arrow_back

Google Cloud'da Makine Öğrenimi API'leri İçin Veri Hazırlama: Yarışma Laboratuvarı

Join Sign in
Test and share your knowledge with our community!
done
Get access to over 700 hands-on labs, skill badges, and courses

Google Cloud'da Makine Öğrenimi API'leri İçin Veri Hazırlama: Yarışma Laboratuvarı

Lab 1 hour 20 minutes universal_currency_alt 5 Credits show_chart Intermediate
Test and share your knowledge with our community!
done
Get access to over 700 hands-on labs, skill badges, and courses

GSP323

Google Cloud Rehbersiz Laboratuvarları

Genel bakış

Yarışma laboratuvarında size bir senaryo ve birtakım görevler verilir. Adım adım talimatları uygulamak yerine, görevleri kendi başınıza nasıl tamamlayacağınızı bulmak için bu süreçte laboratuvarlardan öğrendiğiniz becerileri pratiğe dökersiniz. Otomatik bir puan sistemi (bu sayfada gösterilir), görevlerinizi gerektiği şekilde tamamlayıp tamamlamadığınızla ilgili geri bildirim verir.

Bir yarışma laboratuvarı'na katıldığınızda size yeni Google Cloud kavramları öğretilmez. Varsayılan değerleri değiştirmek ve kendi hatalarınızı düzeltmek için hata mesajlarını okuyup araştırma yapmak gibi öğrendiğiniz becerileri geliştirmeniz beklenir.

%100'e ulaşmak için tüm görevleri verilen süre içinde başarıyla tamamlamanız gerekir.

Bu laboratuvar, Google Cloud'da Makine Öğrenimi API'leri İçin Veri Hazırlama beceri rozetine kaydolan öğrenciler için önerilir. Yarışmaya hazır mısınız?

Test edilen konular:

  • Basit bir Dataproc işi oluşturma
  • Basit bir DataFlow işi oluşturma
  • Google makine öğrenimi destekli iki API görevini gerçekleştirme

Kurulum

Laboratuvarı Başlat düğmesini tıklamadan önce

Buradaki talimatları okuyun. Laboratuvarlar süreli olduğundan duraklatılamaz. Laboratuvarı Başlat'ı tıkladığınızda başlayan zamanlayıcı, Google Cloud kaynaklarının ne süreyle kullanımınıza açık durumda kalacağını gösterir.

Bu uygulamalı laboratuvarı kullanarak, laboratuvar etkinliklerini gerçek bir bulut ortamında (Simülasyon veya demo ortamında değil.) gerçekleştirebilirsiniz. Bu olanağın sunulabilmesi için size yeni, geçici kimlik bilgileri verilir. Bu kimlik bilgilerini laboratuvar süresince Google Cloud'da oturum açmak ve Google Cloud'a erişmek için kullanırsınız.

Bu laboratuvarı tamamlamak için şunlar gerekir:

  • Standart bir internet tarayıcısına erişim (Chrome Tarayıcı önerilir).
Not: Bu laboratuvarı çalıştırmak için tarayıcıyı gizli pencerede açın. Aksi takdirde, kişisel hesabınızla öğrenci hesabınız arasında oluşabilecek çakışmalar nedeniyle kişisel hesabınızdan ek ücret alınabilir.
  • Laboratuvarı tamamlamak için yeterli süre. (Laboratuvarlar, başlatıldıktan sonra duraklatılamaz)
Not: Kişisel bir Google Cloud hesabınız veya projeniz varsa bu laboratuvarda kullanmayın. Aksi takdirde hesabınızdan ek ücret alınabilir.

Laboratuvarınızı başlatma ve Google Cloud Console'da oturum açma

  1. Laboratuvarı Başlat düğmesini tıklayın. Laboratuvar için ödeme yapmanız gerekiyorsa ödeme yöntemini seçebileceğiniz bir pop-up açılır. Soldaki Laboratuvar Ayrıntıları panelinde şunlar yer alır:

    • Google Console'u Aç düğmesi
    • Kalan süre
    • Bu laboratuvarda kullanmanız gereken geçici kimlik bilgileri
    • Bu laboratuvarda ilerlemek için gerekebilecek diğer bilgiler
  2. Google Console'u Aç'ı tıklayın. Laboratuvar, kaynakları çalıştırır ve sonra Oturum aç sayfasını gösteren başka bir sekme açar.

    İpucu: Sekmeleri ayrı pencerelerde, yan yana açın.

    Not: Hesap seçin iletişim kutusunu görürseniz Başka Bir Hesap Kullan'ı tıklayın.
  3. Gerekirse Laboratuvar Ayrıntıları panelinden Kullanıcı adı'nı kopyalayın ve Oturum aç iletişim kutusuna yapıştırın. Sonraki'ni tıklayın.

  4. Laboratuvar Ayrıntıları panelinden Şifre'yi kopyalayın ve Hoş geldiniz iletişim penceresine yapıştırın. Sonraki'ni tıklayın.

