O Google BigQuery é um sistema de armazenamento de dados corporativo em nuvem para gerenciar e analisar dados com recursos integrados, como aprendizado de máquina (Machine Learning), análise geoespacial e Business Intelligence. Vamos compreender Como Analistas, Cientistas e Engenheiros de Dados Podem Usar o Google BigQuery.

Site Oficial do Google BigQuery: https://cloud.google.com/bigquery

Conhecendo o Google BigQuery

O Google BigQuery é uma das ferramentas mais robustas disponíveis no mercado para a execução de análises em grandes conjuntos de dados em tempo real. Para além das suas capacidades de processamento de consultas SQL de alto desempenho, o BigQuery também oferece recursos avançados para a criação e execução de pipelines de Machine Learning e Engenharia de Dados.

O Google BigQuery é um Data Warehouse totalmente gerenciado e altamente escalável que permite executar consultas SQL super rápidas em grandes conjuntos de dados, sem a necessidade de gerenciar a infraestrutura.

A arquitetura sem servidor (serverless) do BigQuery permite usar consultas SQL para responder às perguntas de negócio sem precisar gerenciar a infraestrutura (configurar servidor e sistema operacional, por exemplo). O mecanismo de análise distribuída e escalonável do BigQuery permite consultar terabytes em segundos e petabytes em minutos.

O BigQuery maximiza a flexibilidade separando o mecanismo de computação que analisa os dados das suas opções de armazenamento. Você pode armazenar e analisar seus dados no BigQuery ou usar o BigQuery para avaliar seus dados onde eles estão. As consultas federadas permitem que você leia dados de fontes externas enquanto o streaming é compatível com atualizações contínuas de dados.

Ferramentas avançadas como o BigQuery ML e o BI Engine permitem analisar e entender os dados, o que realmente agrega valor no final das contas.

As interfaces do BigQuery incluem a interface do Console do Google Cloud e a ferramenta de linha de comando do BigQuery. Engenheiros de Dados e Cientistas de Dados podem usar bibliotecas em linguagens como Python, Java, JavaScript e Go, além da API REST e da API RPC do BigQuery para transformar e gerenciar dados. Os drivers ODBC e JDBC fornecem interação com aplicativos e bancos de dados, incluindo ferramentas e utilitários de terceiros.

Como Analista de Dados, Cientista de Dados, Engenheiro de Dados ou mesmo Administrador de Banco de Dados, o BigQuery ajuda você a descobrir, implementar e gerenciar ferramentas de dados para informar decisões críticas de negócios.

Características Principais do BigQuery

  • Escala: Pode manipular petabytes de dados.
  • Velocidade: Utiliza uma infraestrutura de armazenamento e consulta otimizada.
  • Sem Servidor (Serverless): Sem necessidade de gerenciar hardware ou instâncias de servidor.
  • Pagamento pelo Uso: Você paga apenas pelos dados que consulta e há ainda uma versão que pode ser usada gratuitamente (com limitações).

Pipelines de Engenharia de Dados

O BigQuery é não só um lugar para analisar dados, mas também um ponto central para integrar e transformar os dados. Ele é perfeitamente adequado para criar pipelines de engenharia de dados que precisem de:

  • Integração de Dados: Utilize o “BigQuery Data Transfer Service” para mover dados de diferentes fontes para o BigQuery.
  • Transformação: Escreva e execute consultas SQL para transformar, limpar e enriquecer os dados.
  • Materialização: Crie tabelas materializadas para armazenar o resultado de consultas frequentes e reduzir custos.

Pipelines de Machine Learning no BigQuery ML

O BigQuery ML (BQML) permite que os usuários criem e executem modelos de Machine Learning diretamente no BigQuery. Não é necessário transferir os dados para outro serviço ou usar uma linguagem de programação específica.

Passos básicos para criar um modelo ML no BQML:

  • Definição do Modelo: Defina o tipo de modelo que deseja criar (por exemplo, regressão linear, clustering).
  • Treinamento: Use uma consulta SQL para treinar o modelo com seus dados.
  • Avaliação: Avalie o desempenho do seu modelo.
  • Previsão: Use o modelo treinado para fazer previsões sobre novos dados.

Conclusão

O Google BigQuery, com sua capacidade de processar e analisar petabytes de dados e recursos incorporados de Machine Learning, é uma ferramenta indispensável para Cientistas de Dados e Engenheiros de Dados. Seja você um Analista de Dados realizando consultas ad hoc ou uma empresa construindo pipelines complexos de engenharia de dados e Machine Learning, o BigQuery tem ferramentas e recursos para atender às suas necessidades.

A integração de capacidades de análise, engenharia de dados e Machine Learning torna o BigQuery uma solução completa para empresas que desejam obter insights acionáveis a partir de seus dados, tudo isso enquanto otimizam custos e esforços operacionais.

Aqui na DSA temos um curso inteiro sobre o tema: Pipelines de Análise e Engenharia de Dados com Google BigQuery

Se você busca conhecimento prático baseado em projetos orientados às reais necessidades do mercado de trabalho, recomendamos a Formação Analista de Dados 4.0. Clique no link abaixo para visitar a Trilha de Aprendizagem da Formação:

Formação Analista de Dados 4.0

Se além de conhecimento você também deseja reconhecimento do MEC, temos um Programa completo para você. Acesse o link abaixo e conheça a Pós-Graduação em Análise de Dados da Data Science Academy:

Pós-Graduação Lato Sensu em Análise de Dados

Na Formação o aluno tem o conhecimento prático através de material de alta qualidade e conteúdo baseado em projetos orientados às necessidades do mercado de trabalho. A Formação é um curso livre de aperfeiçoamento profissional e qualquer pessoa pode fazer um curso livre, o único pré-requisito é ter noções de sistemas operacionais. Na Pós o aluno tem o mesmo material prático da Formação, incluindo o módulo de Pós que traz apoio de carreira, materiais complementares, criação de portfólio de projetos, exame teórico e exame prático, além do certificado reconhecido pelo MEC. 

Quem deseja o conhecimento, pode fazer a Formação. Quem deseja conhecimento mais reconhecimento do MEC pode fazer a Pós. E se você decidir fazer a Formação e mais tarde quiser migrar para a Pós, descontaremos 100% do valor pago na Formação.

Lembrando que para fazer a Pós é necessário ser brasileiro e ter concluído graduação em qualquer área.

O valor de investimento pode ser parcelado em até 12x no cartão ou 6x no boleto. Aproveite! Invista na sua capacitação. 

Equipe DSA