Conseguir un trabajo que implique trabajar con datos a menudo significa enfrentarse a preguntas de entrevista de BigQuery. Prepararse para estas entrevistas puede ser desalentador, pero dominar las preguntas de entrevista de BigQuery más comunes puede aumentar significativamente tu confianza, claridad y rendimiento general. Esta guía te equipará con el conocimiento que necesitas para aprobar tu próxima entrevista de BigQuery. Al comprender los tipos de preguntas de entrevista de BigQuery que podrías encontrar y saber cómo responderlas eficazmente, estarás bien encaminado para conseguir el puesto de tus sueños.
¿Qué son las preguntas de entrevista de BigQuery?
Las preguntas de entrevista de BigQuery están diseñadas para evaluar la comprensión de un candidato sobre Google BigQuery, un almacén de datos sin servidor y totalmente administrado que permite análisis escalables en petabytes de datos. Estas preguntas suelen cubrir una variedad de temas, desde conceptos básicos como conjuntos de datos y tablas hasta temas más avanzados como la optimización de consultas, la integración de aprendizaje automático y la seguridad. El propósito de las preguntas de entrevista de BigQuery es determinar si un candidato tiene las habilidades y el conocimiento necesarios para utilizar BigQuery de manera efectiva en un entorno del mundo real. Una sólida comprensión de estas preguntas de entrevista de BigQuery asegura que puedes abordar con confianza cualquier desafío analítico.
¿Por qué los entrevistadores hacen preguntas de entrevista de BigQuery?
Los entrevistadores hacen preguntas de entrevista de BigQuery para evaluar varios aspectos clave de un candidato. Buscan evaluar tus conocimientos técnicos, tus habilidades para resolver problemas y tu experiencia práctica con BigQuery. Al preguntar sobre características específicas, casos de uso y técnicas de optimización, pueden determinar la profundidad de tu comprensión. Además, las preguntas de entrevista de BigQuery ayudan a los entrevistadores a comprender cómo abordas los problemas de análisis de datos, cómo diseñarías consultas eficientes y cómo garantizarías la seguridad y la gobernanza de los datos. Un dominio sólido de las preguntas de entrevista de BigQuery demuestra que no solo comprendes la teoría, sino que también tienes las habilidades prácticas para aplicar ese conocimiento de manera efectiva.
Vista previa de la lista: 30 preguntas comunes de entrevista de BigQuery
Aquí tienes un resumen rápido de las 30 preguntas de entrevista de BigQuery que cubriremos en esta guía:
¿Qué es Google BigQuery?
¿Cómo se diferencia BigQuery de las bases de datos tradicionales?
Describe la arquitectura de BigQuery.
¿Qué son los conjuntos de datos de BigQuery?
¿Cómo maneja la carga de datos BigQuery?
¿Cuál es la diferencia entre una tabla y una vista en BigQuery?
¿Cómo garantiza BigQuery el rendimiento de las consultas?
¿Qué son las tablas particionadas en BigQuery?
Explica la agrupación (clustering) en BigQuery.
¿Qué son las ranuras (slots) de BigQuery?
¿Cómo optimizas las consultas en BigQuery?
¿Qué es BigQuery ML?
¿Cómo maneja la seguridad BigQuery?
¿Qué son las funciones definidas por el usuario (UDF) en BigQuery?
¿Cuál es la diferencia entre SQL heredado (legacy SQL) y SQL estándar en BigQuery?
¿Qué es el Servicio de Transferencia de Datos de BigQuery?
¿Cómo funcionan las inserciones de streaming en BigQuery?
Explica el modelo de precios de BigQuery.
¿Qué son las vistas materializadas en BigQuery?
¿Cómo administras el ciclo de vida de los datos en BigQuery?
¿Qué es una consulta federada en BigQuery?
¿Qué herramientas puedes usar para orquestar pipelines de datos de BigQuery?
¿Cómo puedes monitorear y depurar consultas en BigQuery?
¿Cuáles son las ventajas de usar BigQuery?
¿Puedes explicar el concepto de fragmentación (sharding) y cómo BigQuery maneja grandes conjuntos de datos?
¿Cómo exportas datos de BigQuery?
¿Cuál es el rol del sandbox de BigQuery?
¿Cómo mantiene BigQuery la consistencia de los datos?
¿Cuál es la diferencia entre trabajos de agregar (append) y sobrescribir (overwrite) en BigQuery?
¿Cómo implementas la gobernanza de datos en BigQuery?
## 1. ¿Qué es Google BigQuery?
Por qué podrías que te pregunten esto:
Esta es una pregunta fundamental utilizada para evaluar tu comprensión básica de BigQuery y su propósito. Los entrevistadores quieren saber si puedes articular qué es BigQuery de manera clara y concisa. Comprender la definición es crucial para responder preguntas de entrevista de BigQuery más complejas más adelante.
Cómo responder:
Concéntrate en definir BigQuery como un almacén de datos empresarial sin servidor y totalmente administrado que permite el análisis de datos a gran escala. Resalta sus características clave como escalabilidad, consultas basadas en SQL e integración con otros servicios de Google Cloud. Menciona su capacidad para manejar conjuntos de datos a escala de petabytes.
