DATA CONVERSION EĞİTİMİ

Veriyi hedef formata kayıpsız dönüştür

Tip, format ve kodlama dönüşümü, şema eşleme ve doğrulama ile veriyi kaynaktan hedefe güvenle dönüştürün.

Veri dönüşümünü teknik ayrıntılarıyla ele alan eğitim: tip dönüşümleri ve hassasiyet kaybı, sayı/tarih ve zaman dilimi, karakter kodlaması ve Türkçe karakter sorunları, CSV/JSON/XML/Parquet format dönüşümü, şema eşleme ve kayıpsızlık doğrulaması.

2 gün Orta Seviye Online / Yüz Yüze / Hibrit Sertifikalı

Eğitim Hakkında

Tip/format/kodlama dönüşümü, şema eşleme ve doğrulama

Bu orta seviye eğitim, veri dönüşümünü (data conversion) teknik ayrıntılarıyla ele alır. Veri tipi dönüşümleri (metin-sayı-tarih, örtük/açık dönüşüm, taşma ve hassasiyet kaybı); format dönüşümleri (CSV, JSON, XML, Parquet, Excel arası); karakter kodlaması (UTF-8, ISO-8859-9, BOM, Türkçe karakter sorunları) ve satır sonu farkları işlenir. Tarih/saat ve yerel ayar (locale) dönüşümleri, birim ve ölçek dönüşümü; şema eşleme (mapping) ve dönüşüm kuralları; kayıpsız dönüşüm, doğrulama ve mutabakat ele alınır. Katılımcılar farklı format ve kodlamalardaki veriyi hedef şemaya hatasız dönüştürür.

Süre ve Format

2 Gün. Her gün dört modül; katılımcılar tip ve kodlama dönüşümünden format, şema eşleme ve doğrulamaya ilerler.

Seviye

Orta Seviye — Veri tipi, format ve kodlama dönüşümleri ile veri taşıma/dönüştürme süreçlerinin ele alınması.

Öğrenme Metodu

Her konu gerçek dosyalar üzerinde tip, format ve kodlama dönüşümleri yapılarak ve sonuçlar doğrulanarak işlenir.

Neden Bu Eğitim?

🔁Kayıpsız Dönüşüm

Tip ve hassasiyet kaybı olmadan veriyi hedef formata taşırsınız.

🔤Kodlama Ustalığı

UTF-8 ve Türkçe karakter sorunlarını kökten çözersiniz.

🗺️Şema Eşleme

Kaynak ve hedef şemayı eşleyip dönüşüm kurallarını belgelersiniz.

Anahtar Konular

veri dönüşümü eğitimidata conversiontip dönüşümükarakter kodlamasıutf-8şema eşlemeformat dönüşümücsv json xmlparquetveri doğrulama
“İyi bir dönüşüm, veriyi değiştirmeden ona yeni bir biçim giydirmeyi başarandır.”

Ön Koşullar

Eğitimden verim almak için faydalı olacak bilgi ve ortam gereksinimleri

1
Veri Temeli

Veri türleri ve dosya formatlarına temel aşinalık gerekir.

2
Araç/Betik

Bir betik dili (Python) veya ETL aracına aşinalık faydalıdır.

3
Kodlama Farkındalığı

Karakter kodlaması kavramına temel aşinalık yararlıdır.

4
Çalışma Ortamı

Dosya dönüşümü yapabilecek bir bilgisayar gerekir.

Eğitim İçeriği

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

Günün hedefiKatılımcı, tip ve kodlama dönüşümlerini kayıpsız biçimde uygulayabilir.
Modül 1
Veri Tipi Dönüşümleri
  • Metin-sayı-tarih arası dönüşüm
  • Örtük (implicit) ve açık (explicit) dönüşüm
  • Tamsayı/ondalık taşma ve hassasiyet kaybı
  • Boolean ve kategorik dönüşüm
  • NULL ve boş değer davranışı
  • Dönüşüm hatalarının ele alınması
Modül 2
Sayı ve Tarih
  • Ondalık ayracı (virgül/nokta) sorunları
  • Binlik ayracı ve biçim
  • Tarih biçimi ayrıştırma (parsing)
  • Zaman dilimi (timezone) dönüşümü
  • Epoch/Unix zaman dönüşümü
  • Yerel ayara (locale) duyarlı biçimlendirme
Modül 3
Karakter Kodlaması
  • UTF-8 ve ISO-8859-9 farkı
  • Türkçe karakter (ı, ş, ğ) bozulmaları
  • BOM (byte order mark) sorunu
  • Kodlama tespiti ve dönüştürme
  • Mojibake (bozuk karakter) onarımı
  • Satır sonu (CRLF/LF) farkları
Modül 4
Metin Standardizasyonu
  • Büyük/küçük harf normalizasyonu
  • Boşluk ve görünmez karakter temizliği
  • Unicode normalizasyon (NFC/NFD)
  • Özel karakter kaçışlama (escaping)
  • Boş ve null metin ayrımı
  • Standardizasyonun dönüşüme katkısı
Günün hedefiKatılımcı, format ve şema dönüşümlerini yapar ve sonucu doğrular.
Modül 1
Format Dönüşümleri
  • CSV ve ayraç/alıntı (delimiter/quote) sorunları
  • JSON ve iç içe (nested) yapı düzleştirme
  • XML ayrıştırma ve dönüşüm
  • Parquet ve kolonlu biçime dönüştürme
  • Excel'den/-e dönüşüm
  • Format seçiminin kullanım amacına göre
Modül 2
Şema Eşleme
  • Kaynak ve hedef şema karşılaştırması
  • Alan eşleme (field mapping) tablosu
  • Tip ve kısıt uyumlama
  • Zorunlu alan ve varsayılan değer
  • Fazla/eksik alan ele alma
  • Eşleme kurallarının belgelenmesi
Modül 3
Dönüşüm Kuralları
  • Değer eşleme (code/lookup mapping)
  • Türetilmiş alan hesaplama
  • Koşullu dönüşüm kuralları
  • Birim ve ölçek dönüşümü
  • Kural sürümleme
  • Kuralların test edilmesi
Modül 4
Doğrulama ve Mutabakat
  • Kayıt sayısı mutabakatı
  • Toplam/özet değer kontrolü
  • Örnek kayıt karşılaştırması
  • Kayıpsızlık (lossless) doğrulaması
  • Hatalı kayıtların karantinası
  • Dönüşüm raporunun üretimi

