En esta sección, aprenderás cómo configurar tu entorno para comenzar a trabajar con BigQuery. Este proceso incluye la creación de un proyecto en Google Cloud, habilitar la API de BigQuery, y familiarizarte con la consola de Google Cloud. Asegúrate de seguir cada paso cuidadosamente para garantizar que tu entorno esté correctamente configurado.

  1. Creación de un Proyecto en Google Cloud

Paso 1: Crear una Cuenta de Google Cloud

Si aún no tienes una cuenta de Google Cloud, sigue estos pasos para crear una:

  1. Visita Google Cloud.
  2. Haz clic en "Get started for free" (Comenzar gratis).
  3. Sigue las instrucciones para crear tu cuenta y obtener el crédito gratuito de $300.

Paso 2: Crear un Nuevo Proyecto

  1. Inicia sesión en la Consola de Google Cloud.
  2. En la parte superior de la página, haz clic en el menú desplegable del proyecto y selecciona "Nuevo Proyecto".
  3. Asigna un nombre a tu proyecto y selecciona una ubicación de facturación.
  4. Haz clic en "Crear".

  1. Habilitar la API de BigQuery

Paso 1: Navegar a la Biblioteca de APIs

  1. En la consola de Google Cloud, usa el menú de navegación en el lado izquierdo y selecciona "API & Services" > "Library" (Biblioteca).

Paso 2: Habilitar la API de BigQuery

  1. En la barra de búsqueda, escribe "BigQuery API".
  2. Selecciona "BigQuery API" de los resultados de búsqueda.
  3. Haz clic en "Enable" (Habilitar).

  1. Configuración de Facturación

Paso 1: Configurar la Facturación

  1. En la consola de Google Cloud, navega a "Billing" (Facturación) en el menú de navegación.
  2. Si no tienes una cuenta de facturación, sigue las instrucciones para crear una.
  3. Asocia tu proyecto con la cuenta de facturación.

  1. Familiarizarse con la Consola de BigQuery

Paso 1: Acceder a BigQuery

  1. En la consola de Google Cloud, usa el menú de navegación y selecciona "BigQuery" bajo la sección "Big Data".

Paso 2: Explorar la Interfaz de BigQuery

  1. La consola de BigQuery se divide en varias secciones:
    • Explorador: Muestra tus proyectos y conjuntos de datos.
    • Editor de Consultas: Donde puedes escribir y ejecutar consultas SQL.
    • Resultados de Consultas: Muestra los resultados de las consultas ejecutadas.
    • Historial de Consultas: Registra las consultas que has ejecutado.

  1. Primeros Pasos con el Editor de Consultas

Paso 1: Ejecutar una Consulta de Prueba

  1. En el editor de consultas, escribe la siguiente consulta para obtener una lista de conjuntos de datos públicos:
    SELECT
      dataset_id,
      project_id
    FROM
      `bigquery-public-data.__TABLES_SUMMARY__`
    LIMIT 10;
    
  2. Haz clic en "Run" (Ejecutar) para ejecutar la consulta.
  3. Observa los resultados en la sección de resultados de consultas.

Ejercicio Práctico

Ejercicio 1: Crear y Configurar tu Proyecto

  1. Crea una cuenta de Google Cloud y un nuevo proyecto.
  2. Habilita la API de BigQuery para tu proyecto.
  3. Configura la facturación para tu proyecto.

Ejercicio 2: Ejecutar una Consulta en BigQuery

  1. Accede a la consola de BigQuery.
  2. Ejecuta la consulta de prueba proporcionada anteriormente.
  3. Anota los resultados obtenidos.

Soluciones a los Ejercicios

Solución al Ejercicio 1

  1. Sigue los pasos detallados en las secciones "Creación de un Proyecto en Google Cloud", "Habilitar la API de BigQuery" y "Configuración de Facturación".

Solución al Ejercicio 2

  1. Accede a la consola de BigQuery desde la consola de Google Cloud.
  2. Copia y pega la consulta de prueba en el editor de consultas y haz clic en "Run".
  3. Deberías ver una lista de conjuntos de datos públicos en los resultados.

Conclusión

En esta sección, has aprendido a configurar tu entorno de BigQuery, incluyendo la creación de un proyecto en Google Cloud, habilitar la API de BigQuery, y familiarizarte con la consola de BigQuery. Ahora estás listo para comenzar a explorar y trabajar con BigQuery. En el próximo módulo, nos adentraremos en los fundamentos de SQL, que es esencial para interactuar con BigQuery de manera efectiva.

Curso de BigQuery

Módulo 1: Introducción a BigQuery

Módulo 2: SQL Básico en BigQuery

Módulo 3: SQL Intermedio en BigQuery

Módulo 4: SQL Avanzado en BigQuery

Módulo 5: Gestión de Datos en BigQuery

Módulo 6: Optimización del Rendimiento de BigQuery

Módulo 7: Seguridad y Cumplimiento en BigQuery

Módulo 8: Integración y Automatización de BigQuery

Módulo 9: Machine Learning en BigQuery (BQML)

Módulo 10: Casos de Uso de BigQuery en el Mundo Real

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