DATA INTEGRATION WITH CLOUD DATA FUSION (DICDF) EĞİTİMİ

Kodsuz ETL hatlarını Google Cloud üzerinde kurun

Cloud Data Fusion ile kaynaktan BigQuery’ye, görsel arayüzle batch ve gerçek zamanlı veri hatları tasarlama, çalıştırma ve izleme

Bu eğitim, Google Cloud Data Fusion ile görsel ETL/ELT hatları geliştirmeyi anlatır. Instance sürümleri, CDAP altyapısı, Dataproc üzerinde çalışan pipeline yürütme, Wrangler ile veri hazırlama, Cloud Storage, JDBC ve BigQuery bağlayıcıları, makro ve parametre…

2 gün Orta Seviye Online / Yüz Yüze / Hibrit Sertifikalı

Eğitim Hakkında

Cloud Data Fusion mimarisi, pipeline tasarımı, Wrangler dönüşümleri ve BigQuery yüklemelerini kapsayan veri entegrasyonu programı

Bu eğitim, Google Cloud Data Fusion ile görsel ETL/ELT hatları geliştirmeyi anlatır. Instance sürümleri, CDAP altyapısı, Dataproc üzerinde çalışan pipeline yürütme, Wrangler ile veri hazırlama, Cloud Storage, JDBC ve BigQuery bağlayıcıları, makro ve parametreler, zamanlama ile hata yönetimi uygulamalı gösterilir.

Süre ve Format

2 Gün. Her gün dört modül; her modülde altı konu başlığı, örnek senaryo ve uygulamalı çalışma yer alır.

Seviye

Orta Seviye — Cloud Data Fusion mimarisi, pipeline tasarımı, Wrangler dönüşümleri ve BigQuery yüklemelerini kapsayan veri entegrasyonu programı

Öğrenme Metodu

Google Cloud projesinde Data Fusion instance ve örnek veri kümeleriyle her modül sonunda çalışan bir pipeline teslim edilir.

Neden Bu Eğitim?

🧪Uygulamalı Lab

Data Integration with Cloud Data Fusion (DICDF) konularının tamamı örnek senaryolar ve laboratuvar çalışmalarıyla pekiştirilir; her modül somut bir çıktıyla biter.

🎯Konuya Özgü İçerik

Data Fusion Mimarisi ile Performans ve Maliyet arasındaki akış, gerçek proje ihtiyaçlarına göre sıralanmıştır.

🧭Doğrudan Uygulanabilir

Eğitim sonunda cloud Storage kaynak eklentisi gibi günlük işlerde kullanacağınız yöntem ve kontrol listeleri elinizde olur.

Anahtar Konular

Cloud Data Fusion eğitimiData Fusion pipelineCDAPWranglerBigQuery ETLGoogle Cloud veri entegrasyonuDataproc pipelinekodsuz ETLData Fusion Replication
“Data Integration with Cloud Data Fusion (DICDF) alanında kalıcı beceri, doğru kavramı sahada denediğinizde başlar.”

Ön Koşullar

Eğitimden verim almak için faydalı olacak bilgi ve ortam gereksinimleri

1
SQL Bilgisi

Seçme, birleştirme ve gruplama sorgularını okuyup yazabilmek yeterlidir.

2
GCP Temelleri

Proje, IAM ve Cloud Storage kavramlarına aşinalık beklenir.

3
Çalışma Ortamı

Tarayıcı destekli bir bilgisayar, kararlı internet bağlantısı ve laboratuvar için hesap/erişim bilgileri yeterlidir; kurulum eğitimin başında yönlendirilir.

4
Motivasyon

Data Integration with Cloud Data Fusion (DICDF) alanında kendi ortamınızdan bir örnek vakayı eğitime getirmek öğrenmeyi hızlandırır.

