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BigQuery for Data Warehousing

Fundamental 5 etapas 5 horas 20 créditos

Quer criar ou otimizar um armazenamento de dados? Aprenda práticas recomendadas para extrair, transformar e carregar dados no Google Cloud com o BigQuery. Nesta série de laboratórios interativos, você vai criar e otimizar seu próprio armazenamento usando diversos conjuntos de dados públicos de grande escala do BigQuery. O BigQuery é um banco de dados de análise NoOps, totalmente gerenciado e de baixo custo desenvolvido pelo Google. Com ele, você pode consultar muitos terabytes de dados sem ter que gerenciar uma infraestrutura ou precisar de um administrador de banco de dados. O BigQuery usa SQL e está disponível no modelo de pagamento por utilização. Com ele, você se concentra na análise dos dados para encontrar insights relevantes.

Data

Pré-requisitos:

É recomendável ter familiaridade com dados e planilhas, mas não é obrigatório.

Quest Outline

Laboratório prático

BigQuery: Qwik Start — Linha de comando

Neste laboratório prático, você aprenderá a consultar tabelas públicas e carregar dados de amostra no BigQuery usando a interface de linha de comando. Assista os vídeos Get Meaningful Insights with Google BigQuery e BigQuery: Qwik Start - Qwiklabs Preview.

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Laboratório prático

Como criar um armazenamento de dados usando as funções JOIN e UNION

Este laboratório explica como criar novas tabelas de relatórios usando as funções JOIN e UNION do SQL.

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Laboratório prático

Como criar tabelas particionadas por data no BigQuery

Neste laboratório, você aprenderá a consultar conjuntos de dados particionados e a criar suas próprias partições de conjunto de dados para melhorar o desempenho da consulta e reduzir custos.

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Laboratório prático

Desafios e solução de problemas da mesclagem de dados

Neste laboratório, você verá como fazer a engenharia reversa das relações entre as tabelas de dados e quais são os problemas que devem ser evitados ao mesclá-los.

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Laboratório prático

Como trabalhar com dados do tipo JSON, matriz e struct no BigQuery

Neste laboratório, você trabalhará com dados semiestruturados (fazendo a ingestão de dados do tipo matriz e JSON) dentro do BigQuery. Com atividades práticas, você aprenderá a carregar, consultar, solucionar problemas e desaninhar vários conjuntos de dados semiestruturados.

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