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Descubrimiento
Descripción general del producto
Prueba BigQuery con la zona de pruebas
Comenzar
Explicaciones y videos sobre la consola
Usa la consola
Explora la consola
Carga y consulta datos
Cómo usar la galería de notebooks
Crear reservas
Prueba DataFrames
Usar agentes
Analiza datos con el Agente de ciencia de datos de Colab
Usa la herramienta de CLI de bq
Usar las bibliotecas cliente
Plan
Introducción a la jerarquía de recursos
Dependencias de la API
Conjuntos de datos
Introducción
Crear conjuntos de datos
Mostrar lista de conjuntos de datos
Replicación entre regiones
Recuperación ante desastres administrada
Migra a la recuperación ante desastres administrada
Retención de datos del conjunto de datos
Tablas
Tablas de BigQuery
Introducción
Crea y usa tablas
Especifica esquemas de tabla
Especifica un esquema
Especifica columnas anidadas y repetidas
Especifica los valores predeterminados de la columna
Cómo especificar valores de ObjectRef
Segmenta con tablas particionadas
Introducción
Crea tablas particionadas
Administra tablas particionadas
Consulta tablas particionadas
Realiza optimizaciones con tablas agrupadas
Introducción
Crea tablas agrupadas en clústeres
Administra tablas agrupadas en clústeres
Consulta tablas agrupadas
Usa la indexación de metadatos
Fuentes de datos externas
Introducción
Tablas de BigLake
Introducción
Crea tablas de BigLake de Amazon S3
Crea tablas de BigLake de Azure Blob Storage
Crea tablas de BigLake de Cloud Storage
Tablas de objetos
Introducción
Crea tablas de objetos de Cloud Storage
Tablas externas
Introducción
Crea tablas externas de Apache Iceberg
Crea tablas externas de Bigtable
Crea tablas externas de Cloud Storage
Crea tablas externas de Google Drive
Usar el almacenamiento en caché de metadatos
Administra datos particionados de Hive
Crea un archivo de definición de tablas para datos externos
Conjuntos de datos federados
Crea y administra conjuntos de datos federados de AWS Glue
Crea conjuntos de datos externos de Spanner
Tablas administradas de Apache Iceberg
Interactúa con los datos de Lakehouse
Vistas
Descripción general
Vistas lógicas
Introducción
Crea vistas lógicas
Vistas materializadas
Introducción
Crea vistas materializadas
Carga, transforma y exporta
Introducción
Crea una canalización de datos con el agente de ingeniería de datos
Migrar datos
Introducción
Evaluación de la migración
Migra el esquema y los datos
Migra canalizaciones de datos
Usa políticas de la organización personalizadas
Migra SQL
Traduce consultas en SQL de forma interactiva
Traduce consultas en SQL con la API
Traduce consultas en SQL por lotes
Genera metadatos para la traducción y la evaluación
Transforma traducciones de SQL con YAML
Asigna nombres de objetos SQL para la traducción por lotes
Carga de datos
Introducción
Crea flujos de trabajo de integración de datos con la IU web de BigQuery
Descripción general del almacenamiento
Servicio de transferencia de datos de BigQuery
Introducción
Fuentes de datos compatibles
Ubicación y transferencias de datos
Autorizar transferencias
Habilitar transferencias
Configura conexiones de red
Acceso a la instancia de Cloud SQL
VPN de AWS y adjunto de red
VPN de Azure y adjunto de red
Administra transferencias
Notificaciones de ejecución de transferencias
Soluciona problemas relacionados con la configuración de una transferencia
Usa cuentas de servicio
Usar transferencias de terceros
Usa políticas de la organización personalizadas
Registro de cambios de la fuente de datos
Transferencias basadas en eventos
Transfiere datos a tablas administradas de Iceberg
Datos de carga por lotes
Introducción
Usa la detección automática de esquemas
Carga datos de Avro
Carga datos de Parquet
Carga datos de ORC
Carga datos de CSV
Carga datos de JSON
Carga datos particionados de forma externa
Carga datos desde una exportación de Datastore
Carga datos desde una exportación de Firestore
Cargar datos por lotes con la API de Storage Write
Carga datos en tablas particionadas
Escribir y leer datos con la API de Storage
Leer datos de tablas con la API de Storage Read
Transmitir datos con la API de Storage Write
Introducción
Usa la API de Storage Write (gRPC)
Descripción general
