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Descripción general

Debe completar una serie de tareas dentro de un período asignado. En lugar de seguir instrucciones paso a paso, se te presentarán una situación y un conjunto de tareas, y deberás descifrar cómo completarlas por tu cuenta. Un sistema de puntuación automatizado (que se muestra en esta página) proporcionará comentarios acerca de si completaste las tareas correctamente.

Debes completar todas las tareas dentro del período establecido para obtener una puntuación del 100%.

En un Lab de desafío, no se explican los conceptos de Google Cloud. Para desarrollar la solución del desafío que se te presenta, usa las habilidades que aprendiste en los demás labs del curso que incluye este Lab de desafío. Se espera que amplíes tus habilidades adquiridas y que cambies las consultas incorrectas.

Se recomienda este lab a los estudiantes inscritos en la insignia de habilidad Derive Insights from BigQuery Data. ¿Aceptas el desafío?

Configuración y requisitos

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)

Nota: Usa una ventana de navegador privada o de Incógnito para ejecutar este lab. Así evitarás cualquier conflicto entre tu cuenta personal y la cuenta de estudiante, lo que podría generar cargos adicionales en tu cuenta personal.

• Tiempo para completar el lab: Recuerda que, una vez que comienzas un lab, no puedes pausarlo.

Nota: Si ya tienes un proyecto o una cuenta personal de Google Cloud, no los uses en este lab para evitar cargos adicionales en tu cuenta.

Situación

Formas parte de una organización de salud pública que tiene la tarea de identificar las respuestas a consultas relacionadas con la pandemia del COVID-19. Obtener las respuestas correctas ayudará a la organización a planear y orientar de forma adecuada los programas de concientización y las iniciativas para el cuidado de la salud.

El conjunto de datos y la tabla que se usarán en este análisis se encuentran en: bigquery-public-data.covid19_open_data.covid19_open_data. Este repositorio contiene conjuntos de datos de series temporales diarias relacionadas con el COVID-19 en distintos países. Incluye datos demográficos, económicos, epidemiológicos, geográficos, de salud, de hospitalizaciones, de movilidad, de acciones de los gobiernos y del clima.

Tarea 1: Consulta el total de casos confirmados

• Crea una consulta que responda la pregunta “¿Cuál fue el recuento total de casos confirmados el ?”. Esta debe mostrar una sola fila que contenga la suma de casos confirmados en todos los países. El nombre de la columna debería ser total_cases_worldwide.

Columnas a las que puedes hacer referencia:

• cumulative_confirmed
• date

Haz clic en Revisar mi progreso para verificar el objetivo. Consultar el total de casos confirmados

Tarea 2: Consulta las áreas más afectadas

• Crea una consulta que responda la pregunta “¿Cuántos estados de EE.UU. tuvieron más de muertes el ?”. Los resultados deben mostrarse en el campo count_of_states.

Nota: No incluyas valores NULOS.

Columnas a las que puedes hacer referencia:

• country_name
• subregion1_name (para la información del estado)
• cumulative_deceased

Haz clic en Revisar mi progreso para verificar el objetivo. Consultar las áreas más afectadas

Tarea 3: Identifica ubicaciones con grandes cantidades de casos confirmados

• Crea una consulta que responda la consigna “Enumera todos los estados de Estados Unidos de América que tuvieron más de casos confirmados el ”. El nombre del estado y los casos confirmados correspondientes deben aparecer en orden descendente. Los nombres de los campos que se deben mostrar son state y total_confirmed_cases.

Columnas a las que puedes hacer referencia:

• country_code
• subregion1_name (para la información del estado)
• cumulative_confirmed

Haz clic en Revisar mi progreso para verificar el objetivo. Identificar un día específico

Tarea 4: Consulta la tasa de letalidad

1. Crea una consulta que responda la pregunta “¿Cuál fue la tasa de letalidad en Italia para el mes de de 2020?”. Aquí, la tasa de letalidad se define de la siguiente manera: (total de muertes ÷ total de casos confirmados) × 100.
2. Escribe una consulta para devolver la tasa del mes de de 2020 que contenga los siguientes campos en el resultado: total_confirmed_cases, total_deaths y case_fatality_ratio.

Columnas a las que puedes hacer referencia:

• country_name
• cumulative_confirmed
• cumulative_deceased

Haz clic en Revisar mi progreso para verificar el objetivo. Consultar la tasa de letalidad

Tarea 5: Identifica un día específico

• Crea una consulta que responda la pregunta “¿En qué día la cantidad total de muertes superó la barrera de los en Italia?”. La consulta debería mostrar la fecha en formato aaaa-mm-dd.

