Redshift ile Analitik Çözümler Eğitimi

Eğitim Hakkında

Redshift ile pratik analitik çözüm geliştirme

Bu eğitim Amazon Redshift üzerinde analitik çözümlerin pratik olarak geliştirilmesini öğretir. Boyutsal (star schema) modelleme, olgu/boyut tablo tasarımı, COPY ile yükleme ve ELT dönüşümleri işlenir. Distribution ve sort key seçimi, sıkıştırma, materialized view ve sorgu ayarının temelleri ele alınır. Analitik SQL (pencere fonksiyonları, rollup), Spectrum ile veri gölü erişimi, veri paylaşımı giriş ve QuickSight/BI araçlarına bağlanma uygulamalı gösterilir. Maliyet ve performans dengesi ile operasyonel izleme de kapsanır.

Süre ve Format

3 Gün. Her gün dört modül; modelleme, yükleme ve sorgu ayarı labler içerir.

Seviye

Orta Seviye — Redshift ile analitik çözüm kurma: modelleme, yükleme, sorgu ayarı ve raporlama entegrasyonunu kapsar.

Öğrenme Metodu

Bir star schema'yı Redshift'te kurup yükleyerek ve BI aracına bağlayarak öğrenilir.

Neden Bu Eğitim?

⭐Modelleme

Olgu/boyut tasarımıyla raporlamaya uygun şema kurarsınız.

⚡Hız

Sort/distribution key ve MV ile sorguları hızlandırırsınız.

📊BI Entegrasyon

QuickSight/BI araçlarına bağlanıp görsel üretirsiniz.

Anahtar Konular

redshift analitik çözümstar schema redshiftanalitik sqlmaterialized viewredshift spectrumquicksightveri ambarı modellemeredshift eğitimibi entegrasyonu

“İyi analitik çözüm, doğru modelle güvenilir karara dönüşür.”

Ön Koşullar

Eğitimden verim almak için faydalı olacak bilgi ve ortam gereksinimleri

1

SQL

Join, agregat ve pencere fonksiyonlarına aşinalık gerekir.

2

Redshift Temeli

Temel Redshift kavramlarına aşinalık faydalıdır.

3

Veri Ambarı

Boyutsal modelleme kavramları yardımcı olur.

4

Lab Ortamı

Bir Redshift cluster/Serverless erişimi gerekir.

Eğitim İçeriği

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

Günün hedefiKatılımcı star schema tasarlar ve veriyi Redshift'e yükleyebilir.

Modül 1

Boyutsal Modelleme

Olgu ve boyut tabloları
Grain (ayrıntı düzeyi) kararı
Surrogate key
SCD Tip 1/2
Snowflake vs star
Tarih boyutu

Modül 2

Tablo Tasarımı

Veri tipi seçimi
Distribution style
Sort key temeli
Encode/sıkıştırma
Kısıt bilgilendirme
Staging tablo

Modül 3

Veri Yükleme

S3'ten COPY
Parquet/CSV yükleme
Hata analizi
Incremental yük
MERGE/upsert
Manifest kullanımı

Modül 4

Dönüşüm

CTAS ile dönüşüm
İş kuralı uygulama
Lookup/eşleme
Agregat tablolar
Veri kalitesi kontrol
ELT akışı

Günün hedefiKatılımcı analitik SQL ve materialized view ile raporlama sorguları yazabilir.

Modül 1

Analitik SQL

Pencere fonksiyonları
ROLLUP/CUBE/GROUPING SETS
Running total ve rank
CTE ve alt sorgu
PIVOT benzeri desenler
Zaman bazlı analiz

Modül 2

Materialized View

MV oluşturma
Otomatik yenileme
Dashboard hızlandırma
Otomatik yönlendirme
Bakım
Kullanım senaryoları

Modül 3

Sorgu Ayarı

EXPLAIN plan
Darboğaz tespiti
Dağıtım/yayın etkisi
İstatistik güncelleme
Sorgu yeniden yazımı
Result cache

Modül 4

Spectrum

External tablo
S3 veri gölü sorgu
Partition pruning
Parquet/ORC
Birleşik (hot/cold) sorgu
Maliyet farkındalığı

Günün hedefiKatılımcı çözümü BI araçlarına bağlayıp operasyonel olarak yönetebilir.

