Veri mühendisliğine sağlam bir başlangıç yapın
Veri mühendisliği rolü, depolama türleri, ETL/ELT, dosya formatları, boyutsal modelleme, orkestrasyon ve bulut servislerini SQL/Python ile öğreten başlangıç eğitimi.
Veri mühendisliğine kavramsal ve pratik giriş
Bu eğitim veri mühendisliğine kapsamlı bir başlangıç sunar. Veri mühendisinin rolü, veri yaşam döngüsü ve mimari katmanlar (kaynak, depolama, işleme, sunum) anlatılır. Veri ambarı, veri gölü ve lakehouse farkları; batch ve streaming; ETL ile ELT ayrımı işlenir. İlişkisel ve NoSQL depolama, dosya formatları (CSV/JSON/Parquet), temel SQL ve Python ile veri işleme, boyutsal modelleme giriş ele alınır. Orkestrasyon (DAG), veri kalitesi, versiyonlama ve bulut veri servisleri kavramları uygulamalı örneklerle gösterilir.
3 Gün. Her gün dört modül; SQL/Python ile küçük veri işleme labler içerir.
Başlangıç Seviye — Veri mühendisliği temelleri: depolama, ETL/ELT, orkestrasyon ve veri modelleme kavramlarını kapsar.
Basit bir ETL akışını SQL ve Python ile kurup kavramları pratikte deneyimleyerek öğrenilir.
Veri mühendisliğinin tüm yapı taşlarını bütünsel öğrenirsiniz.
Hangi aracın nerede kullanıldığını net biçimde kavrarsınız.
SQL ve Python ile küçük bir hat kurup pratik yaparsınız.
Eğitimden verim almak için faydalı olacak bilgi ve ortam gereksinimleri
SELECT ve JOIN düzeyinde SQL faydalıdır.
Değişken ve fonksiyon düzeyinde Python yardımcı olur.
Dosya, veri ve komut satırına genel aşinalık beklenir.
Python ve bir veritabanı çalıştırabilen ortam gerekir.
Programın gün gün akışı aşağıdadır. Bir güne tıklayarak o günün modüllerini ve içeriklerini görebilirsiniz.
Program sonunda katılımcılar:
Veri mühendisliği rolü ve mimari katmanları açıklarsınız.
Ambar, göl ve lakehouse farkını ve seçimini kavrarsınız.
Batch/streaming ve ETL/ELT ayrımını uygularsınız.
CSV/JSON/Parquet ve partition kavramlarını kullanırsınız.
SQL ve pandas ile veriyi temizleyip dönüştürürsünüz.
Temel boyutsal (star) model kurarsınız.
DAG, zamanlama ve retry ile basit hat kurarsınız.
Bulut depolama ve ambar servislerini tanır ve seçersiniz.
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.
Snowflake yönetimi: RBAC rol hiyerarşisi, resource monitor, maliyet izleme, network policy/MFA/SSO, masking, replikasyon ve denetimi öğrenin.
Detayları Gör →
DP-700 Fabric Data Engineer: workspace/git/deployment, Spark ve pipeline dönüşüm, Eventstream/KQL, Warehouse, monitoring ve optimizasyonu öğrenin.
Detayları Gör →
Microsoft Fabric Data Factory: copy activity, bağlantılar, zamanlama, parametre, ForEach/If kontrol akışı ve izlemeyle basit data pipeline kurun.
Detayları Gör →
Microsoft Fabric Warehouse'a giriş: OneLake, tablo oluşturma, COPY INTO, T-SQL sorgulama, SQL analytics endpoint ve DirectLake Power BI öğrenin.
Detayları Gör →
Fabric'te karmaşık pipeline: dinamik ifade, metadata-driven ingest, ForEach, If/Switch/Until, retry/idempotency, watermark ve CI/CD öğrenin.
Detayları Gör →