Ejemplo de respuesta:
"Google BigQuery es un almacén de datos empresarial sin servidor y totalmente administrado proporcionado por Google Cloud. Está diseñado para almacenar y analizar conjuntos de datos masivos, incluso a escala de petabytes. Utiliza SQL estándar para consultar datos, lo que lo hace muy accesible para analistas familiarizados con SQL. Lo veo como una herramienta clave para las organizaciones que desean obtener información de grandes volúmenes de datos sin la sobrecarga de administrar la infraestructura, que es un enfoque central de muchas preguntas de entrevista de BigQuery."
## 2. ¿Cómo se diferencia BigQuery de las bases de datos tradicionales?
Por qué podrías que te pregunten esto:
Esta pregunta tiene como objetivo evaluar tu comprensión de la arquitectura de BigQuery y sus ventajas sobre las bases de datos relacionales tradicionales. Los entrevistadores quieren saber si comprendes los aspectos únicos de BigQuery que lo hacen adecuado para el análisis de big data. Tu capacidad para contrastar mostrará tu preparación para preguntas de entrevista de BigQuery.
Cómo responder:
Contrasta BigQuery con las bases de datos tradicionales en términos de escalabilidad, arquitectura sin servidor, separación de almacenamiento y cómputo, y procesamiento de consultas. Explica que BigQuery está diseñado para análisis a gran escala, mientras que las bases de datos tradicionales a menudo tienen dificultades con conjuntos de datos masivos.
Ejemplo de respuesta:
"La mayor diferencia es que BigQuery es sin servidor y altamente escalable, a diferencia de la mayoría de las bases de datos tradicionales. Separa el almacenamiento y el cómputo, por lo que puedo escalarlos de forma independiente según mis necesidades. Las bases de datos tradicionales a menudo requieren mucha optimización manual y fragmentación para manejar grandes conjuntos de datos, algo que BigQuery maneja automáticamente. En un puesto anterior, vi cómo migrar una carga de trabajo de informes a BigQuery mejoró drásticamente el rendimiento de las consultas debido a su motor de ejecución de consultas distribuido, un tema comúnmente discutido en preguntas de entrevista de BigQuery."
## 3. Describe la arquitectura de BigQuery.
Por qué podrías que te pregunten esto:
Esta pregunta evalúa tu comprensión de la tecnología subyacente que impulsa BigQuery. Los entrevistadores quieren ver si comprendes los componentes clave y cómo funcionan juntos para permitir un procesamiento de datos eficiente. Una buena respuesta demuestra preparación para preguntas de entrevista de BigQuery técnicas.
Cómo responder:
Explica que la arquitectura de BigQuery se basa en Dremel, un motor de ejecución de consultas masivamente paralelo. Menciona la separación del almacenamiento (Colossus) y el cómputo, y cómo las consultas se ejecutan utilizando una arquitectura de árbol.
Ejemplo de respuesta:
"La arquitectura de BigQuery se basa en algunas tecnologías clave. Debajo, utiliza Dremel, un motor de ejecución de consultas masivamente paralelo que divide las consultas SQL en piezas más pequeñas y las distribuye entre muchos servidores. Los datos en sí se almacenan en Colossus, el sistema de archivos distribuido de Google. Esta separación de almacenamiento y cómputo permite a BigQuery escalar recursos de forma independiente. Es un diseño muy potente y comprender esta arquitectura se evalúa a menudo en preguntas de entrevista de BigQuery."
## 4. ¿Qué son los conjuntos de datos de BigQuery?
Por qué podrías que te pregunten esto:
Esta pregunta evalúa tu conocimiento de los conceptos básicos de BigQuery y cómo se organizan los datos dentro de la plataforma. Los entrevistadores quieren saber si comprendes los bloques de construcción fundamentales de BigQuery. Una comprensión clara es esencial para abordar la mayoría de las preguntas de entrevista de BigQuery.
Cómo responder:
Define los conjuntos de datos como contenedores de nivel superior que albergan tablas, vistas y otros recursos de BigQuery. Explica que se utilizan para organizar y controlar el acceso a los datos.
Ejemplo de respuesta:
"Los conjuntos de datos de BigQuery son esencialmente contenedores que albergan todas tus tablas, vistas y otros recursos dentro de un proyecto. Piensa en ellos como carpetas en un sistema de archivos, ayudan a agrupar lógicamente datos relacionados y a controlar el acceso. Por ejemplo, podría tener conjuntos de datos separados para datos de ventas, datos de marketing y datos de clientes dentro del mismo proyecto de BigQuery. Comprender esta estructura organizativa se necesita con frecuencia en preguntas de entrevista de BigQuery."
## 5. ¿Cómo maneja la carga de datos BigQuery?
Por qué podrías que te pregunten esto:
Esta pregunta evalúa tu comprensión de cómo se ingieren los datos en BigQuery y los diferentes métodos disponibles. Los entrevistadores quieren saber si puedes describir las diversas opciones para cargar datos y cuándo es apropiada cada una. Esta comprensión es a menudo crítica al discutir preguntas de entrevista de BigQuery.
Cómo responder:
Describe los diferentes métodos para cargar datos, incluida la carga por lotes desde Cloud Storage (archivos CSV, JSON, Avro, Parquet, ORC), inserciones de streaming y el uso del Servicio de Transferencia de Datos. Explica cuándo es más adecuado cada método.
