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BigQuery for Data Warehousing

Fundamental 6 pasos 6 horas 25 créditos

¿Quiere optimizar o compilar su almacén de datos? Aprenda las prácticas recomendadas para extraer, transformar y cargar sus datos en Google Cloud con BigQuery. En esta serie de labs interactivos, creará y optimizará su almacén de datos con una variedad de conjuntos de datos públicos de BigQuery a gran escala. BigQuery es la base de datos estadísticos de Google de bajo costo, NoOps y completamente administrada. Con BigQuery, puede consultar muchos terabytes de datos sin tener que administrar infraestructuras y sin necesitar un administrador de base de datos. BigQuery usa SQL y puede aprovechar el modelo de prepago. BigQuery le permite enfocarse en el análisis de datos para buscar estadísticas valiosas.

Data

Requisitos previos:

Se recomienda, aunque no es obligatorio, que los estudiantes estén familiarizados con los datos y las hojas de cálculo.

Quest Outline

Lab práctico

BigQuery: Qwik Start - Línea de comandos

En este lab práctico, aprenderá a consultar tablas públicas y a cargar datos de muestra en BigQuery mediante la interfaz de línea de comandos. Mire estos videos breves: Get Meaningful Insights with Google BigQuery y BigQuery: Qwik Start - Qwiklabs Preview.

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Lab práctico

Cómo crear un almacén de datos mediante uniones y fusiones

Este lab describe cómo crear nuevas tablas de informes con uniones (JOIN) y fusiones (UNION) de SQL.

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Lab práctico

Cómo crear tablas particionadas por fecha en BigQuery

Este lab se enfoca en cómo consultar conjuntos de datos particionados y cómo crear sus propias particiones en conjuntos de datos para mejorar el rendimiento de las consultas y, por ende, reducir los costos.

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Lab práctico

Solución de problemas y resolución de dificultades en la unión de datos

Este lab se enfoca en cómo aplicar ingeniería inversa a las relaciones entre tablas de datos y los problemas que se deben evitar durante su unión.

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Lab práctico

Cómo trabajar con JSON, arreglos y Structs en BigQuery

En este lab, trabajará con datos semiestructurados (transferencia de archivos de tipo JSON y arreglos) dentro de BigQuery. También practicará cómo cargar, consultar y desanidar diversos conjuntos de datos semiestructurados, además de cómo solucionar problemas en estos.

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Lab práctico

Cómo compilar y ejecutar MySQL, PostgreSQL y SQL Server en los conectores de Data Catalog

En este lab, explorará conjuntos de datos existentes con Data Catalog y extraerá los metadatos de tablas y columnas para obtener estadísticas.

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