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Probar BigQuery con el entorno aislado
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Explorar la consola
Cargar y consultar datos
Crear reservas
Probar DataFrames
Usar la herramienta de CLI bq
Utiliza las bibliotecas cliente.
Diseño
Organiza los recursos
Dependencias de la API
Acerca de las ediciones
Conjuntos de datos
Introducción
Crear conjuntos de datos
Mostrar conjuntos de datos
Replicación interregional
Recuperación tras fallos gestionada
Migrar a la recuperación tras fallos gestionada
Conservación de datos de conjuntos de datos
Tablas
Tablas de BigQuery
Introducción
Crear y usar tablas
Especificar esquemas de tabla
Especificar un esquema
Especificar columnas anidadas y repetidas
Especificar valores de columna predeterminados
Especificar valores de ObjectRef
Segmentar con tablas con particiones
Introducción
Crear tablas con particiones
Gestionar tablas con particiones
Consultar tablas con particiones
Optimizar con tablas agrupadas en clústeres
Introducción
Crear tablas agrupadas en clústeres
Gestionar tablas agrupadas en clústeres
Consultar tablas agrupadas en clústeres
Usar la indexación de metadatos
Tablas externas
Introducción
Tipos de tablas externas
Tablas externas de BigLake
BigQuery Omni
Tablas de objetos
Tablas externas
Archivo de definición de tabla externa
Datos con particiones externas
Usar el almacenamiento en caché de metadatos
Tablas externas de BigLake de Amazon S3
Tablas externas de Apache Iceberg
Tablas de BigLake de Azure Blob Storage
Tabla externa de Bigtable
Tablas externas de BigLake para Cloud Storage
Tablas de objetos de Cloud Storage
Tablas externas de Cloud Storage
Tablas de BigLake de Delta Lake
Tablas externas de Google Drive
Visualizaciones
Vistas lógicas
Introducción
Crear vistas lógicas
Vistas materializadas
Introducción
Crear vistas materializadas
Gestionar todos los tipos de vista
Obtener información sobre las vistas
Gestionar vistas
Rutinas
Introducción
Gestionar rutinas
Funciones definidas por el usuario
Funciones definidas por el usuario en Python
Funciones de agregación definidas por el usuario
Funciones de tabla
Funciones remotas
Procedimientos almacenados de SQL
Procedimientos almacenados para Apache Spark
Analizar tablas de objetos mediante funciones remotas
Tutorial sobre funciones remotas y la API Translation
Conexiones
Introducción
Conexión de Amazon S3
Conexión de Apache Spark
Conexión de Azure Blob Storage
Conexión de recursos de Cloud
Conexión de Spanner
Conexión de Cloud SQL
Conexión de AlloyDB
Conexión de SAP Datasphere
Gestionar conexiones
Configurar conexiones con archivos adjuntos de red
Conexiones predeterminadas
Índices
Índices de búsqueda
Introducción
Gestionar índices de búsqueda
Índices vectoriales
Introducción
Gestionar índices vectoriales
Cargar, transformar y exportar
Introducción
Usar el agente de ingeniería de datos para crear un flujo de procesamiento de datos
Migrar datos
Introducción
Servicio de migración de BigQuery
Evaluación de la migración
Migrar esquemas y datos
Migrar flujos de datos
Usar políticas de organización personalizadas
Migrar SQL
Traducir consultas de SQL de forma interactiva
Traducir consultas SQL con la API
Traducir consultas de SQL por lotes
Generar metadatos para la traducción y la evaluación
Transformar traducciones de SQL con YAML
Asignar nombres de objetos SQL para la traducción por lotes
Cargar datos
Introducción
Información general sobre el almacenamiento
BigQuery Data Transfer Service
Introducción
Ubicación y transferencias de datos
Autorizar transferencias
Habilitar transferencias
Configurar conexiones de red
Acceso a la instancia de Cloud SQL
AWS VPN y adjunto de red
VPN de Azure y adjuntos de red
Gestionar transferencias
Notificaciones de ejecución de transferencias
Solucionar problemas de configuración de transferencias
Usar cuentas de servicio
Usar transferencias de terceros
Usar políticas de organización personalizadas
Registro de cambios de la fuente de datos
