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Descripción general

Imagina que eres analista de datos y llevas algunos meses en Data Beans. Trabajaste en algunos proyectos exitosos con tus compañeros de equipo y te asignaron tu primer proyecto en solitario. Comienzas a crear consultas más complejas con poca ayuda, pero te pidieron que sean más complejas para obtener estadísticas más detalladas. Todas las personas en el equipo están dispuestas a ayudarte, pero tienes que comenzar a demostrar que eres autosuficiente en tu trabajo.

Leíste que la generación, explicación y transformación de código de SQL de BigQuery podría ayudarte a escribir consultas más complejas con lenguaje natural. Y, si tienes dificultades mientras escribes una nueva consulta, también aprendiste que podrías usar Gemini para revisar y depurar tu código. Incluso, también podría asistirte con sugerencias para resolver problemas. Usar estas funciones te ayudará a ser más independiente en tu trabajo y, quizás, hasta más eficiente. Sin embargo, no sabes cómo empezar.

Objetivos

En este lab, aprenderás a realizar las siguientes tareas:

• Generar una consulta en SQL usando una instrucción en un lenguaje natural
• Usar la función de explicación de código de BigQuery
• Modificar códigos de SQL con la función de transformación de BigQuery
• Enviar una instrucción a Gemini para revisar y depurar códigos de SQL en BigQuery
• Pedirle a Gemini sugerencias para corregir un problema de código de SQL

Por último, tendrás tiempo para reflexionar sobre lo que aprendiste en este lab y analizar cómo podrás aplicar la generación, la explicación, la transformación y las sugerencias de código en tus datos, casos de uso y flujos de trabajo respondiendo preguntas en tu diario de laboratorio.

Configuración y requisitos

Antes de hacer clic en el botón Comenzar lab

Lee estas instrucciones. Los labs cuentan con un temporizador que no se puede pausar. El temporizador, que comienza a funcionar cuando haces clic en Comenzar lab, indica por cuánto tiempo tendrás a tu disposición los recursos de Google Cloud.

Este lab práctico te permitirá realizar las actividades correspondientes en un entorno de nube real, no en uno de simulación o demostración. Para ello, se te proporcionan credenciales temporales nuevas que utilizarás para acceder a Google Cloud durante todo el lab.

Para completar este lab, necesitarás lo siguiente:

• Acceso a un navegador de Internet estándar. Se recomienda el navegador Chrome.

Nota: Usa una ventana del navegador privada o de incógnito (opción recomendada) para ejecutar el lab. Así evitarás conflictos entre tu cuenta personal y la cuenta de estudiante, lo que podría generar cargos adicionales en tu cuenta personal.

• Tiempo para completar el lab (recuerda que, una vez que comienzas un lab, no puedes pausarlo).

Nota: Usa solo la cuenta de estudiante para este lab. Si usas otra cuenta de Google Cloud, es posible que se apliquen cargos a esa cuenta.

Cómo iniciar tu lab y acceder a la consola de Google Cloud

1. Haz clic en el botón Comenzar lab. Si debes pagar por el lab, se abrirá un diálogo para que selecciones la forma de pago. A la izquierda, se encuentra el panel Detalles del lab, que tiene estos elementos:

   • El botón para abrir la consola de Google Cloud
   • El tiempo restante
   • Las credenciales temporales que debes usar para el lab
   • Otra información para completar el lab, si es necesaria

2. Haz clic en Abrir la consola de Google Cloud (o haz clic con el botón derecho y selecciona Abrir el vínculo en una ventana de incógnito si ejecutas el navegador Chrome).

   El lab inicia recursos y abre otra pestaña en la que se muestra la página de acceso.

   Sugerencia: Ordena las pestañas en ventanas separadas, una junto a la otra.

   Nota: Si ves el diálogo Elegir una cuenta, haz clic en Usar otra cuenta.

