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Aplique suas habilidades no console do Google Cloud

Instruções e requisitos de configuração do laboratório
Proteja sua conta e seu progresso. Sempre use uma janela anônima do navegador e suas credenciais para realizar este laboratório.

Compartilhe dados com o Google Data Cloud: laboratório com desafio

Laboratório 1 hora universal_currency_alt 5 créditos show_chart Intermediário
info Este laboratório pode incorporar ferramentas de IA para ajudar no seu aprendizado.
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Logotipo dos laboratórios autoguiados do Google Cloud

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 estudantes que se inscreveram no curso Compartilhe dados com o Google Data Cloud. Tudo pronto para começar o desafio?

Conhecimentos avaliados:

  • Compartilhar conjuntos de dados do BigQuery entre projetos do Google Cloud
  • Enriquecer conjuntos de dados com base em dados selecionados
  • Permitir a troca de dados bidirecional
  • Criar uma visualização no Looker Studio

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 do desafio

Você é um parceiro de compartilhamento de dados pessoais do Google Cloud que hospeda um aplicativo para vários clientes, armazena dados e fornece análises como um serviço. O aplicativo atende a um cliente que depende dos seus dados para enriquecer os dados do aplicativo dele. Em seguida, o cliente compartilha métricas gerais com o parceiro de compartilhamento de dados pessoais para entender melhor a pegada do cliente.

Neste laboratório, você vai atuar como parceiro de compartilhamento de dados pessoais e como cliente, ativando a troca bidirecional de dados no BigQuery e criando uma visualização no Looker Studio.

diagrama da arquitetura do laboratório

Tarefa 1: criar a visualização autorizada do parceiro

Sua primeira tarefa como parceiro de compartilhamento de dados pessoais é copiar um conjunto de dados público do BigQuery para seu projeto. O conjunto de dados contém detalhes de cada ZIP code nos EUA. Nesta seção, você vai precisar expor o conjunto de dados carregado como uma visualização autorizada e conceder acesso a um usuário específico do cliente.

Para esta tarefa, você precisa fazer login no console do projeto do parceiro de compartilhamento de dados pessoais com as credenciais associadas.
  1. Crie uma visualização autorizada chamada com base na consulta a seguir. Salve essa visualização em demo_dataset.
SELECT * FROM `bigquery-public-data.geo_us_boundaries.zip_codes`;

Clique em "Verificar meu progresso" para conferir o objetivo. Criar a visualização autorizada do parceiro

Autorizar a visualização

Em seguida, você precisa atribuir permissões do IAM autorizando a visualização no conjunto de dados.

  1. Autorize a visualização que você acabou de criar.

Atribuir permissões do IAM ao usuário do cliente

Em seguida, você precisa conceder ao usuário Cliente o papel de Leitor de dados do BigQuery na visualização autorizada que você criou.

  1. Conceda ao usuário do cliente acesso à visualização .
    • O nome de usuário é: .
    • Conceda a ele o papel de Leitor de dados do BigQuery

Clique em "Verificar meu progresso" para conferir o objetivo. Autorizar a visualização e atribuir permissões do IAM ao usuário do cliente

Tarefa 2: atualizar a tabela de dados do cliente

Nesta tarefa, você vai atuar como cliente. A próxima etapa é executar uma consulta para atualizar a tabela de clientes no seu projeto.

Para esta tarefa, você precisa fazer login no console do projeto do cliente com as credenciais associadas.
  1. Execute a consulta abaixo para atualizar o valor do condado/município na tabela de clientes.
UPDATE `{{{consumer_project.project_id|Customer A Project ID}}}.customer_dataset.customer_info` cust SET cust.county=vw.county FROM `{{{isv_project.project_id|Partner Project ID}}}.demo_dataset.{{{isv_project.startup_script.isv_authorized_view|Partner authorized view}}}` vw WHERE vw.zip_code=cust.postal_code;

O seguinte resultado será exibido:

Esta instrução modificou 14 linhas em customer_info.

Tarefa 3: criar a visualização autorizada do cliente

Nesta seção, você vai criar uma visualização autorizada do cliente e conceder acesso a um usuário específico do parceiro de compartilhamento de dados pessoais.

