GSP323
Ringkasan
Dalam challenge lab, Anda diberi sebuah skenario dan serangkaian tugas. Tidak ada petunjuk langkah demi langkah. Anda akan menggunakan keahlian yang dipelajari dari lab dalam kursus untuk mencari cara menyelesaikan sendiri tugas-tugas tersebut. Sistem pemberian skor otomatis (ditampilkan pada halaman ini) akan memberikan masukan tentang apakah Anda telah menyelesaikan tugas dengan benar atau tidak.
Saat mengikuti challenge lab, Anda tidak akan diajari konsep-konsep baru Google Cloud. Anda diharapkan dapat memperluas keahlian yang dipelajari, seperti mengubah nilai default dan membaca serta mengkaji pesan error untuk memperbaiki kesalahan Anda sendiri.
Untuk meraih skor 100%, Anda harus berhasil menyelesaikan semua tugas dalam jangka waktu tertentu.
Lab ini direkomendasikan bagi siswa yang sudah mendaftar di badge keahlian
Menyiapkan Data untuk ML API di Google Cloud. Apakah Anda siap menghadapi tantangan ini?
Di lab ini, Anda akan mempelajari cara:
- Membuat tugas Managed Service for Spark sederhana.
- Membuat tugas Dataflow sederhana.
- Melakukan dua tugas API yang didukung machine learning Google.
Penyiapan
Sebelum mengklik tombol Start Lab
Baca petunjuk ini. Lab memiliki timer dan Anda tidak dapat menjedanya. Timer yang dimulai saat Anda mengklik Start Lab akan menampilkan durasi ketersediaan resource Google Cloud untuk Anda.
Lab interaktif ini dapat Anda gunakan untuk melakukan aktivitas lab di lingkungan cloud sungguhan, bukan di lingkungan demo atau simulasi. Untuk mengakses lab ini, Anda akan diberi kredensial baru yang bersifat sementara dan dapat digunakan untuk login serta mengakses Google Cloud selama durasi lab.
Untuk menyelesaikan lab ini, Anda memerlukan:
- Akses ke browser internet standar (disarankan browser Chrome).
Catatan: Gunakan jendela Samaran (direkomendasikan) atau browser pribadi untuk menjalankan lab ini. Hal ini akan mencegah konflik antara akun pribadi Anda dan akun siswa yang dapat menyebabkan tagihan ekstra pada akun pribadi Anda.
- Waktu untuk menyelesaikan lab. Ingat, setelah dimulai, lab tidak dapat dijeda.
Catatan: Hanya gunakan akun siswa untuk lab ini. Jika Anda menggunakan akun Google Cloud yang berbeda, Anda mungkin akan dikenai tagihan ke akun tersebut.
Cara memulai lab dan login ke Google Cloud Console
-
Klik tombol Start Lab. Jika Anda perlu membayar lab, dialog akan terbuka untuk memilih metode pembayaran.
Di sebelah kiri ada panel Lab Details yang berisi hal-hal berikut:
- Tombol Open Google Cloud console
- Waktu tersisa
- Kredensial sementara yang harus Anda gunakan untuk lab ini
- Informasi lain, jika diperlukan, untuk menyelesaikan lab ini
-
Klik Open Google Cloud console (atau klik kanan dan pilih Open Link in Incognito Window jika Anda menjalankan browser Chrome).
Lab akan menjalankan resource, lalu membuka tab lain yang menampilkan halaman Sign in.
Tips: Atur tab di jendela terpisah secara berdampingan.
Catatan: Jika Anda melihat dialog Choose an account, klik Use Another Account.
-
Jika perlu, salin Username di bawah dan tempel ke dialog Sign in.
{{{user_0.username | "Username"}}}
Anda juga dapat menemukan Username di panel Lab Details.
-
Klik Next.
-
Salin Password di bawah dan tempel ke dialog Welcome.
{{{user_0.password | "Password"}}}
Anda juga dapat menemukan Password di panel Lab Details.
-
Klik Next.
Penting: Anda harus menggunakan kredensial yang diberikan lab. Jangan menggunakan kredensial akun Google Cloud Anda.
Catatan: Menggunakan akun Google Cloud sendiri untuk lab ini dapat dikenai biaya tambahan.
-
Klik halaman berikutnya:
- Setujui persyaratan dan ketentuan.