Transmitir datos
Datos de carga por lotes
Transmite actualizaciones con la transferencia de datos de captura de datos modificados
Prácticas recomendadas
Tipos de datos de Arrow y búfer de protocolo admitidos
Usa la API de Storage Write (REST)
Carga datos desde otros servicios de Google
Descubre y cataloga los datos de Cloud Storage
Cargar datos con apps de terceros
Carga datos con operaciones de BigQuery Omni
Optimiza los trabajos de carga
Transforma los datos
Introducción
Preparar los datos
Introducción
Prepara datos con Gemini
Transformar con DML
Transforma datos en tablas particionadas
Trabaja con el historial de cambios
Transforma datos con canalizaciones
Introducción
Crear canalizaciones
Exportar datos
Introducción
Exportar resultados de consultas
Exporta a Cloud Storage
Exporta a Bigtable
Exporta a Spanner
Exporta a AlloyDB
Exporta a Pub/Sub
Exportar como columnas de Protobuf
Instructivos de ELT
Crea ELT para los datos de análisis de marketing
Analizar
Introducción
Explora tus datos
Buscar recursos
Usa el explorador de tablas
Crea perfiles de datos
Estadísticas de datos
Acerca de las estadísticas de datos
Genera estadísticas de tablas
Genera estadísticas del conjunto de datos
Analiza con un lienzo de datos
Analiza datos con Gemini
Analiza datos con la CLI de Gemini
Analiza tus datos
Ejecuta una consulta
Escribe consultas con Gemini
Escribe resultados de consultas
Consulta datos con SQL
Introducción
Arrays
Datos JSON
Consultas de varias declaraciones
Consultas con parámetros
Sintaxis de canalización
Analiza datos con la sintaxis de canalización
CTE recurrentes
Esbozos
Muestreo de tabla
Series temporales
Transacciones
Tablas comodín
Usa notebooks
Introducción
Usa notebooks de Colab
Introducción
Crear notebooks
Explora los resultados de la consulta
Visualiza los resultados de la consulta
Crea y comparte Apps de datos
Usa Spark
Usa el agente de ciencia de datos de Colab
Usa DataFrames
Introducción
Instala DataFrames
Manipula datos
Personaliza funciones de Python
Usa el AA y la IA
Cómo usar el sistema de tipos de datos
Administra sesiones y E/S
Visualiza gráficos
Usa DataFrames en dbt
Optimiza el rendimiento
Migra a la versión 2.0 de DataFrames
Usa el complemento de JupyterLab de BigQuery
Usa estadísticas geoespaciales
Introducción
Trabaja con estadísticas geoespaciales
Trabaja con datos ráster
Prácticas recomendadas para el análisis espacial
Visualiza datos geoespaciales
Sistemas de red para el análisis espacial
Referencia de sintaxis de estadísticas geoespaciales
Instructivos de estadísticas geoespaciales
Empieza a usar las estadísticas geoespaciales
Usa estadísticas geoespaciales para trazar la ruta de un huracán
Visualiza datos de estadísticas geoespaciales en un notebook de Colab
Usa datos ráster para analizar la temperatura
Rutinas
Introducción
Administra rutinas
Funciones definidas por el usuario
Funciones definidas por el usuario en Python
Funciones de agregación definidas por el usuario
Funciones de tabla
Funciones remotas
Procedimientos almacenados de SQL
Procedimientos almacenados para Apache Spark
Analiza tablas de objetos mediante funciones remotas
Instructivo de la API de Translation y las funciones remotas
Analiza datos multimodales
Introducción
Trabaja con valores de ObjectRef
Analiza datos multimodales con SQL y BigQuery DataFrames
Índices de búsqueda
Introducción
Administra índices de búsqueda
Buscar datos indexados
Trabaja con analizadores de texto
Ejecuta búsquedas globales
Accede a los datos históricos
Usa bibliotecas de Python de código abierto
Usa BigQuery Graph
Introducción
Crea y consulta un gráfico
Descripción general del esquema
Descripción general de las consultas
Prácticas recomendadas para consultas
Trabaja con medidas
Cómo usar el modelador visual de grafos
Visualiza gráficos
Chatea con un gráfico
Trabaja con herramientas e integraciones de visualización
Usa BigQuery Graph y Spanner Graph
Cómo buscar un gráfico
Administrar consultas
Guardar consultas
Introducción
Crea consultas guardadas
Consultas continuas
Introducción
Crea consultas continuas
Usa combinaciones de transmisión a transmisión en consultas continuas
Información sobre la agregación de ventanas en consultas continuas
Usar resultados almacenados en caché
