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 en la insignia de habilidad Prepare Data for ML APIs on 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

Configuración

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.

Cómo iniciar su lab y acceder a la consola de Google Cloud

1. 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

2. 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.

3. 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.

4. 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.

5. 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.

Nota: Para ver el menú con una lista de los productos y servicios de Google Cloud, haga clic en el Menú de navegación que se encuentra en la parte superior izquierda de la pantalla.

Verifica los permisos del proyecto

Antes de comenzar a trabajar en Google Cloud, asegúrate de que tu proyecto tenga los permisos correctos en Identity and Access Management (IAM).

1. En la consola de Google Cloud, en el Menú de navegación, selecciona IAM y administración > IAM.

2. Confirma que aparezca la cuenta de servicio predeterminada de Compute {project-number}-compute@developer.gserviceaccount.com con los roles editor y storage.admin asignados. El prefijo de la cuenta es el número del proyecto, que puedes encontrar en el Menú de navegación > Descripción general de Cloud > Panel.

Nota: Si la cuenta no aparece en IAM o no tiene asignado el rol storage.admin, sigue los pasos que se indican a continuación para asignar el rol necesario.

1. En la consola de Google Cloud, en el Menú de navegación, haz clic en Descripción general de Cloud > Panel.
2. Copia el número del proyecto (p. ej., 729328892908).
3. En el Menú de navegación, selecciona IAM y administración > IAM.
4. En la parte superior de la tabla de funciones, debajo de Ver por principales, haz clic en Otorgar acceso.
5. En Principales nuevas, escribe lo siguiente:

{project-number}-compute@developer.gserviceaccount.com

6. Reemplaza {número-del-proyecto} por el número de tu proyecto.
7. En Rol, selecciona Administrador de almacenamiento.
8. Haz clic en Guardar.

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 necesarios para realizar estas tareas, por lo que no recibirás guías paso a paso.

Tarea 1: Ejecuta un trabajo simple de Dataflow

En esta tarea, usarás 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:

• Crea un conjunto de datos de BigQuery llamado con una tabla llamada .
• Crear un bucket de Cloud Storage llamado

Campo	Valor
Archivos de entrada de Cloud Storage	gs://cloud-training/gsp323/lab.csv
Ubicación en Cloud Storage del archivo de esquema de BigQuery	gs://cloud-training/gsp323/lab.schema
Tabla de salida de BigQuery
Directorio temporal para el proceso de carga de BigQuery
Ubicación temporal
Parámetros opcionales > Ruta de acceso de UDF de JavaScript en Cloud Storage	gs://cloud-training/gsp323/lab.js
Parámetros opcionales > Nombre de UDF de JavaScript	transform
Parámetros opcionales > 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. Ejecutar un trabajo simple de Dataflow

Tarea 2: Ejecuta un trabajo simple de Dataproc

En esta tarea, ejecutarás un trabajo de Spark de ejemplo con Dataproc.

Antes de ejecutar el trabajo, accede a uno de los nodos del clúster y copia el archivo /data.txt en HDFS (use 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
Tamaño del disco principal	100 GB
Solo IP internas	Anula la selección de “Configurar todas las instancias para tener solo direcciones IP internas”.

Espera a que se complete el trabajo antes de revisar tu progreso.

Haz clic en Revisar mi progreso para verificar el objetivo. Ejecutar un trabajo simple de Dataproc

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:

Nota: Si esta tarea te genera problemas, puedes consultar el lab respectivo para solucionarlos: API de Google Cloud Speech-to-Text: Qwik Start

Haz clic en Revisar mi progreso para verificar el objetivo. Usar la API de Google Cloud Speech-to-Text

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:

Nota: Si esta tarea te genera problemas, puedes consultar el lab respectivo para solucionarlos: API de Cloud Natural Language: Qwik Start

Haz clic en Revisar mi progreso para verificar el objetivo. Usar la API de Cloud Natural Language

¡Felicitaciones!

¡Felicitaciones! En este lab, demostraste tus habilidades ejecutando un trabajo simple de Dataproc y usando la API de Google Cloud Speech-to-Text y la API de Cloud Natural Language.

Este lab de autoaprendizaje es parte del curso para obtener la insignia de habilidad Prepare Data for ML APIs on Google Cloud. Si completas el curso, obtendrás la insignia de habilidad 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 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: 25 de marzo de 2024

Prueba más reciente del lab: 15 de enero de 2024

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