3. De ser necesario, copia el nombre de usuario a continuación y pégalo en el diálogo Acceder.

   {{{user_0.username | "Username"}}}

   También puedes encontrar el nombre de usuario en el panel Detalles del lab.

4. Haz clic en Siguiente.

5. Copia la contraseña que aparece a continuación y pégala en el diálogo Te damos la bienvenida.

   {{{user_0.password | "Password"}}}

   También puedes encontrar la contraseña en el panel Detalles del lab.

6. Haz clic en Siguiente.

   Importante: Debes usar las credenciales que te proporciona el lab. No uses las credenciales de tu cuenta de Google Cloud. Nota: Usar tu propia cuenta de Google Cloud para este lab podría generar cargos adicionales.

7. Haz clic para avanzar por las páginas siguientes:

   • Acepta los Términos y Condiciones.
   • No agregues opciones de recuperación o autenticación de dos factores (esta es una cuenta temporal).
   • No te registres para obtener pruebas gratuitas.

Después de un momento, se abrirá la consola de Google Cloud en esta pestaña.

Nota: Para acceder a los productos y servicios de Google Cloud, haz clic en el menú de navegación o escribe el nombre del servicio o producto en el campo Buscar.

Tarea 1: Cómo revisar las tablas "menu" y "order_item"

En esta tarea, revisarás los esquemas de la tabla "menu" y "order_item".

Importante: Si no revisas el esquema de estas tablas, no podrás completar correctamente las otras tareas de este lab.

Cómo revisar el esquema de la tabla menú

1. En el menú de navegación de la consola de Google Cloud, haz clic en BigQuery.

2. Haz clic en LISTO en el diálogo de bienvenida.

3. En el panel Explorador, expande el proyecto . Verás el conjunto de datos coffee_on_wheels en la parte inferior de la lista.

4. Expande el conjunto de datos coffee_on_wheels. Visualizarás la tabla menu.

5. Haz clic en la tabla menu. Verás que se muestra el esquema del menu.

6. Revisa los detalles del esquema.

7. Responde esta pregunta:

   ¿Qué campos utilizan NÚMERO DE PUNTO FLOTANTE como tipo de datos?

Cómo revisar el esquema de la tabla "order_item"

1. Haz clic en la tabla order_item. Verás que se muestra el esquema de order_item.

2. Revisa los detalles del esquema.

3. Responde esta pregunta:

   ¿Qué campos utilizan NÚMERO ENTERO como tipo de datos?

Tarea 2. Cómo generar una consulta en SQL usando una instrucción en un lenguaje natural

En esta tarea, generarás una consulta en SQL usando una instrucción en un lenguaje natural para encontrar las IDs y los ingresos totales del menú de los tres productos con los ingresos totales más altos y los tres más bajos.

1. Haz clic en para crear una consulta en SQL nueva. Se mostrará una nueva pestaña en BigQuery Studio.

2. Haz clic en para acceder a la herramienta de generación de SQL. Verás que aparece el diálogo Generar SQL con Gemini. Puedes ingresar una instrucción en un lenguaje natural en esta ventana para generar una instrucción de SQL nueva.

3. Escribe la siguiente instrucción.

   Muestra las IDs y los ingresos totales del menú de la tabla "order_item" con los tres ingresos totales más altos y los tres más bajos.

4. Haz clic en Generar. Verás cómo Gemini crea una instrucción de SQL como la que aparece a continuación.

   ( SELECT menu_id, SUM(item_total) AS total_revenue FROM `{{{project_0.project_id|set at lab start}}}.coffee_on_wheels.order_item` GROUP BY 1 ORDER BY total_revenue DESC LIMIT 3 ) UNION ALL ( SELECT menu_id, SUM(item_total) AS total_revenue FROM `{{{project_0.project_id|set at lab start}}}.coffee_on_wheels.order_item` GROUP BY 1 ORDER BY total_revenue LIMIT 3 );

5. Haz clic en INSERTAR. La consulta que generaste se agregó a la pestaña Consulta sin título.

Cómo explicar la consulta

1. Selecciona la consulta.

2. Haz clic en inmediatamente a la izquierda de la consulta.

3. Haz clic en Explicar esta consulta.

4. Verás que se abre el diálogo de Gemini a la derecha de BigQuery Studio.

5. Haz clic en Empieza a chatear. Verás una explicación para la consulta como la que aparece a continuación en la ventana del chat.