Para esta tarefa, você precisa fazer login no console do projeto do cliente com as credenciais associadas.
  1. Crie uma visualização autorizada chamada com base na consulta a seguir, que lista os condados/municípios e o número de clientes em cada um. Salve essa visualização em customer_dataset.
SELECT county, COUNT(1) AS Count FROM `{{{consumer_project.project_id|Customer A Project ID}}}.customer_dataset.customer_info` cust GROUP BY county HAVING county is not null

Clique em "Verificar meu progresso" para conferir o objetivo. Criar a visualização autorizada do cliente

Autorizar a visualização

Em seguida, você precisará atribuir permissões do IAM autorizando a visualização do cliente no conjunto de dados.

  1. Autorize a visualização que você acabou de criar.

Atribuir permissões do IAM ao usuário parceiro

Em seguida, você precisa conceder ao usuário Parceiro de compartilhamento de dados pessoais o papel de Leitor de dados do BigQuery na visualização autorizada do cliente que você criou.

  1. Conceda ao usuário do parceiro de compartilhamento de dados pessoais acesso à visualização .
    • O nome de usuário é: .
    • Conceda a ele o papel de Leitor de dados do BigQuery

Clique em "Verificar meu progresso" para conferir o objetivo. Autorizar a visualização e atribuir permissões do IAM ao usuário parceiro

Tarefa 4: usar a visualização autorizada do cliente para criar uma visualização

Sua quarta tarefa é consumir a visualização autorizada do cliente no projeto do parceiro de compartilhamento de dados pessoais e criar uma visualização de gráfico de colunas que mostre a distribuição dos clientes e condados/municípios.

Para esta tarefa, você precisa fazer login no console do projeto do parceiro de compartilhamento de dados pessoais com as credenciais associadas.

Conectar o BigQuery ao Looker Studio

  1. Abra o Google Looker Studio e crie um Relatório em branco.

  2. Conecte o BigQuery e autorize o Looker Studio.

  3. Em Meus projetos no painel esquerdo, navegue até o projeto do cliente e selecione . Adicione a tabela ao relatório em branco.

Clique em "Verificar meu progresso" para conferir o objetivo. Conectar o BigQuery ao Looker Studio

Criar uma visualização no Looker Studio

  1. Crie uma visualização com os seguintes requisitos:
    • Nome do relatório: Visualização do parceiro de compartilhamento de dados pessoais
    • Para a visualização, insira um gráfico de barras verticais
    • Para o gráfico de barras, defina county como Dimensão e Count como Dimensão detalhada e Métrica.

A visualização deve ser semelhante a esta:

visualização do relatório

Parabéns!

Neste laboratório, você compartilhou conjuntos de dados do BigQuery entre projetos do Google Cloud, enriqueceu conjuntos de dados com base em dados selecionados, ativou a troca de dados bidirecional e criou uma visualização.

Selo de habilidade "Compartilhe dados com o Google Data Cloud"

Conquiste seu próximo selo de habilidade

Este laboratório autoguiado faz parte do curso do selo de habilidade Compartilhe dados com o Google Data Cloud. Ao concluir o curso, você ganha o selo acima como reconhecimento pela sua conquista. Compartilhe o selo no seu currículo e nas redes sociais e use #GoogleCloudBadge para anunciar sua conquista. Confira no catálogo mais de 20 outros cursos com selo de habilidade disponíveis para você.

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 22 de maio de 2025

Laboratório testado em 22 de maio de 2025

Copyright 2025 Google LLC. Todos os direitos reservados. Google e o logotipo do Google são marcas registradas da Google LLC. Todos os outros nomes de produtos e empresas podem ser marcas registradas das respectivas empresas a que estão associados.

Antes de começar

  1. Os laboratórios criam um projeto e recursos do Google Cloud por um período fixo
  2. Os laboratórios têm um limite de tempo e não têm o recurso de pausa. Se você encerrar o laboratório, vai precisar recomeçar do início.
  3. No canto superior esquerdo da tela, clique em Começar o laboratório

Usar a navegação anônima

  1. Copie o nome de usuário e a senha fornecidos para o laboratório
  2. Clique em Abrir console no modo anônimo

Fazer login no console

  1. Faça login usando suas credenciais do laboratório. Usar outras credenciais pode causar erros ou gerar cobranças.
  2. Aceite os termos e pule a página de recursos de recuperação
  3. Não clique em Terminar o laboratório a menos que você tenha concluído ou queira recomeçar, porque isso vai apagar seu trabalho e remover o projeto

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Um laboratório por vez

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Use a navegação anônima para executar o laboratório

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.