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O BigQuery é o serviço de armazenamento de dados para análise totalmente gerenciado, em escala de petabyte e econômico do Google Cloud que permite executar análises em vastos volumes de dados quase em tempo real. Com o BigQuery, não há infraestrutura para configurar ou gerenciar, permitindo que você se concentre em conseguir insights significativos com o SQL padrão e aproveitar modelos de preços flexíveis em opções sob-demanda e de taxa fixa. Saiba mais

Recursos de documentação

Encontre guias de início rápido, consulte referências de chaves e receba ajuda para problemas comuns.
Conheça o treinamento autoguiado do Google Cloud Skills Boost, os casos de uso, as arquiteturas de referência e os exemplos de código com exemplos de como usar e conectar os serviços do Google Cloud.
Treinamento
Treinamento e tutoriais

Solução de início rápido para data warehouse com o BigQuery

Implantar e usar uma amostra de data warehouse com o BigQuery

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BigQuery for Data Warehousing

Conheça as práticas recomendadas para extrair, transformar e carregar dados no Google Cloud com o BigQuery.

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Como fazer o pré-processamento de dados do BigQuery com o PySpark no Dataproc

Aprenda a criar um pipeline de processamento de dados usando o Apache Spark com o Dataproc no Google Cloud. Ler dados de um local de armazenamento, realizar transformações nele e gravá-los em outro local de armazenamento é um caso de uso comum em ciência de dados e engenharia de dados.

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BigQuery para análise de dados

Saiba como consultar, ingerir, otimizar, visualizar e até criar modelos de aprendizado de máquina em SQL dentro do BigQuery.

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BigQuery for Marketing Analysts

Acesse informações repetíveis, escalonáveis e valiosas sobre seus dados aprendendo a consultá-los com o BigQuery.

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Treinamento e tutoriais

BigQuery for Machine Learning

Teste diferentes tipos de modelos no BigQuery Machine Learning e aprenda a criar um modelo.

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Caso de uso
Casos de uso

Como migrar data warehouses para o BigQuery

Conheça padrões e recomendações sobre como fazer a transição do armazenamento de dados no local para o BigQuery.

Migração Padrões BigQuery

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Caso de uso
Casos de uso

Como visualizar dados do BigQuery em um notebook do Jupyter

Use a biblioteca de cliente em Python do BigQuery e o Pandas em um notebook do Jupyter para visualizar os dados em uma tabela de amostra do BigQuery.

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Exemplos de código
Exemplos de código

Cliente: criar credenciais com escopos

Crie credenciais com escopos das APIs do Drive e do BigQuery.

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Exemplos de código
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Cliente: criar credenciais com Application Default Credentials

Crie um cliente do BigQuery usando a Application Default Credentials.

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Exemplos de código
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Cliente: criar com a chave da conta de serviço

Crie um cliente do BigQuery usando um arquivo de chave da conta de serviço.

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Exemplos de código
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Amostras em Python

Como trabalhar com o BigQuery com a biblioteca de cliente Python do Google Cloud

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Exemplos de código
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Exemplos Node.js

Amostras da biblioteca de cliente Node.js para BigQuery

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Amostra simples em C#

Um programa em C# e snippets de código simples para interagir com o BigQuery

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BigQuery e Cloud Monitoring no App Engine com Java 8

Este demonstração de API mostra como executar um aplicativo de ambiente padrão do App Engine com dependências no BigQuery e no Cloud Monitoring.

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Todas as amostras

Explore todas as amostras do BigQuery

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