documentation BigQuery

BigQuery est l'entrepôt de données d'analyse de Google Cloud, entièrement géré à l'échelle du pétaoctet et à faible coût, qui vous permet d'exécuter des analyses sur de grandes quantités de données en quasi-temps réel. Avec BigQuery, vous n'avez aucune infrastructure à configurer ni à gérer. Vous pouvez donc vous concentrer sur la recherche d'insights pertinents grâce au langage GoogleSQL, et ainsi tirer parti de modèles de tarification flexibles pour les options à la demande et forfaitaires. En savoir plus

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Formation
Formation et tutoriels

Déployer et utiliser un exemple d'entrepôt de données avec BigQuery

Formation
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Découvrez les bonnes pratiques pour extraire, transformer et charger vos données dans Google Cloud avec BigQuery.

Formation
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Apprenez à créer un pipeline de traitement de données à l'aide d'Apache Spark avec Dataproc sur Google Cloud. Il s'agit d'un cas d'utilisation courant de la data science et de l'ingénierie des données pour lire des données à partir d'un emplacement de stockage, et les transformer et les écrire dans un autre emplacement de stockage.

Formation
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Découvrez comment interroger, ingérer, optimiser, visualiser et même créer des modèles de machine learning en SQL dans BigQuery.

Formation
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Apprenez à utiliser BigQuery et à interroger les données pour créer des insights utiles, reproductibles et évolutifs.

Formation
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Essayez différents types de modèles dans BigQuery Machine Learning et apprenez ce qui caractérise un bon modèle.

Cas d'utilisation
Cas d'utilisation

Découvrez des modèles et des recommandations pour migrer votre entrepôt de données sur site vers BigQuery.

Migration Modèles BigQuery

Cas d'utilisation
Cas d'utilisation

Utilisez la bibliothèque cliente BigQuery pour Python et Pandas dans un notebook Jupyter afin de visualiser les données d'un exemple de table BigQuery.

Exemple de code
Exemples de code

Créez des identifiants avec les champs d'application d'API Drive et BigQuery.

Exemple de code
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Créez un client BigQuery à l'aide des identifiants par défaut de l'application.

Exemple de code
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Créez un client BigQuery à l'aide d'un fichier de clé de compte de service.

Exemple de code
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Utiliser BigQuery avec la bibliothèque cliente Google Cloud pour Python

Exemple de code
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Exemples pour la bibliothèque cliente Node.js pour BigQuery

Exemple de code
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Programme C# simple et extraits de code pour interagir avec BigQuery

Exemple de code
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Cette vitrine API explique comment exécuter une application dans l'environnement standard App Engine avec des dépendances sur BigQuery et Cloud Monitoring.

Exemple de code
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