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Analisar dados com o Agente de Ciência de Dados do Colab
Usar a ferramenta CLI bq
Use as bibliotecas-cliente
Plano
Introdução à hierarquia de recursos
Dependências de API
Conjuntos de dados
Introdução
Criar conjuntos de dados
Listar conjuntos de dados
Replicação entre regiões
Recuperação de desastres gerenciada
Migrar para a recuperação de desastres gerenciada
Retenção de dados do conjunto de dados
Tabelas
Tabelas do BigQuery
Introdução
Criar e usar tabelas
Especificar esquemas de tabela
Especificar um esquema
Especificar colunas aninhadas e repetidas
Especificar valores de coluna padrão
Especificar valores ObjectRef
Segmentar com tabelas particionadas
Introdução
Criar tabelas particionadas
Gerenciar tabelas particionadas
Consultar tabelas particionadas
Otimizar com tabelas em cluster
Introdução
Crie tabelas em cluster
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
Otimizar a computação em consultas
Usar otimizações baseadas no histórico
Otimizar o armazenamento para o desempenho da consulta
Usar visualizações materializadas
Usar o BI Engine
Usar dados aninhados e repetidos
Otimizar funções
Usar o ambiente de execução avançado
Usar chaves primárias e externas
Paginação com a API BigQuery
Consultar fontes de dados externas
Estabelecer conexões
Introdução
Criar conexões
Criar uma conexão de recursos do Cloud
Criar uma conexão a recursos do Cloud padrão
Conexões do AlloyDB
Conexões do Amazon S3
Conexões do Apache Spark
Conexões do Azure Blob Storage
Conexões do Cloud SQL
Conexões do SAP Datasphere
Conexões do Spanner
Gerenciar conexões
Configurar conexões com anexos de rede
Executar consultas em dados externos
Consultar tabelas do BigLake
Tabelas do Amazon S3 BigLake
Tabelas do BigLake do Armazenamento de Blobs do Azure
Tabelas do BigLake do Cloud Storage
Analisar dados com o BigQuery Omni
Exportar resultados da consulta
Exportar para o Amazon S3
Exportar para o Azure Blob Storage
Consultar tabelas externas
Tabelas externas do Apache Iceberg
Tabelas externas do Bigtable
Tabelas externas do Cloud Storage
Tabelas externas do Google Drive
Executar consultas federadas
Introdução
Executar consultas federadas do AlloyDB
Executar consultas federadas do Cloud SQL
Executar consultas federadas do SAP Datasphere
Executar consultas federadas do Spanner
Analisar outros tipos de dados externos
Consultar formatos de tabela aberta com arquivos de manifesto
Analisar dados do Salesforce Data Cloud
Usar ferramentas de análise e BI
Introdução
Usar páginas conectadas
Usar o Tableau Desktop
Usar o Looker
Usar o Data Studio
Usar ferramentas de terceiros
Google Cloud Ready - BigQuery
Visão geral
Parceiros
BigQuery AI
Introdução
Funções da IA generativa
Visão geral
Jornadas do usuário completas para modelos de IA generativa
Escolher uma função de geração de texto
Definir permissões para funções de IA generativa
Otimizar custos com destilação de modelos
Funções da API de IA do Cloud
Visão geral
Escolher uma função de processamento de linguagem natural
Escolher uma função de processamento de documentos
Tutoriais
Gerar texto
Gerar texto com Gemini
Gerar texto com a Gemma
Gerar texto com qualquer modelo compatível
Gerar texto usando AI.GENERATE
Processar erros de cota
Analisar imagens
Realizar análise semântica
Ajustar modelos de geração de texto
Ajustar um modelo
Usar ajustes e avaliações para melhorar o desempenho dos modelos
Gerar dados estruturados
Gerar dados estruturados
Processamento de linguagem natural
Entender o texto
Traduzir texto
Processamento de documentos
Processar documentos
Analisar PDFs em um pipeline de geração aumentada por recuperação
Reconhecimento de fala
Transcrever arquivos de áudio
Visão computacional
Anotar imagens
Executar inferência em dados de imagem
Analisar imagens com um modelo de clássico importado
Analisar imagens com um modelo de vetor de recurso importado
Embeddings e pesquisa vetorial
Visão geral
Índices vetoriais
Gerenciar índices vetoriais
Automatizar a geração de embeddings
Tutoriais
Gerar embeddings
gerar embeddings de texto usando um modelo remoto
Gerar embeddings de texto usando um modelo aberto
Gerar embeddings de imagens usando um LLM
Gerar embeddings de vídeos usando um LLM
Processar erros de cota chamando ML.GENERATE_EMBEDDING de maneira iterativa
