSV
    • Enriqueciendo datos del producto
    • Conectando BigQuery
    • Insertando datos en BigQuery
    • Para saber más: elección de la región en BigQuery
    • Haga lo que hicimos en aula: ETL con BigQuery
    • Lo que aprendimos

  4. 4. MySQL, joins y agrupamientos

    • Conectando una base de datos SQL
    • Combinando datos usando 2 columnas
    • Agrupando datos
    • Consolidación de ventas
    • Para saber más: Configuración de puerto y acceso seguro
    • Haga lo que hicimos en aula: integración de datos
    • Lo que aprendimos

  5. 5. Consulta y análisis con Data Studio

    • Actualizando BigQuery
    • Creando gráficos en Data Studio
    • Modelado de la base de datos
    • Optimización de la base de datos
    • Para saber más: consultas por lotes (batching queries) en BigQuery
    • Haga lo que hicimos en aula: pipeline ETL y dashboard
    • Lo que aprendimos
    • Conclusion

  • Acceso a todos los cursos

  • Estudiar las 24 horas, dónde y cuándo quieras

  • Nuevos cursos cada semana