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Migrar um armazenamento de dados
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Especificar esquemas de tabela
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Segmentar com tabelas particionadas
Introdução
Criar tabelas particionadas
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Otimizar com tabelas em cluster
Introdução
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Usar a indexação de metadados
Tabelas externas
Introdução
Tipos de tabelas externas
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Tabelas de objetos
Tabelas externas
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Dados particionados externamente
Usar o armazenamento em cache de metadados
Tabelas externas do Amazon S3 BigLake
Tabelas externas do Apache Iceberg
Tabelas do BigLake do Armazenamento de Blobs do Azure
Tabela externa do Bigtable
Tabelas externas do BigLake para o Cloud Storage
Tabelas de objetos do Cloud Storage
Tabelas externas do Cloud Storage
Tabelas do Delta Lake BigLake
Tabelas externas do Google Drive
Visualizações
Visualizações lógicas
Introdução
Criar visualizações lógicas
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Introdução
Criar visualizações materializadas
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Receber informações sobre visualizações
Gerenciar visualizações
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Introdução
Gerenciar rotinas
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Funções remotas
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Conexões
Introdução
Conexão do Amazon S3
Conexão do Apache Spark
Conexão do Azure Blob Storage
Conexão de recursos do Cloud
Conexão do Spanner
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Conexão com o SAP DataSphere
Gerenciar conexões
Configurar conexões com anexos de rede
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Índices
Índices da Pesquisa
Introdução
Gerenciar índices de pesquisa
Índices vetoriais
Introdução
Gerenciar índices vetoriais
Carregar, transformar e exportar
Introdução
Carregar dados
Introdução
Visão geral de armazenamento
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Introdução
Localização de dados e transferências
Autorizar transferências
Ativar transferências
Configurar conexões de rede
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VPN e anexo de rede da AWS
VPN do Azure e anexo de rede
Gerenciar transferências
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Resolver problemas nas configurações de transferência
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Usar transferências de terceiros
Usar políticas personalizadas da organização
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Guias de transferência
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Introdução
Programar transferências
Transferir parâmetros de ambiente de execução
Armazenamento de blobs do Azure
Introdução
Programar transferências
Transferir parâmetros de ambiente de execução
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Programar transferências
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Cloud Storage
Introdução
Programar transferências
Transferir parâmetros de ambiente de execução
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Transformação do relatório
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Introdução
Programar transferências
Consultar dados
Guias de migração
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Tabela de competitividade de preço
Tabela de informações de preço
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Programar transferências
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Programar transferências
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Programar transferências
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Programar transferências
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Programar transferências
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Programar transferências
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Programar transferências
Transferir transformação do relatório
Dados de carregamento em lote
Introdução
Detectar esquemas automaticamente
Carregar dados Avro
Carregar dados Parquet
Carregar dados ORC
Carregar dados CSV
Carregar dados JSON
Carregar dados particionados externamente
