Para explorar BigQuery, debes acceder a la consola de Google Cloud y crear un proyecto. Si no habilitas la facturación en tu proyecto, todos los datos que subas estarán en la zona de pruebas de BigQuery.
Esta zona de pruebas te permite aprender a usar BigQuery sin cargo mientras trabajas con un conjunto limitado de funciones de BigQuery. Para obtener más información, consulta Habilita la zona de pruebas de BigQuery.
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In the Google Cloud console, on the project selector page,
select or create a Google Cloud project.
Opcional: Si seleccionas un proyecto existente, asegúrate de habilitar la API de BigQuery. La API de BigQuery se habilita de forma automática en proyectos nuevos.
Crea un conjunto de datos de BigQuery
Usa la consola de Google Cloud para crear un conjunto de datos que almacene los datos.
En la consola de Google Cloud, abre la página de BigQuery.
En el panel Explorador, haz clic en el nombre de tu proyecto.
Expande more_vertVer acciones > Crear conjunto de datos.
En la página Crear conjunto de datos, haz lo siguiente:
En ID del conjunto de datos, ingresa babynames.
En la lista Ubicación de datos, elige us (varias regiones en Estados Unidos).
Los conjuntos de datos públicos se almacenan en la ubicación multirregional de us. Para que sea más simple, almacena tu conjunto de datos en la misma ubicación.
Deja la configuración predeterminada restante como está y haz clic en Crear conjunto de datos.
Descarga el archivo de datos de origen
El archivo que descargarás contiene alrededor de 7 MB de datos sobre nombres populares de bebés. Lo proporciona la Administración del Seguro Social de EE.UU.
Descarga el conjunto de datos de la Administración de Seguridad Social de Estados Unidos. Para ello, abre la siguiente URL en una pestaña nueva del navegador:
https://www.ssa.gov/OACT/babynames/names.zip
Extrae el archivo.
Para obtener más información sobre el esquema del conjunto de datos, consulta el archivo NationalReadMe.pdf del archivo ZIP.
Para ver cómo son los datos, abre el archivo yob2014.txt. Este archivo contiene valores separados por comas del nombre, el sexo asignado al nacer y la cantidad de niños con ese nombre. El archivo no tiene una fila de encabezado.
Ten en cuenta la ubicación del archivo yob2014.txt para poder encontrarlo más tarde.
Carga datos en una tabla
A continuación, carga los datos en una tabla nueva.
En el panel Explorador, haz clic en el nombre de tu proyecto.
Junto al conjunto de datos babynames, haz clic en Más accionesmore_vert y selecciona Abrir.
En el panel de detalles, haz clic en add_boxCrear tabla.
A menos que se indique lo contrario, usa los valores predeterminados para todas las opciones de configuración.
En la página Crear tabla, haz lo siguiente:
En la sección Fuente, elige Subir en la lista Crear tabla desde.
En el campo Seleccionar archivo, haz clic en Explorar.
Navega hasta tu archivo yob2014.txt local, ábrelo y haz clic en Abrir.
En la lista Formato de archivo, elige CSV.
En la sección Destino, ingresa names_2014 en Nombre de la tabla.
En la sección Esquema, haz clic en el botón de activación Editar como texto y pega la siguiente definición de esquema en el campo de texto:
Espere a que BigQuery cree la tabla y cargue los datos.
Cuando BigQuery termine de cargar los datos, expande el panel Historial personal e Historial del proyecto para revisar los detalles del trabajo.
Obtén una vista previa de los datos en la tabla
Para obtener una vista previa de los datos de la tabla, sigue estos pasos:
En el panel Explorador, expande el proyecto y conjunto de datos babynames y, luego, selecciona la tabla names_2014.
En el panel de detalles, haz clic en Vista previa. BigQuery muestra las primeras filas de la tabla.
La pestaña Vista previa no está disponible para todos los tipos de tablas. Por ejemplo, la etiqueta Vista previa no se muestra para vistas o tablas externas.
Consultar datos de tablas
A continuación, consulta la tabla. El proceso es idéntico al del ejemplo anterior, excepto que, en este caso, consultarás tu tabla en lugar de una tabla pública.
Haz clic en add_boxRedactar consulta nueva. Se abrirá una pestaña nueva del Editor.
En la pestaña Editor, pega la siguiente consulta: Esta consulta recupera los cinco nombres principales de bebés de EE.UU. a los que se les asignó sexo masculino al nacer en 2014.