- Jangan tambahkan opsi pemulihan atau autentikasi 2 langkah (karena ini akun sementara).
- Jangan mendaftar uji coba gratis.
Setelah beberapa saat, Konsol Google Cloud akan terbuka di tab ini.
Catatan: Untuk mengakses produk dan layanan Google Cloud, klik Navigation menu atau ketik nama layanan atau produk di kolom Search.
Memeriksa izin project
Sebelum memulai pekerjaan di Google Cloud, pastikan project Anda sudah
memiliki izin yang tepat dalam Identity and Access Management (IAM).
-
Di Konsol Google Cloud, pada Navigation menu, pilih
IAM & Admin > IAM.
-
Pastikan Akun Layanan komputasi default
{project-number}-compute@developer.gserviceaccount.com ada
serta memiliki peran editor dan
storage.admin yang sudah ditetapkan. Prefiks akun adalah
nomor project yang dapat Anda temukan di
Navigation menu > Cloud Overview > Dashboard.
Catatan: Jika akun tersebut tidak ada di IAM atau tidak
memiliki peran storage.admin, ikuti langkah-langkah di bawah
untuk menetapkan peran yang diperlukan.
-
Di Konsol Google Cloud, pada Navigation menu, klik
Cloud Overview > Dashboard.
- Salin nomor project (mis.
729328892908).
-
Pada Navigation menu, klik
IAM & Admin >IAM.
-
Di bagian atas tabel peran, di bawah View by Principals,
klik Grant Access.
- Di kolom New principals, ketik:
{project-number}-compute@developer.gserviceaccount.com
-
Ganti {project-number} dengan nomor project Anda.
-
Untuk Role, pilih Storage Admin.
-
Klik Save.
Skenario tantangan
Sebagai data engineer junior di Jooli Inc. yang baru saja menjalani pelatihan
Google Cloud dan beberapa layanan data, Anda diminta menunjukkan keterampilan
yang berhasil Anda pelajari. Tim meminta Anda menyelesaikan beberapa tugas
berikut.
Anda dianggap sudah memiliki kemampuan dan pengetahuan untuk menyelesaikan
tugas ini, jadi tidak akan ada panduan langkah demi langkah.
Tugas 1. Menjalankan tugas Dataflow sederhana
Dalam tugas ini, Anda akan menggunakan template batch Dataflow
Text Files on Cloud Storage to BigQuery di bagian "Memproses
Data dalam Jumlah Besar (batch)" untuk mentransfer data dari bucket Cloud
Storage (gs://spls/gsp323/lab.csv). Tabel berikut berisi
nilai-nilai yang Anda butuhkan untuk melakukan konfigurasi tugas DataFlow
dengan benar.
Anda harus memastikan untuk:
-
Membuat set data BigQuery bernama
menggunakan tabel bernama
.
-
Membuat Bucket Cloud Storage bernama
.
Meluaskan petunjuk di bawah untuk menentukan skema tabel BigQuery
| Kolom |
Nilai |
| Region endpoint for the job |
|
| Cloud Storage input file(s) |
gs://spls/gsp323/lab.csv |
|
Cloud Storage location of your BigQuery schema file
|
gs://spls/gsp323/lab.schema |
| BigQuery output table |
|
|
Temporary directory for BigQuery loading process
|
|
| Temporary location |
|
|
Optional Parameters > JavaScript UDF path in Cloud Storage
|
gs://spls/gsp323/lab.js |
|
Optional Parameters > JavaScript UDF name
|
transform |
| Optional Parameters > Machine Type |
Batalkan pilihan Use default machine type, lalu pilih
e2-standard-2
|
Tunggu tugas selesai sebelum mencoba melihat progres Anda.
Klik Periksa progres saya untuk memverifikasi tujuan.
Menjalankan tugas Dataflow sederhana
Tugas 2. Menjalankan tugas Managed Service for Spark sederhana
Dalam tugas ini, Anda akan menjalankan contoh tugas Spark menggunakan Managed
Service for Spark.
Catatan: Sebelum menjalankan tugas, login ke salah satu node
cluster, lalu salin file `data.txt` ke hdfs menggunakan perintah
`hdfs dfs -cp gs://spls/gsp323/data.txt /data.txt`.
