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Plano
Introdução à hierarquia de recursos
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Conjuntos de dados
Introdução
Criar conjuntos de dados
Listar conjuntos de dados
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Migrar para a recuperação de desastres gerenciada
Retenção de dados do conjunto de dados
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Criar e usar tabelas
Especificar esquemas de tabela
Especificar um esquema
Especificar colunas aninhadas e repetidas
Especificar valores de coluna padrão
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Introdução
Criar tabelas particionadas
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Otimizar com tabelas em cluster
Introdução
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Gerenciar tabelas em cluster
Consultar tabelas em cluster
Usar a indexação de metadados
Fontes de dados externas
Introdução
Tabelas do BigLake
Introdução
Criar tabelas do Amazon S3 BigLake
Criar tabelas do BigLake no Armazenamento de Blobs do Azure
Criar tabelas do BigLake no Cloud Storage
Tabelas de objetos
Introdução
Criar tabelas de objetos do Cloud Storage
Tabelas externas
Introdução
Criar tabelas externas do Apache Iceberg
Criar tabelas externas do Bigtable
Criar tabelas externas no Cloud Storage
Criar tabelas externas no Google Drive
Usar o armazenamento em cache de metadados
Gerenciar dados particionados do Hive
Criar um arquivo de definição de tabela para dados externos
Conjuntos de dados federados
Criar e gerenciar conjuntos de dados federados do AWS Glue
Criar conjuntos de dados externos do Spanner
Tabelas gerenciadas do Apache Iceberg
Interagir com dados do Lakehouse
Visualizações
Visão geral
Visualizações lógicas
Introdução
Criar visualizações lógicas
Visualizações materializadas
Introdução
Criar visualizações materializadas
Carregar, transformar e exportar
Introdução
Criar um pipeline de dados com o agente de engenharia de dados
Migrar dados
Introdução
Avaliação da migração
Migrar esquema e dados
Migrar pipelines de dados
Usar políticas personalizadas da organização
Migrar o SQL
Converter consultas SQL de maneira interativa
Traduzir consultas SQL usando a API
Converter consultas SQL em lote
Gerar metadados para tradução e avaliação
Transformar conversões de SQL com YAML
Associar nomes de objetos SQL para conversão em lote
Carregar dados
Introdução
Criar fluxos de trabalho de integração de dados usando a UI da Web do BigQuery
Visão geral de armazenamento
Serviço de transferência de dados do BigQuery
Introdução
Fontes de dados compatíveis
Localização de dados e transferências
Autorizar transferências
Ativar transferências
Configurar conexões de rede
Acesso à instância do Cloud SQL
VPN da AWS e anexo de rede
VPN do Azure e anexo de rede
Gerenciar transferências
Notificações de execução de transferência
Resolver problemas nas configurações de transferência
Usar contas de serviço
Usar transferências de terceiros
Usar políticas personalizadas da organização
Registro de alterações da fonte de dados
Transferências baseadas em eventos
Transferir dados para tabelas gerenciadas do Iceberg
Dados de carregamento em lote
Introdução
Detectar esquemas automaticamente
Carregar dados Avro
Carregar dados Parquet
Carregar dados ORC
Carregar dados CSV
Carregar dados JSON
Carregar dados particionados externamente
Carregar dados de uma exportação do Datastore
Carregar dados de uma exportação do Firestore
Carregar dados usando a API Storage Write
Carregar dados em tabelas particionadas
Gravar e ler dados com a API Storage
Ler dados da tabela com a API Storage Read
Transmitir dados com a API Storage Write
Introdução
Usar a API Storage Write (gRPC)
Visão geral
Dados de streaming
Dados de carregamento em lote
Transmitir atualizações com a ingestão de captura de dados alterados
Práticas recomendadas
Tipos de dados de buffer de protocolo e Arrow compatíveis
Usar a API Storage Write (REST)
Carregar dados de outros serviços do Google