Gerar e pesquisar embeddings multimodais
Gerar embeddings de texto usando modelos pré-treinados do TensorFlow
Gerar embeddings com modelos transformadores no formato ONNX
Pesquisa vetorial
Pesquisar embeddings com a pesquisa de vetor
Realizar pesquisa semântica e geração aumentada de recuperação
IA assistiva
Visão geral do Gemini no BigQuery
Configurar o Gemini no BigQuery
Usar a Cloud Assist
Segurança e privacidade
Locais do Gemini no BigQuery
Analisar com o agente de análise de conversação
Visão geral
Criar agentes de dados
Analisar dados com conversas
Aprendizado de máquina
Introdução
Entenda as jornadas do usuário
Jornadas do usuário completas para modelos de ML
Jornadas do usuário completas para modelos de previsão
Jornadas do usuário completas para modelos importados
O modelo de previsão de série temporal TimesFM
Padrões de referência
Modelos de ML e MLOps
Criação de modelos
Engenharia e gerenciamento de atributos
Visão geral do pré-processamento de atributos
Tipos de recursos de entrada com suporte
Pré-processamento automático
Pré-processamento manual
Disponibilização de atributos
Realizar engenharia de atributos com a cláusula TRANSFORM
Informações gerais do ajuste de hiperparâmetro
Visão geral da avaliação do modelo
Visão geral da inferência de modelos
Visão geral da Explainable AI
Visão geral dos pesos do modelo
Informações gerais sobre pipelines de ML
Informações gerais sobre o monitoramento de modelos
Gerenciar modelos do BigQuery ML na Agent Platform
Trabalhar com modelos
Listar modelos
Gerenciar modelos
Receber metadados do modelo
Atualizar os metadados do modelo
Exportar modelos
Excluir modelos
Classificação
Regressão
Redução de dimensionalidade
Cluster
Recomendação
Previsão
Detecção de anomalias
Análise de contribuição
Tutoriais
Vamos começar
Começar a usar o BigQuery ML com SQL
Começar a usar o BigQuery ML com o console do Cloud
Regressão e classificação
Criar um modelo de regressão linear
Criar um modelo de classificação de regressão logística
Criar um modelo de classificação de árvores otimizadas
Cluster
Agrupar dados com um modelo k-means
Recomendação
Criar recomendações com base em feedback explícito usando um modelo de fatoração de matrizes
Criar recomendações com base no feedback implícito usando um modelo de fatoração de matrizes
Modelos importados e remotos
Fazer previsões com os modelos importados do TensorFlow
Fazer previsões com modelos do scikit-learn no formato ONNX
Fazer previsões com modelos PyTorch no formato ONNX
Fazer previsões com modelos remotos na plataforma de agentes
Ajuste de hiperparâmetros
Melhorar o desempenho do modelo com o ajuste de hiperparâmetros
Exportar modelos
Exportar um modelo de BigQuery ML para previsão on-line
Dados ampliados
Previsão
Prever uma única série temporal com um modelo univariado ARIMA_PLUS
Prever várias série temporal com um modelo univariado ARIMA_PLUS
Prever série temporal com um modelo univariado do TimesFM
Escalonar um modelo univariado ARIMA_PLUS para milhões de série temporal
Prever uma única série temporal com um modelo multivariável
Prever várias série temporal com um modelo multivariável
Usar feriados personalizados com um modelo univariado ARIMA_PLUS
Limitar os valores previstos para um modelo univariado ARIMA_PLUS
Prever série temporal hierárquicas com um modelo univariado ARIMA_PLUS
Detecção de anomalias
Detecção de anomalias com um modelo univariado TimesFM
Detecção de anomalias com uma série temporal multivariável
Análise de contribuição
Receber insights de dados da análise de contribuição usando uma métrica somável
Receber insights de dados da análise de contribuição usando uma métrica de proporção somável
Administrar
Introdução
Entender as edições
Gerenciar recursos
Entenda a confiabilidade
Gerenciar configurações
Gerenciar recursos de código
Gerenciar preparações de dados
Gerenciar notebooks
Gerenciar consultas salvas
Gerenciar pipelines
Organizar recursos de código com pastas
Introdução
Criar e gerenciar pastas
Gerenciar tabelas
Gerenciar tabelas
Gerenciar dados de tabela
Modificar esquemas de tabela
Restaurar tabelas excluídas
Gerenciar clones de tabelas
Introdução
Criar clones de tabelas
Gerenciar snapshots de tabelas
Introdução
Criar snapshots de tabelas
Restaurar snapshots da tabela
