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Visão geral
Você precisa concluir uma série de tarefas no tempo estabelecido. Em vez de
seguir instruções detalhadas, você deverá analisar o cenário e realizar as
tarefas por conta própria. Um sistema automático de pontuação (mostrado nesta
página) avaliará seu desempenho.
Para receber a pontuação máxima de 100%, você precisa terminar no tempo
definido.
Os laboratórios com desafio não ensinam conceitos do Google Cloud. Para
solucionar o desafio proposto, coloque em prática tudo o que você aprendeu nos
outros laboratórios deste curso. Esperamos que você amplie seus conhecimentos
e corrija as consultas com erros.
Este laboratório é recomendado para estudantes que se inscreveram no curso do
selo de habilidade
Gerar insights a partir de dados do BigQuery. Tudo pronto para começar o desafio?
Configuração e requisitos
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.
Cenário
Você faz parte de uma organização pública de saúde que precisa identificar as
respostas às consultas sobre a pandemia da COVID-19. Com as respostas certas,
a organização pode planejar e concentrar os esforços de saúde e os programas
de conscientização da melhor forma.
O código
bigquery-public-data.covid19_open_data.covid19_open_data contém o
conjunto de dados e a tabela que serão usados para a análise. Esse repositório
tem conjuntos de dados diários de séries temporais relacionados à COVID-19 em
todo o mundo. Ele inclui dados sobre informações demográficas, economia,
epidemiologia, geografia, saúde, hospitalizações, mobilidade, respostas dos
governos e clima.
Tarefa 1: Total de casos confirmados
-
Crie uma consulta para responder à pergunta: "Qual foi o total de casos
confirmados em
?". A consulta precisa retornar uma linha com a soma dos casos confirmados
em todos os países. O nome da coluna precisa ser
total_cases_worldwide.
Estas são as colunas para referência:
- cumulative_confirmed
- date
Clique em Verificar meu progresso para conferir o objetivo.
Total de casos confirmados
Tarefa 2: Áreas mais afetadas
-
Crie uma consulta para responder à pergunta: "Quantos estados nos EUA
tiveram mais de
mortes em
?". A consulta precisa listar a saída no campo
count_of_states.
Observação: não inclua valores NULL.
Estas são as colunas para referência:
- country_name
- subregion1_name (para informações sobre o estado)
- cumulative_deceased
Clique em Verificar meu progresso para conferir o objetivo.
Áreas mais afetadas
Tarefa 3: identificação das áreas de risco
-
Crie uma consulta para responder à pergunta: "Quais estados dos EUA tiveram
mais de
casos confirmados em
? Liste todos". A consulta precisa retornar o nome do estado e os casos
confirmados correspondentes, organizados em ordem decrescente. Nomeie os
campos da resposta como state e
total_confirmed_cases.
Estas são as colunas para referência:
- country_code
- subregion1_name (para informações sobre o estado)
- cumulative_confirmed
Clique em Verificar meu progresso para conferir o objetivo.
identificação das áreas de risco
Tarefa 4: Taxa de letalidade
-
Crie uma consulta para responder à pergunta: "Qual foi a taxa de letalidade
dos casos na Itália em
de 2020?". A taxa de letalidade dos casos é definida aqui como (total de
mortes / total de casos confirmados) * 100.
-
Crie uma consulta que retorne a taxa em
de 2020 e inclua os seguintes campos na saída:
total_confirmed_cases, total_deaths e
case_fatality_ratio.
Estas são as colunas para referência:
- country_name
- cumulative_confirmed
- cumulative_deceased
Clique em Verificar meu progresso para conferir o objetivo.
Taxa de letalidade
Tarefa 5: identificar um dia específico
-
Crie uma consulta para responder à pergunta: "Em que dia o total de mortes
passou de
na Itália?". A consulta precisa retornar a data no formato
aaaa-mm-dd.
Estas são as colunas para referência:
- country_name
- cumulative_deceased
Clique em Verificar meu progresso para conferir o objetivo.
Identificar um dia específico
Tarefa 6: buscar dias sem aumento nos casos
A consulta a seguir foi criada para identificar o número de dias na Índia
entre
e
sem aumento no número de casos confirmados. No entanto, ela não está sendo
executada corretamente.
-
Para conferir o resultado, você precisa atualizar a consulta para ela ser
concluída:
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 )
Clique em Verificar meu progresso para conferir o objetivo.
Busca por dias sem aumento nos casos
Tarefa 7: Taxa de duplicação
-
Com base na anterior, crie uma consulta para descobrir as datas em que os
casos confirmados aumentaram mais de
% em comparação ao dia anterior (indicando a taxa de duplicação de
aproximadamente sete dias) nos EUA entre 22 de março e 20 de abril de
2020. A consulta precisa retornar a lista de datas, os casos confirmados
no dia pesquisado e no anterior e a porcentagem de aumento de casos entre
os dias.
-
Nomeie os campos da resposta da seguinte forma: Date,
Confirmed_Cases_On_Day,
Confirmed_Cases_Previous_Day e
Percentage_Increase_In_Cases.
Clique em Verificar meu progresso para conferir o objetivo.
Taxa de duplicação
Tarefa 8: Taxa de recuperação
-
Crie uma consulta para listar as taxas de recuperação dos países
(
no máximo) em ordem decrescente em 10 de maio de 2020.
-
Restrinja a consulta aos países com mais de 50 mil casos confirmados.
-
A consulta precisa retornar estes campos: country,
recovered_cases, confirmed_cases,
recovery_rate.
Estas são as colunas para referência:
- country_name
- cumulative_confirmed
- cumulative_recovered
Clique em Verificar meu progresso para conferir o objetivo.
Taxa de recuperação
Tarefa 9: Taxa de crescimento diário cumulativo (CDGR, na sigla em inglês)
((last_day_cases/first_day_cases)^1/days_diff)-1)
Em que:
-
last_day_cases é o número de casos confirmados em 10 de maio
de 2020.
-
first_day_cases é o número de casos confirmados em 24 de
janeiro de 2020.
-
days_diff é o número de dias entre 24 de janeiro e 10 de maio
de 2020.
-
A consulta não está sendo executada corretamente. Você consegue corrigir o
erro?
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
Observação: consulte a
Documentação de funções, operadores e condicionais
para saber mais sobre a função SQL referenciada, "LEAD()".
Clique em Verificar meu progresso para conferir o objetivo.
Taxa de crescimento diário cumulativo (CDGR)
Tarefa 10: Criação de um relatório do Data Studio
-
Crie um relatório do
Data Studio que mostre os
seguintes dados para os Estados Unidos:
-
Use o conector do BigQuery, autorize o acesso, selecione "Consulta
personalizada" em seu projeto
, insira a consulta e clique em "Adicionar" e "Adicionar ao relatório".
- Número de casos confirmados
- Número de mortes
-
Período:
Clique em Verificar meu progresso para conferir o objetivo.
Criação de um relatório do Data Studio
Observação: use a imagem abaixo como referência para criar
um relatório semelhante.
Observação: não use a opção
Descubra com o Data Studio do BigQuery.

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Esse selo de habilidade faz parte do programa de aprendizado
Analista de Dados
do Google. Se você já obteve os outros selos de habilidade deste programa de
aprendizado, consulte o catálogo do Google Skills para encontrar outras opções
disponíveis.
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 7 de outubro de 2025
Laboratório testado em 7 de outubro de 2025
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