Summary  
This chapter explains how to navigate a console’s explorer pane to access projects, datasets, and tables, and how to use the query editor to implement code. It also covers executing queries, printing results in the results table, and monitoring query execution metrics.

General domain of usage  
Cloud-based data analytics

La **console BigQuery** offre une interface unifiée pour explorer les données, rédiger des requêtes et surveiller l’exécution. Elle est conçue pour permettre une transition efficace des données brutes vers les analyses, sans gestion d’infrastructure ni configuration complexe.

Le **volet Explorateur** permet de parcourir les **projets**, **ensembles de données** et **tables**, facilitant ainsi la découverte et l’organisation des données. Cette hiérarchie aide à localiser rapidement les ressources et à comprendre la structure des données.

L’**éditeur de requêtes** constitue l’espace de travail principal pour rédiger et exécuter des requêtes SQL. Il inclut des fonctionnalités utiles telles que l’auto-complétion et la coloration syntaxique, qui réduisent les erreurs et accélèrent le développement des requêtes.

Après l’exécution d’une requête, les résultats apparaissent dans la **table des résultats**, où les données peuvent être consultées, analysées et exportées. La console suit également les tâches de requête, permettant de rester organisé et de surveiller l’état d’exécution.

Quel est le principal objectif du volet Explorateur dans la console BigQuery ?

Dans le volet Explorateur, comment les projets, ensembles de données et tables sont-ils organisés ?

Où pouvez-vous consulter les résultats d'une requête terminée ?

Plongez dans les fondamentaux de la plateforme BigQuery et transformez votre gestion des données cloud. Maîtrisez les compétences nécessaires pour naviguer dans la console, gérer les projets et optimiser les coûts des requêtes. Acquérez une expérience pratique avec des fonctionnalités spécifiques à BigQuery telles que les opérations sur les tableaux, les données géographiques et les fonctions de date. Explorez des techniques d’optimisation avancées et découvrez les secrets de la création de modèles de machine learning directement dans l’entrepôt grâce à BigQuery ML.

Acquérir une compréhension approfondie de l'environnement BigQuery, distinct des bases de données traditionnelles. Apprendre à naviguer dans la console, à gérer les projets et les ensembles de données, et à analyser les coûts de manière efficace. Développer la confiance dans la configuration de votre espace de travail pour une analyse de données efficiente.

Explorez les principes fondamentaux du moteur de requête pour extraire efficacement des données. Maîtrise des techniques de sélection de données et analyse de métriques spécifiques aux produits. Découverte des fonctionnalités de performance et des méthodes de test de requêtes pour garantir une analyse rapide et précise.

Élevez vos connaissances en maîtrisant les types de données spécifiques à BigQuery. Apprenez à gérer des opérations complexes sur les tableaux et à manipuler les fonctions de date et d'heure. Explorez les fonctionnalités géographiques pour résoudre des problématiques liées à la localisation, telles que le calcul des distances entre villes.

Optimisez votre flux de travail en gérant de grandes tables et en améliorant les performances des requêtes. Découvrez les secrets d'une gestion efficace des erreurs pour résoudre rapidement les problèmes. Maîtrisez les compétences nécessaires pour maintenir un environnement de base de données haute performance.

Appliquez vos connaissances à des scénarios réels. Découvrez comment élaborer des rapports complets et intégrer BigQuery avec des outils externes. Transformez des données brutes en informations exploitables pour l'entreprise grâce à des stratégies pratiques d'application et de reporting.

Plongez dans les fondamentaux de BigQuery ML. Découvrez comment créer et exécuter des modèles d'apprentissage automatique à l'aide du SQL standard sans déplacer les données. Acquérez une expérience pratique grâce à des démonstrations de modèles pour prédire des résultats directement sur la plateforme.

Navigation de la Console BigQuery

1. Quel est le principal objectif du volet Explorateur dans la console BigQuery ?

2. Dans le volet Explorateur, comment les projets, ensembles de données et tables sont-ils organisés ?

3. Où pouvez-vous consulter les résultats d'une requête terminée ?