Summary  
This chapter explains how to organize data resources hierarchically into projects, datasets, and tables, configure metadata such as location and expiration, upload data, and manage access permissions.

General domain of usage  
Cloud data warehousing

У **BigQuery** дані організовано за чіткою трирівневою структурою: **проекти**, **набори даних** та **таблиці**. Така ієрархія забезпечує послідовне управління доступом, білінгом і організацією даних.

**Проекти** виступають контейнерами найвищого рівня. Вони керують білінгом, дозволами та доступом до всіх ресурсів BigQuery. Кожен набір даних і таблиця належать до певного проекту.

**Набори даних** групують пов’язані таблиці та визначають важливі властивості, такі як розташування даних. Вибір правильного розташування є критичним для оптимізації продуктивності та дотримання нормативних вимог.

**Таблиці** зберігають фактичні дані та забезпечують ефективне виконання запитів у масштабі. BigQuery дозволяє легко завантажувати дані з різних джерел і у різних форматах. Для підтримки автоматизованого управління життєвим циклом даних таблиці можна налаштувати з **параметрами терміну дії**, що допомагає зменшити витрати на зберігання шляхом автоматичного видалення застарілих даних.

Яка основна роль проекту у BigQuery?

Чому розташування є важливим при налаштуванні проектів і наборів даних?

Що робить функція автоматичного видалення таблиці?

Занурення в основи платформи BigQuery та трансформація підходу до роботи з хмарними даними. Оволодіння навичками навігації консоллю, управління проєктами та оптимізації витрат на запити. Практичний досвід роботи з особливостями BigQuery, такими як операції з масивами, географічні дані та функції дат. Вивчення передових методів оптимізації та особливостей побудови моделей машинного навчання безпосередньо у сховищі за допомогою BigQuery ML.

Отримайте ґрунтовне розуміння середовища BigQuery, яке відрізняється від традиційних баз даних. Навчіться орієнтуватися в консолі, керувати проєктами та наборами даних, а також ефективно аналізувати витрати. Сформуйте впевненість у налаштуванні робочого простору для ефективного аналізу даних.

Ознайомтеся з основами рушія запитів для ефективного отримання даних. Опануйте техніки вибору даних та навчіться аналізувати окремі метрики продукту. Дізнайтеся про особливості продуктивності та методи тестування запитів для забезпечення швидкого й точного аналізу.

Поглиблене вивчення унікальних типів даних BigQuery. Робота зі складними операціями над масивами та обробка функцій дати й часу. Дослідження географічних можливостей для вирішення задач, пов’язаних із розташуванням, таких як обчислення відстаней між містами.

Оптимізація робочого процесу шляхом керування великими таблицями та підвищення продуктивності запитів. Вивчення ефективних методів обробки помилок для швидкого усунення проблем. Оволодіння навичками підтримки високопродуктивного середовища баз даних.

Застосовуйте набуті знання у реальних сценаріях. Дізнайтеся, як створювати комплексні звіти та інтегрувати BigQuery із зовнішніми інструментами. Перетворюйте необроблені дані на практичні бізнес-інсайти за допомогою прикладних методів та стратегій звітування.

Занурення в основи BigQuery ML. Ознайомлення зі створенням і виконанням моделей машинного навчання за допомогою стандартного SQL без переміщення даних. Практичний досвід роботи з моделями для прогнозування результатів безпосередньо на платформі.

Проєкти та Набори Даних

1. Яка основна роль проекту у BigQuery?

2. Чому розташування є важливим при налаштуванні проектів і наборів даних?

3. Що робить функція автоматичного видалення таблиці?