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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, aplique o conteúdo que você aprendeu nos outros laboratórios deste curso. Esperamos que você amplie seus conhecimentos e corrija as consultas interrompidas.

Este laboratório é recomendado para estudantes que se inscreveram no curso com selo de habilidade Derive Insights from BigQuery Data. Tudo pronto para começar o desafio?

Configuração e requisitos

Antes de clicar no botão Start Lab

Leia estas instruções. Os laboratórios são cronometrados e não podem ser pausados. O timer é iniciado quando você clica em Começar o 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, 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 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.

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

Observação: não use seu projeto ou conta do Google Cloud neste laboratório para evitar cobranças extras na sua conta.

Cenário

Você faz parte de uma organização pública de saúde que precisa identificar as respostas às consultas sobre a pandemia de COVID-19. Com as respostas certas, a organização pode planejar e concentrar os esforços de saúde e os programas de conscientização de forma adequada.

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 no nível de país de dados diários de séries temporais relacionados à COVID-19 do mundo todo. Ele inclui dados relacionados a informações demográficas, economia, epidemiologia, geografia, saúde, hospitalizações, mobilidade, respostas do governo 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 andamento do 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 andamento do objetivo. Áreas mais afetadas

Tarefa 3: identificar os pontos de acesso

• 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 andamento do objetivo. Identificação das áreas de risco

Tarefa 4: taxa de letalidade

1. 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.
2. 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 andamento do objetivo. Taxa de letalidade

Tarefa 5: identificação do 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 andamento do objetivo. Identificação dos pontos de acesso

Tarefa 6: busca por 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 ver 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 andamento do objetivo. Taxa de duplicação

Tarefa 8: taxa de recuperação

1. Crie uma consulta para listar as taxas de recuperação dos países em ordem decrescente ( no máximo) até 10 de maio de 2020.

2. 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 andamento do objetivo. Taxa de recuperação

Tarefa 9: taxa de crescimento diário cumulativo (CDGR, na sigla em inglês)

• A consulta a seguir tenta calcular a CDGR em na França desde que o primeiro caso foi informado. O primeiro caso foi relatado em 24 de janeiro de 2020.

• A CDGR é calculada desta forma:

((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 ver o objetivo. Taxa de crescimento diário cumulativo (CDGR)

Tarefa 10: criação de um relatório do Looker Studio

• Crie um relatório do Looker Studio que mostre os seguintes dados para os Estados Unidos:

  • Número de casos confirmados
  • Número de mortes
  • Período:

Clique em Verificar meu progresso para conferir o andamento do objetivo. Criação de um relatório do Looker Studio

Observação: use a imagem abaixo como referência para criar um relatório semelhante. Observação: não use a opção Explorar com o Looker Studio do BigQuery.

Parabéns!

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Este laboratório autoguiado faz parte do selo de habilidade Derive Insights from BigQuery Data. Após a conclusão, você ganha o selo acima como reconhecimento por sua conquista. Compartilhe o selo no seu currículo e nas redes sociais e use #GoogleCloudBadge para anunciar sua conquista.

Este selo de habilidade faz parte do programa de aprendizado Data Analyst do Google. Se você já concluiu os outros selos de habilidade deste programa de aprendizado, pesquise outros para se inscrever no catálogo do Google Cloud Ensina.

Treinamento e certificação do Google Cloud

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Manual atualizado em 25 de março de 2024

Laboratório testado em 26 de setembro de 2023

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