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Panoramica

In un Challenge Lab ti vengono presentati uno scenario e un insieme di attività. Anziché seguire le istruzioni dettagliate, utilizzerai le competenze apprese dai lab nella Quest per capire come completare le attività autonomamente. Tramite un sistema di valutazione automatico (visibile in questa pagina), riceverai un feedback che ti consentirà di capire se hai completato le attività in modo corretto.

Quando partecipi a un Challenge Lab non ricevi alcuna formazione sui concetti di Google Cloud. Dovrai estendere le competenze che hai appreso, ad esempio modificare i valori predefiniti e leggere ed esaminare i messaggi di errore per correggere i tuoi errori.

Per ottenere un punteggio del 100% devi completare tutte le attività correttamente nel tempo stabilito.

Questo lab è consigliato per gli studenti che si sono iscritti al badge delle competenze Creazione di un data warehouse con BigQuery.

Configurazione

Prima di fare clic sul pulsante Avvia lab

Leggi le seguenti istruzioni. I lab sono a tempo e non possono essere messi in pausa. Il timer si avvia quando fai clic su Avvia lab e ti mostra per quanto tempo avrai a disposizione le risorse Google Cloud.

Con questo lab pratico avrai la possibilità di completare le attività in prima persona, in un ambiente cloud reale e non di simulazione o demo. Riceverai delle nuove credenziali temporanee che potrai utilizzare per accedere a Google Cloud per la durata del lab.

Per completare il lab, avrai bisogno di:

• Accesso a un browser internet standard (Chrome è il browser consigliato).

• È ora di completare il lab: ricorda che, una volta iniziato, non puoi metterlo in pausa.

Scenario della sfida

Fai parte di un'organizzazione internazionale di salute pubblica incaricata di sviluppare un modello di machine learning per prevedere il conteggio giornaliero di casi per paese durante la pandemia di COVID-19. Come membro junior del team Data Science hai ricevuto il compito di sfruttare le tue competenze di data warehousing per sviluppare una tabella che contiene le funzionalità per il modello di machine learning.

Dovresti avere le competenze e le conoscenze necessarie per svolgere questa attività, quindi non aspettarti di ricevere una guida passo passo.

Attività 1

Fai clic su Controlla i miei progressi per verificare l'obiettivo.

Attività 2

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Attività 3

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Attività 4

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Suggerimenti utili

• Suggerimento 1. Ricorda che se ti viene chiesto di creare una tabella, devi escludere i dati relativi a Regno Unito (GBR), Brasile (BRA), Canada (CAN) e Stati Uniti (USA).
• Suggerimento 2. Se stai aggiornando lo schema per una tabella BigQuery, puoi utilizzare la console per aggiungere le colonne e i record o puoi utilizzare l'utilità della riga di comando bq per aggiornare lo schema fornendo un file JSON con tutte le definizioni dei campi, come illustrato nella documentazione di riferimento su SQL standard in BigQuery.
• Suggerimento 3. La tabella covid19_ecdc nel set di dati pubblico sul COVID-19 del Centro europeo per la prevenzione e il controllo delle malattie contiene una colonna population che puoi utilizzare se stai compilando la colonna population in base alla descrizione dell'attività.
• Suggerimento 4. La tabella country_names_area del set di dati pubblico di Census Bureau International non contiene una colonna con i codici paese di tre lettere, ma puoi unirla alla tabella fornita nella descrizione dell'attività utilizzando la colonna a testo intero country_name presente in entrambe le tabelle.
• Suggerimento 5. Se stai aggiornando il record sugli spostamenti, ricordati di selezionare un numero di record per ogni combinazione di paese e data (e calcolarne la media) per ottenere un'unica media per ogni colonna secondaria nel record sugli spostamenti. Devi unire i dati ottenuti alla tabella di lavoro utilizzando la stessa combinazione di nome del paese e data utilizzata per raggruppare i record di origine sugli spostamenti per assicurare che ci sia una mappatura unica tra la media dei risultati della tabella di origine sugli spostamenti e i record nella tabella con una voce unica per ogni combinazione di paese e data.
• Suggerimento 6. L'opzione UNION seguita dalla parola chiave ALL unisce i risultati di due query, dove ogni query elenca dei risultati distinti senza unire risultati duplicati che risultano dall'unione in un'unica riga.

Complimenti!

Guadagna il tuo prossimo badge delle competenze

Questo self-paced lab fa parte del badge delle competenze Creazione di un data warehouse con BigQuery. Il completamento di questo badge delle competenze ti permette di ottenere il badge indicato in precedenza come riconoscimento per l'obiettivo raggiunto. Condividi il badge sul tuo CV e sulle piattaforme social e annuncia il risultato che hai raggiunto utilizzando #GoogleCloudBadge.

Questo badge delle competenze fa parte del percorso di apprendimento Data Engineer di Google Cloud. Se hai già completato gli altri badge delle competenze in questo percorso di apprendimento, nel catalogo troverai altri badge delle competenze a cui iscriverti.

Formazione e certificazione Google Cloud

… per utilizzare al meglio le tecnologie Google Cloud. I nostri corsi ti consentono di sviluppare competenze tecniche e best practice per aiutarti a metterti subito al passo e avanzare nel tuo percorso di apprendimento. Offriamo vari livelli di formazione, dal livello base a quello avanzato, con opzioni di corsi on demand, dal vivo e virtuali, in modo da poter scegliere il più adatto in base ai tuoi impegni. Le certificazioni ti permettono di confermare e dimostrare le tue abilità e competenze relative alle tecnologie Google Cloud.

Ultimo aggiornamento del manuale: 25 marzo 2024

Ultimo test del lab: 22 dicembre 2023

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