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개요

챌린지 실습에서는 특정 시나리오와 일련의 작업이 주어집니다. 단계별 안내를 따르는 대신, 과정의 실습에서 배운 기술을 사용하여 스스로 작업을 완료하는 방법을 알아내 보세요. 이 페이지에 표시되어 있는 자동 채점 시스템에서 작업을 올바르게 완료했는지 피드백을 제공합니다.

챌린지 실습을 진행할 때는 새로운 Google Cloud 개념에 대한 정보가 제공되지 않습니다. 학습한 기술을 응용하여 기본값을 변경하거나 오류 메시지를 읽고 조사하여 실수를 바로잡아야 합니다.

100점을 받으려면 시간 내에 모든 작업을 성공적으로 완료해야 합니다.

이 실습은 BigQuery로 데이터 웨어하우스 빌드하기 기술 배지 과정에 등록한 학습자에게 권장됩니다.

설정

실습 시작 버튼을 클릭하기 전에

다음 안내를 확인하세요. 실습에는 시간 제한이 있으며 일시중지할 수 없습니다. 실습 시작을 클릭하면 타이머가 시작됩니다. 이 타이머는 Google Cloud 리소스를 사용할 수 있는 시간이 얼마나 남았는지를 표시합니다.

실무형 실습을 통해 시뮬레이션이나 데모 환경이 아닌 실제 클라우드 환경에서 실습 활동을 진행할 수 있습니다. 실습 시간 동안 Google Cloud에 로그인하고 액세스하는 데 사용할 수 있는 새로운 임시 사용자 인증 정보가 제공됩니다.

이 실습을 완료하려면 다음을 준비해야 합니다.

• 표준 인터넷 브라우저 액세스 권한(Chrome 브라우저 권장)

참고: 이 실습을 실행하려면 시크릿 모드(권장) 또는 시크릿 브라우저 창을 사용하세요. 개인 계정과 학습자 계정 간의 충돌로 개인 계정에 추가 요금이 발생하는 일을 방지해 줍니다.

• 실습을 완료하기에 충분한 시간(실습을 시작하고 나면 일시중지할 수 없음)

참고: 이 실습에는 학습자 계정만 사용하세요. 다른 Google Cloud 계정을 사용하는 경우 해당 계정에 비용이 청구될 수 있습니다. 참고: 실습 환경이 완전히 프로비저닝된 후에 작업이 표시됩니다. 할당된 작업들은 서로 독립적이므로 원하는 순서대로 작업을 수행해도 됩니다.

챌린지 시나리오

여러분은 국제 공중 보건 조직에 소속된 직원으로서 코로나19 팬데믹 기간 중 각국의 일일 확진자 수를 예측하는 머신러닝 모델의 개발 임무를 맡았습니다. 여러분은 데이터 과학팀의 주니어 팀원으로서 데이터 웨어하우징 기술을 사용해 머신러닝 모델의 특성을 포함하는 테이블을 개발해야 합니다.

여러분은 이러한 작업에 필요한 기술과 지식을 보유하고 있어야 하며 단계별 안내는 따로 제공되지 않습니다.

작업 1

내 진행 상황 확인하기를 클릭하여 목표를 확인합니다.

작업 확인

작업 2

내 진행 상황 확인하기를 클릭하여 목표를 확인합니다.

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작업 3

내 진행 상황 확인하기를 클릭하여 목표를 확인합니다.

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작업 4

내 진행 상황 확인하기를 클릭하여 목표를 확인합니다.

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도움말 및 유용한 정보

• 도움말 1. 지시에 따라 테이블을 만들 때 미국(USA), 브라질(BRA), 영국(GBR), 캐나다(CAN) 데이터는 제외해야 합니다.
• 도움말 2. BigQuery 테이블의 스키마를 업데이트하는 경우 콘솔을 사용하여 열과 레코드 요소를 추가하거나 BigQuery 표준 SQL 참고 문서의 설명에 따라 명령줄 bq 유틸리티를 사용해 모든 필드 정의가 포함된 JSON 파일을 제공하여 스키마를 업데이트할 수 있습니다.
• 도움말 3. European Center for Disease Control COVID 19 공개 데이터 세트의 covid19_ecdc 테이블에는 작업 설명에 따라 population 열을 채울 때 사용할 수 있는 population 열이 있습니다.
• 도움말 4. Census Bureau International 공개 데이터 세트의 country_names_area 테이블에는 3자리 국가 코드 열이 포함되어 있지 않지만 두 테이블 모두에 존재하는 전체 텍스트 country_name 열을 사용하여 작업 설명에서 제공된 테이블에 이를 조인할 수 있습니다.
• 도움말 5. 이동성 레코드를 업데이트하는 경우 이동성 레코드에 있는 각 하위 열의 단일 평균을 얻을 수 있도록 국가 및 날짜 조합별로 다수의 레코드를 선택하여 평균을 구해야 합니다. 소스 이동성 레코드를 그룹화하는 데 사용한 것과 동일한 국가 이름 및 날짜 조합을 사용하여 결과 데이터를 작업 테이블에 조인하여 평균화 소스 이동성 테이블 결과와 각 국가 및 날짜 조합에 대해 단일 항목이 있는 테이블의 레코드 간에 고유한 매핑이 있는지 확인해야 합니다.
• 도움말 6. UNION 옵션 다음에 ALL 키워드를 사용하면 합집합에서 발생하는 중복 결과를 단일 행으로 결합하지 않고 각각 서로 다른 결과를 나열하는 두 쿼리의 결과를 결합할 수 있습니다.

수고하셨습니다

다음 기술 배지 획득

이 사용자 주도형 실습은 BigQuery로 데이터 웨어하우스 빌드하기 기술 배지 과정의 일부입니다. 이 기술 배지를 완료하면 위의 배지를 획득하여 수료를 인증할 수 있습니다. 이력서 및 소셜 플랫폼에 배지를 공유하고 #GoogleCloudBadge 해시태그를 사용해 스스로 달성한 업적을 널리 알리세요.

이 기술 배지는 Google Cloud에서 제공하는 데이터 엔지니어 학습 과정의 일부입니다. 이 학습 과정의 다른 기술 배지를 이미 완료했다면 카탈로그에서 등록할 수 있는 다른 기술 배지를 검색해 보세요.

Google Cloud 교육 및 자격증

Google Cloud 기술을 최대한 활용하는 데 도움이 됩니다. Google 강의에는 빠른 습득과 지속적인 학습을 지원하는 기술적인 지식과 권장사항이 포함되어 있습니다. 기초에서 고급까지 수준별 학습을 제공하며 바쁜 일정에 알맞은 주문형, 실시간, 가상 옵션이 포함되어 있습니다. 인증은 Google Cloud 기술에 대한 역량과 전문성을 검증하고 입증하는 데 도움이 됩니다.

설명서 최종 업데이트: 2024년 8월 24일

실습 최종 테스트: 2023년 12월 22일

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