# BigQuery - Fundamentos (Data Analytics)

> Arquitetura do BigQuery, datasets, tabelas, esquemas, tipos de dados, console, custos

- 20 perguntas de entrevista
- Junior
- [Perguntas de entrevista: Data Analytics](https://sharpskill.dev/pt/technologies/data-analytics/perguntas-entrevista.md)

## 1. O que é BigQuery?

**Resposta**

BigQuery é o data warehouse totalmente gerenciado e serverless do Google Cloud Platform. Permite executar consultas SQL analíticas em volumes muito grandes de dados (petabytes) sem precisar gerenciar nenhuma infraestrutura. Sua arquitetura separa armazenamento e computação, permitindo escalar cada componente de forma independente conforme necessário.

## 2. Qual é a principal característica da arquitetura do BigQuery?

**Resposta**

BigQuery é construído em uma arquitetura que separa armazenamento (Colossus) e computação (Dremel). Essa separação permite armazenar quantidades massivas de dados a baixo custo enquanto aloca dinamicamente a capacidade de computação necessária apenas quando as consultas são executadas. Isso evita provisionar e manter clusters fixos.

## 3. O que é um dataset no BigQuery?

**Resposta**

Um dataset no BigQuery é um contêiner lógico que agrupa tabelas, views e funções. Desempenha um papel semelhante a um schema em bancos de dados tradicionais. Cada dataset está associado a um projeto do Google Cloud e possui suas próprias configurações de localização geográfica e controle de acesso.

## Mais 17 perguntas disponiveis

- Qual é a hierarquia organizacional dos recursos no BigQuery?
- Como referenciar uma tabela em uma consulta do BigQuery?

Cadastre-se gratis: https://sharpskill.dev/pt/login

## Outros temas de entrevista Data Analytics

- [Google Sheets - Fundamentos](https://sharpskill.dev/pt/technologies/data-analytics/perguntas-entrevista/google-sheets-basics.md): 20 perguntas, Junior
- [Google Sheets - Fórmulas avançadas](https://sharpskill.dev/pt/technologies/data-analytics/perguntas-entrevista/google-sheets-advanced.md): 20 perguntas, Junior
- [SQL - Fundamentos](https://sharpskill.dev/pt/technologies/data-analytics/perguntas-entrevista/sql-basics.md): 25 perguntas, Junior
- [SQL - Agregações e agrupamentos](https://sharpskill.dev/pt/technologies/data-analytics/perguntas-entrevista/sql-aggregations.md): 20 perguntas, Junior
- [SQL - Joins](https://sharpskill.dev/pt/technologies/data-analytics/perguntas-entrevista/sql-joins.md): 20 perguntas, Junior
- [Data Cleaning - Limpeza de dados](https://sharpskill.dev/pt/technologies/data-analytics/perguntas-entrevista/data-cleaning.md): 20 perguntas, Junior
- [KPIs e métricas de negócio](https://sharpskill.dev/pt/technologies/data-analytics/perguntas-entrevista/kpis-metrics.md): 20 perguntas, Junior
- [Estatística descritiva](https://sharpskill.dev/pt/technologies/data-analytics/perguntas-entrevista/descriptive-statistics.md): 20 perguntas, Junior
- [Zapier e automação No-Code](https://sharpskill.dev/pt/technologies/data-analytics/perguntas-entrevista/zapier-automation.md): 20 perguntas, Junior
- [Princípios de visualização de dados](https://sharpskill.dev/pt/technologies/data-analytics/perguntas-entrevista/data-viz-principles.md): 20 perguntas, Junior
- [Python & Pandas - Fundamentos](https://sharpskill.dev/pt/technologies/data-analytics/perguntas-entrevista/python-pandas-basics.md): 20 perguntas, Junior
- [Google Sheets - Dashboards automatizados](https://sharpskill.dev/pt/technologies/data-analytics/perguntas-entrevista/google-sheets-dashboards.md): 20 perguntas, Mid-Level
- [SQL - Subconsultas e CTEs](https://sharpskill.dev/pt/technologies/data-analytics/perguntas-entrevista/sql-subqueries-ctes.md): 20 perguntas, Mid-Level
- [SQL - Window Functions](https://sharpskill.dev/pt/technologies/data-analytics/perguntas-entrevista/sql-window-functions.md): 20 perguntas, Mid-Level
- [BigQuery - Recursos avançados](https://sharpskill.dev/pt/technologies/data-analytics/perguntas-entrevista/bigquery-advanced.md): 20 perguntas, Mid-Level
- [Data Modeling](https://sharpskill.dev/pt/technologies/data-analytics/perguntas-entrevista/data-modeling.md): 20 perguntas, Mid-Level
- [Análise de funis e conversão](https://sharpskill.dev/pt/technologies/data-analytics/perguntas-entrevista/funnel-analysis.md): 20 perguntas, Mid-Level
- [Análise de coortes e retenção](https://sharpskill.dev/pt/technologies/data-analytics/perguntas-entrevista/cohort-retention.md): 20 perguntas, Mid-Level
- [Google Tag Manager e tracking](https://sharpskill.dev/pt/technologies/data-analytics/perguntas-entrevista/gtm-tracking.md): 20 perguntas, Mid-Level
- [APIs e webhooks](https://sharpskill.dev/pt/technologies/data-analytics/perguntas-entrevista/apis-webhooks.md): 20 perguntas, Mid-Level
- [dbt - Fundamentos](https://sharpskill.dev/pt/technologies/data-analytics/perguntas-entrevista/dbt-fundamentals.md): 20 perguntas, Mid-Level
- [AB Testing e estatística aplicada](https://sharpskill.dev/pt/technologies/data-analytics/perguntas-entrevista/ab-testing.md): 20 perguntas, Mid-Level
- [Looker Studio (Google Data Studio)](https://sharpskill.dev/pt/technologies/data-analytics/perguntas-entrevista/looker-studio.md): 20 perguntas, Mid-Level
- [Power BI - Fundamentos](https://sharpskill.dev/pt/technologies/data-analytics/perguntas-entrevista/power-bi-fundamentals.md): 20 perguntas, Mid-Level
- [SQL - Consultas analíticas avançadas](https://sharpskill.dev/pt/technologies/data-analytics/perguntas-entrevista/sql-advanced-analytics.md): 20 perguntas, Senior
- [dbt - Recursos avançados](https://sharpskill.dev/pt/technologies/data-analytics/perguntas-entrevista/dbt-advanced.md): 20 perguntas, Senior
- [Power BI - DAX e dashboards avançados](https://sharpskill.dev/pt/technologies/data-analytics/perguntas-entrevista/power-bi-dax.md): 20 perguntas, Senior
- [Python Analytics - Análise avançada e ML](https://sharpskill.dev/pt/technologies/data-analytics/perguntas-entrevista/python-analytics-advanced.md): 20 perguntas, Senior

---

Source: SharpSkill (https://sharpskill.dev), tech interview preparation for your real stack.
HTML version of this page: https://sharpskill.dev/pt/technologies/data-analytics/perguntas-entrevista/bigquery-fundamentals