Ejemplo de respuesta:
"BigQuery ofrece varias formas de cargar datos. La carga por lotes es común para archivos más grandes almacenados en Cloud Storage en formatos como CSV o Parquet, y encuentro que es excelente para cargas de datos iniciales o actualizaciones programadas. Para datos en tiempo real, las inserciones de streaming te permiten enviar datos continuamente a BigQuery, lo cual es útil para aplicaciones como el seguimiento de la actividad del sitio web. El Servicio de Transferencia de Datos automatiza la ingesta de datos de varias aplicaciones SaaS, lo que simplifica la integración con servicios como Google Ads. Conocer el método correcto es un enfoque clave en muchas preguntas de entrevista de BigQuery."
## 6. ¿Cuál es la diferencia entre una tabla y una vista en BigQuery?
Por qué podrías que te pregunten esto:
Esta pregunta evalúa tu comprensión de las estructuras de datos fundamentales en BigQuery y cómo difieren en términos de almacenamiento y consulta. Los entrevistadores quieren asegurarse de que sabes cuándo usar una tabla frente a una vista. Este es un punto básico pero esencial para responder preguntas de entrevista de BigQuery.
Cómo responder:
Explica que una tabla almacena datos reales, mientras que una vista es una tabla virtual definida por una consulta SQL. Las vistas no almacenan datos por sí mismas, sino que los recuperan dinámicamente cuando se consultan.
Ejemplo de respuesta:
"Una tabla en BigQuery almacena físicamente datos, mientras que una vista es solo una tabla virtual basada en una consulta SQL. Cuando consultas una tabla, accedes directamente a los datos almacenados. Cuando consultas una vista, BigQuery ejecuta la consulta SQL subyacente para generar los resultados dinámicamente. He utilizado vistas para simplificar consultas complejas para los usuarios, abstraer la estructura subyacente de la tabla, un escenario que surge a menudo en preguntas de entrevista de BigQuery."
## 7. ¿Cómo garantiza BigQuery el rendimiento de las consultas?
Por qué podrías que te pregunten esto:
Esta pregunta evalúa tu conocimiento de las técnicas de optimización del rendimiento de BigQuery. Los entrevistadores quieren saber si comprendes cómo BigQuery logra una ejecución rápida de consultas en grandes conjuntos de datos. Las optimizaciones son fundamentales para usar BigQuery de manera efectiva, por lo tanto, son vitales para preguntas de entrevista de BigQuery.
Cómo responder:
Menciona el almacenamiento columnar, la arquitectura de árbol para la ejecución paralela, la poda de datos, el almacenamiento en caché de resultados de consultas y las tablas particionadas. Explica cómo estas características contribuyen a mejorar el rendimiento.
Ejemplo de respuesta:
"BigQuery utiliza varias técnicas para garantizar el rendimiento de las consultas. Su almacenamiento columnar significa que solo lee las columnas necesarias para una consulta, lo que reduce la E/S. El motor de consultas Dremel utiliza una arquitectura de árbol para paralelizar la ejecución de consultas en muchos servidores. También aprovecha la poda de datos al escanear solo las particiones relevantes y el almacenamiento en caché de los resultados de consultas para consultas repetidas. Comprender estas características es fundamental para responder preguntas de entrevista de BigQuery que tratan sobre el rendimiento."
## 8. ¿Qué son las tablas particionadas en BigQuery?
Por qué podrías que te pregunten esto:
Esta pregunta evalúa tu comprensión de una técnica de optimización clave en BigQuery. Los entrevistadores quieren saber si puedes explicar cómo las tablas particionadas mejoran el rendimiento de las consultas y reducen los costos. La partición es una optimización importante discutida a menudo en preguntas de entrevista de BigQuery.
Cómo responder:
Explica que las tablas particionadas dividen los datos en segmentos basados en los valores de las columnas (por ejemplo, fecha o rango de enteros). Explica cómo esto permite que las consultas escaneen solo las particiones relevantes, mejorando el rendimiento y reduciendo los costos.
Ejemplo de respuesta:
"Las tablas particionadas son una forma de dividir una tabla en segmentos más pequeños basados en una columna, como la fecha o la hora de ingesta. Esto es útil porque cuando consulto la tabla, BigQuery solo puede escanear las particiones relevantes según los criterios de filtrado, en lugar de toda la tabla. He utilizado tablas particionadas para reducir significativamente los costos de las consultas en datos de series temporales, un tema frecuente en preguntas de entrevista de BigQuery."
## 9. Explica la agrupación (clustering) en BigQuery.
Por qué podrías que te pregunten esto:
Esta pregunta evalúa tu conocimiento de otra técnica de optimización clave que se puede usar junto con la partición. Los entrevistadores quieren saber si comprendes cómo la agrupación mejora la eficiencia de las consultas. Tanto la agrupación como la partición son temas frecuentes dentro de preguntas de entrevista de BigQuery.
Cómo responder:
Explica que la agrupación organiza los datos dentro de una tabla basándose en los valores de una o más columnas. Esto mejora la eficiencia de las consultas al reducir la cantidad de datos escaneados.
Ejemplo de respuesta:
"La agrupación es una forma de organizar los datos dentro de una tabla de BigQuery basándose en los valores de una o más columnas. Esto ayuda a BigQuery a localizar datos de manera más eficiente durante la ejecución de la consulta. Por ejemplo, si filtro frecuentemente una tabla por ID de cliente, agrupar por esa columna puede mejorar el rendimiento de la consulta porque BigQuery puede localizar rápidamente los bloques de datos relevantes. El uso eficaz de la agrupación a menudo se cubre en preguntas de entrevista de BigQuery."
