Puntos de control
Run a simple Dataflow job
/ 25
Run a simple Dataproc job
/ 25
Use the Google Cloud Speech API
/ 25
Use the Cloud Natural Language API
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Prepare Data for ML APIs on Google Cloud: Lab de desafío
GSP323
Descripción general
En un lab de desafío, se le proporcionarán una situación y un conjunto de tareas. En lugar de seguir instrucciones paso a paso, deberás utilizar las habilidades aprendidas en los labs del curso para decidir cómo completar las tareas por tu cuenta. Un sistema automatizado de puntuación (en esta página) mostrará comentarios y determinará si completaste tus tareas correctamente.
En un lab de desafío, no se explican conceptos nuevos de Google Cloud, sino que se espera que amplíes las habilidades que adquiriste, como cambiar los valores predeterminados y leer o investigar los mensajes de error para corregir sus propios errores.
Debe completar correctamente todas las tareas dentro del período establecido para obtener una puntuación del 100%.
Se recomienda este lab a los estudiantes que se inscribieron en la insignia de habilidad Prepare Data for ML APIs on Google Cloud. ¿Aceptas el desafío?
Temas evaluados:
- Crear un trabajo simple de Dataproc
- Crear un trabajo simple de Dataflow
- Realizar dos tareas de APIs respaldadas por el aprendizaje automático de Google
Configuración
Antes de hacer clic en el botón Comenzar lab
Lee estas instrucciones. Los labs son cronometrados y no se pueden pausar. El cronómetro, 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)
- Tiempo para completar el lab: Recuerda que, una vez que comienzas un lab, no puedes pausarlo.
Cómo iniciar tu lab y acceder a la consola de Google Cloud
-
Haga clic en el botón Comenzar lab. Si debe pagar por el lab, se abrirá una ventana emergente para que seleccione su forma de pago. A la izquierda, se encuentra el panel Detalles del lab, que tiene estos elementos:
- El botón Abrir la consola de Google Cloud
- El tiempo restante
- Las credenciales temporales que debe usar para el lab
- Otra información para completar el lab, si es necesaria
-
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: Ordene las pestañas en ventanas separadas, una junto a la otra.
Nota: Si ves el diálogo Elegir una cuenta, haz clic en Usar otra cuenta. -
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.
-
Haz clic en Siguiente.
-
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.
-
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 podría generar cargos adicionales. -
Haga 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.
Verifica los permisos del proyecto
Antes de comenzar a trabajar en Google Cloud, asegúrate de que tu proyecto tenga los permisos correctos en Identity and Access Management (IAM).
-
En la consola de Google Cloud, en el Menú de navegación, selecciona IAM y administración > IAM.
-
Confirma que aparezca la cuenta de servicio predeterminada de Compute
{project-number}-compute@developer.gserviceaccount.com
con los roleseditor
ystorage.admin
asignados. El prefijo de la cuenta es el número del proyecto, que puedes encontrar en el Menú de navegación > Descripción general de Cloud > Panel.
storage.admin
, sigue los pasos que se indican a continuación para asignar el rol necesario.- En la consola de Google Cloud, en el Menú de navegación, haz clic en Descripción general de Cloud > Panel.
- Copia el número del proyecto (p. ej.,
729328892908
). - En el Menú de navegación, selecciona IAM y administración > IAM.
- En la parte superior de la tabla de funciones, debajo de Ver por principales, haz clic en Otorgar acceso.
- En Principales nuevas, escribe lo siguiente:
- Reemplaza
{número-del-proyecto}
por el número de tu proyecto. - En Rol, selecciona Administrador de almacenamiento.
- Haz clic en Guardar.
Situación del desafío
Como ingeniero de datos júnior en Jooli Inc. y recientemente capacitado en Google Cloud y varios servicios de datos, tienes que demostrar tus nuevas habilidades. El equipo te pidió que completes las tareas que figuran a continuación.
Se espera que tengas las habilidades y el conocimiento necesarios para realizar estas tareas, por lo que no recibirás guías paso a paso.
Tarea 1: Ejecuta un trabajo simple de Dataflow
En esta tarea, usarás la plantilla por lotes de Dataflow Text Files on Cloud Storage to BigQuery de la sección “Process Data in Bulk (batch)” para transferir datos desde un bucket de Cloud Storage (gs://cloud-training/gsp323/lab.csv
). La siguiente tabla tiene los valores que necesitas para configurar correctamente el trabajo de Dataflow.
