Dominando o Google BigQuery: Principais Funções e Técnicas para o Sucesso na Ciência de Dados
O Google BigQuery é uma ferramenta poderosa para analistas e cientistas de dados, permitindo realizar operações de dados complexas com facilidade. Neste blog, mergulharemos em algumas das funções e técnicas essenciais que você pode usar para otimizar sua experiência com BigQuery, incluindo date diff bigquery, bigquery timezones, bigquery left join, e mais. Além disso, apresentaremos o RATH, uma alternativa open-source poderosa às ferramentas tradicionais de análise e visualização de dados.
5 Dicas de Big Query que Você Precisa Conhecer
Date Diff BigQuery e Timezones
Lidar com datas e horários no BigQuery é uma tarefa comum, especialmente ao calcular a diferença entre duas datas. Para fazer isso, você pode usar a função date diff bigquery. Esta função leva três argumentos: a primeira data, a segunda data e a unidade de tempo em que você deseja medir a diferença (por exemplo, DIA, HORA, MINUTO, etc.).
Além disso, trabalhar com bigquery timezones é essencial para muitos projetos de dados. Você pode facilmente converter entre diferentes fusos horários usando as funções DATETIME ou TIMESTAMP. Por exemplo, para converter um TIMESTAMP para um fuso horário específico, use a função TIMESTAMP com o fuso horário desejado como argumento.
BigQuery Joins: Left Join, Outer Join e Cross Join
Unir tabelas no BigQuery é uma técnica essencial para combinar dados de diferentes fontes. Existem vários tipos de joins disponíveis no BigQuery, incluindo bigquery left join, bigquery outer join e bigquery cross join.
Um bigquery left join retorna todas as linhas da tabela da esquerda e as linhas correspondentes da tabela da direita, com valores NULL se não houver correspondência. Um bigquery outer join retorna todas as linhas de ambas as tabelas, com valores NULL nas colunas onde não há correspondência. Finalmente, um bigquery cross join retorna o produto cartesiano de ambas as tabelas, onde cada linha na primeira tabela é pareada com cada linha na segunda tabela.
Funções de Contagem, Declaração Case e Agregadas
Agregação de dados é outro aspecto crucial da análise de dados. A função bigquery count é usada para contar o número de linhas em uma tabela ou o número de valores não nulos em uma coluna específica. Junto com o count, outras funções agregadas como percentile bigquery, bigquery average e bigquery rank podem ser usadas para resumir dados de maneira eficaz.
A bigquery case statement é uma expressão condicional que permite realizar diferentes cálculos com base em condições específicas. Isso é particularmente útil quando você deseja categorizar ou segmentar seus dados com base em determinados critérios.
Convertendo String para Data e Trabalhando com Arrays
Às vezes, você pode precisar converter uma string para um formato de data no BigQuery. Para fazer isso, você pode usar a função bigquery convert string to date, que leva uma string e um formato de data como argumentos e retorna um valor de data.
Trabalhar com arrays no BigQuery também é uma tarefa comum. A plataforma oferece várias bigquery array functions que facilitam a manipulação e o processamento de arrays. Por exemplo, você pode usar a função ARRAY_LENGTH para encontrar o comprimento de um array, ou a função ARRAY_CONCAT para concatenar dois arrays. Para converter um array para uma string, use a função bigquery array to string, que leva um array e um delimitador como argumentos e retorna uma representação em string do array.
Bigquery Data, Database e Integração com GCP
BigQuery data é armazenado em tabelas dentro de datasets, que são contêineres para tabelas relacionadas. Você pode gerenciar seu bigquery database usando o Google Cloud Console ou a interface de linha de comando (CLI). Aproveitando o BigQuery, você pode analisar efetivamente grandes volumes de dados em tempo real, tornando-o uma escolha ideal para cientistas de dados que buscam extrair insights de seus dados.
Sendo parte do Google Cloud Platform (GCP), a integração bigquery gcp permite que você interaja de forma transparente com outros serviços do GCP. Por exemplo, você pode importar dados do Google Cloud Storage ou do Google Sheets e exportar dados para vários formatos como CSV, JSON ou Avro.
Automatize Suas Visualizações e Explorações de Dados no BigQuery
Para cientistas de dados que desejam levar suas habilidades ao próximo nível, visualizar e explorar seus dados com uma ferramenta auto-eda, RATH (opens in a new tab) oferece uma alternativa open-source poderosa às ferramentas tradicionais de análise e visualização de dados. RATH usa um motor de Análise Aumentada para descobrir padrões, insights e causas, e pode gerar automaticamente visualizações de dados multidimensionais.
Com o RATH, você pode preparar seus dados, transformá-los e extrair padrões de texto. Você também pode gerar insights automáticos e explorar dados no Modo Copilot, o que permite navegar facilmente pelos seus dados e entender relações complexas.
Além das poderosas capacidades analíticas, o RATH permite que você crie visualizações de dados e realize análises causais. Utilizando o RATH, você pode descobrir eficientemente insights ocultos e desbloquear todo o potencial de seus dados.
Recursos de Aprendizado e Suporte Comunitário
Ao mergulhar no BigQuery, RATH ou qualquer outra ferramenta de análise de dados, é essencial ter acesso a recursos de aprendizado e a uma comunidade de suporte. Considere explorar o repositório RATH GitHub (opens in a new tab) e se juntar à Comunidade Discord (opens in a new tab) para se manter atualizado com os últimos desenvolvimentos, compartilhar seu conhecimento e aprender com outros.
Além disso, você pode achar valioso explorar outras ferramentas e plataformas de análise de dados como Trifacta, Ponder.io, lux-org e hex.tech. Estas ferramentas podem ajudar você a ampliar suas habilidades e obter uma compreensão mais profunda do cenário da ciência de dados.
Concluindo
Dominar o BigQuery e suas funções essenciais, como date diff bigquery, bigquery timezones, bigquery left join e bigquery count, pode melhorar significativamente suas capacidades de ciência de dados. Além disso, explorar alternativas como o RATH pode empoderar você com análises e visualizações de dados automatizadas, permitindo desbloquear todo o potencial de seus dados.
Mantenha-se curioso, continue aprendendo e aproveite o poder das ferramentas de análise de dados e ciência de dados para impulsionar seus projetos. Feliz análise!