Transferencias basadas en eventos
Datos de carga de lotes
Introducción
Detectar esquemas automáticamente
Cargar datos de Avro
Cargar datos de Parquet
Cargar datos de ORC
Cargar datos de CSV
Cargar datos de JSON
Cargar datos con particiones externas
Cargar datos desde una exportación de Datastore
Cargar datos desde una exportación de Firestore
Cargar datos con la API Storage Write
Cargar datos en tablas con particiones
Escribir y leer datos con la API Storage
Leer datos con la API Storage Read
Escribir datos con la API Storage Write
Introducción
Transmitir datos con la API Storage Write
Cargar datos por lotes con la API Storage Write
Prácticas recomendadas
Tipos de datos de búfer de protocolo y Arrow admitidos
Transmitir actualizaciones con la captura de datos de cambios
Usar la API de streaming antigua
Cargar datos de otros servicios de Google
Descubrir y catalogar datos de Cloud Storage
Cargar datos con aplicaciones de terceros
Cargar datos mediante operaciones entre nubes
Optimizar las tareas de carga
Transformar datos
Introducción
#prepare_data
Introducción
Preparar datos con Gemini
Transformar con DML
Transformar datos en tablas con particiones
Trabajar con el historial de cambios
Transformar datos con flujos de procesamiento
Introducción
Crear flujos de procesamiento
Exportar datos
Introducción
Exportar resultados de consultas
Exportar a Cloud Storage
Exportar a Bigtable
Exportar a Spanner
Exportar a Pub/Sub
Exportar como columnas Protobuf
Tutoriales de ELT
Crear un proceso ELT para los datos de analíticas de marketing
Analizar
Introducción
Buscar recursos
Explora tus datos
Crear consultas con el explorador de tablas
Crear un perfil de tus datos
Generar estadísticas de datos
Analizar datos con un lienzo de datos
Analizar datos con Gemini
Analizar datos con la CLI de Gemini
Consultar datos de BigQuery
Ejecutar una consulta
Escribir consultas con Gemini
Escribir resultados de consultas
Consultar datos con SQL
Introducción
Matrices
Datos JSON
Consultas con varias instrucciones
Consultas con parámetros
Sintaxis de tubería
Analizar datos con la sintaxis de tubería
CTEs recursivas
Bocetos
Muestrear tablas
Series temporales
Transacciones
Tablas comodín
Utilizar analíticas geoespaciales
Introducción
Trabajar con analíticas geoespaciales
Trabajar con datos ráster
Prácticas recomendadas para el análisis espacial
Visualiza datos geoespaciales
Sistemas de cuadrícula para análisis espaciales
Referencia de sintaxis de analíticas geoespaciales
Tutoriales de analíticas geoespaciales
Empezar a usar las analíticas geoespaciales
Usar analíticas geoespaciales para trazar el recorrido de un huracán
Visualizar datos de analíticas geoespaciales en un cuaderno de Colab
Usar datos ráster para analizar la temperatura
Datos de búsqueda
Buscar datos indexados
Trabajar con analizadores de texto
Acceder al historial de datos
Trabajar con consultas
Guardar consultas
Introducción
Crear consultas guardadas
Consultas continuas
Introducción
Crear consultas continuas
Utilizar los resultados almacenados en caché
Usar sesiones
Introducción
Trabajar con sesiones
Escribir consultas en sesiones
Solucionar problemas con las consultas
Optimizar consultas
Introducción
Utilizar la explicación del plan de consulta
Consultar estadísticas de rendimiento de las consultas
Optimizar las operaciones de computación de las consultas
Usar optimizaciones basadas en el historial
Optimizar el almacenamiento para mejorar el rendimiento de las consultas
Usar vistas materializadas
Usar BI Engine
Usar datos anidados y repetidos
Optimizar funciones
Usar el tiempo de ejecución avanzado
Usar claves primarias y externas
Paginación con la API de BigQuery
Analizar datos multimodales
Introducción
Analizar datos multimodales con funciones definidas por el usuario de SQL y Python
Analizar datos multimodales con BigQuery DataFrames
Analizar datos con agentes de datos
Introducción
Crear agentes de datos
Analizar datos con conversaciones
Consultar fuentes de datos externas
Usar tablas y conjuntos de datos externos
