Puntos de control
Run a simple Dataflow job
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Run a simple Dataproc job
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Use the Google Cloud Speech API
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Use the Cloud Natural Language API
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Realiza tareas básicas de IA, AA y datos en Google Cloud: Lab de desafío
GSP323
Descripción general
En un lab de desafío, se le proporcionarán una situación y un conjunto de tareas. En lugar de seguir instrucciones paso a paso, deberá utilizar las habilidades aprendidas en los labs de la Quest a fin de decidir cómo completar las tareas por su cuenta. Un sistema de puntuación automatizado (que se muestra en esta página) le proporcionará comentarios acerca de si completó las tareas correctamente.
En un lab de desafío, no se explican conceptos nuevos de Google Cloud, sino que se espera que amplíe las habilidades que adquirió, como cambiar los valores predeterminados y leer o investigar los mensajes de error para corregir sus propios errores.
Debe completar correctamente todas las tareas dentro del período establecido para obtener una puntuación del 100%.
Se recomienda este lab a los estudiantes que se inscribieron para obtener la insignia de habilidad de Perform Foundational Data, ML, and AI Tasks in Google Cloud. ¿Aceptas el desafío?
Temas evaluados:
- Crear un trabajo simple de Dataproc
- Crear un trabajo simple de Dataflow
- Realizar dos tareas de APIs respaldadas por el aprendizaje automático de Google
Situación
Antes de hacer clic en el botón Comenzar lab
Lee estas instrucciones. Los labs son cronometrados y no se pueden pausar. El cronómetro, que comienza a funcionar cuando haces clic en Comenzar lab, indica por cuánto tiempo tendrás a tu disposición los recursos de Google Cloud.
Este lab práctico te permitirá realizar las actividades correspondientes en un entorno de nube real, no en uno de simulación o demostración. Para ello, se te proporcionan credenciales temporales nuevas que utilizarás para acceder a Google Cloud durante todo el lab.
Para completar este lab, necesitarás lo siguiente:
- Acceso a un navegador de Internet estándar (se recomienda el navegador Chrome)
- Tiempo para completar el lab: Recuerda que, una vez que comienzas un lab, no puedes pausarlo.
Cómo iniciar su lab y acceder a la consola de Google Cloud
-
Haga clic en el botón Comenzar lab. Si debe pagar por el lab, se abrirá una ventana emergente para que seleccione su forma de pago. A la izquierda, se encuentra el panel Detalles del lab que tiene estos elementos:
- El botón Abrir la consola de Google
- Tiempo restante
- Las credenciales temporales que debe usar para el lab
- Otra información para completar el lab, si es necesaria
-
Haga clic en Abrir la consola de Google. El lab inicia recursos y abre otra pestaña en la que se muestra la página de acceso.
Sugerencia: Ordene las pestañas en ventanas separadas, una junto a la otra.
Nota: Si ve el diálogo Elegir una cuenta, haga clic en Usar otra cuenta. -
Si es necesario, copie el nombre de usuario del panel Detalles del lab y péguelo en el cuadro de diálogo Acceder. Haga clic en Siguiente.
-
Copie la contraseña del panel Detalles del lab y péguela en el cuadro de diálogo de bienvenida. Haga clic en Siguiente.
Importante: Debe usar las credenciales del panel de la izquierda. No use sus credenciales de Google Cloud Skills Boost. Nota: Usar su propia Cuenta de Google podría generar cargos adicionales. -
Haga clic para avanzar por las páginas siguientes:
- Acepte los términos y condiciones.
- No agregue opciones de recuperación o autenticación de dos factores (esta es una cuenta temporal).
- No se registre para obtener pruebas gratuitas.
Después de un momento, se abrirá la consola de Cloud en esta pestaña.
Situación del desafío
Como ingeniero de datos júnior en Jooli Inc. y recientemente capacitado en Google Cloud y varios servicios de datos, tienes que demostrar tus nuevas habilidades. El equipo te pidió que completes las tareas que figuran a continuación.
Se espera que tengas las habilidades y el conocimiento para realizar estas tareas, por lo que no recibirás guías paso a paso.
