Video e procedure dettagliate interattive di BigQuery

Procedure dettagliate interattive di BigQuery

Le seguenti procedure dettagliate interattive ti aiutano a iniziare a utilizzare BigQuery.

Prima di iniziare

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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.

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1. Abilita l'API BigQuery.

   Ruoli richiesti per abilitare le API

   Per abilitare le API, devi disporre del ruolo IAM Amministratore utilizzo servizi (roles/serviceusage.serviceUsageAdmin), che contiene l'autorizzazione serviceusage.services.enable. Scopri come concedere i ruoli.

   Abilitare l'API

   Per i nuovi progetti, l'API BigQuery viene abilitata automaticamente.

2. (Facoltativo): Abilita la fatturazione per il progetto. Se non vuoi abilitare la fatturazione o fornire una carta di credito, i passaggi descritti in questo documento funzionano comunque. BigQuery ti fornisce una sandbox per eseguire i passaggi. Per saperne di più, vedi Attiva la sandbox di BigQuery.
   Nota: se il tuo progetto ha un account di fatturazione e vuoi utilizzare la sandbox di BigQuery, allora disabilita la fatturazione per il progetto.

Queste procedure dettagliate vengono avviate nella Google Cloud console. Fai clic sui link per avviare il tutorial interattivo.

Titolo	Descrizione
Caricamento ed esecuzione di query sui dati
Esegui una query su un set di dati pubblico in BigQuery Studio	Utilizza la sandbox di BigQuery per eseguire query e visualizzare i dati in un set di dati pubblico.
Carica ed esegui query sui dati utilizzando BigQuery Studio	Utilizza BigQuery Studio per creare un set di dati, caricare dati ed eseguire query sui dati.
Carica ed esegui query sui dati con lo strumento a riga di comando bq	Utilizza lo strumento a riga di comando di BigQuery per creare un set di dati, caricare dati ed eseguire query sui dati.
Importa dati da Cloud Storage a BigQuery	Utilizza la Google Cloud console per importare dati da Cloud Storage in BigQuery ed eseguire query sui dati.
Gestione dei workload
Inizia a utilizzare le prenotazioni	Utilizza la Google Cloud console per acquistare slot, creare una prenotazione, e assegnare un progetto a una prenotazione.
AI
Scrivi query con l'assistenza di Gemini	Utilizza l'assistenza basata sull'AI di Gemini in BigQuery per aiutarti a eseguire query sui dati utilizzando query SQL e codice Python.
Librerie client
Tour di C#	Esegui una query su un set di dati pubblico con la libreria client C# di BigQuery.
Tour di Go	Esegui una query su un set di dati pubblico con la libreria client Go di BigQuery.
Tour di Java	Esegui una query su un set di dati pubblico con la libreria client Java di BigQuery.
Tour di Node.js	Esegui una query su un set di dati pubblico con la libreria client Node.js di BigQuery.
Tour di PHP	Esegui una query su un set di dati pubblico con la libreria client PHP di BigQuery.
Tour di Python	Esegui una query su un set di dati pubblico con la libreria client Python di BigQuery.
Tour di Ruby	Esegui una query su un set di dati pubblico con la libreria client Ruby di BigQuery.

Video di BigQuery

La seguente serie di tutorial video ti aiuta a scoprire di più su BigQuery. Per altri Google Cloud video, iscriviti al canale YouTube Google Cloud Tech.

Titolo	Descrizione
Panoramiche dei prodotti
BigQuery in un minuto (1:26)	Una breve panoramica di BigQuery, il data warehouse completamente gestito di Google.
BigQuery ML in un minuto (1:40)	Una breve panoramica di BigQuery ML. Con BigQuery ML, puoi addestrare, valutare ed eseguire l'inferenza sui modelli per attività come la previsione di serie temporali, il rilevamento di anomalie, la classificazione, la regressione, il clustering, la riduzione della dimensionalità e le raccomandazioni.
AI
Introduzione a Gemini AI e dati e analisi in BigQuery (3:42)	Un'introduzione a Gemini in BigQuery, che fornisce funzionalità di AI e analisi dei dati che aiutano a semplificare i flussi di lavoro durante l'intero ciclo di vita dei dati.
Utilizza BigQuery e Gemini AI per l'analisi dei dati (7:00)	Una panoramica su come i modelli di Gemini possono aiutarti a generare nuovi insight, arricchire i set di dati e persino analizzare contenuti multimodali, tra cui immagini, video e testo.
Introduzione agli agenti di data engineering di BigQuery (6:19)	Un'introduzione agli agenti di data engineering di BigQuery che aiutano gli analisti di dati a risparmiare tempo nella codifica, nel mapping degli schemi e nella creazione di metadati.
Panoramica del data canvas BigQuery (6:03)	Una panoramica del data canvas BigQuery basato sull'AI. Questo strumento incentrato sul linguaggio naturale semplifica il processo di ricerca, query e visualizzazione dei dati.
Esecuzione di query e visualizzazione dei dati
Introduzione alla sintassi con operatore pipe in BigQuery e Cloud Logging (5:00)	La sintassi con operatore pipe di BigQuery offre un modo più intuitivo per strutturare il codice. Scopri come la sintassi con operatore pipe semplifica sia l'analisi esplorativa analisi sia le attività di analisi dei log complesse, aiutandoti a ottenere informazioni più rapidamente.
Visualizzazione dei dati geospaziali di BigQuery in Colab (10:00)	BigQuery consente di archiviare e analizzare i dati geospaziali utilizzando l'SQL standard e, se questi dati vengono inseriti in un notebook di Colab, puoi combinare la potenza di BigQuery con le librerie di visualizzazione Python più diffuse.
Visualizza i dati di BigQuery con Looker (3:00)	Una panoramica su come connetterti e visualizzare facilmente i dati di BigQuery utilizzando l'interfaccia intuitiva di Looker e le potenti funzionalità di modellazione semantica.
Archiviazione in BigQuery
Tour delle tabelle BigQuery (6:55)	Una panoramica dei diversi tipi di tabelle in BigQuery, tra cui tabelle gestite, tabelle esterne e tabelle virtuali con viste logiche e materializzate.
In che modo BigQuery archivia i dati? (8:19)	Un'introduzione al modo in cui BigQuery archivia i dati, in modo che tu possa prendere decisioni informate su come ottimizzare l'archiviazione di BigQuery È inclusa una panoramica del partizionamento e del clustering.
Monitoraggio e logging
Monitoraggio in BigQuery (7:43)	Una panoramica su come il monitoraggio del data warehouse può ottimizzare i costi, aiutarti a individuare le query che devono essere ottimizzate e controllare sia la condivisione dei dati sia l'accesso ai dati.