GSP323

Visão geral

Nos laboratórios com desafio, apresentamos uma situação e um conjunto de tarefas. Para concluí-las, em vez de seguir instruções detalhadas, você usará o que aprendeu nos laboratórios do curso. Um sistema automático de pontuação (mostrado nesta página) vai avaliar seu desempenho.

Nos laboratórios com desafio, não ensinamos novos conceitos do Google Cloud. O objetivo dessas tarefas é aprimorar aquilo que você já aprendeu, como a alteração de valores padrão ou a leitura e pesquisa de mensagens para corrigir seus próprios erros.

Para alcançar a pontuação de 100%, você precisa concluir todas as tarefas no tempo definido.

Este laboratório é recomendado para os estudantes que se inscreveram no curso com selo Prepare Data for ML APIs on Google Cloud. Tudo pronto para começar o desafio?

Conhecimentos avaliados:

• Criar um job simples com o Dataproc
• Criar um job simples do DataFlow
• Executar duas tarefas de API com base no machine learning do Google

Configuração

Antes de clicar no botão Start Lab

Leia estas instruções. Os laboratórios são cronometrados e não podem ser pausados. O timer é iniciado quando você clica em Começar o laboratório e mostra por quanto tempo os recursos do Google Cloud vão ficar disponíveis.

Este laboratório prático permite que você realize as atividades em um ambiente real de nuvem, não em uma simulação ou demonstração. Você vai receber novas credenciais temporárias para fazer login e acessar o Google Cloud durante o laboratório.

Confira os requisitos para concluir o laboratório:

• Acesso a um navegador de Internet padrão (recomendamos o Chrome).

Observação: para executar este laboratório, use o modo de navegação anônima ou uma janela anônima do navegador. Isso evita conflitos entre sua conta pessoal e a conta de estudante, o que poderia causar cobranças extras na sua conta pessoal.

• Tempo para concluir o laboratório---não se esqueça: depois de começar, não será possível pausar o laboratório.

Observação: não use seu projeto ou conta do Google Cloud neste laboratório para evitar cobranças extras na sua conta.

Como iniciar seu laboratório e fazer login no console do Google Cloud

1. Clique no botão Começar o laboratório. Se for preciso pagar, você verá um pop-up para selecionar a forma de pagamento. No painel Detalhes do laboratório à esquerda, você vai encontrar o seguinte:

   • O botão Abrir console do Google Cloud
   • O tempo restante
   • As credenciais temporárias que você vai usar neste laboratório
   • Outras informações, se forem necessárias

2. Se você estiver usando o navegador Chrome, clique em Abrir console do Google Cloud ou clique com o botão direito do mouse e selecione Abrir link em uma janela anônima.

   O laboratório ativa os recursos e depois abre a página Fazer login em outra guia.

   Dica: coloque as guias em janelas separadas lado a lado.

   Observação: se aparecer a caixa de diálogo Escolher uma conta, clique em Usar outra conta.

3. Se necessário, copie o Nome de usuário abaixo e cole na caixa de diálogo Fazer login.

   {{{user_0.username | "Nome de usuário"}}}

   Você também encontra o Nome de usuário no painel Detalhes do laboratório.

4. Clique em Seguinte.

5. Copie a Senha abaixo e cole na caixa de diálogo de boas-vindas.

   {{{user_0.password | "Senha"}}}

   Você também encontra a Senha no painel Detalhes do laboratório.

6. Clique em Seguinte.

   Importante: você precisa usar as credenciais fornecidas no laboratório, e não as da sua conta do Google Cloud. Observação: se você usar sua própria conta do Google Cloud neste laboratório, é possível que receba cobranças adicionais.

7. Acesse as próximas páginas:

   • Aceite os Termos e Condições.
   • Não adicione opções de recuperação nem autenticação de dois fatores (porque essa é uma conta temporária).
   • Não se inscreva em testes gratuitos.

Depois de alguns instantes, o console do Google Cloud será aberto nesta guia.

Observação: clique em Menu de navegação no canto superior esquerdo para acessar uma lista de produtos e serviços do Google Cloud.

Verifique as permissões do projeto

Antes de começar a trabalhar no Google Cloud, confira se o projeto tem as permissões corretas no Identity and Access Management (IAM).

1. No Menu de navegação do console do Google Cloud, selecione IAM e administrador > IAM.

2. Confira se a conta de serviço padrão do Compute {project-number}-compute@developer.gserviceaccount.com está na lista e recebeu os papéis editor e storage.admin. O prefixo da conta é o número do projeto, que pode ser conferido em Menu de navegação > Visão geral do Cloud > Painel.

Observação: se a conta não estiver no IAM ou não tiver o papel storage.admin, siga as etapas abaixo.

1. No Menu de navegação do console do Google Cloud, clique em Visão geral do Cloud > Painel.
2. Copie o número do projeto, por exemplo, 729328892908.
3. Em Menu de navegação, clique em IAM e administrador > IAM.
4. Clique em Permitir acesso, logo abaixo de Visualizar por principais na parte de cima da tabela de papéis.
5. Em Novos principais, digite:

{project-number}-compute@developer.gserviceaccount.com

6. Substitua {project-number} pelo número do seu projeto.
7. Em Papel, selecione Administrador do Storage.
8. Clique em Salvar.

