Tutoriales interactivos y vídeos de BigQuery

Tutoriales interactivos de BigQuery

Las siguientes guías interactivas te ayudarán a empezar a usar BigQuery.

Antes de empezar

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In the Google Cloud console, on the project selector page, select or create a Google Cloud project.

Roles required to select or create a project

• Select a project: Selecting a project doesn't require a specific IAM role—you can select any project that you've been granted a role on.
• Create a project: To create a project, you need the Project Creator role (roles/resourcemanager.projectCreator), which contains the resourcemanager.projects.create permission. Learn how to grant roles.

Note: If you don't plan to keep the resources that you create in this procedure, create a project instead of selecting an existing project. After you finish these steps, you can delete the project, removing all resources associated with the project.

Go to project selector

In the Google Cloud console, on the project selector page, select or create a Google Cloud project.

Roles required to select or create a project

• Select a project: Selecting a project doesn't require a specific IAM role—you can select any project that you've been granted a role on.
• Create a project: To create a project, you need the Project Creator role (roles/resourcemanager.projectCreator), which contains the resourcemanager.projects.create permission. Learn how to grant roles.

Note: If you don't plan to keep the resources that you create in this procedure, create a project instead of selecting an existing project. After you finish these steps, you can delete the project, removing all resources associated with the project.

Go to project selector

1. Enable the BigQuery API.

   Roles required to enable APIs

   To enable APIs, you need the Service Usage Admin IAM role (roles/serviceusage.serviceUsageAdmin), which contains the serviceusage.services.enable permission. Learn how to grant roles.

   Enable the API

   En los proyectos nuevos, la API de BigQuery se habilita automáticamente.

2. Opcional: Habilita la facturación del proyecto. Si no quieres habilitar la facturación ni proporcionar una tarjeta de crédito, puedes seguir los pasos que se indican en este documento. BigQuery te ofrece un entorno aislado para llevar a cabo los pasos. Para obtener más información, consulta Habilitar el entorno aislado de BigQuery.
   Nota: Si tu proyecto tiene una cuenta de facturación y quieres usar el entorno aislado de BigQuery, inhabilita la facturación de tu proyecto.

Estas guías se inician en la consola Google Cloud . Haz clic en los enlaces para iniciar el tutorial interactivo.

Título	Descripción
Cargar y consultar datos
Consultar un conjunto de datos público en BigQuery Studio	Usa el entorno aislado de BigQuery para consultar y visualizar datos de un conjunto de datos público.
Cargar y consultar datos con BigQuery Studio	Usa BigQuery Studio para crear un conjunto de datos, cargar datos y consultar los datos.
Cargar y consultar datos con la herramienta de línea de comandos bq	Usa la herramienta de línea de comandos de BigQuery para crear un conjunto de datos, cargar datos y consultar los datos.
Importar datos de Cloud Storage a BigQuery	Usa la Google Cloud consola para importar datos de Cloud Storage a BigQuery y consultar los datos.
Gestión de cargas de trabajo
Empezar a usar las reservas	Usa la Google Cloud consola para comprar ranuras, crear una reserva y asignar un proyecto a una reserva.
IA
Escribir consultas con la ayuda de Gemini	Usa la asistencia basada en IA de Gemini en BigQuery para consultar tus datos con consultas de SQL y código Python.
Bibliotecas de cliente
Recorrido por C#	Consulta un conjunto de datos público con la biblioteca de cliente de C# de BigQuery.
Go tour	Consulta un conjunto de datos público con la biblioteca del cliente de Go de BigQuery.
Tutorial de Java	Consulta un conjunto de datos público con la biblioteca cliente de Java de BigQuery.
Recorrido por Node.js	Consulta un conjunto de datos público con la biblioteca de cliente Node.js de BigQuery.
Recorrido por PHP	Consulta un conjunto de datos público con la biblioteca de cliente PHP de BigQuery.
Recorrido por Python	Consulta un conjunto de datos público con la biblioteca cliente de Python de BigQuery.
Recorrido por Ruby	Consulta un conjunto de datos público con la biblioteca cliente de Ruby de BigQuery.

Vídeos de BigQuery

En esta serie de videotutoriales, te explicamos cómo usar BigQuery. Para ver más vídeos, suscríbete al canal de YouTube Google Cloud Tech. Google Cloud

Título	Descripción
Vistas generales de productos
BigQuery en un minuto (1:26)	Breve descripción general de BigQuery, el almacén de datos totalmente gestionado de Google.
BigQuery ML en un minuto (1:40)	Breve resumen de BigQuery ML. Con BigQuery ML, puedes entrenar, evaluar y ejecutar inferencias en modelos para tareas como la previsión de series temporales, la detección de anomalías, la clasificación, la regresión, la agrupación en clústeres, la reducción de dimensionalidad y las recomendaciones.
IA
Introducción a la IA de Gemini y las analíticas de datos en BigQuery (3:42)	Introducción a Gemini en BigQuery, que ofrece funciones de IA y analíticas de datos que te ayudan a optimizar tus flujos de trabajo en todo el ciclo de vida de los datos.
Usar BigQuery y la IA de Gemini para analizar datos (7:00)	Un resumen de cómo pueden ayudarte los modelos de Gemini a generar nuevas estadísticas, enriquecer tus conjuntos de datos e incluso analizar contenido multimodal, como imágenes, vídeos y texto.
Presentamos los agentes de ingeniería de datos de BigQuery (6:19)	Introducción a los agentes de ingeniería de datos de BigQuery, que ayudan a los analistas de datos a ahorrar tiempo en la codificación, la asignación de esquemas y la creación de metadatos.
Introducción al lienzo de datos de BigQuery (6:03)	Introducción al lienzo de datos de BigQuery basado en IA. Esta herramienta centrada en el lenguaje natural simplifica el proceso de búsqueda, consulta y visualización de datos.
Consultar y visualizar datos
Presentamos la sintaxis de tuberías en BigQuery y Cloud Logging (5:00)	La sintaxis de tuberías de BigQuery ofrece una forma más intuitiva de estructurar el código. Descubre cómo la sintaxis de tuberías simplifica tanto el análisis exploratorio como las tareas complejas de análisis de registros, lo que te ayuda a obtener información valiosa más rápido.
Visualizar datos geoespaciales de BigQuery en Colab (10:00)	BigQuery te permite almacenar y analizar datos geoespaciales mediante lenguaje SQL estándar. Si importas esos datos a un cuaderno de Colab, podrás combinar la potencia de BigQuery con las bibliotecas de visualización de Python más populares.
Visualizar datos de BigQuery con Looker (3:00)	Descripción general de cómo conectarse y visualizar sus datos de BigQuery sin problemas mediante la interfaz intuitiva de Looker y sus potentes funciones de modelado semántico.
Almacenamiento de BigQuery
Visita guiada por las tablas de BigQuery (6:55)	Descripción general de los diferentes tipos de tablas de BigQuery, incluidas las tablas gestionadas, las tablas externas y las tablas virtuales con vistas lógicas y materializadas.
¿Cómo almacena BigQuery los datos? (8:19)	Introducción a cómo almacena datos BigQuery para que puedas tomar decisiones fundamentadas sobre cómo optimizar tu almacenamiento de BigQuery. Esto incluye una descripción general de la creación de particiones y clústeres.
Monitorización y registro
Monitorización en BigQuery (7:43)	Un resumen de cómo la monitorización de tu almacén de datos puede optimizar los costes, ayudarte a identificar qué consultas deben optimizarse y auditar tanto el uso compartido como el acceso a los datos.