Eğitim İçeriği

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

Günün hedefiKatılımcı Data Fusion instance’ını kurar, kaynak-dönüştürme-hedef akışını görsel olarak tasarlayıp çalıştırır.
Modül 1
Data Fusion Mimarisi
  • Developer, Enterprise ve Basic sürüm farkları
  • Tenant project ve customer project ayrımı
  • CDAP tabanlı yürütme motoru
  • Studio, Hub ve Control Center arayüzleri
  • Instance’ın VPC Peering ve özel IP ile kurulumu
  • Servis hesapları ve Cloud Data Fusion API Service Agent rolü
Modül 2
Kaynak ve Hedef Bağlayıcıları
  • Cloud Storage kaynak eklentisi
  • JDBC ile Cloud SQL ve MySQL okuma
  • BigQuery sink ve tablo şeması eşleme
  • Pub/Sub kaynağıyla akış girişi
  • Dosya biçimleri: CSV, JSON, Avro, Parquet
  • Bağlantı yönetimi ve yeniden kullanılabilir connection nesneleri
Modül 3
Dönüşüm Eklentileri
  • Joiner ile iç ve dış birleştirme
  • Group By ve aggregator tanımları
  • Projection ile alan seçme ve yeniden adlandırma
  • Python ve JavaScript transform kullanımı
  • Deduplicate ve Normalize eklentileri
  • Validator ile kural tabanlı doğrulama
Modül 4
İlk Batch Pipeline Laboratuvarı
  • Cloud Storage CSV’den BigQuery’ye pipeline
  • Preview modu ile deneme çalıştırma
  • Pipeline sürümleme ve export/import JSON
  • Hata kayıtlarını Error Collector ile yakalama
  • Dataproc profilinin seçimi ve geçici cluster davranışı
  • Çalıştırma sonrası BigQuery sonuç doğrulaması
Günün hedefiKatılımcı pipeline’ları parametreleştirir, zamanlar ve hataları izleyerek üretim kalitesine taşır.
Modül 1
Wrangler ile Veri Hazırlama
  • Directive sözdizimi ve recipe mantığı
  • Parse, split ve fill-null direktifleri
  • Tarih ve sayı biçim dönüşümleri
  • Veri kalitesi profili ve sütun istatistikleri
  • Wrangler recipe’inin pipeline’a aktarılması
  • Örnek veride regex ile temizlik
Modül 2
Makro, Parametre ve Ortamlar
  • Runtime argument ve macro tanımları
  • Secure Storage ile parola saklama
  • Dev, test ve prod için parametre setleri
  • Pre-run ve post-run aksiyon eklentileri
  • Condition ve Argument Setter kullanımı
  • Pipeline bağımlılıklarını zincirleme
Modül 3
Zamanlama ve İzleme
  • Schedule ve trigger tanımları
  • Cloud Composer ile orkestrasyon
  • Cloud Logging ve Cloud Monitoring entegrasyonu
  • Başarısız çalıştırmada yeniden deneme stratejisi
  • Pipeline metrikleri ve kayıt sayıları
  • Alert politikalarının oluşturulması
Modül 4
Performans ve Maliyet
  • Dataproc worker sayısı ve makine tipi seçimi
  • Ephemeral ve statik cluster karşılaştırması
  • Partition ve shuffle ayarları
  • BigQuery yükleme modlarının maliyet etkisi
  • Instance’ın kapatılması ve bütçe uyarıları
  • Üretim öncesi kontrol listesi

Eğitim Kazanımları

Program sonunda katılımcılar:

✅
Data Fusion Mimarisi

Developer, Enterprise ve Basic sürüm farkları ve Tenant project ve customer project ayrımı başlıklarını laboratuvar ortamında uygulayabilir, CDAP tabanlı yürütme motoru konusunda çalışır çözüm üretebilirsiniz.

🧩
Kaynak ve Hedef Bağlayıcıları

Cloud Storage kaynak eklentisi ve JDBC ile Cloud SQL ve MySQL okuma başlıklarını laboratuvar ortamında uygulayabilir, BigQuery sink ve tablo şeması eşleme konusunda çalışır çözüm üretebilirsiniz.

