BIG DATA INFORMATION ARCHITECTURE: BUILDING AN ARCHITECTURE FOR INSIGHT WITH HADOOP EĞİTİMİ

Hadoop üzerinde içgörü mimarisi tasarla

Ham veriden içgörüye uzanan katmanlı bir Hadoop bilgi mimarisini veri modelleme, entegrasyon ve yönetişimle kurun.

Hadoop üzerinde içgörü üreten katmanlı bir bilgi mimarisi kurmayı öğreten ileri seviye eğitim: referans mimari katmanları, boyutsal modelleme ve Data Vault, veri alımı ve entegrasyon desenleri, MDM ve kalite katmanı, Hive/Impala servisi, BI, metadata ve güven…

4 gün İleri Seviye Online / Yüz Yüze / Hibrit Sertifikalı

Eğitim Hakkında

Katmanlı mimari, veri modelleme ve Hadoop ile içgörü tasarımı

Bu ileri seviye eğitim, Hadoop ekosistemi üzerinde içgörü üreten bir bilgi mimarisinin (information architecture) tasarımına odaklanır. Ham (landing), standartlaştırılmış, entegre ve servis katmanlarından oluşan referans mimari; veri modelleme yaklaşımları (yıldız şema, Data Vault, denormalizasyon) ve HDFS/Hive üzerinde fiziksel tasarım işlenir. Veri alımı (batch/stream), entegrasyon desenleri, MDM ve veri kalitesi katmanları, Hive/Impala ile sorgu servisi ve BI entegrasyonu ele alınır. Yönetişim, metadata, soy kütüğü ve güvenlik mimariye gömülür. Katılımcılar bir kurumsal içgörü senaryosu için uçtan uca bir Hadoop bilgi mimarisi tasarlar.

Süre ve Format

4 Gün. Her gün dört modül; katılımcılar ham veriden içgörüye katmanlı mimariyi aşamalı olarak inşa eder.

Seviye

İleri Seviye — Hadoop üzerinde içgörü üreten bir bilgi mimarisinin katmanlar, veri modelleme, entegrasyon ve yönetişimle tasarlanması.

Öğrenme Metodu

Katılımcılar örnek bir kurumsal senaryo üzerinden katman katman mimari diyagramları ve veri modelleri çıkararak öğrenir.

Neden Bu Eğitim?

🏛️Katmanlı Mimari

Ham veriden içgörüye uzanan katmanlı mimariyi tasarlarsınız.

🧮Veri Modelleme

Yıldız şema ve Data Vault ile Hadoop'ta modelleme yaparsınız.

🔗Entegrasyon

Kaynakları MDM ve kalite katmanlarıyla tutarlı hale getirirsiniz.

Anahtar Konular

hadoop mimaribilgi mimarisidata architectureveri modellemedata vaultyıldız şemahive impalaveri entegrasyonumdmveri yönetişimibig data mimari
“İyi mimari veriyi saklamaz; onu bulunabilir, güvenilir ve içgörüye hazır kılar.”

Ön Koşullar

Eğitimden verim almak için faydalı olacak bilgi ve ortam gereksinimleri

1
Hadoop Bilgisi

HDFS, Hive ve Spark temeline aşinalık beklenir.

2
Veri Ambarı

Boyut/olgu ve yıldız şema kavramları faydalıdır.

3
SQL Deneyimi

Karmaşık SQL ve JOIN yazımına aşinalık yararlıdır.

4
Mimari Bakış

Sistem mimarisi ve diyagram okuma deneyimi faydalıdır.

Eğitim İçeriği

Programın gün gün akışı aşağıdadır. Bir güne tıklayarak o günün modüllerini ve içeriklerini görebilirsiniz.