Modül 1

BI Entegrasyon

QuickSight bağlantısı
SPICE vs direct query
Diğer BI (Tableau/Power BI)
Semantik katman
Performans için agregat
Erişim kontrolü

Modül 2

Veri Paylaşımı

Datashare giriş
Üretici-tüketici
Cross-account temel
Canlı veri erişimi
Erişim yönetimi
Senaryolar

Modül 3

Güvenlik

Rol tabanlı erişim
Kolon/satır güvenliği
Şifreleme
Audit log
Veri maskeleme
En az ayrıcalık

Modül 4

Operasyon

Snapshot/yedek
Concurrency scaling
CloudWatch izleme
Uyarı ve alarm
Maliyet izleme
Bakım planı

Eğitim Kazanımları

Program sonunda katılımcılar:

✅

Modelleme

Olgu/boyut tasarımıyla raporlamaya uygun şema kurarsınız.

✅

Yükleme

COPY ve ELT ile veriyi yükleyip dönüştürürsünüz.

✅

Analitik SQL

Pencere fonksiyonları ve rollup ile analiz yazarsınız.

✅

Materialized View

MV ile dashboard sorgularını hızlandırırsınız.

✅

Sorgu Ayarı

EXPLAIN ile darboğazları bulup sorguları iyileştirirsiniz.

✅

Spectrum

Spectrum ile veri gölünü sorguya dahil edersiniz.

✅

BI Entegrasyon

Çözümü QuickSight/BI araçlarına bağlarsınız.

✅

Operasyon

Snapshot, izleme ve maliyet yönetimini uygularsınız.

Kimler İçin Uygundur?

Redshift ile analitik çözüm kuran veri mühendisleri
analistler
BI geliştiricileri

Sıkça Sorulan Sorular

Bu eğitim kimler için uygundur?

Redshift ile analitik çözüm kuran veri mühendisleri, analistler ve BI geliştiricileri için uygundur.

Hangi modelleme yaklaşımı işleniyor?

Star/snowflake boyutsal modelleme, grain kararı ve SCD uygulamalı ele alınır.

BI araçlarına bağlanma var mı?

Evet; QuickSight başta olmak üzere BI araçlarına bağlanma gösterilir.

Önceden Redshift bilgisi gerekir mi?

Temel Redshift ve SQL bilgisi faydalıdır ancak kavramlar baştan ele alınır.

Sertifika veriliyor mu?

Eğitim sonunda 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

BUILDING DATA ANALYTICS SOLUTIONS USING AMAZON REDSHIFT EĞİTİMİ

Eğitim Hakkında

Neden Bu Eğitim?

Anahtar Konular

Ön Koşullar

Eğitim İçeriği

Boyutsal Modelleme

Tablo Tasarımı

Veri Yükleme

Dönüşüm

Analitik SQL

Materialized View

Sorgu Ayarı

Spectrum

BI Entegrasyon

Veri Paylaşımı

Güvenlik

Operasyon

Eğitim Kazanımları

Kimler İçin Uygundur?

Sıkça Sorulan Sorular

Sertifikalandırma

Eğitim Bilgileri

Bu Eğitimle Birlikte Tercih Edilenler

DP-700T00 Implement data engineering solutions using Microsoft Fabric Eğitimi

ETL Testing Essentials: Advanced ETL Testing - Data Warehouses Eğitimi

ETL Testing Essentials: Testing and Validating ETL Pipelines Eğitimi

ETL Testing Using SQL Eğitimi

Finans için Databricks ile Veri Analizi Eğitimi