Descobrir e catalogar dados do Cloud Storage
Carregar dados usando apps de terceiros
Carregar dados usando operações do BigQuery Omni
Otimizar jobs de carregamento
Transformar dados
Introdução
Preparar dados
Introdução
Preparar dados com o Gemini
Transformar com DML
Transformar dados em tabelas particionadas
Trabalhar com o histórico de alterações
Transformar dados com pipelines
Introdução
Criar pipelines
Exportar dados
Introdução
Exportar resultados da consulta
Exportar para o Cloud Storage
Exportar para o Bigtable
Exportar para o Spanner
Exportar para o AlloyDB
Exportar para Pub/Sub
Exportar como colunas do Protobuf
Tutoriais de ELT
Criar ELT para dados de análise de marketing
Analisar
Introdução
Explorar os dados
Pesquisar recursos
Usar o buscador de tabelas
Criar o perfil dos seus dados
Insights de dados
Sobre os insights de dados
Gerar insights da tabela
Gerar insights de conjunto de dados
Analisar com uma tela de dados
Analisar dados com o Gemini
Analisar dados com a CLI do Gemini
Analisar dados
Executar uma consulta
Criar consultas com o Gemini
Gravar os resultados da consulta
Consultar dados com SQL
Introdução
Matrizes
Dados JSON
Consultas de múltiplas instruções
Consultas parametrizadas
Sintaxe de pipe
Analisar dados usando a sintaxe pipe
CTEs recursivos
Esboços
Amostras da tabela
Série temporal
Transações
Tabelas curinga
Usar notebooks
Introdução
Usar notebooks do Colab
Introdução
Criar notebooks
Explorar resultados da consulta
Visualizar os resultados da consulta
Criar e compartilhar apps de dados
Usar o Spark
Usar o Data Science Agent do Colab
Usar DataFrames
Introdução
Instalar DataFrames
Manipule os dados
Personalizar funções do Python
Usar ML e IA
Usar o sistema de tipo de dados
Gerenciar sessões e E/S
Visualizar gráficos
Usar DataFrames no dbt
Otimizar o desempenho
Migrar para a versão 2.0 do DataFrames
Usar o plug-in do JupyterLab no BigQuery
Usar análise geoespacial
Introdução
Trabalhar com análise geoespacial
Trabalhar com dados raster
Práticas recomendadas para análise espacial
Ver dados geoespaciais
Sistemas de grade para análise espacial
Referência de sintaxe da análise geoespacial
Tutoriais de análise geoespacial
Primeiros passos com análises geoespaciais
Usar a análise geoespacial para traçar a rota de um furacão
Visualizar dados de análise geoespacial em um notebook do Colab
Usar dados raster para analisar a temperatura
Rotinas
Introdução
Gerenciar rotinas
Funções definidas pelo usuário
Funções definidas pelo usuário em Python
Funções agregadas definidas pelo usuário
Funções de tabela
Funções remotas
Procedimentos armazenados em SQL
Procedimentos armazenados para o Apache Spark
Analisar tabelas de objetos usando funções remotas
Tutorial de funções remotas e API Translation
Analisar dados multimodais
Introdução
Trabalhar com valores ObjectRef
Analisar dados multimodais com SQL e BigQuery DataFrames
Índices da Pesquisa
Introdução
Gerenciar índices de pesquisa
Pesquisar dados indexados
Trabalhar com analisadores de texto
Executar consultas globais
Acessar dados históricos
Usar bibliotecas Python de código aberto
Usar o BigQuery Graph
Introdução
Criar e consultar um gráfico
Visão geral do esquema
Visão geral da consulta
Práticas recomendadas para consulta
Trabalhar com medidas
Usar o criador de modelos de gráficos visuais
Visualizar gráficos
Conversar com um gráfico
Trabalhar com ferramentas e integrações de visualização
Usar o BigQuery Graph e o Spanner Graph
Pesquisar um gráfico
Gerenciar consultas
Salvar consultas
Introdução
Criar consultas salvas
Consultas contínuas
Introdução
Criar consultas contínuas
Usar junções de stream para stream em consultas contínuas
Entender a agregação de janelas em consultas contínuas
Usar resultados em cache
Usar sessões
Introdução
Trabalhar com sessões
Escrever consultas nas sessões
Resolver problemas de consultas
Otimizar consultas
Introdução
Usar a explicação do plano de consulta
Receber insights de desempenho da consulta
