Videos y explicaciones interactivas de BigQuery

Tutoriales interactivos de BigQuery

Los siguientes tutoriales interactivos te ayudarán a comenzar a usar BigQuery.

Antes de comenzar

  1. Sign in to your Google Cloud account. If you're new to Google Cloud, create an account to evaluate how our products perform in real-world scenarios. New customers also get $300 in free credits to run, test, and deploy workloads.

  2. 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.

    Go to project selector

  3. 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.

    Go to project selector

    4.

  4. 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

    Para los proyectos nuevos, la API de BigQuery se habilita de forma automática.

  5. Opcional: Habilita la facturación para el proyecto. Si no deseas habilitar la facturación ni proporcionar una tarjeta de crédito, los pasos que se indican en este documento seguirán funcionando. BigQuery proporciona una zona de pruebas para realizar los pasos. Para obtener más información, consulta Habilita la zona de pruebas de BigQuery.

    6. Estos tutoriales se inician en la consola de Google Cloud . Haz clic en los vínculos para iniciar el instructivo interactivo.

    Título

    Descripción
    Carga y consulta datos
    Consulta un conjunto de datos públicos en BigQuery Studio Usar la zona de pruebas de BigQuery para consultar y visualizar datos en un conjunto de datos públicos
    Carga y consulta datos con BigQuery Studio Usa BigQuery Studio para crear un conjunto de datos, cargar datos y consultarlos.
    Carga y consulta datos con la herramienta de línea de comandos de bq Usa la herramienta de línea de comandos de BigQuery para crear un conjunto de datos, cargar datos y consultarlos.
    Importa datos de Cloud Storage a BigQuery Usa la Google Cloud consola para importar datos de Cloud Storage a BigQuery y consultar los datos.
    Administración de cargas de trabajo
    Comienza a usar las reservas Usa la consola de Google Cloud para comprar ranuras, crear una reserva y asignar un proyecto a una reserva.
    IA
    Escribe consultas con la asistencia de Gemini Usa la asistencia potenciada por IA de Gemini en BigQuery para ayudarte a consultar tus datos con consultas en SQL y código de Python.
    Bibliotecas cliente
    Recorrido por C# Consulta un conjunto de datos públicos con la biblioteca cliente de C# de BigQuery.
    Go tour Consulta un conjunto de datos públicos con la biblioteca cliente de Go de BigQuery.
    Recorrido por Java Consulta un conjunto de datos públicos con la biblioteca cliente de Java de BigQuery.
    Recorrido por Node.js Consulta un conjunto de datos públicos con la biblioteca cliente de BigQuery para Node.js.
    Visita guiada de PHP Consulta un conjunto de datos públicos con la biblioteca cliente de PHP de BigQuery.
    Recorrido por Python Consulta un conjunto de datos públicos con la biblioteca cliente de Python de BigQuery.
    Visita guiada de Ruby Consulta un conjunto de datos públicos con la biblioteca cliente de BigQuery para Ruby.

    Videos de BigQuery

    En la siguiente serie de videos instructivos, puedes obtener más información sobre BigQuery. Para ver más Google Cloud videos, suscríbete al canal de YouTube de Google Cloud Tech.

    Título

    Descripción
    Descripciones generales de los productos
    BigQuery en un minuto (1:26) Una breve descripción general de BigQuery, el almacén de datos completamente administrado de Google.
    BigQuery ML en un minuto (1:40) Una breve descripción general de BigQuery ML. Con BigQuery ML, puedes entrenar, evaluar y ejecutar la inferencia en modelos para tareas como la previsión de series temporales, la detección de anomalías, la clasificación, la regresión, el agrupamiento en clústeres, la reducción de dimensiones y las recomendaciones.
    IA
    Introducción a la IA de Gemini y el análisis de datos en BigQuery (3:42) Una introducción a Gemini en BigQuery, que proporciona capacidades de IA y análisis de datos que ayudan a optimizar tus flujos de trabajo en todo el ciclo de vida de los datos.
    Usa BigQuery y la IA de Gemini para el análisis de datos (7:00) Una descripción general de cómo los modelos de Gemini pueden ayudarte a generar estadísticas nuevas, enriquecer tus conjuntos de datos y hasta analizar contenido multimodal, como imágenes, videos 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.
    Descripción general del lienzo de datos de BigQuery (6:03) Descripción general del lienzo de datos de BigQuery potenciado por IA Esta herramienta centrada en el lenguaje natural simplifica el proceso de encontrar, consultar y visualizar tus datos.
    Consulta y visualiza datos
    Presentamos la sintaxis de canalización en BigQuery y Cloud Logging (5:00) La sintaxis de canalización de BigQuery ofrece una forma más intuitiva de estructurar tu código. Descubre cómo la sintaxis de canalización simplifica el análisis exploratorio y las tareas complejas de análisis de registros, lo que te ayuda a obtener estadísticas más rápido.
    Visualiza datos geoespaciales de BigQuery en Colab (10:00) BigQuery te permite almacenar y analizar datos geoespaciales con SQL estándar, y llevar esos datos a un notebook de Colab te brinda la flexibilidad de combinar la potencia de BigQuery con las bibliotecas de visualización de Python más populares.
    Visualiza datos de BigQuery con Looker (3:00) Una descripción general de cómo conectarte y visualizar sin problemas tus datos de BigQuery con la interfaz fácil de usar y las potentes capacidades de modelado semántico de Looker.
    Almacenamiento de BigQuery
    Un recorrido por las tablas de BigQuery (6:55) Descripción general de los diferentes tipos de tablas en BigQuery, incluidas las tablas administradas, las tablas externas y las tablas virtuales con vistas lógicas y materializadas.
    ¿Cómo almacena BigQuery los datos? (8:19) Una introducción a cómo BigQuery almacena los datos para que puedas tomar decisiones fundamentadas sobre cómo optimizar tu almacenamiento de BigQuery Esto incluye una descripción general de la creación de particiones y el agrupamiento en clústeres.
    Supervisa y registra
    Supervisión en BigQuery (7:43) Descripción general de cómo la supervisión de tu almacén de datos puede optimizar los costos, ayudarte a identificar qué consultas deben optimizarse y auditar el uso compartido y el acceso a los datos.