    Önemli: Sol paneldeki kimlik bilgilerini kullanmanız gerekir. Google Cloud Öğrenim Merkezi kimlik bilgilerinizi kullanmayın. Not: Bu laboratuvarda kendi Google Cloud hesabınızı kullanabilmek için ek ücret ödemeniz gerekebilir.
  5. Sonraki sayfalarda ilgili düğmeleri tıklayarak ilerleyin:

    • Şartları ve koşulları kabul edin.
    • Geçici bir hesap kullandığınızdan kurtarma seçenekleri veya iki faktörlü kimlik doğrulama eklemeyin.
    • Ücretsiz denemelere kaydolmayın.

Birkaç saniye sonra Cloud Console bu sekmede açılır.

Not: Soldaki Gezinme menüsü'nü tıklayarak Google Cloud ürün ve hizmetlerinin listelendiği menüyü görüntüleyebilirsiniz. Gezinme menüsü simgesi

Proje izinlerini kontrol etme

Google Cloud'da çalışmaya başlamadan önce Identity and Access Management (IAM) üzerinden projenizin doğru izinlere sahip olduğundan emin olmanız gerekir.

  1. Google Cloud konsolundaki gezinme menüsünde IAM & Admin (IAM ve Yönetici) > IAM'yi tıklayın.

  2. Varsayılan Compute hizmet hesabına ait {proje-numarası}-compute@developer.gserviceaccount.com bulunduğundan ve bu hesaba editor (düzenleyici) ile storage.admin (depolama yöneticisi) rollerinin atanmış olduğundan emin olun. Hesap öneki proje numarasıdır. Bu numarayı gezinme menüsü > Cloud Overview > Dashboard (Cloud'a Genel Bakış > Kontrol Paneli) bölümünde bulabilirsiniz.

Not: Hesap IAM'de mevcut değilse veya storage.admin (depolama yöneticisi) rolüne sahip değilse aşağıdaki adımları uygulayarak gerekli rolü atayın.
  1. Google Cloud konsolunun gezinme menüsünde Cloud Overview > Dashboard'u (Cloud'a Genel Bakış > Kontrol Paneli) tıklayın.
  2. Proje numarasını (ör. 729328892908) kopyalayın.
  3. Gezinme menüsünde IAM & Admin (IAM ve Yönetici) > IAM'yi tıklayın.
  4. Rol tablosunun üst kısmındaki View by Principals (Ana Hesaplara Göre Görünüm) bölümünde Grant Access'i (Erişime İzin Ver) tıklayın.
  5. New principals (Yeni ana hesaplar) için şunu yazın:
{proje-numarası}-compute@developer.gserviceaccount.com
  1. {proje-numarası} alanına proje numaranızı yazın.
  2. Role (Rol) için Storage Admin'i (Depolama Yöneticisi) seçin.
  3. Save'i (Kaydet) tıklayın.

Yarışma senaryosu

Jooli Inc. şirketinde görevli kıdemsiz bir veri mühendisi olarak kısa süre önce Google Cloud ve bir dizi veri hizmetiyle ilgili eğitim aldınız ve yeni edindiğiniz becerileri sergilemeniz isteniyor. Ekip, sizden aşağıdaki görevleri yerine getirmenizi istedi.

Buradaki görevler için gereken bilgi ve beceriye sahip olmanız beklendiğinden adım adım yönergeler sağlanmayacak.

1. görev: Basit bir Dataflow işi çalıştırma

Bu görevde, bir Cloud Storage paketinden (gs://cloud-training/gsp323/lab.csv) veri aktarmak için "Process Data in Bulk (batch)" [Toplu Veri İşleme (grup)] altındaki Text Files on Cloud Storage to BigQuery (Cloud Storage'daki Metin Dosyalarını BigQuery'ye Aktarma) adlı Dataflow toplu iş şablonunu kullanın. Dataflow işini doğru şekilde yapılandırmak için ihtiyaç duyduğunuz değerleri aşağıdaki tabloda bulacaksınız.

Aşağıdakileri yapmanız gerekecek:

  • tablosunun bulunduğu adlı bir BigQuery veri kümesi oluşturun.
  • adlı bir Cloud Storage Paketi oluşturun.
Alan Değer
Cloud Storage giriş dosyaları gs://cloud-training/gsp323/lab.csv
BigQuery şema dosyanızın Cloud Storage konumu gs://cloud-training/gsp323/lab.schema
BigQuery çıkış tablosu
BigQuery yükleme işlemi için geçici dizin
Temporary location (Geçici konum)
Optional Parameters (İsteğe Bağlı Parametreler) > JavaScript UDF path in Cloud Storage (Cloud Storage'daki JavaScript UDF'nin yolu) gs://cloud-training/gsp323/lab.js
Optional Parameters (İsteğe Bağlı Parametreler) > JavaScript UDF name (JavaScript UDF adı) transform
Optional Parameters (İsteğe Bağlı Parametreler) > Machine Type (Makine Türü) e2-standard-2

İlerleme durumunuzu kontrol etmeye çalışmadan önce işin tamamlanmasını bekleyin.

Hedefi doğrulamak için İlerleme durumumu kontrol et'i tıklayın. Basit bir Dataflow işi çalıştırma

2. görev: Basit bir Dataproc işi çalıştırma

Bu görevde, Dataproc'u kullanarak örnek bir Spark işi çalıştıracaksınız.

