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 do selo de habilidade Preparar dados para APIs de ML no 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 Começar o Laboratório

Leia estas instruções. Os laboratórios são cronometrados e não podem ser pausados. O timer é ativado quando você clica em Iniciar 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, e 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 (recomendado) ou uma janela anônima do navegador. Isso evita conflitos entre sua conta pessoal e de estudante, o que poderia causar cobranças extras na sua conta pessoal.

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

Observação: use apenas a conta de estudante neste laboratório. Se usar outra conta do Google Cloud, você poderá receber cobranças nela.

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

1. Clique no botão Começar o laboratório. Se for preciso pagar por ele, uma caixa de diálogo vai aparecer para você 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 | "Username"}}}

   Você também encontra o nome de usuário no painel Detalhes do Laboratório.

4. Clique em Próxima.

5. Copie a Senha abaixo e cole na caixa de diálogo de Olá.

   {{{user_0.password | "Password"}}}

   Você também encontra a senha no painel Detalhes do Laboratório.

6. Clique em Próxima.

   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: para acessar os produtos e serviços do Google Cloud, clique no Menu de navegação ou digite o nome do serviço ou produto no campo Pesquisar.

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 {número-do-projeto}-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:

{número-do-projeto}-compute@developer.gserviceaccount.com

6. Substitua {número-do-projeto} 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 do arquivo de esquema do BigQuery no Cloud Storage	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 exemplo de job 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 "Configurar 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 do selo de habilidade Preparar dados para APIs de ML no 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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