Eğitim Kazanımları

Program sonunda katılımcılar:

✅
Tip Dönüşümü

metin/sayı/tarih dönüşümlerini taşma ve kayıp olmadan yaparsınız.

✅
Sayı/Tarih

ondalık, tarih ve zaman dilimi dönüşümlerini doğru uygularsınız.

✅
Kodlama

UTF-8/ISO farkları ve Türkçe karakter sorunlarını çözersiniz.

✅
Standardizasyon

metni Unicode normalizasyonuyla standartlaştırırsınız.

✅
Format

CSV, JSON, XML, Parquet ve Excel arası dönüşüm yaparsınız.

✅
Şema Eşleme

kaynak-hedef şemayı eşler ve kuralları belgelersiniz.

✅
Dönüşüm Kuralları

değer eşleme ve türetme kurallarını uygularsınız.

✅
Doğrulama

mutabakat ve kayıpsızlık kontrolleriyle dönüşümü doğrularsınız.

Kimler İçin Uygundur?

  • Veri mühendisleri
  • ETL geliştiricileri
  • analistler
  • veri taşıma/dönüştürme işleriyle uğraşan profesyoneller için uygundur

Sıkça Sorulan Sorular

Bu eğitim kimler için uygundur?
Veri mühendisleri, ETL geliştiricileri, analistler ve veri taşıma/dönüştürme işleriyle uğraşan profesyoneller için uygundur.
Türkçe karakter sorunları çözülüyor mu?
Evet; UTF-8/ISO-8859-9 farkı, BOM ve mojibake gibi Türkçe karakter bozulmaları özel olarak ele alınır.
Hangi araç kullanılıyor?
Örnekler ağırlıklı olarak Python ile yapılır; kavramlar ETL araçlarına da uyarlanabilir.
Kayıpsız dönüşümü nasıl doğruluyoruz?
Kayıt sayısı ve özet değer mutabakatı, örnek kayıt karşılaştırması ve karantina ile dönüşümün kayıpsızlığı doğrulanır.
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. Data Conversion Eğitimi Sertifika Kodu DV-2026XX00 Tarih 26.10.2026 Yetkili İmza DV AKADEMİ

Eğitim Bilgileri

Süre2 gün
SeviyeOrta Seviye
FormatOnline / Yüz Yüze / Hibrit
Sertifika✓ Var
Hemen Bilgi Al
İlgili Eğitimler

Bu Eğitimle Birlikte Tercih Edilenler

Veri Analizi ve İstatistikOrganizational IT Trends, Analytics, and Application Development Eğitimi
Veri ve Analitik Eğitimleri

Organizational IT Trends, Analytics, and Application Development Eğitimi

3 günOrtaOnline / Yüz Yüze / Hibrit

Kurumsal BT trendleri, analitik olgunluk modeli ve veri odaklı uygulama geliştirme: bulut, mikroservis, API-first ve gömülü analitiği bir yol haritasında birleş

Detayları Gör →
Veri Analizi ve İstatistikPentaho Data Integration Fundamentals Eğitimi
Veri ve Analitik Eğitimleri

Pentaho Data Integration Fundamentals Eğitimi

3 günTemelOnline / Yüz Yüze / Hibrit

Pentaho (Kettle) ile görsel ETL: Spoon'da transformation ve job tasarımı, girdi/çıktı adımları, dönüşümler, lookup, hata yönetimi ve zamanlamayı öğrenin.

Detayları Gör →
Veri Analizi ve İstatistikPentaho Data Integration İleri Düzey Eğitimi
Veri ve Analitik Eğitimleri

Pentaho Data Integration İleri Düzey Eğitimi

4 günİleriOnline / Yüz Yüze / Hibrit

İleri Pentaho: Carte kümeleme, metadata injection, Hadoop/Hive/Spark Big Data adımları, CDC, SCD, performans ayarı ve CI/CD ile kurumsal ETL mimarisi kurun.

Detayları Gör →
Veri Analizi ve İstatistikPentaho Data Integration Orta Seviye Eğitimi
Veri ve Analitik Eğitimleri

Pentaho Data Integration Orta Seviye Eğitimi

3 günOrtaOnline / Yüz Yüze / Hibrit

Orta seviye Pentaho: yıldız şema boyut/olgu yükleme, SCD Tip 1/2, lookup stratejileri, hata akışı, parametre ve artımlı yükleme ile ambar ETL tasarlayın.

Detayları Gör →
Veri Analizi ve İstatistikPerformance Analytics (PA) Advanced Eğitimi
Veri ve Analitik Eğitimleri

Performance Analytics (PA) Advanced Eğitimi

3 günİleriOnline / Yüz Yüze / Hibrit

ServiceNow Performance Analytics ileri: automated/formula indicator, breakdown kaynakları, data collector, tarihsel skor ve drill-down panoları uygulamalı öğren

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