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개요

주어진 시간 내에 일련의 작업을 완료해야 합니다. 단계별 안내가 아닌 특정 시나리오와 일련의 작업이 제공되며, 작업을 완료하는 방법은 직접 알아내야 합니다. 이 페이지에 표시되어 있는 자동 채점 시스템에서 작업을 제대로 완료했는지 피드백을 제공합니다.

100점을 받으려면 시간 내에 모든 작업을 완료해야 합니다.

챌린지 실습을 진행할 때는 Google Cloud 개념에 대한 정보가 제공되지 않습니다. 제시된 도전과제에 대한 해결책을 찾으려면 이 챌린지 실습이 포함되어 있는 과정의 실습에서 배운 기술들을 활용하세요. 배운 기술을 응용하고 손상된 쿼리를 변경해야 합니다.

이 실습은 Derive Insights from BigQuery Data 기술 배지 과정에 등록한 수강생에게 권장됩니다. 챌린지에 도전할 준비가 되셨나요?

설정 및 요건

실습 시작 버튼을 클릭하기 전에

다음 안내를 확인하세요. 실습에는 시간 제한이 있으며 일시중지할 수 없습니다. 실습 시작을 클릭하면 타이머가 시작됩니다. 이 타이머에는 Google Cloud 리소스를 사용할 수 있는 시간이 얼마나 남았는지 표시됩니다.

실무형 실습을 통해 시뮬레이션이나 데모 환경이 아닌 실제 클라우드 환경에서 직접 실습 활동을 진행할 수 있습니다. 실습 시간 동안 Google Cloud에 로그인하고 액세스하는 데 사용할 수 있는 새로운 임시 사용자 인증 정보가 제공됩니다.

이 실습을 완료하려면 다음을 준비해야 합니다.

• 표준 인터넷 브라우저 액세스 권한(Chrome 브라우저 권장)

참고: 이 실습을 실행하려면 시크릿 모드 또는 시크릿 브라우저 창을 사용하세요. 개인 계정과 학생 계정 간의 충돌로 개인 계정에 추가 요금이 발생하는 일을 방지해 줍니다.

• 실습을 완료하기에 충분한 시간---실습을 시작하고 나면 일시중지할 수 없습니다.

참고: 계정에 추가 요금이 발생하지 않도록 하려면 개인용 Google Cloud 계정이나 프로젝트가 이미 있어도 이 실습에서는 사용하지 마세요.

시나리오

코로나19 팬데믹과 관련된 쿼리에 대한 답변을 파악하는 임무를 맡은 공중 보건 조직의 직원입니다. 올바른 답변을 얻으면 조직은 더 쉽게 의료 서비스 제공과 인식 개선 프로그램을 계획하고 효율을 높일 수 있습니다.

이 분석에 사용하는 데이터 세트와 테이블은 bigquery-public-data.covid19_open_data.covid19_open_data입니다. 이 저장소에는 전 세계 코로나19와 관련된 일일 시계열 데이터의 국가 수준 데이터 세트가 포함되어 있습니다. 여기에는 인구통계, 경제, 역학, 지리, 건강, 입원, 이동성, 정부 대응, 날씨 관련 데이터가 포함됩니다.

작업 1. 총확진자 수

• '의 총확진자 수는 몇 명인가?'에 답할 쿼리를 빌드합니다. 쿼리는 모든 국가의 확진자 수 합계가 포함된 단일 행을 반환해야 합니다. 열의 이름은 total_cases_worldwide여야 합니다.

참조할 열:

• cumulative_confirmed
• date

내 진행 상황 확인하기를 클릭하여 목표를 확인합니다. 총확진자 수

작업 2. 가장 심하게 영향받은 지역

• ' 사망자 수가 명 이상인 미국 주는 몇 개인가?'에 답할 쿼리를 빌드합니다. 쿼리는 count_of_states 필드에 출력을 나열해야 합니다.

참고: NULL 값은 포함해선 안 됩니다.