6. Revisa la explicación. Gemini brinda un resumen de la respuesta como el que verás a continuación:

   En resumen, esta consulta te ayuda a identificar los productos del menú más y menos populares en función de sus ingresos, lo que ofrece estadísticas valiosas para las decisiones empresariales.

7. Haz clic en EJECUTAR. El resultado son seis productos del menú: los tres más vendidos y los tres menos vendidos.

Momento de reflexión

1. Teniendo en cuenta tus datos y casos de uso para BigQuery, ¿cómo usarías la función de generación de código?
2. Además, ¿cómo usarías la función de explicación de código?

Haz clic en Revisar mi progreso para verificar el objetivo. Obtener las IDs del menú con los tres ingresos más altos y más bajos.

Tarea 3: Cómo transformar una consulta

La consulta que creaste en la tarea anterior es útil, pero falta información clave. Por ejemplo, no conoces el nombre del producto del menú y hay decimales adicionales en la columna "total_revenue".

Para obtener el nombre del producto del menú, tendrás que unir las tablas "menu" y "order_item". También puedes darle formato al campo "total_revenue" para que solo se muestren dos decimales.

En esta tarea, usarás la función de transformación de Gemini para escribir instrucciones y, así, abordar estas brechas.

Cómo unir las tablas "menu" y "order_item" para obtener el nombre del producto del menú

1. Haz clic en para crear una consulta en SQL nueva. Se mostrará una nueva pestaña en BigQuery Studio.

2. Haz clic en para acceder a la herramienta de generación de SQL. Verás el diálogo Generar SQL con Gemini. Puedes ingresar una instrucción en un lenguaje natural en esta ventana para generar una instrucción de SQL nueva.

3. Escribe la siguiente instrucción.

   Une las tablas "menu" y "order_item", devuelve el "menu_id" y el "item_name", y muestra los tres productos más altos y los tres más bajos por "total_revenue".

4. Haz clic en Generar. Verás cómo Gemini crea una instrucción de SQL como la que aparece a continuación.

   ( SELECT t1.menu_id, t1.item_name, SUM(t2.item_total) AS total_revenue FROM `{{{project_0.project_id|set at lab start}}}.coffee_on_wheels.menu` AS t1 INNER JOIN `{{{project_0.project_id|set at lab start}}}.coffee_on_wheels.order_item` AS t2 ON t1.menu_id = t2.menu_id GROUP BY 1, 2 ORDER BY total_revenue DESC LIMIT 3 ) UNION ALL ( SELECT t1.menu_id, t1.item_name, SUM(t2.item_total) AS total_revenue FROM `{{{project_0.project_id|set at lab start}}}.coffee_on_wheels.menu` AS t1 INNER JOIN `{{{project_0.project_id|set at lab start}}}.coffee_on_wheels.order_item` AS t2 ON t1.menu_id = t2.menu_id GROUP BY 1, 2 ORDER BY total_revenue LIMIT 3 );

5. Haz clic en INSERTAR. La consulta que generaste se agregó a la pestaña Consulta sin título.

Cómo explicar la consulta

1. Selecciona la consulta.

2. Haz clic en inmediatamente a la izquierda de la consulta.

3. Haz clic en Explicar esta consulta. Verás que se muestra la explicación en la ventana del chat de Gemini con un resumen como el que aparece a continuación:

   Esta consulta permite identificar con rapidez y de manera sencilla los productos más y menos populares del menú de la cafetería, lo cual puede ser valioso para tomar decisiones sobre el inventario, los precios y los cambios en el menú.