## 10. ¿Qué son las ranuras (slots) de BigQuery?
Por qué podrías que te pregunten esto:
Esta pregunta evalúa tu comprensión de la asignación de recursos y el modelo de precios de BigQuery. Los entrevistadores quieren saber si comprendes cómo BigQuery asigna la capacidad de cómputo. Comprender las ranuras es importante para optimizar costos y, por lo tanto, se presenta en preguntas de entrevista de BigQuery.
Cómo responder:
Explica que las ranuras son unidades de capacidad computacional en BigQuery. Representan CPUs virtuales utilizadas para ejecutar consultas SQL. Explica la diferencia entre la facturación bajo demanda y la facturación de tarifa fija.
Ejemplo de respuesta:
"Las ranuras de BigQuery son esencialmente unidades de capacidad computacional que se utilizan para ejecutar tus consultas SQL. Cuando ejecutas una consulta, BigQuery asigna ranuras para procesar los datos. Puedes usar la facturación bajo demanda, donde pagas por la cantidad de bytes procesados, o puedes comprar un compromiso de tarifa fija para un cierto número de ranuras. Comprender cómo la asignación de ranuras afecta los costos y el rendimiento es un tema común en preguntas de entrevista de BigQuery."
## 11. ¿Cómo optimizas las consultas en BigQuery?
Por qué podrías que te pregunten esto:
Esta pregunta evalúa tu capacidad para escribir consultas SQL eficientes y utilizar las características de BigQuery para mejorar el rendimiento. Los entrevistadores quieren saber si tienes experiencia práctica en la optimización de consultas. Las estrategias de optimización se discuten frecuentemente en preguntas de entrevista de BigQuery.
Cómo responder:
Menciona técnicas como el uso de tablas particionadas y agrupadas, seleccionar solo las columnas requeridas, evitar SELECT *, filtrar temprano, almacenar en caché consultas repetidas y usar funciones de agregación aproximada.
Ejemplo de respuesta:
"Hay varias formas de optimizar las consultas en BigQuery. El uso de tablas particionadas y agrupadas es una de las más importantes, ya que permite a BigQuery escanear menos datos. Seleccionar solo las columnas que necesitas en lugar de usar SELECT * reduce la cantidad de datos procesados. Filtrar datos al principio de la consulta también ayuda. También me aseguro de aprovechar el almacenamiento en caché para consultas repetidas. Estas estrategias de optimización suelen ser objeto de discusiones detalladas dentro de preguntas de entrevista de BigQuery."
## 12. ¿Qué es BigQuery ML?
Por qué podrías que te pregunten esto:
Esta pregunta evalúa tu conocimiento de las capacidades de aprendizaje automático de BigQuery. Los entrevistadores quieren saber si estás al tanto de BigQuery ML y sus posibles aplicaciones. La familiaridad con BigQuery ML es una ventaja, especialmente en preguntas de entrevista de BigQuery más avanzadas.
Cómo responder:
Explica que BigQuery ML permite a los usuarios crear y ejecutar modelos de aprendizaje automático utilizando consultas SQL directamente dentro de BigQuery sin exportar datos.
Ejemplo de respuesta:
"BigQuery ML te permite crear y ejecutar modelos de aprendizaje automático directamente dentro de BigQuery usando SQL. Esto es increíblemente potente porque no tienes que mover datos fuera de BigQuery para entrenar un modelo, lo que simplifica el proceso y reduce la latencia. Lo he utilizado para crear modelos predictivos de abandono de clientes directamente dentro de BigQuery, aprovechando su escalabilidad y su interfaz SQL. Sus capacidades son cada vez más relevantes en preguntas de entrevista de BigQuery."
## 13. ¿Cómo maneja la seguridad BigQuery?
Por qué podrías que te pregunten esto:
Esta pregunta evalúa tu comprensión de la seguridad de los datos y el control de acceso en BigQuery. Los entrevistadores quieren saber si puedes explicar cómo BigQuery protege los datos del acceso no autorizado. Las consideraciones de seguridad son siempre aspectos importantes de preguntas de entrevista de BigQuery.
Cómo responder:
Menciona IAM de Google Cloud para el control de acceso basado en roles, el cifrado de datos en reposo y en tránsito, y el registro de auditoría para las operaciones de acceso y consulta.
Ejemplo de respuesta:
"BigQuery utiliza IAM de Google Cloud para el control de acceso basado en roles, lo que me permite definir permisos granulares sobre quién puede acceder a qué datos. También cifra los datos en reposo y en tránsito. Todas las operaciones de acceso y consulta se registran para fines de auditoría. Este enfoque integral de seguridad es una consideración crítica durante preguntas de entrevista de BigQuery y en aplicaciones prácticas."
## 14. ¿Qué son las funciones definidas por el usuario (UDF) en BigQuery?
Por qué podrías que te pregunten esto:
Esta pregunta evalúa tu conocimiento sobre cómo extender la funcionalidad de BigQuery. Los entrevistadores quieren saber si comprendes las UDF y cómo se pueden utilizar para realizar transformaciones de datos personalizadas. Conocer las UDF muestra una comprensión más profunda necesaria para abordar preguntas de entrevista de BigQuery complejas.
Cómo responder:
Explica que las UDF son funciones personalizadas escritas en JavaScript o SQL que extienden las capacidades de consulta de BigQuery para casos de uso específicos.