참조할 열:

• country_name
• subregion1_name(주 관련 정보용)
• cumulative_deceased

내 진행 상황 확인하기를 클릭하여 목표를 확인합니다. 가장 심하게 영향받은 지역

작업 3. 집중 발병 지역 식별

• ' 확진자가 명 이상인 미국 주를 모두 나열해 줘'에 답할 빌드를 쿼리합니다. 쿼리는 내림차순으로 정렬된 주 이름과 해당 확진자 수를 반환해야 합니다. state와 total_confirmed_cases를 반환할 필드의 이름.

참조할 열:

• country_code
• subregion1_name(주 관련 정보용)
• cumulative_confirmed

내 진행 상황 확인하기를 클릭하여 목표를 확인합니다. 집중 발병 지역 식별

작업 4. 사망률

1. '2020년 월 이탈리아의 치사율은 얼마인가?'에 답할 쿼리를 빌드합니다. 여기서 치사율은 (총사망자/총확진자) * 100으로 정의됩니다.
2. 2020년 월의 치사율을 반환하고 출력에 total_confirmed_cases, total_deaths, case_fatality_ratio 필드를 포함하는 쿼리를 작성합니다.

참조할 열:

• country_name
• cumulative_confirmed
• cumulative_deceased

내 진행 상황 확인하기를 클릭하여 목표를 확인합니다. 사망률

작업 5. 특정 날짜 식별

• '이탈리아에서 총사망자 수가 명을 넘은 날은 언제인가?'에 답할 쿼리를 빌드합니다. 쿼리는 날짜를 yyyy-mm-dd 형식으로 반환해야 합니다.

참조할 열:

• country_name
• cumulative_deceased

내 진행 상황 확인하기를 클릭하여 목표를 확인합니다. 집중 발병 지역 식별

작업 6. 순 신규 확진자 수가 0명인 일수 찾기

다음 쿼리는 ~ 기간 동안 인도에서 확진자 수가 0명이었던 일수를 식별하기 위해 작성되었습니다. 하지만 이 쿼리는 제대로 실행되지 않습니다.

• 쿼리를 완성하고 결과를 얻으려면 쿼리를 업데이트해야 합니다.

WITH india_cases_by_date AS ( SELECT date, SUM(cumulative_confirmed) AS cases FROM `bigquery-public-data.covid19_open_data.covid19_open_data` WHERE country_name="India" AND date between '{{{project_0.startup_script.start_date_india_code}}}' and '{{{project_0.startup_script.close_date_india_code}}}' GROUP BY date ORDER BY date ASC ) , india_previous_day_comparison AS (SELECT date, cases, LAG(cases) OVER(ORDER BY date) AS previous_day, cases - LAG(cases) OVER(ORDER BY date) AS net_new_cases FROM india_cases_by_date )

내 진행 상황 확인하기를 클릭하여 목표를 확인합니다. 순 신규 확진자 수가 0명인 일수 찾기

작업 7. 배가율

• 이전 쿼리를 템플릿으로 사용하여, 2020년 3월 22일부터 2020년 4월 20일 사이에 미국에서 확진자가 전일 대비 %(최대 7일의 배가율) 이상 증가한 날짜를 찾는 쿼리를 작성합니다. 쿼리는 날짜 목록, 해당 날짜의 확진자 수, 전날의 확진자 수, 두 날짜 간 확진자 수 증가율을 반환해야 합니다.

  • 반환된 필드에 Date, Confirmed_Cases_On_Day, Confirmed_Cases_Previous_Day, Percentage_Increase_In_Cases 이름을 사용합니다.

내 진행 상황 확인하기를 클릭하여 목표를 확인합니다. 배가율

작업 8. 회복률

1. 2020년 5월 10일까지의 국가별 회복률을 내림차순으로 나열하는 쿼리를 작성합니다(개로 제한).

2. 확진자 수가 5만 명 이상인 국가만 대상으로 하도록 쿼리를 제한합니다.

   • 쿼리는 country, recovered_cases, confirmed_cases, recovery_rate 필드를 반환해야 합니다.