Listar snapshots da tabela
Ver metadados do snapshot da tabela
Atualizar metadados de snapshot da tabela
Excluir snapshots da tabela
Criar snapshots de tabelas periódicas
Gerenciar conjuntos de dados
Gerenciar conjuntos de dados
Atualizar propriedades do conjunto de dados
Restaurar conjuntos de dados excluídos
Gerenciar visualizações e visualizações materializadas
Receber informações sobre visualizações
Gerenciar visualizações
Gerenciar visualizações materializadas
Gerenciar réplicas de visualização materializadas
Programar recursos
Introdução
Programar recursos de código
Programar preparações de dados
Programar notebooks
Programar pipelines
Programar DAGs
Programar jobs e consultas
Executar jobs de maneira programática
Gerenciamento de cargas de trabalho
Introdução
Noções básicas sobre os slots
Entender as reservas
Gerenciar cargas de trabalho
Trabalhar com reservas de slot
Gerencie atribuições
Gerenciar compromissos
Gerencie vagas
Gerenciar filas de consultas
Planejar cargas de trabalho
Estimar requisitos de capacidade
Ver recomendações de slot
Reservas legadas
Introdução às reservas legadas
Compromissos de slots legados
Comprar e gerenciar compromissos de slot legados
Trabalhar com reservas de slots legadas
Gerenciar o BI Engine
Introdução
Reservar capacidade de BI Engine
Monitorar cargas de trabalho
Introdução
Monitorar o uso de recursos
Monitorar jobs
Monitorar fichas de empresa compartilhadas
Monitorar o BI Engine
Monitorar o serviço de transferência de dados
Monitorar visualizações materializadas
Monitorar reservas
Monitorar consultas contínuas
Painéis, gráficos e alertas
Configurar alertas com consultas programadas
Otimizar recursos
Controlar custos
Estimar e controlar custos
Criar cotas de consultas personalizadas
Otimizar com recomendações
Introdução
Gerenciar recomendações de cluster e partição
Gerenciar recomendações de visualização materializada
Organizar com identificadores
Introdução
Adicionar rótulos
Ver marcadores
Atualizar rótulos
Filtrar usando rótulos
Excluir marcadores
Governar
Introdução
Gerenciar a qualidade dos dados
Verificar problemas de qualidade de dados
Usar o Knowledge Catalog
Controlar o acesso a recursos
Introdução
Permissões e papéis do IAM
Mudanças nos controles de acesso no nível do conjunto de dados
Permissões e papéis básicos
Controlar o acesso com o IAM
Usar o IAM para controlar o acesso a recursos
Controlar o acesso com tags
Controlar acesso com condições
Controlar o acesso com restrições personalizadas
Resolver problemas com permissões do IAM
Controlar o acesso com autorização
Conjuntos de dados autorizados
Rotinas autorizadas
Visualizações autorizadas
Tutoriais
Criar uma visualização autorizada
Restringir o acesso à rede
Controlar o acesso com o VPC Service Controls
Endpoints regionais
Controlar o acesso a colunas e linhas
Controlar o acesso a colunas de tabelas
Introdução ao controle de acesso no nível da coluna
Como restringir o acesso com o controle de acesso no nível da coluna
Impacto nas gravações
Controlar o acesso às linhas da tabela
Introdução à segurança no nível da linha
Trabalhar com segurança no nível da linha
Usar a segurança no nível da linha com outros recursos do BigQuery
Práticas recomendadas para segurança no nível da linha
Gerenciar tags de políticas
Gerenciar tags de política entre locais
Práticas recomendadas para usar tags de política
Proteja os dados confidenciais
Mascarar dados em colunas da tabela
Introdução ao mascaramento de dados
Ocultar dados da coluna
Tornar os dados anônimos com privacidade diferencial
Usar a privacidade diferencial
Aumentar a privacidade diferencial
Restringir o acesso aos dados usando regras de análise
Usar a proteção de dados confidenciais
Gerenciar criptografia
Criptografia em repouso
Chaves de criptografia gerenciadas pelo cliente
Criptografia no nível da coluna com o Cloud KMS
Criptografia AEAD
Compartilhar dados
Introdução
Configurar funções de usuário
Gerenciar trocas de dados
Gerenciar listagens
Gerenciar assinaturas
Ver e assinar listagens
Gerenciar recursos com restrições personalizadas
Data clean rooms
Introdução
Usar modelos de consulta
Resolução da entidade
Introdução
Usar a resolução da entidade
VPC Service Controls para compartilhamento
Compartilhamento de stream com o Pub/Sub