4. Revisa los detalles de la explicación.

5. Haz clic en EJECUTAR. El resultado son seis productos del menú: los tres más vendidos y los tres menos vendidos. Sin embargo, esta vez, no solo verás los campos "menu_id" y "total_revenue", sino que también verás que se incluye el campo "item_name" entre ellos.

6. Responde estas preguntas:

   • ¿Qué producto tiene los mayores ingresos?
   • ¿Qué producto tiene los menores ingresos?

Haz clic en Revisar mi progreso para verificar el objetivo. Unir las tablas "menu" y "order_item" para obtener los nombres del producto del menú.

Cómo transformar la consulta para quitar los decimales adicionales

1. Selecciona la consulta.

2. Haz clic en para acceder a la herramienta de generación de SQL.

3. Haz clic en Transformar. Verás que aparece la ventana emergente de Transformar SQL con Gemini.

4. Escribe la siguiente instrucción.

   Da formato a la columna de ingresos totales para que solo haya dos decimales.

5. Haz clic en GENERAR. Verás que se generó una nueva consulta.

   Nota: Observa cómo BigQuery muestra las diferencias en el código: las líneas reemplazadas tienen un texto con fondo rojo y la nueva línea que lo modifica, según tu instrucción, tiene un texto con fondo verde.

6. Haz clic en INSERTAR. Verás la nueva consulta en la pestaña Consulta sin título.

   ( SELECT t1.menu_id, t1.item_name, ROUND(SUM(t2.item_total), 2) AS total_revenue FROM `{{{project_0.project_id|set at lab start}}}.coffee_on_wheels.menu` AS t1 INNER JOIN `{{{project_0.project_id|set at lab start}}}.coffee_on_wheels.order_item` AS t2 ON t1.menu_id = t2.menu_id GROUP BY 1, 2 ORDER BY total_revenue DESC LIMIT 3 ) UNION ALL ( SELECT t1.menu_id, t1.item_name, ROUND(SUM(t2.item_total), 2) AS total_revenue FROM `{{{project_0.project_id|set at lab start}}}.coffee_on_wheels.menu` AS t1 INNER JOIN `{{{project_0.project_id|set at lab start}}}.coffee_on_wheels.order_item` AS t2 ON t1.menu_id = t2.menu_id GROUP BY 1, 2 ORDER BY total_revenue LIMIT 3 );

7. Haz clic en EJECUTAR. Observarás que el resultado es muy parecido. Sin embargo, ahora el campo de ingresos totales solo tiene dos decimales.

Momento de reflexión

1. ¿Cuáles son los ingresos totales que generó Clouds of Coffee Delight?

2. Teniendo en cuenta tus datos y casos de uso para BigQuery, ¿cómo usarías la función de generación de código?

Haz clic en Revisar mi progreso para verificar el objetivo. Dar formato a la columna de ingresos totales para que haya dos decimales.

Tarea 4: Revisión, depuración y sugerencias de código

Cuando utilizas Gemini con BigQuery, también puedes revisar y depurar códigos. Cuando podrías estar cometiendo un error, puedes usar Gemini para proponer cambios que mejoren tu código y, así, evitar errores.

Situación

Tu compañero de equipo creó el siguiente código de SQL:

SELECT oi.menu_id, m.item_name, SUM(oi.item_total) AS total_revenue FROM `{{{project_0.project_id|set at lab start}}}.coffee_on_wheels.order_item` AS oi INNER JOIN `{{{project_0.project_id|set at lab start}}}.menu` AS m ON oi.menu_id = m.menu_id WHERE m.item_size = 'Small' GROUP BY 1, 2 ORDER BY total_revenue DESC LIMIT 10;

Su objetivo era obtener los diez productos principales de tamaño pequeño por ingresos totales del conjunto de datos coffee_on_wheels, que incluye los campos menu_id, item_name y total_revenue.

