В этом видео Денис, веб-аналитик OWOX, расскажет как начать работать с Google BigQuery и Google Cloud Platform. https://www.youtube.com/watch?v=X9GOkjutg6M

Неплохая шпаргалка для быстрого ознакомления с инструментами обработки больших данных от Google: https://codelabs.developers.google.com/cloud-quest-scientific-data

​​Google запустил новый обучающий курс по Google Analytics 360, где приведены практические примеры использования именно корпоративной версии системы аналитики: сводная отчётность, интеграция с BigQuery и DoubleClick, специальные последовательности и таблицы, полные отчёты и многое другое. Хорошая возможность понять, какие задачи можно решить с помощью Analytics 360 и нужен ли вашей компании такой продукт.

Ссылка на видео-уроки: https://goo.gl/jjmhvE
Описание курса на английской версии страницы: https://analytics.google.com/analytics/academy/

Вчера Сева Миронович в своем блоге описал полезные советы и лайфаки по работе с BigQuery на Standard SQL, которые стоит добавить в закладки: https://burgerdata.com/blog/priemy-raboty-v-bigquery/

BigQuery Mate — расширение для Google Chrome, которое добавляет функциональности стандартному интерфейсу BQ: рассчитывает стоимость запроса, добавляет возможности визуализации их результатов https://chrome.google.com/webstore/detail/bigquery-mate/nepgdloeceldecnoaaegljlichnfognh

Оконные функции в BigQuery позволяют структурировать неструктурированное, считать атрибуцию каналов трафика и многое другое. Как работать с оконными функциями рассказал Алексей Селезнёв. Материал старый, но не потерявший актуальность:
https://netpeak.net/ru/blog/kak-rabotat-s-okonnymi-funktsiyami-v-google-bigquery-podrobnoe-rukovodstvo/

Какие шансы у Google возглавить переход к миру искусственного интеллекта?
Ответ можно найти в статье про Сундара Пичаи, гендиректора Google ⬇
https://www.owox.com/c/1k5

Цикл материалов в виде инструкций о работе с Google BigQuery от Алексея Селезнёва:

Google BigQuery — зачем нужна облачная база данных https://goo.gl/3MZd39

Как начать работу с BigData — загружаем данные в Google BigQuery https://goo.gl/CpWWrM

Как обрабатывать данные из множества таблиц в Google BigQuery https://goo.gl/sV4vGf

Интеграция Google BigQuery c BI-платформами и электронными таблицами https://goo.gl/HdLmBC

Партиционирование таблиц в Google BigQuery — понятная инструкция https://goo.gl/jzGe4b

Очень удобная визуализация структуры импорта данных в BigQuery:

- Google Analytics 360 https://goo.gl/Y2Nf5Z

- Firebase https://goo.gl/nDYnAn

Визуализация сделана при помощи R: https://goo.gl/L1uREJ

Зачем и как собирать данные по поведению пользователей продукта в BigQuery подробно описано в блоге Школы веб-аналитики Андрея Осипова: https://goo.gl/q5DLtN

На этих выходных прошел ивент Google Sandbox по Google Cloud: https://goo.gl/cLbRNd

Вот несколько ссылок из материалов для самостоятельного изучения:

Google Cloud Training - https://goo.gl/dJAEUp

Google Cloud Solutions - https://goo.gl/qvusZy

Google Cloud Platform Fundamentals: Core Infrastructure (Coursera) - https://goo.gl/ayTjTg

Learn by coding on Google Codelabs - https://goo.gl/jWcuwM

Take labs on qwiklabs - https://goo.gl/zbMeQL

Explore Google Cloud Platform on GitHub - https://goo.gl/C5cWNq

Если в BigQuery не нашли нужных параметров, которые привыкли выгружать по API, не беда - их можно рассчитать самостоятельно. Вот несколько примеров: https://goo.gl/u9ZtR2