Domina Google BigQuery: Principales Funciones y Técnicas para el Éxito en Ciencia de Datos
Google BigQuery es una herramienta poderosa para analistas de datos y científicos de datos, que te permite realizar operaciones complejas de datos con facilidad. En este blog, profundizaremos en algunas de las funciones y técnicas esenciales que puedes usar para optimizar tu experiencia con BigQuery, incluyendo date diff bigquery, bigquery timezones, bigquery left join, y más. Además, te presentaremos RATH, una poderosa alternativa de código abierto a las herramientas tradicionales de análisis y visualización de datos.
5 Consejos de Big Query que Debes Conocer
Date Diff BigQuery y Zonas Horarias
Manejar fechas y horas en BigQuery es una tarea común, especialmente cuando calculas la diferencia entre dos fechas. Para esto, puedes usar la función date diff bigquery. Esta función toma tres argumentos: la primera fecha, la segunda fecha y la unidad de tiempo en la que deseas medir la diferencia (por ejemplo, DAY, HOUR, MINUTE, etc.).
Además, trabajar con bigquery timezones es esencial para muchos proyectos de datos. Puedes convertir fácilmente entre diferentes zonas horarias utilizando las funciones DATETIME o TIMESTAMP. Por ejemplo, para convertir un TIMESTAMP a una zona horaria específica, usa la función TIMESTAMP con la zona horaria deseada como argumento.
BigQuery Joins: Left Join, Outer Join, y Cross Join
Unir tablas en BigQuery es una técnica esencial para combinar datos de diferentes fuentes. Existen varios tipos de uniones disponibles en BigQuery, incluyendo bigquery left join, bigquery outer join, y bigquery cross join.
Un bigquery left join devuelve todas las filas de la tabla izquierda y las filas coincidentes de la tabla derecha, con valores NULL si no hay coincidencia. Un bigquery outer join devuelve todas las filas de ambas tablas, con valores NULL en las columnas donde no hay coincidencia. Finalmente, un bigquery cross join devuelve el producto cartesiano de ambas tablas, donde cada fila en la primera tabla se empareja con cada fila en la segunda tabla.
Count, Case Statement, y Funciones de Agregación
Agregar datos es otro aspecto crucial del análisis de datos. La función bigquery count se utiliza para contar el número de filas en una tabla o el número de valores no nulos en una columna específica. Junto con count, otras funciones de agregación como percentile bigquery, bigquery average, y bigquery rank se pueden usar para resumir datos de manera efectiva.
La bigquery case statement es una expresión condicional que te permite realizar diferentes cálculos basados en condiciones específicas. Esto es particularmente útil cuando deseas categorizar o segmentar tus datos según ciertos criterios.
Convirtiendo String a Date y Trabajando con Arrays
A veces, puede ser necesario convertir una cadena a un formato de fecha en BigQuery. Para esto, puedes usar la función bigquery convert string to date, que toma una cadena y un formato de fecha como argumentos y devuelve un valor de fecha.
Trabajar con arrays en BigQuery también es una tarea común. La plataforma ofrece varias bigquery array functions que facilitan la manipulación y el procesamiento de arrays. Por ejemplo, puedes usar la función ARRAY_LENGTH para encontrar la longitud de un array, o la función ARRAY_CONCAT para concatenar dos arrays. Para convertir un array a una cadena, usa la función bigquery array to string, que toma un array y un delimitador como argumentos y devuelve una representación en cadena del array.
Bigquery Data, Database, y GCP Integration
Los BigQuery data se almacenan en tablas dentro de datasets, que son contenedores para tablas relacionadas. Puedes gestionar tu bigquery database utilizando la consola de Google Cloud o la interfaz de línea de comandos (CLI). Aprovechando BigQuery, puedes analizar efectivamente grandes cantidades de datos en tiempo real, lo que lo convierte en una opción ideal para los científicos de datos que buscan extraer conocimientos de sus datos.
Siendo parte de Google Cloud Platform (GCP), la bigquery gcp integration permite interactuar sin problemas con otros servicios de GCP. Por ejemplo, puedes importar datos de Google Cloud Storage o Google Sheets, y exportar datos a varios formatos como CSV, JSON o Avro.
Automatiza la Visualización y Exploración de Datos con BigQuery
Para los científicos de datos que desean llevar sus habilidades al siguiente nivel, visualizar y explorar sus datos con una herramienta de auto-eda, RATH (opens in a new tab) ofrece una poderosa alternativa de código abierto a las herramientas tradicionales de análisis y visualización de datos. RATH utiliza un motor de Análisis Aumentado para descubrir patrones, conocimientos y causales, y puede auto-generar visualizaciones de datos multidimensionales.
Con RATH, puedes preparar tus datos, transformarlos, y extraer patrones de texto. También puedes generar conocimientos automatizados y explorar datos en el Modo Copilot, que te permite navegar fácilmente por tus datos y entender relaciones complejas.
Además de las poderosas capacidades analíticas, RATH te permite crear visualizaciones de datos y realizar análisis causales. Al utilizar RATH, puedes descubrir conocimientos ocultos de manera eficiente y desbloquear todo el potencial de tus datos.
Recursos de Aprendizaje y Soporte de la Comunidad
Cuando te sumerges en BigQuery, RATH, o cualquier otra herramienta de análisis de datos, es esencial tener acceso a recursos de aprendizaje y una comunidad de apoyo. Considera explorar el repositorio de RATH GitHub (opens in a new tab) y unirte a la Comunidad de Discord (opens in a new tab) para mantenerte actualizado con los últimos desarrollos, compartir tu conocimiento y aprender de otros.
Además, podrías encontrar valor al explorar otras herramientas y plataformas de análisis de datos como Trifacta, Ponder.io, lux-org, y hex.tech. Estas herramientas pueden ayudarte a ampliar tus habilidades y obtener una comprensión más profunda del panorama de la ciencia de datos.
Conclusión
Dominar BigQuery y sus funciones esenciales, como date diff bigquery, bigquery timezones, bigquery left join, y bigquery count, puede mejorar significativamente tus capacidades en ciencia de datos. Además, explorar alternativas como RATH puede capacitarte con análisis de datos y visualización automatizados, permitiéndote desbloquear todo el potencial de tus datos.
Mantente curioso, sigue aprendiendo y aprovecha el poder de las herramientas de análisis de datos y ciencia de datos para impulsar tus proyectos. ¡Feliz análisis!