Introducción a notebooks

Los notebooks de Colab Enterprise en BigQuery te permiten realizar flujos de trabajo de aprendizaje automático y ciencia de datos de extremo a extremo en una sola interfaz integrada. A diferencia de los editores de SQL estándar, las notebooks te permiten combinar consultas en SQL con código de Python, texto enriquecido y visualizaciones para contar una historia integral con tus datos. Los notebooks son ideales para los siguientes casos de uso:

  • Flujos de trabajo de AA de extremo a extremo: Compila, evalúa y, luego, implementa un modelo de BigQuery ML en una sola interfaz de notebook.
  • Exploración de datos: Limpia y analiza grandes conjuntos de datos con BigQuery DataFrames.
  • Investigación colaborativa: Comparte notebooks con colegas a través de IAM y haz un seguimiento del historial de versiones.

Los notebooks son recursos de código en BigQuery Studio, junto con las consultas guardadas, y cuentan con la tecnología de Dataform. Estas funciones solo están disponibles en la consola de Google Cloud .

Beneficios

Los notebooks en BigQuery ofrecen los siguientes beneficios:

  • Integración perfecta con Python: Usa la API de BigQuery DataFrames sin ninguna configuración adicional.
  • Desarrollo potenciado por IA: Usa la IA generativa de Gemini para el desarrollo de código asistivo.
  • Funciones conocidas del editor: Usa el autocompletado de SQL, similar al editor de SQL de BigQuery.
  • Visualizaciones integradas: Usa visualizaciones interactivas de DataFrame o bibliotecas como matplotlib y seaborn para visualizar datos directamente en tu flujo de trabajo.
  • Interoperabilidad entre SQL y Python: Ejecuta SQL en celdas que hacen referencia a variables de Python.

La galería de notebooks es un centro para descubrir y usar plantillas de notebooks prediseñadas. Estas plantillas te permiten realizar tareas comunes, como la preparación, el análisis y la visualización de datos. Las plantillas de notebooks también te ayudan a explorar las funciones de BigQuery Studio, administrar flujos de trabajo y promover prácticas recomendadas.

Puedes usar plantillas de la galería de notebooks para optimizar todo tu flujo de trabajo desde la intención hasta las estadísticas en cada etapa del ciclo de vida de los datos, desde la transferencia y la exploración hasta el análisis avanzado y BigQuery ML.

La galería de notebooks proporciona plantillas para todos los niveles de habilidad. La galería incluye plantillas fundamentales para SQL, Python, Apache Spark y DataFrames. También puedes explorar temas como la IA generativa y el análisis de datos multimodales en BigQuery.

Para comenzar a usar la galería de notebooks, sigue estos pasos:

  1. Ve a la página de BigQuery.

    Ir a BigQuery

  2. Haz clic en Notebooks en el menú Explorer.

  3. Haz clic en el menú desplegable Notebook nuevo y selecciona Todas las plantillas.

Para obtener más información sobre cómo usar las plantillas de la galería de notebooks, consulta Crea un notebook con la galería de notebooks.

Administración del entorno de ejecución

BigQuery usa los entornos de ejecución de Colab Enterprise para ejecutar notebooks.

Un entorno de ejecución de notebook es una máquina virtual de Compute Engine asignada a un usuario en particular para habilitar la ejecución de código en un notebook. Varios notebooks pueden compartir el mismo entorno de ejecución. Sin embargo, cada entorno de ejecución pertenece a un solo usuario y no lo pueden usar otros. Los entornos de ejecución de notebooks se crean según plantillas, que suelen definir los usuarios con privilegios administrativos. Puedes cambiar a un entorno de ejecución que use un tipo de plantilla diferente en cualquier momento.

Seguridad para notebooks

Puedes controlar el acceso a los notebooks con los roles de Identity and Access Management (IAM). Para obtener más información, consulta Otorga acceso a los notebooks y Consideraciones de seguridad para los notebooks.

Para detectar vulnerabilidades en los paquetes de Python que usas en tus notebooks, instala y usa Notebook Security Scanner (versión preliminar).

Regiones admitidas

BigQuery Studio te permite guardar, compartir y administrar versiones de notebooks. En la siguiente tabla, se enumeran las regiones en las que BigQuery Studio está disponible:

Descripción de la región Nombre de la región Detalles
África
Johannesburgo africa-south1
América
Columbus us-east5
Dallas us-south1 ícono de hoja CO2 bajo
Iowa us-central1 ícono de hoja CO2 bajo
Los Ángeles us-west2
Las Vegas us-west4
Montreal northamerica-northeast1 ícono de hoja CO2 bajo
N. Virginia us-east4
Oregón us-west1 ícono de hoja CO2 bajo
São Paulo southamerica-east1 ícono de hoja CO2 bajo
Carolina del Sur us-east1
Asia-Pacífico
Hong Kong asia-east2
Yakarta asia-southeast2
Bombay asia-south1
Seúl asia-northeast3
Singapur asia-southeast1
Sídney australia-southeast1
Taiwán asia-east1
Tokio asia-northeast1
Europa
Bélgica europe-west1 ícono de hoja CO2 bajo
Finlandia europe-north1 ícono de hoja CO2 bajo
Fráncfort europe-west3
Londres europe-west2 ícono de hoja CO2 bajo
Madrid europe-southwest1 ícono de hoja CO2 bajo
Milán europe-west8
Países Bajos europe-west4 ícono de hoja CO2 bajo
Turín europe-west12
Varsovia europe-central2
Zúrich europe-west6 ícono de hoja CO2 bajo
Oriente Medio
Dammam me-central2
Doha me-central1
Tel Aviv me-west1

Precios

Para obtener información sobre los precios de los notebooks de BigQuery Studio, consulta Precios del entorno de ejecución de notebooks.

Supervisa el uso de las ranuras

Puedes supervisar el uso de las ranuras de los notebooks de BigQuery Studio consultando tu informe de facturación de Cloud en la consola de Google Cloud . En el informe de Facturación de Cloud, aplica un filtro con la etiqueta goog-bq-feature-type y el valor BQ_STUDIO_NOTEBOOK para ver el uso y los costos de las ranuras de los notebooks de BigQuery Studio.

Informe de uso de ranuras de notebooks de BigQuery Studio.

Soluciona problemas

Para obtener más información, consulta Soluciona problemas de Colab Enterprise.

¿Qué sigue?