Usa sesiones
Introducción
Trabaja con sesiones
Escribir consultas en sesiones
Soluciona problemas de consultas
Optimiza las consultas
Introducción
Usa la explicación del plan de consultas
Obtén estadísticas de rendimiento de las consultas
Optimiza el procesamiento de las consultas
Usa optimizaciones basadas en el historial
Optimiza el almacenamiento para el rendimiento de las consultas
Usa vistas materializadas
Usa BI Engine
Usa datos anidados y repetidos
Optimizar las funciones
Usa el entorno de ejecución avanzado
Usar claves primarias y externas
Paginar con la API de BigQuery
Consulta fuentes de datos externas
Establece conexiones
Introducción
Crear conexiones
Crea una conexión de recurso de Cloud
Crea una conexión de recurso de Cloud predeterminada
Conexiones de AlloyDB
Conexiones de Amazon S3
Conexiones de Apache Spark
Conexiones de Azure Blob Storage
Conexiones de Cloud SQL
Conexiones de SAP Datasphere
Conexiones de Spanner
Administra conexiones
Configura conexiones con adjuntos de red
Ejecuta consultas en datos externos
Consulta tablas de BigLake
Tablas de BigLake de Amazon S3
Tablas de BigLake de Azure Blob Storage
Tablas de BigLake de Cloud Storage
Analiza datos con BigQuery Omni
Exportar resultados de consultas
Exporta a Amazon S3
Exporta a Azure Blob Storage
Consulta tablas externas
Tablas externas de Apache Iceberg
Tablas externas de Bigtable
Tablas externas de Cloud Storage
Tablas externas de Google Drive
Ejecuta consultas federadas
Introducción
Ejecuta consultas federadas de AlloyDB
Ejecuta consultas federadas de Cloud SQL
Ejecuta consultas federadas de SAP Datasphere
Ejecuta consultas federadas de Spanner
Analiza otros tipos de datos externos
Consultar formatos de tabla abiertos con archivos de manifiesto
Analiza datos de Salesforce Data Cloud
Usa herramientas de IE y análisis
Introducción
Usa hojas conectadas
Cómo usar Tableau Desktop
Usa Looker
Usa Data Studio
Usa herramientas de terceros
Google Cloud Ready: BigQuery
Descripción general
Socios
BigQuery AI
Introducción
Funciones generativas de IA
Descripción general
Recorridos del usuario de extremo a extremo para modelos de IA generativa
Elige una función de generación de texto
Cómo establecer permisos para las funciones potenciadas por IA generativa
Optimiza los costos con la destilación de modelos
Funciones de la API de Cloud AI
Descripción general
Elige una función de procesamiento de lenguaje natural
Elige una función de procesamiento de documentos
Instructivos
Generar texto
Genera texto con Gemini
Genera texto con Gemma
Genera texto con cualquier modelo compatible
Genera texto con AI.GENERATE
Cómo controlar errores de cuota
Analiza las imágenes
Realiza análisis semánticos
Ajusta modelos de generación de texto
Ajusta un modelo
Usa el ajuste y la evaluación para mejorar el rendimiento de los modelos
Genera datos estructurados
Genera datos estructurados
Procesamiento de lenguaje natural
Interpretar texto
Traducir texto
Procesamiento de documentos
Procesa documentos
Analiza archivos PDF en una canalización de generación mejorada por recuperación
Reconocimiento de voz
Transcribe archivos de audio
Visión artificial
Anotar imágenes
Ejecuta la inferencia en los datos de imagen
Analiza imágenes con un modelo de clásico importado
Analizar imágenes con un modelo de vector de atributos importado
Embeddings y búsqueda de vectores
Descripción general
Índices vectoriales
Administra índices vectoriales
Automatiza la generación de embeddings
Instructivos
Genera incorporaciones
Genera embeddings de texto con un modelo remoto
Genera embeddings de texto con un modelo abierto
Genera incorporaciones de imágenes con un LLM
Genera incorporaciones de video con un LLM
Maneja errores de cuota mediante una llamada a ML.GENERATE_EMBEDDING de forma iterativa
Genera y busca incorporaciones multimodales
Genera incorporaciones de texto con modelos de TensorFlow entrenados con anterioridad
Genera embeddings con modelos de Transformer en formato ONNX
Búsqueda de vectores
Busca incorporaciones con la búsqueda vectorial
Realiza una búsqueda semántica y una generación de aumento de recuperación
IA asistiva
Descripción general de Gemini en BigQuery
Configura Gemini en BigQuery
Cómo usar Cloud Assist
