menu

BigQuery for Data Warehousing

Fundamental 5 Steps Horas 20 Créditos

Looking to build or optimize your data warehouse? Learn best practices to Extract, Transform, and Load your data into Google Cloud with BigQuery. In this series of interactive labs you will create and optimize your own data warehouse using a variety of large-scale BigQuery public datasets. BigQuery is Google's fully managed, NoOps, low cost analytics database. With BigQuery you can query terabytes and terabytes of data without having any infrastructure to manage or needing a database administrator. BigQuery uses SQL and can take advantage of the pay-as-you-go model. BigQuery allows you to focus on analyzing data to find meaningful insights.

Data

Prerequisites:

It is recommended but not required that students have a familiarity with data and spreadsheets.

Quest Outline

Lab práctico

BigQuery: Qwik Start - Línea de comandos

En este lab práctico, aprenderá a consultar tablas públicas y a cargar datos de muestra en BigQuery mediante la interfaz de línea de comandos. Mire estos videos breves: Get Meaningful Insights with Google BigQuery y BigQuery: Qwik Start - Qwiklabs Preview.

Deutsch English español (Latinoamérica) français 日本語 português (Brasil)
Lab práctico

Cómo crear un almacén de datos mediante uniones y fusiones

Este lab describe cómo crear nuevas tablas de informes con uniones (JOIN) y fusiones (UNION) de SQL.

Deutsch English español (Latinoamérica) français 日本語 português (Brasil)
Lab práctico

Cómo crear tablas particionadas por fecha en BigQuery

Este lab se enfoca en cómo consultar conjuntos de datos particionados y cómo crear sus propias particiones en conjuntos de datos para mejorar el rendimiento de las consultas y, por ende, reducir los costos.

Deutsch English español (Latinoamérica) français 日本語 português (Brasil)
Lab práctico

Solución de problemas y resolución de dificultades en la unión de datos

Este lab se enfoca en cómo aplicar ingeniería inversa a las relaciones entre tablas de datos y los problemas que se deben evitar durante su unión.

Deutsch English español (Latinoamérica) français 日本語 português (Brasil)
Lab práctico

Cómo trabajar con JSON, arreglos y Structs en BigQuery

En este lab, trabajará con datos semiestructurados (transferencia de archivos de tipo JSON y arreglos) dentro de BigQuery. También practicará cómo cargar, consultar y desanidar diversos conjuntos de datos semiestructurados, además de cómo solucionar problemas en estos.

Deutsch English español (Latinoamérica) français 日本語 português (Brasil)

Inscribirse ahora

Inscríbase en esta Quest para realizar el seguimiento de su progreso hacia la obtención de una insignia.