Carregar dados de uma exportação do Datastore
Carregar dados de uma exportação do Firestore
Carregar dados usando a API Storage Write
Carregar dados em tabelas particionadas
Gravar e ler dados com a API Storage
Ler dados da tabela com a API Storage Read
Transmitir dados com a API Storage Write
Introdução
Transmitir dados com a API Storage Write
Carregar dados em lote com a API StorageWrite
Práticas recomendadas
Tipos de dados e buffer de protocolo com suporte
Transmitir atualizações com a captura de dados alterados
Usar a API de streaming legada
Carregar dados de outros serviços do Google
Descobrir e catalogar dados do Cloud Storage
Carregar dados usando apps de terceiros
Carregar dados usando operações entre nuvens
Transformar dados
Introdução
Preparar dados
Introdução
Preparar dados com o Gemini
Transformar com DML
Transformar dados em tabelas particionadas
Trabalhar com o histórico de alterações
Transformar dados com pipelines
Introdução
Criar pipelines
Exportar dados
Introdução
Exportar resultados da consulta
Exportar para o Cloud Storage
Exportar para o Bigtable
Exportar para o Spanner
Exportar para Pub/Sub
Exportar como colunas do Protobuf
Analisar
Introdução
Pesquisar recursos
Explorar os dados
Criar consultas com o explorador de tabelas
Criar o perfil dos seus dados
Gerar insights de dados
Analisar com uma tela de dados
Analisar dados com o Gemini
Consultar dados do BigQuery
Executar uma consulta
Criar consultas com o Gemini
Gravar os resultados da consulta
Consultar dados com SQL
Introdução
Matrizes
Dados JSON
Consultas de múltiplas instruções
Consultas parametrizadas
Sintaxe de pipe
Analisar dados usando a sintaxe de pipe
CTEs recursivos
Esboços
Amostras da tabela
Série temporal
Transações
Tabelas curinga
Usar análise geoespacial
Introdução
Trabalhar com análise geoespacial
Trabalhar com dados raster
Práticas recomendadas para análise espacial
Ver dados geoespaciais
Sistemas de grade para análise espacial
Referência de sintaxe da análise geoespacial
Tutoriais de análise geoespacial
Primeiros passos com análises geoespaciais
Usar a análise geoespacial para traçar a rota de um furacão
Visualizar dados de análise geoespacial em um notebook do Colab
Usar dados rasterizados para analisar a temperatura
Pesquisar dados
Pesquisar dados indexados
Trabalhar com analisadores de texto
Acessar dados históricos
Trabalhar com consultas
Salvar consultas
Introdução
Criar consultas salvas
Consultas contínuas
Introdução
Criar consultas contínuas
Usar resultados em cache
Usar sessões
Introdução
Trabalhar com sessões
Escrever consultas nas sessões
Resolver problemas de consultas
Otimizar consultas
Introdução
Usar a explicação do plano de consulta
Receber insights de desempenho da consulta
Otimizar a computação em consultas
Usar otimizações baseadas no histórico
Otimizar o armazenamento para o desempenho da consulta
Usar visualizações materializadas
Usar o BI Engine
Usar dados aninhados e repetidos
Otimizar funções
Usar o ambiente de execução avançado
Usar chaves primárias e externas
Analisar dados multimodais
Introdução
Analisar dados multimodais com UDFs do SQL e do Python
Analisar dados multimodais com o BigQuery DataFrames
Consultar fontes de dados externas
Gerenciar metadados de código aberto com o BigLake Metastore
Introdução
Usar com tabelas no BigQuery
Usar com o Dataproc
Usar com o Serverless para Apache Spark
Usar com procedimentos armazenados do Spark
Gerenciar recursos do metastore
Criar e consultar tabelas do Spark
Personalizar com recursos adicionais
Usar com o catálogo REST do Iceberg
Formatos ideais de dados e metadados para lakehouses
Usar tabelas e conjuntos de dados externos
Dados do Amazon S3
Consultar dados do Amazon S3
Exportar resultados de consulta para o Amazon S3
Consultar dados do Apache Iceberg
Consultar formatos de tabela aberta com manifestos
Armazenamento de dados do Blob do Azure
Consultar dados do Azure Blob Storage
Exportar os resultados da consulta para o Azure Blob Storage
Consultar dados do Cloud Bigtable
Dados do Cloud Storage
Consultar dados do Cloud Storage em tabelas do BigLake
Consultar dados do Cloud Storage em tabelas externas
Trabalhar com dados do Salesforce Data Cloud
Consultar dados do Google Drive
Criar conjuntos de dados federados do AWS Glue
Criar conjuntos de dados externos do Spanner
Executar consultas federadas
Consultas federadas.