Ejemplo de respuesta:
"Las funciones definidas por el usuario, o UDF, son funciones personalizadas que puedes escribir en JavaScript o SQL y luego usar dentro de tus consultas de BigQuery. Esto te permite extender las funciones integradas de BigQuery para transformaciones o cálculos de datos especializados. Por ejemplo, una vez creé una UDF para analizar datos de registro complejos que no se manejaban fácilmente con funciones SQL estándar. Las UDF te permiten adaptar la funcionalidad de BigQuery, un tema que puede surgir en preguntas de entrevista de BigQuery."
## 15. ¿Cuál es la diferencia entre SQL heredado (legacy SQL) y SQL estándar en BigQuery?
Por qué podrías que te pregunten esto:
Esta pregunta evalúa tu comprensión de los dialectos SQL de BigQuery y cuál se recomienda. Los entrevistadores quieren saber si eres consciente de las diferencias y utilizas el estándar recomendado. Este contexto histórico a veces puede surgir en preguntas de entrevista de BigQuery.
Cómo responder:
Explica que SQL estándar sigue el estándar ANSI SQL 2011 y es el dialecto SQL recomendado, mientras que SQL heredado es el dialecto SQL original de BigQuery que tiene algunas diferencias de sintaxis.
Ejemplo de respuesta:
"SQL estándar es el dialecto SQL preferido para BigQuery, ya que se adhiere al estándar ANSI SQL 2011. SQL heredado fue el dialecto original, pero tiene algunas diferencias de sintaxis. SQL estándar es generalmente más potente y soporta más características, por lo que siempre es mejor usarlo a menos que tengas una razón específica para no hacerlo. Saber esto es un paso fundamental para prepararse para preguntas de entrevista de BigQuery."
## 16. ¿Qué es el Servicio de Transferencia de Datos de BigQuery?
Por qué podrías que te pregunten esto:
Esta pregunta evalúa tu conocimiento de las capacidades de integración de datos de BigQuery. Los entrevistadores quieren saber si estás familiarizado con el Servicio de Transferencia de Datos y sus casos de uso. El Servicio de Transferencia de Datos es importante para comprender el alcance de preguntas de entrevista de BigQuery.
Cómo responder:
Explica que es un servicio totalmente administrado para automatizar el movimiento de datos desde aplicaciones SaaS (como Google Ads, YouTube) y otras fuentes de datos a BigQuery.
Ejemplo de respuesta:
"El Servicio de Transferencia de Datos de BigQuery automatiza el proceso de mover datos desde varias fuentes, como Google Ads y YouTube Analytics, a BigQuery. Es un servicio totalmente administrado, por lo que no tengo que preocuparme por construir y mantener pipelines ETL personalizados. Por ejemplo, lo he utilizado para transferir automáticamente datos de publicidad a BigQuery para su análisis, lo que facilita el seguimiento del rendimiento de las campañas. Este servicio es una herramienta clave al discutir estrategias integrales de integración de datos en preguntas de entrevista de BigQuery."
## 17. ¿Cómo funcionan las inserciones de streaming en BigQuery?
Por qué podrías que te pregunten esto:
Esta pregunta evalúa tu comprensión de la ingesta de datos en tiempo real en BigQuery. Los entrevistadores quieren saber si puedes explicar cómo las inserciones de streaming permiten análisis actualizados. Los datos de streaming son una necesidad común, lo que lo convierte en un aspecto relevante de preguntas de entrevista de BigQuery.
Cómo responder:
Explica que las inserciones de streaming permiten la ingesta de datos en tiempo real, un registro a la vez, en tablas de BigQuery a través de la API, permitiendo análisis actualizados.
Ejemplo de respuesta:
"Las inserciones de streaming te permiten ingerir datos en BigQuery en tiempo real, un registro a la vez, a través de una API. Esto es excelente para escenarios donde necesitas tener análisis actualizados, como el seguimiento de la actividad del sitio web o los datos de sensores. Debido a que es un flujo continuo, los datos están disponibles para consulta casi de inmediato. He utilizado inserciones de streaming para crear paneles en tiempo real que muestran el tráfico actual del sitio web y el comportamiento del usuario, un tema que a menudo se aborda en preguntas de entrevista de BigQuery."
## 18. Explica el modelo de precios de BigQuery.
Por qué podrías que te pregunten esto:
Esta pregunta evalúa tu conocimiento de la estructura de costos de BigQuery y cómo optimizar los costos. Los entrevistadores quieren saber si comprendes las diferentes opciones de precios y cómo elegir la correcta. La gestión de costos es esencial para un usuario responsable de BigQuery y, por lo tanto, aparece con frecuencia en preguntas de entrevista de BigQuery.
Cómo responder:
Explica que BigQuery ofrece facturación bajo demanda basada en bytes procesados por consulta y facturación de tarifa fija para ranuras reservadas. Explica que el almacenamiento se cobra por separado por TB por mes.
Ejemplo de respuesta:
"BigQuery tiene dos modelos de precios principales: bajo demanda y tarifa fija. Con bajo demanda, pagas por la cantidad de datos procesados por tus consultas. Con tarifa fija, compras un número fijo de ranuras, que son unidades de capacidad de cómputo, y pagas una tarifa mensual independientemente de la cantidad de datos que proceses. El almacenamiento también se cobra por separado por terabyte por mes. Elegir el modelo correcto depende de tu carga de trabajo; la tarifa fija puede ser más rentable para usuarios intensivos. El costo es siempre un factor al abordar preguntas de entrevista de BigQuery."
