# BigQuery & Cloud Data (Data Science & ML)

> BigQuery, SQL-запити великого масштабу, партиціонування, публічні набори даних, витрати, оптимізація

- 18 питань зі співбесід
- Mid-Level
- [Питання зі співбесід: Data Science & ML](https://sharpskill.dev/uk/technologies/data-science/pytannia-spivbesidy.md)

## 1. Що таке Google BigQuery?

**Відповідь**

BigQuery — це безсерверне, високомасштабоване та економічно ефективне сховище даних, що пропонується Google Cloud Platform. Воно дозволяє виконувати аналітичні SQL-запити над петабайтами даних за лічені секунди завдяки своїй розподіленій архітектурі. На відміну від традиційних баз даних, BigQuery відокремлює сховище від обчислень, що забезпечує оплату за використання та практично необмежену масштабованість.

## 2. Яка основна перевага безсерверної архітектури BigQuery?

**Відповідь**

Безсерверна архітектура BigQuery означає, що немає інфраструктури для управління: немає підготовки серверів, немає конфігурації кластерів, немає обслуговування. Google автоматично керує ресурсами на основі попиту. Це дозволяє зосередитися на запитах та аналізі замість системного адміністрування, користуючись перевагами автоматичної масштабованості.

## 3. Як BigQuery стягує плату за запити в режимі on-demand?

**Відповідь**

У режимі on-demand BigQuery стягує плату на основі обсягу даних, відсканованих запитом, а не часу виконання чи кількості повернутих рядків. Перший терабайт, відсканований на місяць, безкоштовний. Тому важливо оптимізувати запити, вибираючи лише необхідні стовпці та використовуючи партиціонування для зниження витрат.

## Ще 15 доступних питань

- Що таке набір даних у BigQuery?
- Що таке партиціонування таблиць у BigQuery і яка його основна перевага?

Зареєструйся безкоштовно: https://sharpskill.dev/uk/login

## Інші теми співбесід Data Science & ML

- [Основи Python](https://sharpskill.dev/uk/technologies/data-science/pytannia-spivbesidy/python-basics.md): 25 запитань, Junior
- [Об'єктно-орієнтоване програмування Python](https://sharpskill.dev/uk/technologies/data-science/pytannia-spivbesidy/python-oop.md): 20 запитань, Junior
- [Структури даних Python](https://sharpskill.dev/uk/technologies/data-science/pytannia-spivbesidy/python-data-structures.md): 20 запитань, Junior
- [Основи Git](https://sharpskill.dev/uk/technologies/data-science/pytannia-spivbesidy/git-fundamentals.md): 18 запитань, Junior
- [Основи SQL](https://sharpskill.dev/uk/technologies/data-science/pytannia-spivbesidy/sql-basics.md): 20 запитань, Junior
- [Основи NumPy](https://sharpskill.dev/uk/technologies/data-science/pytannia-spivbesidy/numpy-fundamentals.md): 22 запитань, Junior
- [Основи Pandas](https://sharpskill.dev/uk/technologies/data-science/pytannia-spivbesidy/pandas-basics.md): 22 запитань, Junior
- [Jupyter & Google Colab](https://sharpskill.dev/uk/technologies/data-science/pytannia-spivbesidy/jupyter-colab.md): 16 запитань, Junior
- [SQL Joins та розширені запити](https://sharpskill.dev/uk/technologies/data-science/pytannia-spivbesidy/sql-joins-advanced.md): 22 запитань, Mid-Level
- [Просунутий Pandas](https://sharpskill.dev/uk/technologies/data-science/pytannia-spivbesidy/pandas-advanced.md): 24 запитань, Mid-Level
- [Візуалізація з Matplotlib & Seaborn](https://sharpskill.dev/uk/technologies/data-science/pytannia-spivbesidy/matplotlib-seaborn.md): 20 запитань, Mid-Level
- [Інтерактивні візуалізації з Plotly](https://sharpskill.dev/uk/technologies/data-science/pytannia-spivbesidy/plotly-interactive.md): 18 запитань, Mid-Level
- [Описова статистика](https://sharpskill.dev/uk/technologies/data-science/pytannia-spivbesidy/statistics-descriptive.md): 20 запитань, Mid-Level
- [Інференційна статистика](https://sharpskill.dev/uk/technologies/data-science/pytannia-spivbesidy/statistics-inferential.md): 24 запитань, Mid-Level
- [Web Scraping](https://sharpskill.dev/uk/technologies/data-science/pytannia-spivbesidy/web-scraping.md): 18 запитань, Mid-Level
- [Feature Engineering](https://sharpskill.dev/uk/technologies/data-science/pytannia-spivbesidy/feature-engineering.md): 22 запитань, Mid-Level
- [Кероване ML: Регресія](https://sharpskill.dev/uk/technologies/data-science/pytannia-spivbesidy/ml-supervised-regression.md): 24 запитань, Mid-Level
- [Кероване ML: Класифікація](https://sharpskill.dev/uk/technologies/data-science/pytannia-spivbesidy/ml-supervised-classification.md): 24 запитань, Mid-Level
- [Дерева рішень та ансамблі](https://sharpskill.dev/uk/technologies/data-science/pytannia-spivbesidy/ml-trees-ensembles.md): 24 запитань, Mid-Level
- [Некероване ML](https://sharpskill.dev/uk/technologies/data-science/pytannia-spivbesidy/ml-unsupervised.md): 22 запитань, Mid-Level
- [ML Pipelines та валідація](https://sharpskill.dev/uk/technologies/data-science/pytannia-spivbesidy/ml-pipelines-validation.md): 22 запитань, Mid-Level
- [Часові ряди та прогнозування](https://sharpskill.dev/uk/technologies/data-science/pytannia-spivbesidy/time-series-forecasting.md): 22 запитань, Mid-Level
- [Основи Deep Learning](https://sharpskill.dev/uk/technologies/data-science/pytannia-spivbesidy/deep-learning-fundamentals.md): 24 запитань, Senior
- [TensorFlow & Keras](https://sharpskill.dev/uk/technologies/data-science/pytannia-spivbesidy/tensorflow-keras.md): 22 запитань, Senior
- [CNN та класифікація зображень](https://sharpskill.dev/uk/technologies/data-science/pytannia-spivbesidy/cnn-image-classification.md): 24 запитань, Senior
- [RNN та послідовності](https://sharpskill.dev/uk/technologies/data-science/pytannia-spivbesidy/rnn-sequences.md): 22 запитань, Senior
- [Transformers та Attention](https://sharpskill.dev/uk/technologies/data-science/pytannia-spivbesidy/transformers-attention.md): 24 запитань, Senior
- [NLP та Hugging Face](https://sharpskill.dev/uk/technologies/data-science/pytannia-spivbesidy/nlp-huggingface.md): 24 запитань, Senior
- [GenAI та LangChain](https://sharpskill.dev/uk/technologies/data-science/pytannia-spivbesidy/genai-langchain.md): 24 запитань, Senior
- [MLOps та розгортання](https://sharpskill.dev/uk/technologies/data-science/pytannia-spivbesidy/mlops-deployment.md): 24 запитань, Senior

---

Source: SharpSkill (https://sharpskill.dev), tech interview preparation for your real stack.
HTML version of this page: https://sharpskill.dev/uk/technologies/data-science/pytannia-spivbesidy/bigquery-cloud