Cenário do desafio

Você é engenheiro de dados júnior da Jooli Inc. e acabou de fazer um treinamento do Google Cloud e de outros serviços de dados. Agora tem a chance de demonstrar o que aprendeu. Você deverá executar as tarefas a seguir.

Seu conhecimento deve ser suficiente para realizar essas tarefas sem guias explicativos.

Tarefa 1: execute um job simples com o Dataflow

Nesta tarefa, você vai usar o modelo de lote do Dataflow Arquivos de texto do Cloud Storage para o BigQuery, que está em "Processar dados em massa (lote)", para transferir dados de um bucket do Cloud Storage (gs://cloud-training/gsp323/lab.csv). Veja na tabela a seguir os valores necessários para configurar corretamente o job do Dataflow.

Verifique se você:

• criou um conjunto de dados do BigQuery chamado com uma tabela chamada .
• criou um bucket do Cloud Storage chamado .

Campo	Valor
Arquivos de entrada do Cloud Storage	gs://cloud-training/gsp323/lab.csv
Local no Cloud Storage do arquivo de esquema do BigQuery	gs://cloud-training/gsp323/lab.schema
Tabela de saída do BigQuery
Diretório temporário para o processo de carregamento do BigQuery
Local temporário
Parâmetros opcionais > Caminho da UDF em JavaScript no Cloud Storage	gs://cloud-training/gsp323/lab.js
Parâmetros opcionais > Nome da UDF em JavaScript	transform
Parâmetros opcionais > Tipo de máquina	e2-standard-2

Aguarde a conclusão do job antes de conferir seu progresso.

Clique em Verificar meu progresso para conferir o objetivo. Execute um job simples com o Dataflow

Tarefa 2: execute um job simples com o Dataproc

Nesta tarefa, você vai executar um job de exemplo do Spark usando o Dataproc.

Antes disso, faça login em um dos nós do cluster e copie o arquivo /data.txt no hdfs. Use o comando hdfs dfs -cp gs://cloud-training/gsp323/data.txt /data.txt.

Use os valores abaixo para executar um job desse serviço.

Campo	Valor
Região
Tipo de job	Spark
Classe principal ou jar	org.apache.spark.examples.SparkPageRank
Arquivos jar	file:///usr/lib/spark/examples/jars/spark-examples.jar
Argumentos	/data.txt
Máximo de reinicializações por hora	1
Cluster do Dataproc	Compute Engine
Região
Série de máquina	E2
Nó do administrador	Defina o Tipo de máquina como e2-standard-2
Nó de trabalho	Defina o Tipo de máquina como e2-standard-2
Máximo de nós de trabalho	2
Tamanho do disco principal	100 GB
Apenas IP interno	Desmarque a opção "Configure todas as instâncias para que tenham apenas endereços IP internos"

Aguarde a conclusão do job antes de conferir seu progresso.

Clique em Verificar meu progresso para conferir o objetivo. Execute um job simples com o Dataproc

Tarefa 3: use a API Cloud Speech-to-Text do Google

• Use a API Cloud Speech-to-Text para analisar o arquivo de áudio gs://cloud-training/gsp323/task3.flac. Depois, faça upload do arquivo resultante em:

Observação: se você estiver com problemas na tarefa, consulte soluções no laboratório API Cloud Speech-to-Text: Qwik Start

Clique em Verificar meu progresso para conferir o objetivo. Use a API Cloud Speech-to-Text do Google

Tarefa 4: use a API Cloud Natural Language

• Utilize essa API para analisar este pequeno trecho de um texto sobre Odin. "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." Depois da análise, faça upload do arquivo resultante em:

Observação: se você estiver com problemas na tarefa, consulte soluções no laboratório API Cloud Natural Language: Qwik Start

Clique em Verificar meu progresso para conferir o objetivo. Use a API Cloud Natural Language

Parabéns!

Parabéns! Neste laboratório, você mostrou suas habilidades executando jobs simples com o Dataflow e o Dataproc. Além disso, usou as APIs Cloud Speech-to-Text e Cloud Natural Language do Google.

Este laboratório autoguiado faz parte do curso com selo Prepare Data for ML APIs on Google Cloud. Ao concluir o curso, você ganha o selo dele como reconhecimento pela sua conquista. Compartilhe o selo no seu currículo e nas redes sociais e use #GoogleCloudBadge para anunciar sua conquista.

Esse selo de habilidade faz parte dos programas de aprendizado para analistas e engenheiros de dados no Google Cloud.

Treinamento e certificação do Google Cloud

Esses treinamentos ajudam você a aproveitar as tecnologias do Google Cloud ao máximo. Nossas aulas incluem habilidades técnicas e práticas recomendadas para ajudar você a alcançar rapidamente o nível esperado e continuar sua jornada de aprendizado. Oferecemos treinamentos que vão do nível básico ao avançado, com opções de aulas virtuais, sob demanda e por meio de transmissões ao vivo para que você possa encaixá-las na correria do seu dia a dia. As certificações validam sua experiência e comprovam suas habilidades com as tecnologias do Google Cloud.

Manual atualizado em 25 de março de 2024

Laboratório testado em 15 de janeiro de 2024

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