GSP787

Genel Bakış

Verilen süre içinde bir dizi görevi tamamlamanız gerekir. Adım adım talimatlar yerine size bir senaryo ve bir dizi görev verilir. Görevleri nasıl tamamlayacağınızı siz bulacaksınız. Otomatik bir puan sistemi (bu sayfada gösterilir), görevlerinizi gerektiği şekilde tamamlayıp tamamlamadığınızla ilgili geri bildirim verir.

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

Bir Yarışma Laboratuvarı'na katıldığınızda size Google Cloud kavramları öğretilmez. Karşınıza çıkarılan soruna bir çözüm üretmek için bu Yarışma Laboratuvarı'nın ait olduğu kurstaki diğer laboratuvarlardan edindiğiniz becerileri kullanmalısınız. Edindiğiniz becerilerin kapsamını genişletmeniz ve işlevsiz sorgularda gerekli değişiklikleri yapmanız beklenmektedir.

Bu laboratuvar, BigQuery Verilerinden Analiz Elde Etme beceri rozetine kaydolan öğrenciler için önerilir. Yarışmaya hazır mısınız?

Kurulum ve şartlar

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.

Senaryo

Covid-19 salgınıyla ilişkili soruların yanıtlarını belirlemekle görevli bir kamu sağlığı kuruluşunda çalışıyorsunuz. Doğru yanıtların elde edilmesi, kuruluşun sağlık hizmeti faaliyetleri ile bilgilendirme programlarını planlamasına ve bunlara odaklanmasına yardımcı olacak.

Bu analiz için kullanılacak veri kümesi ve tablo: bigquery-public-data.covid19_open_data.covid19_open_data. Bu depo, küresel olarak COVID-19'la ilişkili günlük zaman serisi verilerinin ülke düzeyindeki veri kümelerini içermektedir. Tabloda; demografi, ekonomi, epidemiyoloji, coğrafya, sağlık, hastaneye yatış, hareketlilik, devletlerin verdiği tepki ve hava durumuyla ilgili veriler mevcuttur.

1. görev: Onaylanmış toplam vaka sayısı

• " tarihinde onaylanmış toplam vaka sayısı neydi?" sorusunu yanıtlayacak bir sorgu oluşturun. Bu sorgunun, tüm ülkelerde onaylanmış vakaların toplam sayısını içeren tek bir satır döndürmesi gerekir. Sütunun adı total_cases_worldwide olmalıdır.

Referans alınan sütunlar:

• cumulative_confirmed
• date

Hedefi doğrulamak için İlerleme durumumu kontrol et'i tıklayın. Onaylanmış Toplam Vaka Sayısı

2. görev: En kötü etkilenen bölgeler

• " tarihinde, ABD'deki kaç eyalette ölüm sayısı değerini aştı?" sorusunu yanıtlayacak bir sorgu oluşturun. Bu sorgunun, çıkışı count_of_states alanında listelemesi gerekir.

Not: NULL değerleri dahil etmeyin.

Referans alınan sütunlar:

• country_name
• subregion1_name (eyalet bilgisi için)
• cumulative_deceased

Hedefi doğrulamak için İlerleme durumumu kontrol et'i tıklayın. En Kötü Etkilenen Bölgeler

3. görev: Yoğun bölgeleri belirleme

• " tarihinde, Amerika Birleşik Devletleri'nde onaylanmış vaka sayısı değerini aşan tüm eyaletleri listele" ifadesini yanıtlayacak bir sorgu oluşturun. Bu sorgunun, eyalet adını ve her eyaletteki onaylanmış vaka sayısını azalan düzende döndürmesi gerekir. Döndürülecek alanların adları state ve total_confirmed_cases'dir.

Referans alınan sütunlar:

• country_code
• subregion1_name (eyalet bilgisi için)
• cumulative_confirmed

Hedefi doğrulamak için İlerleme durumumu kontrol et'i tıklayın. Yoğun Bölgeleri Belirleme

4. görev: Ölüm oranı

1. " 2020'de İtalya'da vaka sayısına göre ölüm oranı neydi?" sorusunu yanıtlayacak bir sorgu oluşturun. Buradaki vaka sayısına göre ölüm oranı şu şekilde tanımlanmıştır: (toplam ölüm sayısı / onaylanmış toplam vaka sayısı) x 100.
2. 2020 ile ilgili oranı döndürecek ve çıkışında şu alanları içerecek bir sorgu yazın: total_confirmed_cases, total_deaths, case_fatality_ratio.

Referans alınan sütunlar:

• country_name
• cumulative_confirmed
• cumulative_deceased

Hedefi doğrulamak için İlerleme durumumu kontrol et'i tıklayın. Ölüm Oranı

5. görev: Belirli bir günü tanımlama

• Şu soruyu yanıtlayacak bir sorgu oluşturun: "İtalya'da hangi gün toplam ölüm sayısı değerini aştı?" Sorgu, ilgili tarihi yyyy-aa-gg biçiminde döndürmelidir.