Asegúrate de haber hecho lo siguiente:
- Crea un conjunto de datos de BigQuery llamado
con una tabla llamada . - Crear un bucket de Cloud Storage llamado
Campo | Valor |
---|---|
Archivos de entrada de Cloud Storage | gs://cloud-training/gsp323/lab.csv |
Ubicación en Cloud Storage del archivo de esquema de BigQuery | gs://cloud-training/gsp323/lab.schema |
Tabla de salida de BigQuery |
|
Directorio temporal para el proceso de carga de BigQuery |
|
Ubicación temporal |
|
Parámetros opcionales > Ruta de acceso de UDF de JavaScript en Cloud Storage | gs://cloud-training/gsp323/lab.js |
Parámetros opcionales > Nombre de UDF de JavaScript | transform |
Parámetros opcionales > Tipo de máquina | e2-standard-2 |
Espera a que se complete el trabajo antes de revisar tu progreso.
Haz clic en Revisar mi progreso para verificar el objetivo.
Tarea 2: Ejecuta un trabajo simple de Dataproc
En esta tarea, ejecutarás un trabajo de Spark de ejemplo con Dataproc.
Antes de ejecutar el trabajo, accede a uno de los nodos del clúster y copia el archivo /data.txt en HDFS (use el comando hdfs dfs -cp gs://cloud-training/gsp323/data.txt /data.txt
).
Ejecuta un trabajo de Dataproc con los valores que se indican a continuación.
Campo | Valor |
---|---|
Región |
|
Tipo de trabajo | Spark |
Clase principal o jar | org.apache.spark.examples.SparkPageRank |
Archivos jar | file:///usr/lib/spark/examples/jars/spark-examples.jar |
Argumentos | /data.txt |
Cantidad máxima de reinicios por hora | 1 |
Clúster de Dataproc | Compute Engine |
Región |
|
Serie de máquinas | E2 |
Nodo administrador | Configura el tipo de máquina como e2-standard-2 |
Nodo trabajador | Configura el tipo de máquina como e2-standard-2 |
Máx. de nodos trabajadores | 2 |
Tamaño del disco principal | 100 GB |
Solo IP internas |
Anula la selección de “Configurar todas las instancias para tener solo direcciones IP internas ”. |
Espera a que se complete el trabajo antes de revisar tu progreso.
Haz clic en Revisar mi progreso para verificar el objetivo.
Tarea 3: Usa la API de Google Cloud Speech-to-Text
- Usa la API de Google Cloud Speech-to-Text para analizar el archivo de audio
gs://cloud-training/gsp323/task3.flac
. Cuando hayas analizado el archivo, sube el archivo resultante aquí:
Haz clic en Revisar mi progreso para verificar el objetivo.
Tarea 4: Usa la API de Cloud Natural Language
- Usa la API de Cloud Natural Language para analizar la oración del texto sobre Odín. El texto que debes analizar es el siguiente: “Old Norse texts portray Odin as one-eyed and long-bearded, frequently wielding a spear named Gungnir and wearing a cloak and a broad hat”. Cuando hayas analizado el texto, sube el archivo resultante aquí:
Haz clic en Revisar mi progreso para verificar el objetivo.
¡Felicitaciones!
¡Felicitaciones! En este lab, demostraste tus habilidades ejecutando un trabajo simple de Dataproc y usando la API de Google Cloud Speech-to-Text y la API de Cloud Natural Language.
Este lab de autoaprendizaje es parte del curso para obtener la insignia de habilidad Prepare Data for ML APIs on Google Cloud. Si completas el curso, obtendrás la insignia de habilidad que se muestra arriba como reconocimiento de tu logro. Comparte la insignia en tu currículum y tus plataformas sociales, y anuncia tu logro con el hashtag #GoogleCloudBadge.
Esta insignia de habilidad forma parte de las rutas de aprendizaje de Ingeniero de datos y Analista de datos de Google Cloud.
Capacitación y certificación de Google Cloud
Recibe la formación que necesitas para aprovechar al máximo las tecnologías de Google Cloud. Nuestras clases incluyen habilidades técnicas y recomendaciones para ayudarte a avanzar rápidamente y a seguir aprendiendo. Para que puedas realizar nuestros cursos cuando más te convenga, ofrecemos distintos tipos de capacitación de nivel básico a avanzado: a pedido, presenciales y virtuales. Las certificaciones te ayudan a validar y demostrar tus habilidades y tu conocimiento técnico respecto a las tecnologías de Google Cloud.
Última actualización del manual: 25 de marzo de 2024
Prueba más reciente del lab: 15 de enero de 2024
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