Günün hedefiKatılımcı, Hadoop tabanlı içgörü mimarisinin katmanlarını tasarlayabilir.
Modül 1
Bilgi Mimarisi Kavramı
  • Bilgi mimarisinin amacı ve kapsamı
  • Ham veriden içgörüye değer zinciri
  • Kaynak, depolama, işleme, servis katmanları
  • Hadoop'un kurumsal mimarideki yeri
  • Veri ambarı ve veri gölünün birlikte kullanımı
  • Mimari ilkeler ve kısıtların belirlenmesi
Modül 2
Katmanlı Tasarım
  • Landing (ham) katmanı tasarımı
  • Standartlaştırma (cleansed) katmanı
  • Entegre (integrated) katman
  • Servis (presentation) katmanı
  • Katmanlar arası veri akışı
  • Katman sahipliği ve sözleşmeleri
Modül 3
Depolama Tasarımı
  • HDFS dizin yapısının tasarımı
  • Bölümleme (partition) stratejisi
  • Dosya format ve sıkıştırma kararı
  • Küçük dosya yönetimi
  • Veri saklama ve arşiv katmanları
  • Hive external tablo organizasyonu
Modül 4
Mimari İlkeler
  • Tek doğruluk kaynağı (single source of truth)
  • Yeniden işlenebilirlik (reprocessing)
  • İzlenebilirlik ve soy kütüğü
  • Ölçeklenebilirlik ve maliyet
  • Güvenlik by-design yaklaşımı
  • Mimari kararların dokümantasyonu
Günün hedefiKatılımcı, Hadoop üzerinde uygun veri modelleme tekniğini seçip uygular.
Modül 1
Boyutsal Modelleme
  • Olgu (fact) ve boyut (dimension) tabloları
  • Yıldız ve kar tanesi şema
  • Yavaş değişen boyutlar (SCD Tip 1/2)
  • Grain (ayrıntı seviyesi) tanımı
  • Agregat tabloların tasarımı
  • Hive'da boyutsal model fiziksel tasarımı
Modül 2
Data Vault
  • Hub, link ve satellite kavramları
  • Data Vault'un esneklik avantajı
  • Kaynak izlenebilirliği
  • Tarihsel veri saklama
  • Raw vault ve business vault
  • Hadoop'ta Data Vault uygulaması
Modül 3
Denormalizasyon
  • Okuma odaklı denormalizasyon
  • JOIN maliyetini azaltma
  • Geniş tablo (wide table) tasarımı
  • Nested ve karmaşık tipler (struct/array)
  • Parquet ile iç içe yapı saklama
  • Modelin sorgu desenine uyarlanması
Modül 4
Model Seçimi
  • Kullanım senaryosuna göre model seçimi
  • Esneklik ve performans dengesi
  • Hibrit modelleme yaklaşımı
  • Şema evrimi (schema evolution) yönetimi
  • Modelleme standartları
  • Model dokümantasyonu
Günün hedefiKatılımcı, kaynakları entegre eden ve kaliteyi güvence altına alan katmanları kurabilir.
Modül 1
Veri Alımı Desenleri
  • Batch alım (Sqoop/Spark)
  • Stream alım (Kafka)
  • CDC ile değişiklik yakalama
  • Dosya tabanlı alım desenleri
  • Idempotent yükleme
  • Alım hata ve yeniden deneme yönetimi
Modül 2
Entegrasyon Desenleri
  • Kaynak eşleştirme (mapping)
  • Standartlaştırma ve kod dönüşümü
  • Varlık çözümleme (entity resolution)
  • Tekilleştirme (dedup)
  • Referans veri yönetimi
  • Entegrasyon katmanı tasarımı
Modül 3
MDM ve Referans Veri
  • Ana veri (master data) kavramı
  • Altın kayıt (golden record) oluşturma
  • Eşleştirme ve birleştirme kuralları
  • Referans/kod tablolarının yönetimi
  • MDM'in mimarideki konumu
  • Veri sahipliği ve onay akışı
Modül 4
Veri Kalitesi Katmanı
  • Kalite kurallarının gömülmesi
  • Profil çıkarma (data profiling)
  • Kalite metrikleri ve skorkart
  • Hatalı kayıt karantinası
  • Kalite uyarı ve raporlama
  • Kalitenin katmanlar boyunca izlenmesi
Günün hedefiKatılımcı, servis katmanını ve mimariye gömülü yönetişimi tasarlayabilir.
Modül 1
Sorgu Servisi
  • Hive ile toplu sorgulama
  • Impala/Presto ile etkileşimli sorgu
  • Spark SQL servis katmanı
  • Materialized view ve agregatlar
  • Sorgu performans ayarı
  • Erişim desenlerine göre optimizasyon
Modül 2
BI ve Tüketim
  • BI araçlarıyla bağlantı (JDBC/ODBC)
  • Semantik katman tasarımı
  • Gösterge paneli ve raporlar
  • Self-servis analitik desteği
  • API ile veri servisi
  • Veri ürünü (data product) kavramı
Modül 3
Metadata ve Soy Kütüğü
  • Teknik ve iş metadata yönetimi
  • Veri katalogu entegrasyonu
  • Uçtan uca soy kütüğü (lineage)
  • Etki analizi (impact analysis)
  • İş sözlüğü ve standartlar
  • Metadata'nın otomasyonu
Modül 4
Güvenlik ve Yönetişim
  • Kerberos ile kimlik doğrulama
  • Ranger/Sentry ile yetkilendirme
  • Sütun/satır düzeyi güvenlik
  • Veri maskeleme
  • Denetim izi ve uyum
  • Yönetişimin mimariye gömülmesi

Eğitim Kazanımları

Program sonunda katılımcılar:

✅
Katmanlı Mimari

Landing'den servise katmanlı bir içgörü mimarisi tasarlarsınız.

✅
Depolama Tasarımı

HDFS/Hive dizin, bölümleme ve format tasarımı yaparsınız.

✅
Boyutsal Model

Yıldız şema ve SCD ile Hadoop'ta modelleme yaparsınız.

✅
Data Vault

Hub/link/satellite ile esnek model kurarsınız.

✅
Entegrasyon

MDM ve varlık çözümleme ile kaynakları tutarlı hale getirirsiniz.

✅
Veri Kalitesi

Kalite katmanını mimariye gömersiniz.

