Vídeos e explicações interativas do BigQuery

Visitas guiadas interativas do BigQuery

As seguintes visitas guiadas interativas ajudam a começar a usar o BigQuery.

Antes de começar

  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 novos projetos, a API BigQuery é ativada automaticamente.

  5. Opcional: Ative a faturação para o projeto. Se não quiser ativar a faturação nem fornecer um cartão de crédito, os passos neste documento continuam a funcionar. O BigQuery oferece-lhe um sandbox para realizar os passos. Para mais informações, consulte o artigo Ative o sandbox do BigQuery.

    6. Estas visitas guiadas são iniciadas na consola Google Cloud . Clique nos links para iniciar o tutorial interativo.

    Título

    Descrição
    Carregar e consultar dados
    Consulte um conjunto de dados público no BigQuery Studio Use o sandbox do BigQuery para consultar e visualizar dados num conjunto de dados público.
    Carregue e consulte dados através do BigQuery Studio Use o BigQuery Studio para criar um conjunto de dados, carregar dados e consultar os dados.
    Carregue e consulte dados com a ferramenta de linha de comandos bq Use a ferramenta de linha de comandos do BigQuery para criar um conjunto de dados, carregar dados e consultar os dados.
    Importe dados do Cloud Storage para o BigQuery Use a Google Cloud consola para importar dados do Cloud Storage para o BigQuery e consultar os dados.
    Gestão da carga de trabalho
    Comece a usar as reservas Use a Google Cloud consola para comprar espaços, criar uma reserva e atribuir um projeto a uma reserva.
    IA
    Escreva consultas com a assistência do Gemini Use a assistência com tecnologia de IA do Gemini no BigQuery para ajudar a consultar os seus dados através de consultas SQL e código Python.
    Bibliotecas cliente
    Visita guiada ao C# Consulte um conjunto de dados público com a biblioteca do cliente C# do BigQuery.
    Faça uma visita guiada Consultar um conjunto de dados público com a biblioteca do cliente Go do BigQuery.
    Visita guiada de Java Consulte um conjunto de dados público com a biblioteca do cliente Java do BigQuery.
    Visita guiada do Node.js Consulte um conjunto de dados público com a biblioteca do cliente Node.js do BigQuery.
    Visita guiada de PHP Consulte um conjunto de dados público com a biblioteca do cliente PHP do BigQuery.
    Visita guiada do Python Consulte um conjunto de dados público com a biblioteca do cliente Python do BigQuery.
    Visita guiada do Ruby Consulte um conjunto de dados público com a biblioteca do cliente Ruby do BigQuery.

    Vídeos do BigQuery

    A seguinte série de tutoriais em vídeo ajuda a saber mais sobre o BigQuery. Para ver mais Google Cloud vídeos, subscreva o canal do YouTube Google Cloud Tech.

    Título

    Descrição
    Vistas gerais dos produtos
    O BigQuery em um minuto (1:26) Uma breve vista geral do BigQuery, o armazém de dados totalmente gerido da Google.
    BigQuery ML em um minuto (1:40) Uma breve vista geral do BigQuery ML. Com o BigQuery ML, pode preparar, avaliar e executar inferências em modelos para tarefas como a previsão de séries temporais, a deteção de anomalias, a classificação, a regressão, o agrupamento, a redução da dimensionalidade e as recomendações.
    IA
    Introdução à IA do Gemini e à análise de dados no BigQuery (3:42) Uma introdução ao Gemini no BigQuery, que oferece capacidades de IA e de estatísticas de dados que ajudam a simplificar os seus fluxos de trabalho em todo o ciclo de vida dos dados.
    Use o BigQuery e a IA do Gemini para a análise de dados (7:00) Uma vista geral de como os modelos do Gemini podem ajudar a gerar novas estatísticas, enriquecer os seus conjuntos de dados e até analisar conteúdo multimodal, incluindo imagens, vídeos e texto.
    Apresentamos os agentes de engenharia de dados do BigQuery (6:19) Uma introdução aos agentes de engenharia de dados do BigQuery que ajudam os analistas de dados a poupar tempo na programação, no mapeamento de esquemas e na criação de metadados.
    Vista geral da tela de dados do BigQuery (6:03) Uma vista geral da tela de dados do BigQuery com tecnologia de IA. Esta ferramenta centrada na linguagem natural simplifica o processo de localização, consulta e visualização dos seus dados.
    Consultar e visualizar dados
    Apresentamos a sintaxe de barra vertical no BigQuery e no Cloud Logging (5:00) A sintaxe de pipes do BigQuery oferece uma forma mais intuitiva de estruturar o seu código. Saiba como a sintaxe de pipes simplifica a análise exploratória e as tarefas complexas de análise de registos, ajudando a obter estatísticas mais rapidamente.
    Visualizar dados geoespaciais do BigQuery no Colab (10:00) O BigQuery permite-lhe armazenar e analisar dados geoespaciais através do SQL padrão. Além disso, ao importar esses dados para um bloco de notas do Colab , tem a flexibilidade de combinar o poder do BigQuery com bibliotecas de visualização do Python populares.
    Visualize dados do BigQuery com o Looker (3:00) Uma vista geral de como se ligar e visualizar facilmente os seus dados do BigQuery através da interface intuitiva do Looker e das poderosas capacidades de modelagem semântica.
    Armazenamento do BigQuery
    Uma visita guiada às tabelas do BigQuery (6:55) Uma vista geral dos diferentes tipos de tabelas no BigQuery, incluindo tabelas geridas, tabelas externas e tabelas virtuais com vistas lógicas e materializadas.
    Como é que o BigQuery armazena os dados? (8:19) Uma introdução à forma como o BigQuery armazena dados para que possa tomar decisões informadas sobre como otimizar o seu armazenamento do BigQuery. Isto inclui uma vista geral da partição e da agrupamento.
    Monitorização e registo
    Monitorização no BigQuery (7:43) Uma vista geral de como a monitorização do seu data warehouse pode otimizar os custos, ajudar a identificar as consultas que precisam de ser otimizadas e auditar a partilha e o acesso aos dados.