Bu işi çalıştırmadan önce küme düğümlerinden birine giriş yapın ve /data.txt dosyasını hdfs'ye kopyalayın (hdfs dfs -cp gs://cloud-training/gsp323/data.txt /data.txt komutunu kullanın).

Aşağıdaki verileri kullanarak bir Dataproc işi çalıştırın.

Alan Değer
Bölge
İş türü Spark
Ana sınıf veya jar org.apache.spark.examples.SparkPageRank
Jar dosyaları file:///usr/lib/spark/examples/jars/spark-examples.jar
Bağımsız değişkenler /data.txt
Saat başına maksimum yeniden başlatma sayısı 1
Dataproc Kümesi Compute Engine
Bölge
Makine Serisi E2
Yönetici Düğümü Makine Türü olarak e2-standard-2'yi seçin.
Çalışma Düğümü Makine Türü olarak e2-standard-2'yi seçin.
Maksimum Çalışma Düğümleri 2
Primary disk size (Birincil disk boyutu) 100 GB
Internal IP only (Yalnızca dahili IP) "Configure all instances to have only internal IP addresses"ın (Tüm örnekleri yalnızca dahili IP adresleri olacak şekilde yapılandır) seçimini kaldırın.

İlerleme durumunuzu kontrol etmeye çalışmadan önce işin tamamlanmasını bekleyin.

Hedefi doğrulamak için İlerleme durumumu kontrol et'i tıklayın. Basit bir Dataproc işi çalıştırma

3. görev: Google Cloud Speech-to-Text API'yi kullanma

  • gs://cloud-training/gsp323/task3.flac ses dosyasını analiz etmek için Google Cloud Speech-to-Text API'yi kullanın. Dosyayı analiz ettikten sonra analiz dosyasını şuraya yükleyin:
Not: Bu görevde sorunlarla karşılaştıysanız sorunları çözmek için ilgili laboratuvarı inceleyebilirsiniz: Google Cloud Speech-to-Text API: Qwik Start

Hedefi doğrulamak için İlerleme durumumu kontrol et'i tıklayın. Google Cloud Speech-to-Text API'yi kullanma

4. görev: Cloud Natural Language API'yi kullanma

  • Odin ile ilgili cümleden alınan metni, Cloud Natural Language API'yi kullanarak analiz edin. Analiz etmeniz gereken metin "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" metnidir. Metni analiz ettikten sonra analiz dosyasını şuraya yükleyin:
Not: Bu görevde sorunlarla karşılaştıysanız sorunları çözmek için ilgili laboratuvarı inceleyebilirsiniz: Cloud Natural Language API: Qwik Start

Hedefi doğrulamak için İlerleme durumumu kontrol et'i tıklayın. Cloud Natural Language API'yi kullanma

Tebrikler!

Tebrikler! Bu laboratuvarda, basit bir Dataflow işi ile basit bir Dataproc işi yürüterek ve Google Cloud Speech-to-Text API ile Cloud Natural Language API'yi kullanarak becerilerinizi gösterdiniz.

Google Cloud'da Makine Öğrenimi API'leri İçin Veri Hazırlama Rozeti

Bu yönlendirmesiz öğrenim laboratuvarı, Google Cloud'da Makine Öğrenimi API'leri İçin Veri Hazırlama beceri rozeti kursunun bir parçasıdır. Bu beceri rozetini tamamladığınızda başarınızın ödülü olarak yukarıdaki rozeti alırsınız. Rozetinizi özgeçmişinizde ve sosyal platformlarda kullanabilir ve #GoogleCloudBadge etiketini kullanarak başarınızı duyurabilirsiniz.

Bu beceri rozeti, Google Cloud Veri Analisti ve Veri Mühendisi öğrenme rotalarının bir parçasıdır.

Google Cloud eğitimi ve sertifikası

...Google Cloud teknolojilerinden en iyi şekilde yararlanmanıza yardımcı olur. Derslerimizde teknik becerilere odaklanırken en iyi uygulamalara da yer veriyoruz. Gerekli yetkinlik seviyesine hızlıca ulaşmanız ve öğrenim maceranızı sürdürebilmeniz için sizlere yardımcı olmayı amaçlıyoruz. Temel kavramlardan ileri seviyeye kadar farklı eğitim programlarımız mevcut. Ayrıca, yoğun gündeminize uyması için talep üzerine sağlanan, canlı ve sanal eğitim alternatiflerimiz de var. Sertifikasyonlar ise Google Cloud teknolojilerindeki becerilerinizi ve uzmanlığınızı doğrulamanıza ve kanıtlamanıza yardımcı oluyor.

Kılavuzun Son Güncellenme Tarihi: 25 Mart 2024

Laboratuvarın Son Test Edilme Tarihi: 15 Ocak 2024

Telif Hakkı 2024 Google LLC Tüm hakları saklıdır. Google ve Google logosu, Google LLC şirketinin ticari markalarıdır. Diğer tüm şirket ve ürün adları ilişkili oldukları şirketlerin ticari markaları olabilir.