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BigQuery for Data Warehousing

Fundamental 8 etapas 7 horas 31 créditos

Quer criar ou otimizar um armazenamento de dados? Aprenda práticas recomendadas para extrair, transformar e carregar dados no Google Cloud com o BigQuery. Nesta série de laboratórios interativos, você vai criar e otimizar seu próprio armazenamento usando diversos conjuntos de dados públicos de grande escala do BigQuery. O BigQuery é um banco de dados de análise NoOps, totalmente gerenciado e de baixo custo desenvolvido pelo Google. Com ele, você pode consultar muitos terabytes de dados sem ter que gerenciar uma infraestrutura ou precisar de um administrador de banco de dados. O BigQuery usa SQL e está disponível no modelo de pagamento por utilização. Com ele, você se concentra na análise dos dados para encontrar insights relevantes.

Data

Pré-requisitos:

É recomendável ter familiaridade com dados e planilhas, mas não é obrigatório.

Quest Outline

Laboratório prático

BigQuery: Qwik Start — Linha de comando

Neste laboratório prático, você aprenderá a consultar tabelas públicas e carregar dados de amostra no BigQuery usando a interface de linha de comando. Assista os vídeos Get Meaningful Insights with Google BigQuery e BigQuery: Qwik Start - Qwiklabs Preview.

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Laboratório prático

Como criar um armazenamento de dados usando as funções JOIN e UNION

Este laboratório explica como criar novas tabelas de relatórios usando as funções JOIN e UNION do SQL.

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Laboratório prático

Como criar tabelas particionadas por data no BigQuery

Neste laboratório, você aprenderá a consultar conjuntos de dados particionados e a criar suas próprias partições de conjunto de dados para melhorar o desempenho da consulta e reduzir custos.

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Laboratório prático

Desafios e solução de problemas da mesclagem de dados

Neste laboratório, você verá como fazer a engenharia reversa das relações entre as tabelas de dados e quais são os problemas que devem ser evitados ao mesclá-los.

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Laboratório prático

Como trabalhar com dados do tipo JSON, matriz e struct no BigQuery

Neste laboratório, você trabalhará com dados semiestruturados (fazendo a ingestão de dados do tipo matriz e JSON) dentro do BigQuery. Com atividades práticas, você aprenderá a carregar, consultar, solucionar problemas e desaninhar vários conjuntos de dados semiestruturados.

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Laboratório prático

Data Catalog: Qwik Start

In this lab you will explore existing datasets with Data Catalog and mine the table and column metadata for insights.

Laboratório prático

Exploring Dataset Metadata Between Projects with Data Catalog

In this lab, you will explore existing datasets with Data Catalog and mine the table and column metadata for insights.

Laboratório prático

Build and Execute MySQL, PostgreSQL, and SQLServer to Data Catalog Connectors

In this lab you will explore existing datasets with Data Catalog and mine the table and column metadata for insights.

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