Tarea 1: Ejecuta un trabajo simple de Dataflow
Ya usaste Dataflow en la Quest para cargar datos a BigQuery desde Pub/Sub. Ahora usa la plantilla por lotes de Dataflow Text Files on Cloud Storage to BigQuery de la sección “Process Data in Bulk (batch)” para transferir datos desde un bucket de Cloud Storage (gs://cloud-training/gsp323/lab.csv
). La siguiente tabla tiene los valores que necesitas para configurar correctamente el trabajo de Dataflow.
Asegúrate de haber hecho lo siguiente:
- Crear un conjunto de datos de BigQuery llamado
- Crear un bucket de Cloud Storage llamado
Campo | Valor |
---|---|
Ruta de acceso de UDF de JavaScript en Cloud Storage | gs://cloud-training/gsp323/lab.js |
Ruta de JSON | gs://cloud-training/gsp323/lab.schema |
Nombre de la UDF de JavaScript | transform |
Tabla de salida de BigQuery |
|
Ruta de acceso de entrada de Cloud Storage | gs://cloud-training/gsp323/lab.csv |
Directorio temporal de BigQuery |
|
Ubicación temporal |
|
Tipo de máquina | e2-standard-2 |
Espera a que se complete el trabajo antes de revisar tu progreso.
Haz clic en Revisar mi progreso para verificar el objetivo.
Tarea 2: Ejecuta un trabajo simple de Dataproc
Ya usaste Dataproc en la Quest. Ahora debes ejecutar otro trabajo de ejemplo de Spark con Dataproc.
Antes de ejecutar el trabajo, accede a uno de los nodos del clúster y copia el archivo /data.txt en HDFS (usa el comando hdfs dfs -cp gs://cloud-training/gsp323/data.txt /data.txt
).
Ejecuta un trabajo de Dataproc con los valores que se indican a continuación.
Campo | Valor |
---|---|
Región |
|
Tipo de trabajo | Spark |
Clase principal o jar | org.apache.spark.examples.SparkPageRank |
Archivos jar | file:///usr/lib/spark/examples/jars/spark-examples.jar |
Argumentos | /data.txt |
Cantidad máxima de reinicios por hora | 1 |
Clúster de Dataproc | Compute Engine |
Región |
|
Serie de máquinas | E2 |
Nodo administrador | Configura el tipo de máquina como e2-standard-2 |
Nodo trabajador | Configura el tipo de máquina como e2-standard-2 |
Máx. de nodos trabajadores | 2 |
Espera a que se complete el trabajo antes de revisar tu progreso.
Haz clic en Revisar mi progreso para verificar el objetivo.
Tarea 3: Usa la API de Google Cloud Speech-to-Text
- Usa la API de Google Cloud Speech-to-Text para analizar el archivo de audio
gs://cloud-training/gsp323/task3.flac
. Cuando hayas analizado el archivo, sube el archivo resultante aquí:
Haz clic en Revisar mi progreso para verificar el objetivo.
Tarea 4: Usa la API de Cloud Natural Language
- Usa la API de Cloud Natural Language para analizar la oración del texto sobre Odín. El texto que debes analizar es el siguiente: “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”. Cuando hayas analizado el texto, sube el archivo resultante aquí:
Haz clic en Revisar mi progreso para verificar el objetivo.
¡Felicitaciones!
Este lab de autoaprendizaje forma parte de la insignia de habilidad de Perform Foundational Data, ML, and AI Tasks in Google Cloud. Si completas esta insignia de habilidad, obtendrás la insignia que se muestra arriba como reconocimiento de tu logro. Comparte la insignia en tu currículum y tus plataformas de redes sociales, y anuncia tu logro con el hashtag #GoogleCloudBadge.
Esta insignia de habilidad forma parte de las rutas de aprendizaje de Ingeniero de datos y Analista de datos de Google Cloud.
Capacitación y certificación de Google Cloud
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Última actualización del manual: 5 de febrero de 2024
Prueba más reciente del lab: 15 de enero de 2024
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