Este repositório tem como objetivo demonstrar minhas habilidades técnicas de integração do BigQuery com arquivos em Python.

Ferramentas utilizadas:

API do BigQuery; Google Colab; Python; SQL.

Conteúdo dos arquivos do repositório:

O arquivo Integração_sql_python.ipynb apresenta o uso das seguintes ferramentas:

• Conexão com a API do BigQuery no Google Colab;
• Consulta SQL realizada diretamente no notebook (.ipynb)

Exemplos de Operações:

INNER JOIN, LEFT JOIN, RIGHT JOIN, FULL JOIN.

Consultas para combinar dados de múltiplas tabelas com base em chaves primárias e estrangeiras.

Pandas (Biblioteca Python) Uso: Para manipulação e análise de dados em Python.

Funcionalidades Relevantes:

Leitura de dados de arquivos CSV, Excel, ou bancos de dados.

Operações de junção de DataFrames, como merge() (equivalente a JOINs em SQL).

Transformação, filtragem e agregação de dados.

Jupyter Notebook Ambiente interativo para escrever e executar código Python, visualizar resultados e documentar o processo.