Vídeos e tutoriais interativos do BigQuery

Tutoriais interativos do BigQuery

Os seguintes tutoriais interativos ajudam você a começar a usar o BigQuery.

Antes de começar

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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. Ative a API BigQuery.

   Funções necessárias para ativar APIs

   Para ativar as APIs, é necessário ter o papel do IAM de administrador de uso do serviço (roles/serviceusage.serviceUsageAdmin), que contém a permissão serviceusage.services.enable. Saiba como conceder papéis.

   Ativar a API

   Para novos projetos, a API BigQuery é ativada automaticamente.

2. Opcional: ative o faturamento do projeto. Se você não quiser ativar o faturamento ou informar um cartão de crédito, as etapas deste documento ainda funcionarão. O BigQuery fornece um sandbox para executar as etapas. Para mais informações, consulte Ativar o sandbox do BigQuery.
   Observação: se o projeto tiver uma conta de faturamento e você quiser usar o sandbox do BigQuery, desative o faturamento no seu projeto.

Esses tutoriais são iniciados no console Google Cloud . Clique nos links para iniciar o tutorial interativo.

Título	Descrição
Carregar e consultar dados
Consultar um conjunto de dados público no BigQuery Studio	Use o sandbox do BigQuery para consultar e visualizar dados em um conjunto de dados público.
Carregar e consultar dados usando o BigQuery Studio	Use o BigQuery Studio para criar um conjunto de dados, carregar dados e consultar os dados.
Carregar e consultar dados com a ferramenta de linha de comando bq	Use a ferramenta de linha de comando do BigQuery para criar um conjunto de dados, carregar e consultar dados.
Importar dados do Cloud Storage para o BigQuery	Use o Google Cloud console para importar dados do Cloud Storage para o BigQuery e consultar os dados.
Gerenciamento de cargas de trabalho
Comece a usar reservas	Use o console do Google Cloud para comprar slots, criar uma reserva e atribuir um projeto a ela.
IA
Criar consultas com a ajuda do Gemini	Use a assistência com tecnologia de IA do Gemini no BigQuery para consultar seus dados com consultas SQL e código Python.
Bibliotecas de cliente
Tour de C#	Consulte um conjunto de dados público com a biblioteca de cliente C# do BigQuery.
Fazer um tour	Consulte um conjunto de dados público com a biblioteca de cliente do BigQuery Go.
Tour pelo Java	Consulte um conjunto de dados público com a biblioteca de cliente Java do BigQuery.
Tour do Node.js	Consulte um conjunto de dados público com a biblioteca de cliente Node.js do BigQuery.
Tour pelo PHP	Consulte um conjunto de dados público com a biblioteca de cliente PHP do BigQuery.
Tour pelo Python	Consulte um conjunto de dados público com a biblioteca de cliente Python do BigQuery.
Tour do Ruby	Consulte um conjunto de dados público com a biblioteca de cliente Ruby do BigQuery.

Vídeos do BigQuery

A série de tutoriais em vídeo a seguir ajuda você a saber mais sobre o BigQuery. Para mais vídeos Google Cloud , inscreva-se no canal do YouTube Google Cloud Tech.

Título	Descrição
Visão geral do produto
BigQuery em um minuto (1:26)	Uma breve visão geral do BigQuery, o data warehouse totalmente gerenciado do Google.
BigQuery ML em um minuto (1:40)	Uma breve visão geral do BigQuery ML. Com o BigQuery ML, é possível treinar, avaliar e executar inferências em modelos para tarefas como previsão de séries temporais, detecção de anomalias, classificação, regressão, clustering, redução de dimensionalidade e recomendações.
IA
Introdução à IA do Gemini e à análise de dados no BigQuery (3:42)	Uma introdução ao Gemini no BigQuery, que oferece recursos de IA e análise de dados para ajudar a simplificar seus fluxos de trabalho em todo o ciclo de vida dos dados.
Usar o BigQuery e a IA do Gemini para análise de dados (7:00)	Uma visão geral de como os modelos do Gemini podem ajudar você a gerar novos insights, enriquecer seus conjuntos de dados e até analisar conteúdo multimodal, incluindo imagens, vídeos e texto.
Apresentação dos 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 economizar tempo na programação, no mapeamento de esquemas e na criação de metadados.
Visão geral da tela de dados do BigQuery (6:03)	Uma visão geral da tela de dados do BigQuery com tecnologia de IA. Essa ferramenta centrada em linguagem natural simplifica o processo de encontrar, consultar e visualizar seus dados.
Consultar e visualizar dados
Introdução à sintaxe de pipe no BigQuery e no Cloud Logging (5:00)	A sintaxe de pipe do BigQuery oferece uma maneira mais intuitiva de estruturar seu código. Saiba como a sintaxe de pipe simplifica a análise exploratória e as tarefas complexas de análise de registros, ajudando você a extrair insights mais rápido.
Como visualizar dados geoespaciais do BigQuery no Colab (10:00)	Com o BigQuery, é possível armazenar e analisar dados geoespaciais usando o SQL padrão. Ao trazer esses dados para um notebook do Colab, você tem a flexibilidade de combinar o poder do BigQuery com bibliotecas de visualização do Python.
Visualizar dados do BigQuery com o Looker (3:00)	Uma visão geral de como se conectar e visualizar seus dados do BigQuery com facilidade usando a interface fácil de usar do Looker e os recursos avançados de modelagem semântica.
Armazenamento do BigQuery
Um tour pelas tabelas do BigQuery (6:55)	Uma visão geral dos diferentes tipos de tabelas no BigQuery, incluindo tabelas gerenciadas, externas e virtuais com visualizações lógicas e materializadas.
Como o BigQuery armazena dados? (8:19)	Uma introdução a como o BigQuery armazena dados para que você possa tomar decisões fundamentadas sobre como otimizar o armazenamento do BigQuery. Isso inclui uma visão geral do particionamento e do clustering.
Como monitorar e gerar registros
Monitoramento no BigQuery (7:43)	Uma visão geral de como o monitoramento do data warehouse pode otimizar custos, ajudar você a identificar quais consultas precisam ser otimizadas e auditar o compartilhamento de dados pessoais e o acesso.