Datos de Amazon S3
Consultar datos de Amazon S3
Exportar resultados de consultas a Amazon S3
Consultar datos de Apache Iceberg
Consultar formatos de tabla abiertos con manifiestos
Datos de Azure Blob Storage
Consultar datos de Azure Blob Storage
Exportar resultados de consultas a Azure Blob Storage
Consultar datos de Cloud Bigtable
Datos de Cloud Storage
Consultar datos de Cloud Storage en tablas de BigLake
Consultar datos de Cloud Storage en tablas externas
Trabajar con datos de Salesforce Data Cloud
Consultar datos de Google Drive
Crear conjuntos de datos federados de AWS Glue
Crear conjuntos de datos externos de Spanner
Ejecutar consultas federadas
Consultas federadas
Consultar datos de SAP Datasphere
Consultar datos de AlloyDB
Consultar datos de Spanner
Consultar datos de Cloud SQL
Usar cuadernos
Introducción
Usar cuadernos de Colab
Introducción
Crear cuadernos
Consultar los resultados de las consultas
Visualizar resultados de consultas
Usar Spark
Usar el agente de ciencia de datos de Colab
Usar DataFrames
Introducción
Usar DataFrames
Usar el sistema de tipos de datos
Gestionar sesiones y E/S
Visualizar gráficos
Usar DataFrames en dbt
Optimización del rendimiento
Usar cuadernos de Jupyter
Usar el complemento de BigQuery para JupyterLab
Usar bibliotecas de Python de código abierto
Usar herramientas de análisis y de BI
Introducción
Usar Hojas vinculadas
Usar Tableau Desktop
Usar Looker
Usar Looker Studio
Usar herramientas de terceros
Google Cloud Ready - BigQuery
Introducción
Partners
BigQuery AI
Introducción
Funciones de IA generativa
Introducción
Recorridos de usuario integrales para modelos de IA generativa
Elegir una función de generación de texto
Definir permisos para funciones de IA generativa
Tutoriales
Generar texto
Generar texto con AI.GENERATE_TEXT y Gemini
Generar texto con AI.GENERATE_TEXT y Gemma
Generar texto con AI.GENERATE_TEXT y cualquier modelo compatible
Generar texto con AI.GENERATE
Gestionar errores de cuota llamando a ML.GENERATE_TEXT de forma iterativa
Analizar imágenes con un modelo de Gemini
Realizar análisis semánticos con funciones de IA gestionadas
Ajustar modelos de generación de texto
Ajustar un modelo con tus datos
Usar el ajuste y la evaluación para mejorar el rendimiento del modelo
Generar datos estructurados
Generar datos estructurados
Inserciones y búsqueda vectorial
Introducción
Automatizar la generación de inserciones
Tutoriales
Generar inserciones
Generar incrustaciones de texto con un LLM
Generar inserciones de texto con un modelo abierto
Generar inserciones de imágenes con un LLM
Generar inserciones de vídeo con un LLM
Gestionar errores de cuota llamando a ML.GENERATE_EMBEDDING de forma iterativa
Generar y buscar incrustaciones multimodales
Generar inserciones de texto con modelos preentrenados de TensorFlow
Generar incrustaciones con modelos de transformador en formato ONNX
Vector search
Buscar incrustaciones con la búsqueda vectorial
Realizar búsquedas semánticas y generación aumentada por recuperación
Funciones de la API de IA de Cloud
Introducción
Elegir una función de procesamiento del lenguaje natural
Elegir una función de procesamiento de documentos
Tutoriales
Procesamiento del lenguaje natural
Interpretar texto
Traducir texto
Procesamiento de documentos
Procesar documentos
Analizar PDFs en una canalización de generación aumentada por recuperación
Reconocimiento de voz
Transcribir archivos de audio
Visión artificial
Anotar imágenes
Ejecutar inferencias en datos de imágenes
Analizar imágenes con un modelo de clasificación importado
Analizar imágenes con un modelo de vector de características importado
IA asistencial
Introducción a Gemini en BigQuery
Configurar Gemini en BigQuery
Seguridad y privacidad
Aprendizaje automático
Introducción
Recorridos de usuario integrales para modelos de aprendizaje automático
Recorridos de usuario integrales para modelos importados
Modelos de aprendizaje automático y MLOps
Creación de modelos
Ingeniería y gestión de funciones