✅
Servis Katmanı

Hive/Impala ve BI ile içgörüyü sunarsınız.

✅
Yönetişim

Metadata, soy kütüğü ve güvenliği mimariye entegre edersiniz.

Kimler İçin Uygundur?

  • Veri mimarları
  • çözüm mimarları
  • kıdemli veri mühendisleri
  • Hadoop üzerinde kurumsal mimari kuracak profesyoneller için uygundur

Sıkça Sorulan Sorular

Bu eğitim kimler için uygundur?
Veri mimarları, çözüm mimarları ve Hadoop üzerinde kurumsal mimari kuracak kıdemli veri mühendisleri için uygundur.
Hadoop bilgisi gerekli mi?
Evet; HDFS, Hive ve Spark temeline aşinalık eğitimden verim almak için beklenir.
Data Vault mı yıldız şema mı öğretiliyor?
Her ikisi de ele alınır; kullanım senaryosuna göre model seçimi ve hibrit yaklaşım gösterilir.
Yönetişim kapsanıyor mu?
Evet; metadata, soy kütüğü, Kerberos ve Ranger ile güvenlik mimariye gömülü biçimde işlenir.
Eğitim sonunda sertifika veriliyor mu?
Katılım ve değerlendirme sonrası Digital Vizyon Akademi Katılım ve Başarı Sertifikası verilir.

Sertifikalandırma

Bu eğitim Digital Vizyon Akademi Başarı Sertifikası ile tamamlanır.

Eğitim başında “Ön Test”, bitiminde “Son Test” uygulanarak gelişim ölçümlenir. Değerlendirme formunu dolduran katılımcılar sertifikalarını alır. Sertifikanızın geçerliliğini Sertifika Sorgulama sayfasından doğrulayabilirsiniz.

Örnek Sertifika d Digital Vizyon AKADEMİ KATILIM SERTİFİKASI Bu sertifika [Katılımcı Adı Soyadı] adlı katılımcının aşağıdaki eğitim programını başarıyla tamamladığını belgeler. Big Data Information Architecture: Building an Architecture Sertifika Kodu DV-2026XX00 Tarih 26.10.2026 Yetkili İmza DV AKADEMİ

Eğitim Bilgileri

Süre4 gün
Seviyeİleri Seviye
FormatOnline / Yüz Yüze / Hibrit
Sertifika✓ Var
Hemen Bilgi Al
İlgili Eğitimler

Bu Eğitimle Birlikte Tercih Edilenler

Büyük Veri TeknolojileriHive Joining, Partitioning, & Troubleshooting Eğitimi
Veri ve Analitik Eğitimleri

Hive Joining, Partitioning, & Troubleshooting Eğitimi

3 günİleriOnline / Yüz Yüze / Hibrit

Hive performansı: map/bucket/SMB join, partition pruning, bucketing, veri çarpıklığı, EXPLAIN plan okuma ve sorun giderme. Uygulamalı ileri seviye eğitim.

Detayları Gör →
Büyük Veri TeknolojileriHükümet Kurumları için Büyük Veri İşletme Zekası Eğitimi
Veri ve Analitik Eğitimleri

Hükümet Kurumları için Büyük Veri İşletme Zekası Eğitimi

3 günOrtaOnline / Yüz Yüze / Hibrit

Kamu kurumları için büyük veri ve iş zekası: açık veri, gösterge panoları, hizmet metrikleri, usulsüzlük analitiği, KVKK ve veri yönetişimi. Orta seviye eğitim.

Detayları Gör →
Büyük Veri TeknolojileriIntegrating Apache Kafka with Spark Structured Streaming Eğitimi
Veri ve Analitik Eğitimleri

Integrating Apache Kafka with Spark Structured Streaming Eğitimi

3 günİleriOnline / Yüz Yüze / Hibrit

Apache Kafka ile Spark Structured Streaming entegrasyonu: Kafka kaynağı, event-time pencereleme, watermark, stateful agregasyon, join ve checkpoint. İleri eğiti

Detayları Gör →
Büyük Veri TeknolojileriIntroduction to Apache Flink Eğitimi
Veri ve Analitik Eğitimleri

Introduction to Apache Flink Eğitimi

3 günTemelOnline / Yüz Yüze / Hibrit

Apache Flink'e giriş: DataStream API, event-time, watermark, keyed state, pencereleme, checkpoint ve Kafka entegrasyonu. Uygulamalı temel seviye eğitim.

Detayları Gör →
Büyük Veri TeknolojileriIntroduction to Apache Spark Eğitimi
Veri ve Analitik Eğitimleri

Introduction to Apache Spark Eğitimi

3 günTemelOnline / Yüz Yüze / Hibrit

Apache Spark'a giriş: driver/executor mimarisi, RDD, transformation/action, DataFrame, Spark SQL, Parquet ve önbellekleme. Uygulamalı temel seviye eğitim.

Detayları Gör →
+90 (501) 369 40 14 WhatsApp [email protected] LinkedIn