Jalankan tugas Managed Service for Spark menggunakan nilai di bawah ini:
| Kolom |
Nilai |
| Job type |
Spark |
| Main class or jar |
org.apache.spark.examples.SparkPageRank
|
| Jar files |
file:///usr/lib/spark/examples/jars/spark-examples.jar
|
| Arguments |
/data.txt |
| Max restarts per hour |
1 |
| Managed Service for Spark Cluster |
Compute Engine |
| Region |
|
| Machine series |
E2 |
| Manager node |
Pilih Balanced Persistent Disk, lalu tetapkan
Machine Type ke e2-standard-2
|
| Worker node |
Pilih Balanced Persistent Disk, lalu tetapkan
Machine Type ke e2-standard-2
|
| Max worker nodes |
2 |
| Primary disk size |
100 GB |
| Internal IP only |
Batalkan pilihan
"Configure all instances to have only internal IP addresses"
|
Tunggu tugas selesai sebelum mencoba melihat progres Anda.
Contoh tugas Managed Service for Spark ditampilkan di bawah ini:
Klik Periksa progres saya untuk memverifikasi tujuan.
Menjalankan tugas Managed Service for Spark sederhana
Tugas 3. Menggunakan Google Cloud Speech-to-Text API
-
Gunakan Google Cloud Speech-to-Text API untuk menganalisis file audio
gs://spls/gsp323/task3.flac. Setelah selesai menganalisis file,
upload file yang dihasilkan ke:
. Pastikan objek yang diupload memiliki Content-Type yang
ditetapkan ke application/json.
Catatan: Jika Anda mengalami masalah dalam menjalankan tugas
ini, lihat lab yang relevan untuk memecahkan masalah tersebut:
Google Cloud Speech-to-Text API: Qwik Start
Klik Periksa progres saya untuk memverifikasi tujuan.
Menggunakan Google Cloud Speech-to-Text API
Tugas 4. Menggunakan Cloud Natural Language API
-
Gunakan Cloud Natural Language API untuk menganalisis kalimat dari teks
tentang Odin. Teks yang perlu Anda analisis adalah "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". Setelah selesai menganalisis teks,
upload file yang dihasilkan ke:
. Pastikan objek yang diupload memiliki
Content-Type yang
ditetapkan ke application/json.
Catatan: Jika Anda mengalami masalah dalam menjalankan tugas
ini, lihat lab yang relevan untuk memecahkan masalah tersebut:
Cloud Natural Language API: Qwik Start
Klik Periksa progres saya untuk memverifikasi tujuan.
Menggunakan Cloud Natural Language API
Selamat!
Selamat! Di lab ini, Anda telah menunjukkan keterampilan dengan menjalankan
tugas Dataflow sederhana, tugas Managed Service for Spark sederhana, dan
menggunakan Google Cloud Speech-to-Text API serta Cloud Natural Language API.
Lab mandiri ini merupakan bagian dari kursus badge keahlian
Menyiapkan Data untuk ML API di Google Cloud. Dengan menyelesaikan badge keahlian ini, Anda akan mendapatkan badge di
atas sebagai pengakuan atas pencapaian Anda. Tampilkan badge di resume atau
platform media sosial Anda, dan umumkan pencapaian Anda menggunakan hashtag
#GoogleCloudBadge.
Kursus badge keahlian ini merupakan bagian dari alur pembelajaran
Analis Data
dan
Data Engineer
di Google Cloud.
Sertifikasi dan pelatihan Google Cloud
...membantu Anda mengoptimalkan teknologi Google Cloud. Kelas kami mencakup keterampilan teknis dan praktik terbaik untuk membantu Anda memahami dengan cepat dan melanjutkan proses pembelajaran. Kami menawarkan pelatihan tingkat dasar hingga lanjutan dengan opsi on demand, live, dan virtual untuk menyesuaikan dengan jadwal Anda yang sibuk. Sertifikasi membantu Anda memvalidasi dan membuktikan keterampilan serta keahlian Anda dalam teknologi Google Cloud.
Manual Terakhir Diperbarui pada 23 Januari 2026
Lab Terakhir Diuji pada 23 Januari 2026
Hak cipta 2026 Google LLC. Semua hak dilindungi undang-undang. Google dan logo Google adalah merek dagang dari Google LLC. Semua nama perusahaan dan produk lain mungkin adalah merek dagang masing-masing perusahaan yang bersangkutan.