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BigQuery è il data warehouse di analisi di Google Cloud completamente gestito, su scala petabyte e dai costi contenuti, che ti consente di eseguire analisi su grandi quantità di dati quasi in tempo reale. Con BigQuery, non c'è alcuna infrastruttura da configurare o gestire, il che ti consente di concentrarti sull'individuazione di informazioni significative utilizzando GoogleSQL e di sfruttare modelli di prezzi flessibili tra opzioni on demand e a tariffa fissa. Scopri di più

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Soluzione rapida per data warehouse con BigQuery

Esegui il deployment e utilizza 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 dati in Google Cloud con BigQuery.

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Pre-elaborazione dei dati di BigQuery con PySpark su Dataproc

Scopri come creare una pipeline di elaborazione dei dati utilizzando Apache Spark con Dataproc su Google Cloud. È un caso d'uso comune in data science e data engineering leggere i dati da una posizione di archiviazione, applicare 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 for Marketing Analysts

Ottieni informazioni ripetibili, scalabili e preziose sui tuoi dati imparando a eseguire query utilizzando BigQuery.

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BigQuery for Machine Learning

Fai esperimenti con diversi tipi di modelli in BigQuery Machine Learning e scopri cosa rende un modello efficace.

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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.

Modelli di migrazione BigQuery

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

Utilizza 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
Esempi di codice

Client: creazione di credenziali con ambiti

Crea le credenziali con gli ambiti dell'API Drive e BigQuery.

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Client: creazione con le credenziali predefinite dell'applicazione

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

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Client: creazione con una chiave dell'account di servizio

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

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Esempi di 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 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 dimostrazione dell'API mostra come eseguire un'applicazione nell'ambiente standard di App Engine con dipendenze sia da BigQuery sia da Cloud Monitoring.

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