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Este curso abarca los aspectos fundamentales de BigQuery para profesionales que están familiarizados con los almacenes de datos en la nube basados en SQL en Redshift y quieren comenzar a trabajar en BigQuery. A través de contenido interactivo de las lecciones y labs prácticos, aprenderás a aprovisionar recursos, crear y compartir recursos de datos, transferir datos y optimizar el rendimiento de las consultas en BigQuery. Aprovecharás tu conocimiento de Redshift para conocer las similitudes y diferencias entre Redshift y BigQuery para que comiences a usar almacenes de datos en BigQuery.

Syllabus

Arquitectura de BigQuery y aprovisionamiento de recursos

En este módulo introductorio, se resumen los detalles clave de la arquitectura de BigQuery y el aprovisionamiento de recursos, incluido cómo BigQuery usa ranuras para ejecutar consultas en SQL y la administración de cargas de trabajo en BigQuery. A partir de tu conocimiento de Redshift, este módulo también proporciona una descripción general de las similitudes y diferencias entre la arquitectura de Redshift y BigQuery, y el aprovisionamiento de recursos para que comiences a usar BigQuery.

Modelo de definición de datos de BigQuery

En este módulo, se resumen los detalles clave de la jerarquía de recursos y el modelo de definición de datos de BigQuery, incluido cómo crear conjuntos de datos y tablas en BigQuery. A partir de tu conocimiento de Redshift, el módulo también proporciona una descripción general de las similitudes y diferencias entre las jerarquías de recursos y los tipos de datos principales de Redshift y BigQuery para que comiences a trabajar con datos en BigQuery.

BigQuery y Google Cloud IAM

En este módulo, se resumen los detalles clave del modelo de Identity and Access Management (IAM) de Google Cloud, incluido cómo se aplican los roles y permisos a los conjuntos de datos y las tablas en BigQuery. A partir de tu conocimiento de Redshift, este módulo también proporciona una descripción general de las similitudes y diferencias en los roles y permisos entre Redshift y BigQuery para que comiences a proteger y compartir tus datos en BigQuery.

Transferencia de datos a BigQuery

En este módulo, se resumen las principales opciones y prácticas recomendadas para transferir datos a BigQuery, incluidas la carga de datos por lotes, la transferencia de transmisión y las consultas a fuentes de datos externas. A partir de tu conocimiento de Redshift, este módulo también proporciona una descripción general de las similitudes y diferencias en las opciones de transferencia de datos entre Redshift y BigQuery para que comiences a leer y cargar tus datos en BigQuery.

Diseño y optimización de esquemas de BigQuery

En este módulo, se resumen los patrones comunes y las prácticas recomendadas para diseñar y optimizar esquemas de tablas en BigQuery, incluido el uso de campos anidados y repetidos, la creación de particiones y el agrupamiento en clústeres. A partir de tu conocimiento de Redshift, este módulo también proporciona una descripción general de las similitudes y diferencias en el uso y diseño de esquemas entre Redshift y BigQuery para que comiences a estructurar y optimizar tus datos en BigQuery.

SQL en BigQuery

En este módulo, se resumen las principales funciones y operaciones del dialecto SQL estándar de Google que se usa en BigQuery, además de las prácticas recomendadas para optimizar el rendimiento de las consultas y controlar los costos en BigQuery. A partir de tu conocimiento de Redshift, este módulo también proporciona una descripción general de las similitudes y diferencias en los dialectos y funciones de SQL entre Redshift y BigQuery para que comiences a ejecutar y optimizar consultas en BigQuery.