## 19. ¿Qué son las vistas materializadas en BigQuery?
Por qué podrías que te pregunten esto:
Esta pregunta evalúa tu conocimiento de técnicas avanzadas de optimización en BigQuery. Los entrevistadores quieren saber si comprendes las vistas materializadas y cómo pueden mejorar el rendimiento de las consultas. Las vistas materializadas pueden mejorar significativamente el rendimiento, por lo que a menudo son relevantes dentro de preguntas de entrevista de BigQuery.
Cómo responder:
Explica que las vistas materializadas almacenan resultados de consultas precalculados para acelerar los tiempos de consulta, especialmente para consultas repetitivas y complejas.
Ejemplo de respuesta:
"Las vistas materializadas en BigQuery almacenan los resultados precalculados de una consulta. Por lo tanto, cuando consultas una vista materializada, BigQuery simplemente devuelve los resultados almacenados en lugar de ejecutar la consulta nuevamente. Esto puede acelerar significativamente los tiempos de consulta, especialmente para agregaciones o transformaciones complejas que se ejecutan con frecuencia. He utilizado vistas materializadas para acelerar las consultas de paneles, donde los datos subyacentes cambian con poca frecuencia, y estas optimizaciones surgen durante preguntas de entrevista de BigQuery."
## 20. ¿Cómo administras el ciclo de vida de los datos en BigQuery?
Por qué podrías que te pregunten esto:
Esta pregunta evalúa tu comprensión de la retención de datos y la gestión de costos en BigQuery. Los entrevistadores quieren saber si puedes explicar cómo administrar el ciclo de vida de los datos para optimizar los costos de almacenamiento. La gestión del ciclo de vida de los datos es crucial para controlar los costos y es un aspecto valioso de preguntas de entrevista de BigQuery.
Cómo responder:
Menciona la expiración de tablas, la expiración de particiones y las estrategias de copia de seguridad/exportación para administrar la retención de datos y los costos.
Ejemplo de respuesta:
"Para administrar el ciclo de vida de los datos en BigQuery, utilizo una combinación de expiración de tablas, expiración de particiones y estrategias de copia de seguridad/exportación. La expiración de tablas te permite eliminar automáticamente tablas después de un cierto período de tiempo. La expiración de particiones hace lo mismo para particiones individuales dentro de una tabla. Para el almacenamiento a largo plazo, puedo exportar datos a Cloud Storage para archivarlos. Estas prácticas son cruciales para la gestión de costos, un área clave al discutir preguntas de entrevista de BigQuery."
## 21. ¿Qué es una consulta federada en BigQuery?
Por qué podrías que te pregunten esto:
Esta pregunta evalúa tu conocimiento sobre la consulta de fuentes de datos externas con BigQuery. Los entrevistadores quieren saber si comprendes las consultas federadas y sus casos de uso. Las consultas federadas brindan flexibilidad y se abordan con frecuencia dentro de preguntas de entrevista de BigQuery.
Cómo responder:
Explica que las consultas federadas ejecutan consultas SQL en fuentes de datos externas como Cloud Storage o Bigtable sin importar los datos en BigQuery, permitiendo consultas multidireccionales sin problemas.
Ejemplo de respuesta:
"Las consultas federadas te permiten ejecutar consultas SQL directamente contra datos almacenados en fuentes externas, como Cloud Storage o Bigtable, sin necesidad de importar los datos a BigQuery. Esto es útil cuando solo necesitas consultar los datos externos ocasionalmente, o cuando los datos son demasiado grandes para importarlos de manera práctica. He utilizado consultas federadas para unir datos entre BigQuery y Cloud Storage, simplificando la integración de datos para análisis ad-hoc. Estas estrategias de integración son partes importantes de preguntas de entrevista de BigQuery."
## 22. ¿Qué herramientas puedes usar para orquestar pipelines de datos de BigQuery?
Por qué podrías que te pregunten esto:
Esta pregunta evalúa tu comprensión de la orquestación de pipelines de datos y la integración con otros servicios de Google Cloud. Los entrevistadores quieren saber si puedes describir las herramientas utilizadas para automatizar procesos ETL. La orquestación de pipelines de datos es una habilidad central demostrada al responder preguntas de entrevista de BigQuery.
Cómo responder:
Menciona herramientas como Google Cloud Composer (Apache Airflow administrado), Cloud Scheduler y Cloud Functions para automatizar pipelines ETL.
Ejemplo de respuesta:
"Para orquestar pipelines de datos de BigQuery, a menudo utilizo Google Cloud Composer, que es un servicio administrado de Apache Airflow. Me permite definir y programar flujos de trabajo complejos. Cloud Scheduler puede activar trabajos según un horario, y Cloud Functions se puede usar para el procesamiento de datos basado en eventos. Por ejemplo, utilicé Cloud Composer para automatizar el proceso de extracción de datos de varias fuentes, transformarlos y cargarlos en BigQuery. Comprender estas herramientas ayuda a abordar muchas preguntas de entrevista de BigQuery."
## 23. ¿Cómo puedes monitorear y depurar consultas en BigQuery?
Por qué podrías que te pregunten esto:
Esta pregunta evalúa tu capacidad para solucionar problemas y monitorear el rendimiento de las consultas. Los entrevistadores quieren saber si puedes describir las herramientas y técnicas utilizadas para depurar problemas. El monitoreo y la depuración son cruciales para mantener un entorno BigQuery saludable, una faceta de preguntas de entrevista de BigQuery.
Cómo responder:
Menciona la UI de BigQuery, la explicación del plan de consulta, el registro de Stackdriver y los registros de auditoría para monitorear la ejecución de consultas y solucionar problemas.