Columnas a las que puedes hacer referencia:

• country_name
• cumulative_deceased

Haz clic en Revisar mi progreso para verificar el objetivo. Identificar un día específico

Tarea 6: Identifica días con una tasa nula en la cantidad neta de casos nuevos

La siguiente consulta está escrita para identificar la cantidad de días entre el y el en los que no hubo ningún aumento en la cantidad de casos confirmados en la India. Sin embargo, no se está ejecutando de forma adecuada.

• Debes actualizar la consulta para completarla y obtener el resultado:

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 )

Haz clic en Revisar mi progreso para verificar el objetivo. Identificar días con una tasa nula en la cantidad neta de casos nuevos

Tarea 7: Consulta la tasa de duplicación

• Usa el modelo anterior como plantilla para escribir una consulta que permita averiguar las fechas en que los casos confirmados en EE.UU. aumentaron más del % en comparación con el día anterior (con una tasa de duplicación de 7 días aproximadamente), entre el 22 de marzo y el 20 de abril de 2020. La consulta debe mostrar la lista de fechas, los casos confirmados del día específico, los casos confirmados del día anterior y el aumento porcentual de los casos entre esos días.

  • Usa los siguientes nombres para los campos que se deben mostrar: Date, Confirmed_Cases_On_Day, Confirmed_Cases_Previous_Day y Percentage_Increase_In_Cases.

Haz clic en Revisar mi progreso para verificar el objetivo. Consultar la tasa de duplicación

Tarea 8: Consulta la tasa de recuperación

1. Crea una consulta para enumerar las tasas de recuperación de los países en orden descendente (limítalos a ) hasta el 10 de mayo de 2020.

2. Limita la consulta a aquellos países que tengan más de 50,000 casos confirmados.

   • Esta debe mostrar los siguientes campos: country, recovered_cases, confirmed_cases y recovery_rate.

Columnas a las que puedes hacer referencia:

* country_name * cumulative_confirmed * cumulative_recovered

Haz clic en Revisar mi progreso para verificar el objetivo. Consultar la tasa de recuperación

Tarea 9: Consulta la tasa de crecimiento diario acumulado (CDGR)

• En la siguiente consulta, se intenta calcular la CDGR (tasa de crecimiento diario acumulado) del para Francia desde el día en que se informó el primer caso,que fue el 24 de enero de 2020.

• La CDGR se calcula de la siguiente manera:

((last_day_cases/first_day_cases)^1/days_diff)-1)

Donde:

• last_day_cases es el número de casos confirmados el 10 de mayo de 2020.

• first_day_cases corresponde al número de casos confirmados el 24 de enero de 2020.

• days_diff corresponde a la cantidad de días entre el 24 de enero y el 10 de mayo de 2020

• La consulta no se está ejecutando de forma adecuada. ¿Puedes corregir el error para que la consulta se ejecute con éxito?

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 Nota: Consulta la siguiente documentación sobre funciones, operadores y condicionales para obtener más información sobre la función de SQL a la que se hizo referencia, `LEAD()`.

Haz clic en Revisar mi progreso para verificar el objetivo. Consultar la tasa de crecimiento diario acumulado (CDGR)

Tarea 10: Crea un informe de Looker Studio

• Crea un informe de Looker Studio que refleje la siguiente información de Estados Unidos:

  • Número de casos confirmados
  • Número de muertes
  • Período:

Haz clic en Revisar mi progreso para verificar el objetivo. Crear un informe de Looker Studio

Nota: Usa la siguiente imagen como referencia mientras creas el informe (este debería parecerse a la imagen). Nota: No uses la opción Explorar con Looker Studio de BigQuery.

¡Felicitaciones!

Obtén tu próxima insignia de habilidad

Este lab de autoaprendizaje forma parte de la insignia de habilidad Derive Insights from BigQuery Data. 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 sociales, y anuncia tu logro con el hashtag #GoogleCloudBadge.

Esta insignia de habilidad es parte de la ruta de aprendizaje de Data Analyst de Google. Si ya conseguiste las otras insignias de habilidad de esta ruta de aprendizaje, revisa el catálogo de Google Cloud Skills Boost y encuentra insignias de habilidad adicionales que puedes obtener.

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Última actualización del manual: 25 de marzo de 2024

Prueba más reciente del lab: 26 de septiembre de 2023

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