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BigQuery è il data warehouse di analisi di Google Cloud completamente gestito, economico e su scala petabyte, che ti consente di eseguire analisi su grandi quantità di dati quasi in tempo reale. Con BigQuery, non è necessario configurare o gestire alcuna infrastruttura, così puoi concentrarti sulla ricerca di insight significativi utilizzando GoogleSQL e sui vantaggi di modelli di prezzo flessibili per le opzioni on demand e a costo fisso. Scopri di più

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Trova le guide rapide e le guide, esamina i riferimenti chiave e ricevi assistenza per i problemi comuni.
Esplora la formazione autogestita di Google Cloud Skills Boost, i casi d'uso, le architetture di riferimento e gli esempi di codice con esempi di come utilizzare e connettere i servizi Google Cloud.
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Data warehouse con soluzione di avvio rapido di BigQuery

Eseguire il deployment e utilizzare un data warehouse di esempio con BigQuery.

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BigQuery per il data warehousing

Scopri le best practice per estrarre, trasformare e caricare i tuoi dati in Google Cloud con BigQuery.

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Pre-elaborazione dei dati BigQuery con PySpark su Dataproc

Scopri come creare una pipeline di elaborazione dati utilizzando Apache Spark con Dataproc su Google Cloud. È un caso d'uso comune nel data science e nel data engineering quello di leggere i dati da una posizione di archiviazione, eseguire trasformazioni e scriverli in un'altra posizione di archiviazione.

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BigQuery per l'analisi dei dati

Scopri come eseguire query, importare, ottimizzare, visualizzare e persino creare modelli di machine learning in SQL all'interno di BigQuery.

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BigQuery per gli analisti di marketing

Ottieni insight ripetibili, scalabili e preziosi sui tuoi dati imparando a eseguire query con BigQuery.

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BigQuery per il machine learning

Sperimenta con diversi tipi di modelli in BigQuery Machine Learning e scopri le caratteristiche di un buon modello.

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Caso d'uso
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Migrazione dei data warehouse in BigQuery

Scopri pattern e suggerimenti per la transizione del tuo data warehouse on-premise a BigQuery.

Migrazione Pattern BigQuery

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Caso d'uso
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Visualizzazione dei dati di BigQuery in un blocco note Jupyter

Utilizzare la libreria client Python di BigQuery e Pandas in un blocco note Jupyter per visualizzare i dati in una tabella di esempio BigQuery.

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Esempi di codice
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Client: creazione di credenziali con ambiti

Crea le credenziali con gli ambiti API Drive e BigQuery.

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Esempi di codice
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Client: creazione di credenziali con credenziali predefinite dell'applicazione

Creare un client BigQuery utilizzando le credenziali predefinite dell'applicazione.

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Esempi di codice
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Client: creazione con la chiave dell'account di servizio

Creare un client BigQuery utilizzando un file della chiave dell'account di servizio.

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Esempi Python

Utilizzo di BigQuery con la libreria client Python di Google Cloud

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Esempi di Node.js

Esempi per la libreria client Node.js per BigQuery

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Esempio semplice in C#

Un semplice programma C# e snippet di codice per interagire con BigQuery

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BigQuery e Cloud Monitoring su App Engine con Java 8

Questa presentazione delle API mostra come eseguire un'applicazione dell'ambiente standard di App Engine con dipendenze sia da BigQuery che da Cloud Monitoring.

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