Para obtener más información sobre cómo acceder a BigQuery de manera programática, consulta la referencia de la API de REST o la página Bibliotecas cliente de BigQuery.
[[["Fácil de comprender","easyToUnderstand","thumb-up"],["Resolvió mi problema","solvedMyProblem","thumb-up"],["Otro","otherUp","thumb-up"]],[["Difícil de entender","hardToUnderstand","thumb-down"],["Información o código de muestra incorrectos","incorrectInformationOrSampleCode","thumb-down"],["Faltan la información o los ejemplos que necesito","missingTheInformationSamplesINeed","thumb-down"],["Problema de traducción","translationIssue","thumb-down"],["Otro","otherDown","thumb-down"]],["Última actualización: 2025-08-18 (UTC)"],[[["\u003cp\u003eThis guide demonstrates how to use the Google Cloud console to create a BigQuery dataset, using the "babynames" dataset as an example.\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003eYou will learn how to download a sample dataset from the US Social Security Administration, containing popular baby names, and then load it into a BigQuery table.\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003eThe process includes creating a table named "names_2014," defining its schema, and loading the downloaded CSV data into it.\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003eThe guide illustrates how to preview the data within the newly created table and subsequently run a query to retrieve the top five male baby names from the year 2014.\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003eInstructions are provided on how to clean up the resources created in the tutorial to avoid incurring additional charges.\u003c/p\u003e\n"]]],[],null,["# Load and query data in BigQuery Studio\n======================================\n\nGet started with BigQuery by using BigQuery Studio to create a\ndataset, load data into a table, and query the table.\n\n*** ** * ** ***\n\nTo follow step-by-step guidance for this task directly in the\nGoogle Cloud console, click **Guide me**:\n\n[Guide me](https://console.cloud.google.com/freetrial?redirectPath=/?walkthrough_id=bigquery--bigquery-quickstart-load-data-console)\n\n*** ** * ** ***\n\nBefore you begin\n----------------\n\nBefore you can explore BigQuery, you must sign in to Google Cloud console and create a project. If you don't enable billing in your project, then all of the data you upload will be in the BigQuery sandbox. The sandbox makes it possible for you to learn BigQuery at no charge while working with a limited set of BigQuery features. For more information, see [Enable the BigQuery sandbox](/bigquery/docs/sandbox).\n\n\u003cbr /\u003e\n\n- Sign in to your Google Cloud account. If you're new to Google Cloud, [create an account](https://console.cloud.google.com/freetrial) to evaluate how our products perform in real-world scenarios. New customers also get $300 in free credits to run, test, and deploy workloads.\n- In the Google Cloud console, on the project selector page,\n select or create a Google Cloud project.\n\n | **Note**: If you don't plan to keep the resources that you create in this procedure, create a project instead of selecting an existing project. After you finish these steps, you can delete the project, removing all resources associated with the project.\n\n [Go to project selector](https://console.cloud.google.com/projectselector2/home/dashboard)\n-\n\n\n Enable the BigQuery API.\n\n\n [Enable the API](https://console.cloud.google.com/flows/enableapi?apiid=bigquery)\n\n- In the Google Cloud console, on the project selector page,\n select or create a Google Cloud project.\n\n | **Note**: If you don't plan to keep the resources that you create in this procedure, create a project instead of selecting an existing project. After you finish these steps, you can delete the project, removing all resources associated with the project.\n\n [Go to project selector](https://console.cloud.google.com/projectselector2/home/dashboard)\n-\n\n\n Enable the BigQuery API.\n\n\n [Enable the API](https://console.cloud.google.com/flows/enableapi?apiid=bigquery)\n\n1. Optional: If you select an existing project, make sure that you [enable\n the BigQuery API](https://console.cloud.google.com/flows/enableapi?apiid=bigquery). The BigQuery API is automatically enabled in new projects.\n\nCreate a BigQuery dataset\n-------------------------\n\nUse the Google Cloud console to create a dataset to store the data. You\ncreate your dataset in the US multi-region location. For information on\nBigQuery regions and multi-regions, see\n[Locations](/bigquery/docs/dataset-locations).\n\n1. In the Google Cloud console, open the BigQuery Studio page.\n[Go to BigQuery Studio](https://console.cloud.google.com/bigquery)\n2. In the **Explorer** pane, click your project name.\n3. Click more_vert **View actions**.