Ejemplo de respuesta:
"Para monitorear y depurar consultas en BigQuery, utilizo varias herramientas. La UI de BigQuery proporciona un historial de consultas y me permite examinar el plan de ejecución. El registro de Stackdriver captura registros relacionados con BigQuery, lo que puede ser útil para solucionar errores. Los registros de auditoría rastrean el acceso y las modificaciones de los datos. También analizo el plan de consulta para identificar cuellos de botella y optimizar el rendimiento de la consulta. La solución de problemas es una habilidad crítica y, por lo tanto, a menudo aparece en preguntas de entrevista de BigQuery."
## 24. ¿Cuáles son las ventajas de usar BigQuery?
Por qué podrías que te pregunten esto:
Esta pregunta está diseñada para evaluar tu comprensión holística de la propuesta de valor de BigQuery. Los entrevistadores quieren saber si puedes articular los beneficios de usar BigQuery sobre otras soluciones de almacén de datos. Las ventajas son centrales para la relevancia de BigQuery y, por lo tanto, a menudo surgen en preguntas de entrevista de BigQuery.
Cómo responder:
Menciona la arquitectura sin servidor (sin infraestructura que administrar), consultas SQL rápidas en big data, precios de pago por uso, integración con el ecosistema de Google Cloud y capacidades de ML integradas.
Ejemplo de respuesta:
"Las ventajas de usar BigQuery son numerosas. Su arquitectura sin servidor significa que no tengo que administrar ninguna infraestructura. Ofrece consultas SQL increíblemente rápidas en conjuntos de datos muy grandes. El modelo de precios de pago por uso es muy rentable. Su integración con el ecosistema más amplio de Google Cloud facilita la conexión con otros servicios. Las capacidades de aprendizaje automático integradas son increíblemente potentes. Estos beneficios son la razón por la que BigQuery es un tema frecuente en preguntas de entrevista de BigQuery."
## 25. ¿Puedes explicar el concepto de fragmentación (sharding) y cómo BigQuery maneja grandes conjuntos de datos?
Por qué podrías que te pregunten esto:
Esta pregunta evalúa tu comprensión de cómo BigQuery se escala para manejar conjuntos de datos masivos. Los entrevistadores quieren saber si comprendes la fragmentación y cómo BigQuery la administra automáticamente. La escala de la arquitectura subyacente a menudo se explora dentro de preguntas de entrevista de BigQuery.
Cómo responder:
Explica que BigQuery fragmenta automáticamente los datos en nodos de almacenamiento y cómputo de varios niveles para el procesamiento paralelo, por lo que los usuarios no necesitan administrar fragmentos manualmente.
Ejemplo de respuesta:
"La fragmentación es el proceso de dividir un gran conjunto de datos en piezas más pequeñas y manejables que se pueden procesar en paralelo. BigQuery fragmenta automáticamente los datos en nodos de almacenamiento y cómputo de varios niveles. Lo genial es que, como usuario, no tengo que preocuparme por administrar fragmentos manualmente. BigQuery maneja esto automáticamente en segundo plano, lo que le permite procesar eficientemente conjuntos de datos masivos. Su gestión automática de fragmentación es esencial para responder preguntas de entrevista de BigQuery relacionadas con la escala."
## 26. ¿Cómo exportas datos de BigQuery?
Por qué podrías que te pregunten esto:
Esta pregunta evalúa tu conocimiento sobre la extracción de datos de BigQuery. Los entrevistadores quieren saber si puedes describir los métodos para exportar datos y sus casos de uso. La exportación de datos es una necesidad común y, por lo tanto, aparece regularmente en preguntas de entrevista de BigQuery.
Cómo responder:
Explica que los datos se pueden exportar a Google Cloud Storage en formatos CSV, JSON o Avro directamente a través de la UI, CLI o API.
Ejemplo de respuesta:
"Puedes exportar datos de BigQuery a Google Cloud Storage en varios formatos, incluidos CSV, JSON y Avro. Esto se puede hacer directamente a través de la UI de BigQuery, utilizando la interfaz de línea de comandos (CLI) o mediante programación a través de la API. A menudo exporto datos a CSV para usarlos en otras aplicaciones, o a Avro para un almacenamiento y recuperación eficientes. Estas técnicas para mover datos a menudo se discuten dentro de preguntas de entrevista de BigQuery."
## 27. ¿Cuál es el rol del sandbox de BigQuery?
Por qué podrías que te pregunten esto:
Esta pregunta evalúa tu conocimiento sobre el nivel gratuito de BigQuery y su propósito. Los entrevistadores quieren saber si comprendes cómo se puede usar el entorno sandbox para aprender y experimentar. El entorno Sandbox es una excelente manera de aprender y a menudo puede ser un buen tema para mencionar en preguntas de entrevista de BigQuery.
Cómo responder:
Explica que el sandbox permite a los usuarios probar BigQuery sin usar una tarjeta de crédito y con cuotas gratuitas, lo que lo hace adecuado para el aprendizaje y la experimentación.
Ejemplo de respuesta:
"El sandbox de BigQuery te permite probar BigQuery sin necesidad de una tarjeta de crédito y proporciona cuotas gratuitas para almacenamiento y consulta. Es perfecto para aprender la plataforma, experimentar con diferentes características y crear prototipos a pequeña escala. Es una excelente manera de obtener experiencia práctica sin ningún compromiso financiero. Personalmente, utilicé el sandbox cuando comencé a aprender sobre preguntas de entrevista de BigQuery y aplicaciones prácticas."