Consultar dados do SAP Datasphere
Consultar dados do AlloyDB
Consultar dados do Spanner
Consultar dados do Cloud SQL
Usar notebooks
Introdução
Usar notebooks do Colab
Introdução
Criar notebooks
Explorar resultados da consulta
Usar o Spark
Usar o Data Science Agent do Colab
Usar DataFrames
Introdução
Usar DataFrames
Usar o sistema de tipo de dados
Gerenciar sessões e E/S
Visualizar gráficos
Usar DataFrames no dbt
Otimizar o desempenho
Usar notebooks Jupyter
Usar o plug-in do JupyterLab no BigQuery
Usar ferramentas de análise e BI
Introdução
Usar páginas conectadas
Usar o Tableau Desktop
Usar o Looker
Usar o Looker Studio
Usar ferramentas de terceiros
Google Cloud Ready - BigQuery
Visão geral
Parceiros
IA e machine learning
Introdução
IA generativa e modelos pré-treinados
Jornadas do usuário completas para modelos de IA generativa
IA generativa
Visão geral
Modelos integrados
O modelo de previsão de séries temporais do TimesFM
Tutoriais
Gerar texto
Gerar texto usando dados públicos e o Gemini
Gerar texto usando dados públicos e o Gemma
Gerar texto usando seus dados
Processar erros de cota chamando ML.GENERATE_TEXT de forma iterativa
Analisar imagens com um modelo do Gemini
Ajustar modelos de geração de texto
Ajustar um modelo usando seus dados
Usar ajustes e avaliações para melhorar o desempenho dos modelos
Gerar dados estruturados
Gerar dados estruturados
Gerar embeddings
Gerar embeddings de texto usando um LLM
Gerar embeddings de texto usando um modelo aberto
Gerar embeddings de imagens usando um LLM
Gerar embeddings de vídeos usando um LLM
Processar erros de cota chamando ML.GENERATE_EMBEDDING de maneira iterativa
Gerar e pesquisar embeddings multimodais
Gerar embeddings de texto usando modelos pré-treinados do TensorFlow
Vector search
Pesquisar embeddings com a pesquisa de vetor
Realizar pesquisa semântica e geração aumentada de recuperação
Soluções específicas para tarefas
Visão geral
Tutoriais
Processamento de linguagem natural
Entender o texto
Traduzir texto
Processamento de documentos
Processar documentos
Analisar PDFs em um pipeline de geração aumentada de recuperação
Reconhecimento de fala
Transcrever arquivos de áudio
Visão computacional
Anotar imagens
Executar inferência em dados de imagem
Analisar imagens com um modelo de clássico importado
Analisar imagens com um modelo de vetor de recurso importado
Escolher a IA generativa e funções específicas da tarefa
Escolher uma função de processamento de linguagem natural
Escolher uma função de processamento de documentos
Escolher uma função de transcrição
Aprendizado de máquina
Jornadas do usuário completas para modelos de ML
Jornadas do usuário completas para modelos importados
Modelos de ML e MLOps
Criação de modelos
Engenharia e gerenciamento de atributos
Visão geral do pré-processamento de atributos
Tipos de recursos de entrada com suporte
Pré-processamento automático
Pré-processamento manual
Disponibilização de atributos
Realizar engenharia de atributos com a cláusula TRANSFORM
Informações gerais do ajuste de hiperparâmetro
Visão geral da avaliação do modelo
Visão geral da inferência de modelos
Visão geral da Explainable AI
Visão geral dos pesos do modelo
Informações gerais sobre pipelines de ML
Informações gerais sobre o monitoramento de modelos
Gerenciar modelos do BigQuery ML na Vertex AI
Casos de uso
Classificação
Regressão
Redução de dimensionalidade
Cluster
Recomendação
Detecção de anomalias
Tutoriais
Vamos começar
Começar a usar o BigQuery ML com SQL
Começar a usar o BigQuery ML com o console do Cloud
Regressão e classificação
Criar um modelo de regressão linear
Criar um modelo de classificação de regressão logística