참조할 열:

* country_name * cumulative_confirmed * cumulative_recovered

내 진행 상황 확인하기를 클릭하여 목표를 확인합니다. 회복률

작업 9. CDGR - 누적 일일 성장률

• 다음 쿼리는 첫 번째 확진자가 보고된 날부터 일까지의 프랑스의 CDGR(누적 일일 성장률)을 계산합니다. 첫 번째 확진자는 2020년 1월 24일에 보고되었습니다.

• CDGR은 다음 공식으로 계산합니다.

((last_day_cases/first_day_cases)^1/days_diff)-1)

각 항목의 의미는 다음과 같습니다.

• last_day_cases는 2020년 5월 10일의 확진자 수입니다.

• first_day_cases는 2020년 1월 24일의 확진자 수입니다.

• days_diff는 2020년 1월 24일에서 5월 10일까지의 일수입니다.

• 쿼리는 정상적으로 실행되지 않습니다. 쿼리가 정상적으로 실행되도록 오류를 수정하실 수 있나요?

WITH france_cases AS ( SELECT date, SUM(cumulative_confirmed) AS total_cases FROM `bigquery-public-data.covid19_open_data.covid19_open_data` WHERE country_name="France" AND date IN ('2020-01-24', '{{{project_0.startup_script.date_code}}}') GROUP BY date ORDER BY date) , summary as ( SELECT total_cases AS first_day_cases, LEAD(total_cases) AS last_day_cases, DATE_DIFF(LEAD(date) OVER(ORDER BY date),date, day) AS days_diff FROM france_cases LIMIT 1 ) select first_day_cases, last_day_cases, days_diff, SQRT((last_day_cases/first_day_cases),(1/days_diff))-1 as cdgr from summary Note: Refer to the following Functions, operators, and conditionals documentation to learn more about the SQL function referenced `LEAD()`.

내 진행 상황 확인하기를 클릭하여 목표를 확인합니다. CDGR - 누적 일일 성장률

작업 10. Looker Studio 보고서 작성

• 미국에 대한 다음 정보를 그래프로 표시하는 Looker Studio 보고서를 작성합니다.

  • 확진자 수
  • 사망자 수
  • 기간:

내 진행 상황 확인하기를 클릭하여 목표를 확인합니다. Looker Studio 보고서 작성

참고: 보고서를 작성할 때는 아래 이미지를 참고하여 보고서가 비슷하게 표시되는지 확인하세요. 참고: BigQuery에서 Looker Studio로 탐색 옵션을 사용해선 안 됩니다.

수고하셨습니다

다음 기술 배지 획득

이 사용자 주도형 실습은 Derive Insights from BigQuery Data 기술 배지 과정의 일부입니다. 이 기술 배지를 완료하면 위의 배지를 획득하여 수료를 인증할 수 있습니다. 이력서 및 소셜 플랫폼에 배지를 공유하고 #GoogleCloudBadge 해시태그를 사용해 스스로 달성한 업적을 널리 알리세요.

이 기술 배지는 Google’s Data Analyst 학습 과정의 일부입니다. 이 학습 과정에서 다른 기술 배지를 이미 완료했다면 Google Cloud Skills Boost 카탈로그에서 등록할 수 있는 다른 기술 배지를 검색해 보세요.

Google Cloud 교육 및 자격증

Google Cloud 기술을 최대한 활용하는 데 도움이 됩니다. Google 강의에는 빠른 습득과 지속적인 학습을 지원하는 기술적인 지식과 권장사항이 포함되어 있습니다. 기초에서 고급까지 수준별 학습을 제공하며 바쁜 일정에 알맞은 주문형, 실시간, 가상 옵션이 포함되어 있습니다. 인증은 Google Cloud 기술에 대한 역량과 전문성을 검증하고 입증하는 데 도움이 됩니다.

설명서 최종 업데이트: 2024년 3월 27일

실습 최종 테스트: 2024년 3월 27일

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