## 28. ¿Cómo mantiene BigQuery la consistencia de los datos?
Por qué podrías que te pregunten esto:
Esta pregunta evalúa tu comprensión de la integridad de los datos en BigQuery. Los entrevistadores quieren saber si puedes explicar cómo BigQuery garantiza que las consultas devuelvan resultados precisos y actualizados. La consistencia de los datos es importante para la precisión y, por lo tanto, a menudo se discute en preguntas de entrevista de BigQuery.
Cómo responder:
Explica que BigQuery utiliza consistencia fuerte para las consultas, asegurando que todas las lecturas reflejen las escrituras confirmadas más recientes.
Ejemplo de respuesta:
"BigQuery mantiene la consistencia de los datos a través de una consistencia fuerte para las consultas. Esto significa que cuando ejecutas una consulta, tienes la garantía de ver las escrituras confirmadas más recientes. Esto es crucial para garantizar que tu análisis sea preciso y confiable. Asegura que estás trabajando con la información más actualizada, una faceta importante de preguntas de entrevista de BigQuery que abordan la integridad de los datos."
## 29. ¿Cuál es la diferencia entre trabajos de agregar (append) y sobrescribir (overwrite) en BigQuery?
Por qué podrías que te pregunten esto:
Esta pregunta evalúa tu comprensión de las opciones de carga de datos y su impacto en los datos existentes. Los entrevistadores quieren saber si puedes explicar la diferencia entre agregar y sobrescribir datos en una tabla. Comprender la manipulación de tablas es crucial para prepararse para preguntas de entrevista de BigQuery.
Cómo responder:
Explica que agregar datos añade nuevos datos a las tablas existentes, mientras que sobrescribir reemplaza todos los datos existentes de la tabla con los nuevos datos durante un trabajo de carga o consulta.
Ejemplo de respuesta:
"Al cargar datos en BigQuery, agregar añade los nuevos datos a los datos existentes en la tabla. Sobrescribir, por otro lado, reemplaza todos los datos existentes en la tabla con los nuevos datos. Elegir la opción correcta depende de si deseas agregar a los datos existentes o reemplazarlos por completo. En proyectos anteriores, he utilizado agregar para cargar datos diarios en una tabla y sobrescribir para actualizar una tabla con un conjunto de datos completamente nuevo, aclarando aspectos de preguntas de entrevista de BigQuery en el proceso."
## 30. ¿Cómo implementas la gobernanza de datos en BigQuery?
Por qué podrías que te pregunten esto:
Esta pregunta evalúa tu comprensión de las prácticas de gobernanza de datos en BigQuery. Los entrevistadores quieren saber si puedes describir las medidas tomadas para garantizar la calidad, seguridad y cumplimiento de los datos. La gobernanza de datos es vital para gestionar el riesgo y es un área de enfoque esencial en preguntas de entrevista de BigQuery.
Cómo responder:
Explica que la gobernanza de datos se aplica utilizando roles y políticas de IAM, permisos a nivel de conjunto de datos, registros de auditoría y clasificación/etiquetado de datos.
Ejemplo de respuesta:
"Implementar la gobernanza de datos en BigQuery implica una combinación de roles y políticas de IAM para controlar el acceso, permisos a nivel de conjunto de datos para restringir el acceso a datos confidenciales, registros de auditoría para rastrear el acceso y las modificaciones de los datos, y clasificación/etiquetado de datos para categorizar y administrar los datos según la confidencialidad. Hacer cumplir estas políticas es crucial para mantener la calidad, la seguridad y el cumplimiento de los datos. Las estrategias de gobernanza de datos a menudo son centrales para el éxito de preguntas de entrevista de BigQuery."
Otros consejos para prepararse para preguntas de entrevista de BigQuery
Prepararse para preguntas de entrevista de BigQuery requiere un enfoque integral. Aquí tienes algunas estrategias prácticas para ayudarte a mejorar tu rendimiento en la entrevista:
Practica con Entrevistas Simuladas: Simula el entorno de la entrevista realizando entrevistas simuladas con amigos, colegas o mentores. Esto te ayudará a refinar tus respuestas y mejorar tu confianza.
Desarrolla un Plan de Estudio Estructurado: Crea un plan de estudio que cubra todos los conceptos clave de BigQuery, desde definiciones básicas hasta temas avanzados como optimización de consultas y seguridad.
Utiliza Herramientas de IA: Aprovecha las herramientas de preparación de entrevistas impulsadas por IA para obtener retroalimentación personalizada y práctica dirigida.
Revisa Estudios de Caso: Familiarízate con estudios de caso del mundo real sobre cómo se utiliza BigQuery en diferentes industrias. Esto te ayudará a comprender las aplicaciones prácticas de la tecnología.
Mantente Actualizado: Mantente al día con las últimas características y actualizaciones de BigQuery siguiendo el blog de Google Cloud y otros recursos relevantes.
Enfócate en la Comunicación: Practica la articulación de tus respuestas de manera clara y concisa. Utiliza el método STAR (Situación, Tarea, Acción, Resultado) para estructurar tus respuestas y proporcionar ejemplos específicos de tu experiencia.
Siguiendo estos consejos y preparándote a fondo para preguntas de entrevista de BigQuery, estarás bien equipado para aprobar tu próxima entrevista de BigQuery y conseguir el trabajo de tus sueños.
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