Criar um modelo de classificação de árvores otimizadas
Cluster
Agrupar dados com um modelo k-means
Recomendação
Criar recomendações com base em feedback explícito usando um modelo de fatoração de matrizes
Criar recomendações com base em feedback implícito usando um modelo de fatoração de matrizes
Detecção de anomalias
Detecção de anomalias com uma série temporal multivariável
Modelos importados e remotos
Fazer previsões com os modelos importados do TensorFlow
Fazer previsões com modelos do scikit-learn no formato ONNX
Fazer previsões com modelos PyTorch no formato ONNX
Fazer previsões com modelos remotos na Vertex AI
Ajuste de hiperparâmetros
Melhorar o desempenho do modelo com o ajuste de hiperparâmetros
Exportar modelos
Exportar um modelo de BigQuery ML para previsão on-line
Série temporal
Visão geral
Jornadas do usuário completas para modelos de previsão
Tutoriais
Prever uma única série temporal com um modelo univariado ARIMA_PLUS
Prever várias séries temporais com um modelo univariado ARIMA_PLUS
Previsão de séries temporais com um modelo univariado do TimesFM
Ampliar um modelo univariado ARIMA_PLUS para milhões de séries temporais
Prever uma única série temporal com um modelo multivariável
Prever várias séries temporais com um modelo multivariável
Usar feriados personalizados com um modelo univariado ARIMA_PLUS
Limitar os valores previstos para um modelo univariado ARIMA_PLUS
Prever séries temporais hierárquicas com um modelo univariado ARIMA_PLUS
Dados ampliados
Análise de contribuição
Tutoriais
Receber insights de dados da análise de contribuição usando uma métrica resumível
Receber insights de dados da análise de contribuição usando uma métrica de proporção somável
Trabalhar com modelos
Listar modelos
Gerenciar modelos
Receber metadados do modelo
Atualizar os metadados do modelo
Exportar modelos
Excluir modelos
Padrões de referência
Administrar
Introdução
Gerenciar recursos
Organize recursos
Entenda a confiabilidade
Gerenciar recursos de código
Gerenciar preparações de dados
Gerenciar notebooks
Gerenciar consultas salvas
Gerenciar pipelines
Gerenciar tabelas
Gerenciar tabelas
Gerenciar dados de tabela
Modificar esquemas de tabela
Restaurar tabelas excluídas
Gerenciar clones de tabelas
Introdução
Criar clones de tabelas
Gerenciar snapshots de tabelas
Introdução
Criar snapshots de tabelas
Restaurar snapshots da tabela
Listar snapshots da tabela
Ver metadados do snapshot da tabela
Atualizar metadados de snapshot da tabela
Excluir snapshots da tabela
Criar snapshots de tabelas periódicas
Gerenciar configurações
Gerenciar conjuntos de dados
Gerenciar conjuntos de dados
Atualizar propriedades do conjunto de dados
Restaurar conjuntos de dados excluídos
Gerenciar visualizações materializadas
Gerenciar réplicas de visualização materializadas
Programar recursos
Introdução
Programar recursos de código
Programar preparações de dados
Programar notebooks
Programar pipelines
Programar DAGs
Programar jobs e consultas
Executar jobs de maneira programática
Programar consultas
Gerenciamento de cargas de trabalho
Introdução
Slots
Reservas de slots
Escalonamento automático de slots
Usar reservas
Começar
Estimar os requisitos de capacidade de slot
Ver insights e recomendações de slots
Comprar e gerenciar compromissos de slot
Trabalhar com reservas de slot
Trabalhar com atribuições de reserva
Gerencie vagas
Usar filas de consulta
Reservas legadas
Introdução às reservas legadas
Compromissos de slots legados
Comprar e gerenciar compromissos de slot legados
Trabalhar com reservas de slots legadas
Gerenciar o BI Engine
Introdução
Reservar capacidade de BI Engine
Monitorar cargas de trabalho
Introdução