BigQuery 是 Google Cloud的全代管 PB 級數據分析資料倉儲，不僅具成本效益，還能近乎即時地分析大量資料。BigQuery 無須設定或管理基礎架構，讓您專心使用 GoogleSQL 找出有意義的洞察資料，並透過以量計價和固定費率選項，享有彈性的計費模式。瞭解詳情
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訓練
訓練與教學課程
採用 BigQuery 的資料倉儲服務快速部署解決方案
使用 BigQuery 部署及使用範例資料倉儲。
訓練
訓練與教學課程
BigQuery 適用於資料倉儲
瞭解如何運用 BigQuery 擷取、轉換資料，並載入至 Google Cloud 的最佳做法。
訓練
訓練與教學課程
使用 Dataproc 上的 PySpark 預先處理 BigQuery 資料
瞭解如何使用 Apache Spark 搭配 Dataproc on Google Cloud建立資料處理管道。在資料科學和資料工程中，從一個儲存位置讀取資料、對資料執行轉換，然後將資料寫入另一個儲存位置，是常見的用途。
訓練
訓練與教學課程
BigQuery For Data Analysis
瞭解如何在 BigQuery 中使用 SQL 查詢、擷取、最佳化、視覺化資料，甚至是建構機器學習模型。
訓練
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適用於行銷分析師的 BigQuery
瞭解如何使用 BigQuery 查詢資料，從中取得可重複使用、可擴充且有價值的洞察資訊。
訓練
訓練與教學課程
適用於機器學習的 BigQuery
在 BigQuery Machine Learning 中測試不同類型的模型，瞭解如何建構優質模型。
用途
用途
將資料倉儲遷移至 BigQuery
瞭解將地端部署資料倉儲轉移至 BigQuery 的模式與建議。
遷移
模式
BigQuery
用途
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在 Jupyter 筆記本中以圖表呈現 BigQuery 資料
在 Jupyter 筆記本中使用 BigQuery Python 用戶端程式庫與 pandas，以圖表呈現 BigQuery 範例資料表中的資料。
程式碼範例
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用戶端：建立具有範圍的憑證
使用 Drive 和 BigQuery API 範圍建立憑證。
程式碼範例
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用戶端：使用應用程式預設憑證建立憑證
使用應用程式預設憑證建立 BigQuery 用戶端。
程式碼範例
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用戶端：使用服務帳戶金鑰建立
使用服務帳戶金鑰檔案建立 BigQuery 用戶端。
程式碼範例
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Python 範例
使用 Google Cloud Python 用戶端程式庫處理 BigQuery
程式碼範例
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Node.js 範例
適用於 BigQuery 的 Node.js 用戶端程式庫範例
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C# 簡單範例
簡單的 C# 程式和程式碼片段，可與 BigQuery 互動
程式碼範例
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在 App Engine 上使用 Java 8 的 BigQuery 和 Cloud Monitoring
這個 API 展示說明如何執行 App Engine 標準環境應用程式，並依附 BigQuery 和 Cloud Monitoring。
程式碼範例
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除非另有註明，否則本頁面中的內容是採用創用 CC 姓名標示 4.0 授權，程式碼範例則為阿帕契 2.0 授權。詳情請參閱《Google Developers 網站政策》。Java 是 Oracle 和/或其關聯企業的註冊商標。
上次更新時間：2025-07-09 (世界標準時間)。
[[["容易理解","easyToUnderstand","thumb-up"],["確實解決了我的問題","solvedMyProblem","thumb-up"],["其他","otherUp","thumb-up"]],[["難以理解","hardToUnderstand","thumb-down"],["資訊或程式碼範例有誤","incorrectInformationOrSampleCode","thumb-down"],["缺少我需要的資訊/範例","missingTheInformationSamplesINeed","thumb-down"],["翻譯問題","translationIssue","thumb-down"],["其他","otherDown","thumb-down"]],["上次更新時間：2025-07-09 (世界標準時間)。"],[[["BigQuery is a fully managed, petabyte-scale data warehouse service by Google Cloud, designed for running real-time analytics on massive datasets."],["It offers flexible pricing models, including on-demand and flat-rate options, allowing users to optimize costs based on their needs."],["BigQuery provides comprehensive documentation and guides for various tasks, including quickstarts, table management, data loading, and machine learning integration."],["Resources are available for users, covering topics like pricing, release notes, locations, cost control, troubleshooting, and support."],["Training, use cases, and code samples are provided to assist users with data warehousing, data analysis, machine learning, and migrating data warehouses to BigQuery, along with showcasing code for various client-side integrations."]]],[]]