Sin embargo, tu compañero dice que, con este código de SQL, obtuvo este error:

No encontrado: El conjunto de datos : no se encontró en la ubicación US

Ahora, no puede resolverlo.

Tu tarea es usar Gemini y el conjunto de datos coffee_on_wheels para resolver los problemas de este código de SQL que generó el miembro de tu equipo.

Revisión de código

1. Haz clic en para crear una consulta en SQL nueva.

2. Ingresa la siguiente consulta.

   SELECT oi.menu_id, m.item_name, SUM(oi.item_total) AS total_revenue FROM `{{{project_0.project_id|set at lab start}}}.coffee_on_wheels.order_item` AS oi INNER JOIN `{{{project_0.project_id|set at lab start}}}.menu` AS m ON oi.menu_id = m.menu_id WHERE m.item_size = 'Small' GROUP BY 1, 2 ORDER BY total_revenue DESC LIMIT 10;

3. Haz clic en EJECUTAR. Confirmas que la consulta no se pudo ejecutar y que obtuviste el siguiente error:

   No encontrado: El conjunto de datos : no se encontró en la ubicación US

Cómo depurar el código con Gemini y el error

1. Accede a la ventana del chat de Gemini en BigQuery.

2. Allí, escribe la siguiente pregunta.

   ¿Por qué obtengo el error "No encontrado: : no se encontró en la ubicación US" cuando ejecuto esta consulta?

3. Presiona <SHIFT><INTRO>, o <SHIFT><retorno> en Mac, para crear una nueva línea en la ventana del chat.

4. Selecciona y copia la consulta.

5. Pégala inmediatamente después de la pregunta que realizaste.

6. Presiona <SHIFT><INTRO>, o <SHIFT><retorno> en Mac, para crear una nueva línea en la ventana del chat.

7. Escribe la siguiente oración:

   Sugiere un nuevo código para resolver cualquier problema.

8. Haz clic en . Obtendrás una respuesta de Gemini.

9. Revisa las sugerencias en la respuesta.

   Según estas sugerencias, determinas que lo más probable es que el problema se deba a que el nombre correcto del conjunto de datos coffee_on_wheels no se haya especificado en la instrucción INNER JOIN de la tabla del menú en la consulta.

   En estas sugerencias, se ofrece una consulta mejor definida con una posible solución parecida a la que aparece a continuación:

   SELECT oi.menu_id, m.item_name, SUM(oi.item_total) AS total_revenue FROM `{{{project_0.project_id|set at lab start}}}.coffee_on_wheels.order_item` AS oi INNER JOIN `{{{project_0.project_id|set at lab start}}}.coffee_on_wheels.menu` AS m ON oi.menu_id = m.menu_id WHERE m.item_size = 'Small' GROUP BY 1, 2 ORDER BY total_revenue DESC LIMIT 10;

10. Copia la consulta mejor definida.

11. Haz clic en para abrir una nueva pestaña de la consulta sin título.

12. Pega la consulta mejor definida en la nueva pestaña de la consulta sin título.

13. Haz clic en EJECUTAR. El resultado es cada uno de los 10 productos principales de tamaño pequeño del menú con el nombre y los ingresos totales de cada uno.

Esto es similar a lo que deseaba obtener tu compañero de equipo. Sin embargo, a la consulta mejor definida le falta una parte. Observa que al campo "total_revenue" se le dio el formato con decimales adicionales. Pídele a Gemini que corrija esto por ti con los pasos que se muestran a continuación.

Cómo dar formato al campo "total_revenue" con solo dos decimales

1. En la ventana del chat, pídele a Gemini la siguiente instrucción.

   Necesito ayuda para perfeccionar esta consulta.