Referans alınan sütunlar:

• country_name
• cumulative_deceased

Hedefi doğrulamak için İlerleme durumumu kontrol et'i tıklayın. Yoğun Bölgeleri Belirleme

6. görev: Net yeni vaka sayısının sıfır olduğu günleri bulma

Aşağıdaki sorgu, Hindistan'da ile tarihleri arasında, onaylanmış vaka sayısındaki artışın sıfır olduğu günlerin sayısını tespit etmek için yazılmıştır. Ancak sorgu düzgün şekilde yürütülememektedir.

• Gerekli güncellemeleri yaparak sorguyu tamamlamalı ve sonucu almalısınız:

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 )

Hedefi doğrulamak için İlerleme durumumu kontrol et'i tıklayın. Net yeni vaka sayısının sıfır olduğu günleri bulma

7. görev: İkiye katlanma oranı

• Önceki sorguyu şablon olarak kullanarak, ABD'de, 22 Mart 2020 ile 20 Nisan 2020 tarihleri arasında, onaylanmış vaka sayısındaki artışın önceki güne göre % oranının üzerinde olduğu tarihleri bulmak için bir sorgu yazın (ikiye katlanma oranını ~7 gün olarak belirterek). Sorgunun; ilgili tarihlerin listesini, ilgili gündeki onaylanmış toplam vaka sayısını, bir gün önceki onaylanmış toplam vaka sayısını ve bu günler arasında vakalarda görülen artışı yüzde cinsinden döndürmesi gereklidir.

  • Döndürülen alanlar için şu adları kullanın: Date, Confirmed_Cases_On_Day, Confirmed_Cases_Previous_Day ve Percentage_Increase_In_Cases.

Hedefi doğrulamak için İlerleme durumumu kontrol et'i tıklayın. İkiye katlanma oranı

8. görev: İyileşme oranı

1. 10 Mayıs 2020 tarihine kadar ülkelerdeki iyileşme oranlarını azalan düzende listeleyecek bir sorgu oluşturun ( ile sınırlayın).

2. Sorguyu yalnızca onaylanmış vaka sayısı 50.000'in üzerinde olan ülkelerle sınırlayın.

   • Sorgunun şu alanları döndürmesi gerekir: country, recovered_cases, confirmed_cases, recovery_rate.

Referans alınan sütunlar:

* country_name * cumulative_confirmed * cumulative_recovered

Hedefi doğrulamak için İlerleme durumumu kontrol et'i tıklayın. İyileşme oranı

9. görev: Kümülatif günlük artış oranı (CDGR)

• Aşağıdaki sorgu, Fransa için ilk vakanın bildirildiği günden tarihine kadarki kümülatif günlük artış oranını (CDGR) hesaplamaya çalışmaktadır. İlk vaka 24 Ocak 2020 tarihinde bildirilmiştir.

• CDGR şu şekilde hesaplanmaktadır:

((last_day_cases/first_day_cases)^1/days_diff)-1)

Bu denklemde:

• last_day_cases, 10 Mayıs 2020 tarihindeki onaylanmış vaka sayısıdır

• first_day_cases, 24 Ocak 2020 tarihindeki onaylanmış vaka sayısıdır

• days_diff, 24 Ocak - 10 Mayıs 2020 arasındaki gün sayısıdır

• Sorgu düzgün şekilde yürütülememektedir. Sorgunun başarıyla yürütülebilmesi için hatayı düzeltebilir misiniz?

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 Not: LEAD() olarak referans verilen SQL işlevi hakkında daha fazla bilgi edinmek için İşlevler, operatörler ve koşullu durumlar belgelerine göz atın.

Hedefi doğrulamak için İlerleme durumumu kontrol et'i tıklayın. Kümülatif Günlük Artış Oranı (CDGR)

10. görev: Looker Studio raporu oluşturma

• Amerika Birleşik Devletleri için aşağıdaki verilerin grafiğini oluşturacak bir Looker Studio raporu oluşturun:

  • Onaylanmış Vaka Sayısı
  • Ölüm Sayısı
  • Tarih aralığı:

Hedefi doğrulamak için İlerleme durumumu kontrol et'i tıklayın. Looker Studio raporu oluşturma

Not: Raporu oluştururken aşağıdaki görseli referans olarak kullanın ve raporunuzun bu görselle uyumlu olduğundan emin olun. Not: BigQuery'deki Explore with Looker Studio (Looker Studio ile keşfet) seçeneğini kullanmayın.

Tebrikler!

Bir sonraki beceri rozetinizi kazanma

Bu yönlendirmesiz öğrenim laboratuvarı, BigQuery Verilerinden Analiz Elde Etme beceri rozetinin 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'ın Veri Analisti öğrenme rotasının bir parçasıdır. Öğrenme rotanızdaki diğer beceri rozetlerini zaten tamamladıysanız Google Cloud Öğrenim Merkezi kataloğunda, kaydolabileceğiniz diğer beceri rozetlerini bulabilirsiniz.

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: 26 Eylül 2023

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.