\n4. Select **Create dataset**.\n5. On the **Create dataset** page, do the following:\n 1. For **Dataset ID** , enter `babynames`.\n 2. For **Location type** , select **Multi-region** , and then choose **US (multiple regions in United States)** . The public datasets are stored in the `us` multi-region location. For simplicity, store your dataset in the same location.\n 3. Leave the remaining default settings as they are, and click **Create dataset**.\n\nDownload the file that contains the source data\n-----------------------------------------------\n\nThe file that you're downloading contains approximately 7 MB of data about popular baby names. It's provided by the US Social Security Administration.\n\n\u003cbr /\u003e\n\nFor more information about the data, see the Social Security Administration's\n[Background information for popular names](http://www.ssa.gov/OACT/babynames/background.html).\n\n1. Download the US Social Security Administration's data by opening the\n following URL in a new browser tab:\n\n https://www.ssa.gov/OACT/babynames/names.zip\n\n2. Extract the file.\n\n For more information about the dataset schema, see the zip file's\n `NationalReadMe.pdf` file.\n3. To see what the data looks like, open the `yob2024.txt` file. This file\n contains comma-separated values for name, assigned sex at birth, and number\n of children with that name. The file has no header row.\n\n4. Note the location of the `yob2024.txt` file so that you can find it later.\n\nLoad data into a table\n----------------------\n\nNext, load the data into a new table.\n\n1. In the **Explorer** pane, expand your project name.\n2. Next to the **babynames** dataset, click more_vert **View\n actions** and select **Open**.\n3. Click add_box **Create\n table** .\n\n Unless otherwise indicated, use the default values for all settings.\n4. On the **Create table** page, do the following:\n 1. In the **Source** section, for **Create table\n from**, choose **Upload** from the list.\n 2. In the **Select file** field, click **Browse**.\n 3. Navigate to and open your local `yob2024.txt` file, and click **Open**.\n 4. From the **File\n format** list, choose **CSV**.\n 5. In the **Destination** section, in the **Table** field, enter `names_2024`.\n 6. In the **Schema** section, click the **Edit\n as text** toggle, and paste the following schema definition into the text field: \n\n name:string,assigned_sex_at_birth:string,count:integer\n\n 7. Click **Create\n table**.\n\n Wait for BigQuery to create the table and load the data.\n\nPreview table data\n------------------\n\nTo preview the table data, follow these steps:\n\n1. In the **Explorer** pane, expand your project and `babynames` dataset, and then select the `names_2024` table.\n2. Click the **Preview** tab. BigQuery displays the first few rows of the table.\n\nThe **Preview** tab is not available for all table types. For example, the **Preview** tab is not displayed for external tables or views.\n\nQuery table data\n----------------\n\nNext, query the table.\n\n1. Next to the **names_2024** tab, click the add_box **SQL query** option. A new editor tab opens.\n2. In the query editor, paste the following query. This query retrieves the top five names for babies born in the US that were assigned male at birth in 2024. \n\n\n SELECT\n name,\n count\n FROM\n `babynames.names_2024`\n WHERE\n assigned_sex_at_birth = 'M'\n ORDER BY\n count DESC\n LIMIT\n 5;\n \n3. Click **Run**. The results are displayed in the **Query results** section. \n\nYou have successfully queried a table in a public dataset and then loaded your\nsample data into BigQuery using the Google Cloud console.\n\nClean up\n--------\n\n\nTo avoid incurring charges to your Google Cloud account for\nthe resources used on this page, follow these steps.\n\n1. In the Google Cloud console, open the BigQuery page.\n[Go to BigQuery](https://console.cloud.google.com/bigquery)\n2. In the **Explorer** pane, click the `babynames` dataset that you created.\n3. Expand the more_vert **View actions** option and click **Delete**.\n4. In the **Delete dataset** dialog, confirm the delete command: type the word `delete` and then click **Delete**.\n\nWhat's next\n-----------\n\n- To learn more about loading data into BigQuery, see [Introduction to loading data](/bigquery/docs/loading-data).\n- To learn more about querying data, see [Overview of BigQuery analytics](/bigquery/docs/query-overview).\n- To learn how to load a JSON file with nested and repeated data, see [Loading nested and repeated JSON data](/bigquery/docs/loading-data-cloud-storage-json#loading_nested_and_repeated_json_data).\n- To learn more about accessing BigQuery programmatically, see the [REST API](/bigquery/docs/reference/rest/v2) reference or the [BigQuery client libraries](/bigquery/docs/reference/libraries) page."]]