2. Presiona <SHIFT><INTRO>, o <SHIFT><retorno> en Mac, para crear una nueva línea en la ventana del chat.

3. Selecciona y copia la consulta.

4. Pégala inmediatamente después de esta primera parte de la instrucción.

5. Presiona <SHIFT><INTRO>, o <SHIFT><retorno> en Mac, para crear una nueva línea en la ventana del chat.

6. Agrega el siguiente texto al final de la instrucción.

   ¿Puedes refactorizar el código para redondear a solo dos decimales en el campo "total_revenue" que se muestra en los resultados?

7. Confirma que la instrucción ahora sea similar a lo siguiente:

   Necesito ayuda para perfeccionar esta consulta. SELECT oi.menu_id, m.item_name, SUM(oi.item_total) AS total_revenue FROM `.coffee_on_wheels.order_item` AS oi INNER JOIN `.coffee_on_wheels.menu` AS m ON oi.menu_id = m.menu_id WHERE m.item_size = 'Small' GROUP BY 1, 2 ORDER BY total_revenue DESC LIMIT 10; ¿Puedes refactorizar el código para redondear a solo dos decimales en el campo "total_revenue" que se muestra en los resultados?

8. Haz clic en . Verás la respuesta de Gemini a continuación.

   SELECT oi.menu_id, m.item_name, ROUND(SUM(oi.item_total), 2) AS total_revenue -- Round to 2 decimal places FROM `{{{project_0.project_id|set at lab start}}}.coffee_on_wheels.order_item` AS oi INNER JOIN `{{{project_0.project_id|set at lab start}}}.coffee_on_wheels.menu` AS m ON oi.menu_id = m.menu_id WHERE m.item_size = 'Small' GROUP BY 1, 2 ORDER BY total_revenue DESC LIMIT 10;

   Con una explicación como la que aparece a continuación:

   Para limitar el campo "total_revenue" a dos decimales, puedes usar la función ROUND() en BigQuery. ROUND(SUM(oi.item_total), 2) : Esta parte de la consulta utiliza la función ROUND() para redondear la suma de "oi.item_total" a dos decimales. El número 2 en la función ROUND() indica el número de decimales que se mantendrán.

9. Copia el código refactorizado.

10. Haz clic en para abrir una nueva pestaña de la consulta sin título.

11. Pega la consulta refactorizada en la nueva pestaña de la consulta sin título.

12. Haz clic en EJECUTAR. El resultado es cada uno de los 10 productos principales de tamaño pequeño del menú con el nombre y los ingresos totales de cada uno.

Confirmas que son los resultados que deseabas y le vuelves a enviar la consulta a tu compañero. Te agradece por la ayuda.

Momento de reflexión

1. Responde estas preguntas: "¿Cuál es el nombre del producto con el 5º mayor ingreso?" Además, "¿Cuántos ingresos generó?"

2. Teniendo en cuenta tus datos y casos de uso, ¿cómo usarías las funciones de revisión y sugerencias de código para corregir el código con el que tienes dificultades?

Haz clic en Revisar mi progreso para verificar el objetivo. Corregir el error y obtener los 10 productos principales de tamaño pequeño del menú.

¡Felicitaciones!

Generaste una consulta en SQL con una instrucción en un lenguaje natural y usaste la explicación de código para entender las consultas que no conoces. También utilizaste Gemini para que te ayude con la revisión y depuración de código. Le pediste a Gemini que te asista con las sugerencias para mejorar o, incluso, corregir tu código. Cada vez eres más hábil en el uso de Gemini en BigQuery para redactar consultas con código y sin él. Ahora, incluso tienes experiencia en la solución de problemas de consultas. Cada día estás adquiriendo más confianza con BigQuery y puedes usar Gemini para complementar tu conocimiento y tus habilidades.

Próximos pasos y más información

• Genera una consulta en SQL
• Explica las consultas en SQL
• Modelos de Gemini
• IA generativa
• Escribe mejores instrucciones para Gemini para Google Cloud

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Última actualización del manual: 6 de noviembre de 2024

Prueba más reciente del lab: 6 de noviembre de 2024

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