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.
- 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:
- Visita Google Cloud.
- Haz clic en "Get started for free" (Comenzar gratis).
- Sigue las instrucciones para crear tu cuenta y obtener el crédito gratuito de $300.
Paso 2: Crear un Nuevo Proyecto
- Inicia sesión en la Consola de Google Cloud.
- En la parte superior de la página, haz clic en el menú desplegable del proyecto y selecciona "Nuevo Proyecto".
- Asigna un nombre a tu proyecto y selecciona una ubicación de facturación.
- Haz clic en "Crear".
- Habilitar la API de BigQuery
Paso 1: Navegar a la Biblioteca de APIs
- 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
- En la barra de búsqueda, escribe "BigQuery API".
- Selecciona "BigQuery API" de los resultados de búsqueda.
- Haz clic en "Enable" (Habilitar).
- Configuración de Facturación
Paso 1: Configurar la Facturación
- En la consola de Google Cloud, navega a "Billing" (Facturación) en el menú de navegación.
- Si no tienes una cuenta de facturación, sigue las instrucciones para crear una.
- Asocia tu proyecto con la cuenta de facturación.
- Familiarizarse con la Consola de BigQuery
Paso 1: Acceder a BigQuery
- 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
- 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.
- Primeros Pasos con el Editor de Consultas
Paso 1: Ejecutar una Consulta de Prueba
- 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;
- Haz clic en "Run" (Ejecutar) para ejecutar la consulta.
- Observa los resultados en la sección de resultados de consultas.
Ejercicio Práctico
Ejercicio 1: Crear y Configurar tu Proyecto
- Crea una cuenta de Google Cloud y un nuevo proyecto.
- Habilita la API de BigQuery para tu proyecto.
- Configura la facturación para tu proyecto.
Ejercicio 2: Ejecutar una Consulta en BigQuery
- Accede a la consola de BigQuery.
- Ejecuta la consulta de prueba proporcionada anteriormente.
- Anota los resultados obtenidos.
Soluciones a los Ejercicios
Solución al Ejercicio 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
- Accede a la consola de BigQuery desde la consola de Google Cloud.
- Copia y pega la consulta de prueba en el editor de consultas y haz clic en "Run".
- 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
- ¿Qué es BigQuery?
- Configuración de tu Entorno de BigQuery
- Entendiendo la Arquitectura de BigQuery
- Visión General de la Consola de BigQuery
Módulo 2: SQL Básico en BigQuery
Módulo 3: SQL Intermedio en BigQuery
Módulo 4: SQL Avanzado en BigQuery
- Joins Avanzados
- Campos Anidados y Repetidos
- Funciones Definidas por el Usuario (UDFs)
- Particionamiento y Agrupamiento
Módulo 5: Gestión de Datos en BigQuery
- Cargando Datos en BigQuery
- Exportando Datos desde BigQuery
- Transformación y Limpieza de Datos
- Gestión de Conjuntos de Datos y Tablas
Módulo 6: Optimización del Rendimiento de BigQuery
- Técnicas de Optimización de Consultas
- Entendiendo los Planes de Ejecución de Consultas
- Uso de Vistas Materializadas
- Optimización del Almacenamiento
Módulo 7: Seguridad y Cumplimiento en BigQuery
- Control de Acceso y Permisos
- Encriptación de Datos
- Auditoría y Monitoreo
- Cumplimiento y Mejores Prácticas
Módulo 8: Integración y Automatización de BigQuery
- Integración con Servicios de Google Cloud
- Uso de BigQuery con Dataflow
- Automatización de Flujos de Trabajo con Cloud Functions
- Programación de Consultas con Cloud Scheduler
Módulo 9: Machine Learning en BigQuery (BQML)
- Introducción a BigQuery ML
- Creación y Entrenamiento de Modelos
- Evaluación y Predicción con Modelos
- Características Avanzadas de BQML