Descripción general del preprocesamiento de funciones
Tipos de funciones de entrada admitidos
Preprocesado automático
Preprocesado manual
Servir características
Realizar la ingeniería de funciones con la cláusula TRANSFORM
Información general sobre el ajuste de hiperparámetros
Descripción general de la evaluación de modelos
Descripción general de la inferencia de modelos
Descripción general de Explainable AI
Descripción general de las ponderaciones del modelo
Descripción general de los flujos de procesamiento de aprendizaje automático
Descripción general de la monitorización de modelos
Gestionar modelos de BigQuery ML en Vertex AI
Casos prácticos
Clasificación
Regresión
Reducción de dimensiones
Agrupamiento en clústeres
Recomendación
Detección de anomalías
Tutoriales
Primeros pasos
Empezar a usar BigQuery ML con SQL
Empezar a usar BigQuery ML con la consola de Cloud
Regresión y clasificación
Crear un modelo de regresión lineal
Crear un modelo de clasificación de regresión logística
Crear un modelo de clasificación de árbol de refuerzo
Agrupamiento en clústeres
Agrupar datos con un modelo k-medias
Recomendación
Crear recomendaciones basadas en comentarios explícitos con un modelo de factorización de matriz
Crear recomendaciones basadas en comentarios implícitos con un modelo de factorización de matriz
Detección de anomalías
Detección de anomalías con una serie temporal multivariante
Modelos importados y remotos
Hacer predicciones con modelos importados de TensorFlow
Hacer predicciones con modelos de scikit-learn en formato ONNX
Hacer predicciones con modelos de PyTorch en formato ONNX
Hacer predicciones con modelos remotos en Vertex AI
Ajuste de hiperparámetros
Mejorar el rendimiento de los modelos con el ajuste de hiperparámetros
Exportar modelos
Exportar un modelo de BigQuery ML para hacer predicciones online
Series temporales
Introducción
Recorridos de usuario integrales para modelos de previsión
Modelos integrados
Modelo de previsión de series temporales TimesFM
Tutoriales
Predecir una sola serie temporal con un modelo univariante ARIMA_PLUS
Predecir varias series temporales con un modelo univariante ARIMA_PLUS
Previsión de series temporales con un modelo univariante TimesFM
Escalar un modelo univariante ARIMA_PLUS a millones de series temporales
Previsión de una sola serie temporal con un modelo multivariante
Previsión de varias series temporales con un modelo multivariante
Usar festivos personalizados con un modelo univariante ARIMA_PLUS
Limitar los valores previstos de un modelo univariante ARIMA_PLUS
Previsión de series temporales jerárquicas con un modelo univariante ARIMA_PLUS
Analíticas ampliadas
Análisis de contribución
Tutoriales
Obtener información valiosa de un análisis de contribuciones usando una métrica resumible
Obtener información valiosa de un análisis de contribuciones usando una métrica de ratio resumible
Trabajar con modelos
Mostrar modelos
Gestionar modelos
Obtener metadatos de modelos
Actualizar metadatos de modelos
Exportar modelos
Eliminar modelos
Patrones de referencia
Gestionar
Introducción
Gestionar recursos
Organiza los recursos
Información sobre la fiabilidad
Gestionar recursos de código
Gestionar preparaciones de datos
Gestionar cuadernos
Gestionar consultas guardadas
Gestionar flujos de trabajo
Organizar recursos de código con carpetas
Introducción
Crear y gestionar carpetas
Gestionar tablas
Gestionar tablas
Gestionar datos de tablas
Modificar esquemas de tabla
Restaurar tablas eliminadas
Gestionar clones de tablas
Introducción
Crear clones de tablas
Gestionar capturas de tablas
Introducción
Crear capturas de tablas
Restaurar capturas de tablas
Mostrar capturas de tablas
Ver metadatos de capturas de tablas
Actualizar metadatos de capturas de tablas
Eliminar capturas de tabla
Crear capturas de tablas periódicas
Gestionar la configuración
Gestionar conjuntos de datos
Gestionar conjuntos de datos
Actualizar propiedades de los conjuntos de datos
Restaurar conjuntos de datos eliminados