Seguridad y privacidad
Ubicaciones de Gemini en BigQuery
Analiza con el agente de Conversational Analytics
Descripción general
Crear agentes de datos
Analiza datos con conversaciones
Aprendizaje automático
Introducción
Comprende los recorridos del usuario
Recorridos del usuario de extremo a extremo para modelos de AA
Recorridos del usuario de extremo a extremo para los modelos de previsión
Recorridos del usuario de extremo a extremo para modelos importados
El modelo de previsión de series temporales TimesFM
Patrones de referencia
Modelos de AA y MLOps
Creación de modelos
Ingeniería y administración de atributos
Descripción general del procesamiento previo de atributos
Tipos de atributos de entrada admitidos
Procesamiento previo automático
Procesamiento previo manual
Entrega de atributos
Hacer ingeniería de atributos con la cláusula TRANSFORM
Descripción general del ajuste de hiperparámetros
Descripción general de la evaluación del modelo
Descripción general de la inferencia de modelos
Descripción general de Explainable AI
Descripción general de las ponderaciones del modelo
Descripción general de las canalizaciones de AA
Descripción general de la supervisión de modelos
Administra modelos de BigQueryML en Agent Platform
Trabaja con modelos
Enumera modelos
Administrar modelos
Obtener metadatos de modelos
Actualizar metadatos de modelos
Exportar modelos
Borrar modelos
Clasificación
Regresión
Reducción de la dimensionalidad
Agrupamiento en clústeres
Recomendación
Previsión
Detección de anomalías
Análisis de contribuciones
Instructivos
Cómo empezar
Comienza a usar BigQuery ML con SQL
Comienza a usar BigQuery ML con la consola de Cloud
Regresión y clasificación
Crea un modelo de regresión lineal
Crea un modelo de clasificación de regresión logística
Crea un modelo de clasificación de árboles potenciados
Agrupamiento en clústeres
Agrupa datos en clústeres con un modelo k-means
Recomendación
Crea recomendaciones basadas en comentarios explícitos con un modelo de factorización de matrices
Crea recomendaciones basadas en comentarios implícitos con un modelo de factorización de matrices
Modelos importados y remotos
Haz predicciones con modelos de TensorFlow importados
Haz predicciones con modelos de scikit-learn en formato ONNX
Haz predicciones con modelos de PyTorch en formato ONNX
Realiza predicciones con modelos remotos en Agent Platform
Ajuste de hiperparámetros
Mejorar el rendimiento del modelo con el ajuste de hiperparámetros
Exportar modelos
Exporta un modelo de BigQuery ML para la predicción en línea
Mejores estadísticas
Previsión
Prevé una sola serie temporal con un modelo univariable ARIMA_PLUS
Haz la previsión de varias series temporales con un modelo univariable ARIMA_PLUS
Prevé series temporales con un modelo univariado de TimesFM
Cómo escalar un modelo univariable ARIMA_PLUS a millones de series temporales
Prevé una sola serie temporal con un modelo multivariable
Prevé varias series temporales con un modelo multivariable
Usa días feriados personalizados con un modelo univariable ARIMA_PLUS
Limita los valores previstos para un modelo univariable ARIMA_PLUS
Prevé series temporales jerárquicas con un modelo univariable ARIMA_PLUS
Detección de anomalías
Detección de anomalías con un modelo univariado de TimesFM
Detección de anomalías con una serie temporal multivariable
Análisis de contribuciones
Obtén estadísticas de datos a partir del análisis de contribuciones con una métrica sumatoria
Obtén estadísticas de datos a partir del análisis de contribuciones con una métrica de proporción sumada
Administra
Introducción
Comprende las ediciones
Administrar recursos
Comprende la confiabilidad
Administra la configuración
Administra recursos de código
Administra las preparaciones de datos
Administrar notebooks
Administrar consultas guardadas
Administrar canalizaciones
Organiza los recursos de código con carpetas
Introducción
Crea y administra carpetas
Administra tablas
Administra tablas
Administra datos de tablas
Modifica esquemas de tabla
Restablece tablas borradas
Administra las clonaciones de tablas
Introducción
Crea clonaciones de tablas
Administra instantáneas de tablas
Introducción
Crea instantáneas de tablas
Restablece las instantáneas de tablas