Gestionar vistas materializadas
Gestionar réplicas de vistas materializadas
Programar recursos
Introducción
Programar recursos de código
Programar preparaciones de datos
Programar cuadernos
Programar flujos de procesamiento
Programar DAGs
Programar tareas y consultas
Ejecutar tareas mediante programación
Programar consultas
Gestionar cargas de trabajo
Introducción
Comprender slots
Información sobre las reservas
Gestionar cargas de trabajo
Trabajar con reservas de slots
Gestionar tareas
Gestionar compromisos
Administrar empleos
Gestionar colas de consultas
Planificar cargas de trabajo
Estimar los requisitos de capacidad
Ver recomendaciones de espacios
Reservas antiguas
Introducción a las reservas antiguas
Confirmaciones de ranuras antiguas
Comprar y gestionar compromisos de ranura antiguos
Trabajar con reservas de slots antiguas
Gestionar BI Engine
Introducción
Reservar capacidad de BI Engine
Monitorizar cargas de trabajo
Introducción
Monitorizar el uso de recursos
Monitorizar tareas
Monitorizar las fichas compartidas
Monitorizar BI Engine
Monitorizar Data Transfer Service
Monitorizar vistas materializadas
Monitorizar reservas
Monitorizar consultas continuas
Paneles de control, gráficos y alertas
Configurar alertas con consultas programadas
Optimización de recursos
Controla los costes
Estimar y controlar los costes
Crear cuotas de consulta personalizadas
Optimizar con recomendaciones
Introducción
Gestionar recomendaciones de clústeres y particiones
Gestionar recomendaciones de vistas materializadas
Organizar con etiquetas
Introducción
Añadir etiquetas
Ver etiquetas
Actualizar etiquetas
Filtrar mediante etiquetas
Eliminar etiquetas
Gobernanza
Introducción
Gestionar la calidad de los datos
Buscar problemas de calidad de los datos
Información general sobre Data Catalog
Trabajar con Data Catalog
Controlar el acceso a los recursos
Introducción
Funciones y permisos de IAM
Cambios en los controles de acceso a nivel de conjunto de datos
Roles y permisos básicos
Controlar el acceso con la gestión de identidades y accesos
Controlar el acceso a los recursos con la gestión de identidades y accesos
Controlar el acceso con etiquetas
Controlar el acceso con condiciones
Controlar el acceso con restricciones personalizadas
Solucionar problemas con los permisos de gestión de identidades y accesos
Controlar el acceso con la autorización
Conjuntos de datos autorizados
Rutinas autorizadas
Vistas autorizadas
Tutoriales
Crear una vista autorizada
Restringir el acceso a la red
Controlar el acceso con Controles de Servicio de VPC
Puntos de conexión regionales
Controlar el acceso a columnas y filas
Controlar el acceso a las columnas de las tablas
Introducción al control de acceso a nivel de columna
Restringir el acceso con el control de acceso a nivel de columna
Efecto sobre las escrituras
Controlar el acceso a las filas de una tabla
Introducción a la seguridad a nivel de fila
Trabajar con seguridad a nivel de fila
Usar la seguridad a nivel de fila con otras funciones de BigQuery
Prácticas recomendadas para una seguridad a nivel de fila
Gestionar etiquetas de política
Gestionar etiquetas de política en distintas ubicaciones
Prácticas recomendadas para el uso de etiquetas de política
Mantén a salvo los datos sensibles
Máscara de datos en columnas de tablas
Introducción al enmascaramiento de datos
Ocultar datos de columnas
Anonimizar datos con privacidad diferencial
Usar privacidad diferencial
Ampliar la privacidad diferencial
Restringir el acceso a los datos mediante reglas de análisis
Usar la protección de datos sensibles
Gestionar el cifrado
Encriptado en reposo
Claves de encriptado gestionadas por el cliente
Encriptado a nivel de columna con Cloud KMS
Encriptado AEAD
Compartir datos
Introducción
Gestionar intercambios de datos
Gestionar fichas
Gestionar suscripciones
Configurar roles de usuario
Ver y suscribirse a fichas
Gestionar recursos con restricciones personalizadas
Salas blancas de datos
Introducción
Usar plantillas de consultas
Resolución de entidades