🛠️
Dönüşüm Eklentileri

Joiner ile iç ve dış birleştirme ve Group By ve aggregator tanımları başlıklarını laboratuvar ortamında uygulayabilir, Projection ile alan seçme ve yeniden adlandırma konusunda çalışır çözüm üretebilirsiniz.

🔐
İlk Batch Pipeline Laboratuvarı

Cloud Storage CSV’den BigQuery’ye pipeline ve Preview modu ile deneme çalıştırma başlıklarını laboratuvar ortamında uygulayabilir, Pipeline sürümleme ve export/import JSON konusunda çalışır çözüm üretebilirsiniz.

📊
Wrangler ile Veri Hazırlama

Directive sözdizimi ve recipe mantığı ve Parse, split ve fill-null direktifleri başlıklarını laboratuvar ortamında uygulayabilir, Tarih ve sayı biçim dönüşümleri konusunda çalışır çözüm üretebilirsiniz.

☁️
Makro, Parametre ve Ortamlar

Runtime argument ve macro tanımları ve Secure Storage ile parola saklama başlıklarını laboratuvar ortamında uygulayabilir, Dev, test ve prod için parametre setleri konusunda çalışır çözüm üretebilirsiniz.

🚀
Zamanlama ve İzleme

Schedule ve trigger tanımları ve Cloud Composer ile orkestrasyon başlıklarını laboratuvar ortamında uygulayabilir, Cloud Logging ve Cloud Monitoring entegrasyonu konusunda çalışır çözüm üretebilirsiniz.

🔎
Performans ve Maliyet

Dataproc worker sayısı ve makine tipi seçimi ve Ephemeral ve statik cluster karşılaştırması başlıklarını laboratuvar ortamında uygulayabilir, Partition ve shuffle ayarları konusunda çalışır çözüm üretebilirsiniz.

Kimler İçin Uygundur?

  • Veri mühendisleri
  • ETL geliştiricileri
  • BI uzmanları
  • Google Cloud’a veri taşıma projesinde çalışan analistler için uygundur

Sıkça Sorulan Sorular

Bu eğitim kimler için uygundur?
Veri mühendisleri, ETL geliştiricileri, BI uzmanları ve Google Cloud’a veri taşıma projesinde çalışan analistler için uygundur.
Eğitimde hangi konular işlenir?
2 günlük programda Data Fusion Mimarisi, Kaynak ve Hedef Bağlayıcıları, Dönüşüm Eklentileri, İlk Batch Pipeline Laboratuvarı, Wrangler ile Veri Hazırlama, Makro, Parametre ve Ortamlar dahil toplam 8 modül işlenir; her modülde altı somut başlık vardır.
Ön bilgi gerekir mi?
SQL Bilgisi: Seçme, birleştirme ve gruplama sorgularını okuyup yazabilmek yeterlidir. GCP Temelleri: Proje, IAM ve Cloud Storage kavramlarına aşinalık beklenir.
Eğitim nasıl yürütülür?
Google Cloud projesinde Data Fusion instance ve örnek veri kümeleriyle her modül sonunda çalışan bir pipeline teslim edilir.
Katılım sertifikası veriliyor mu?
Eğitimi tamamlayanlara 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 Integration with Cloud Data Fusion (DICDF) Eğitimi Sertifika Kodu DV-2026XX00 Tarih 27.10.2026 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

Bulut Bilişim TemelleriHybrid Cloud Architecture & Deployment: Cloud Migration Essentials Eğitimi
Bulut Bilişim Eğitimleri

Hybrid Cloud Architecture & Deployment: Cloud Migration Essentials Eğitimi

2 günTemelOnline / Yüz Yüze / Hibrit

Hibrit Bulut Göç Temelleri eğitimi: Azure Migrate, landing zone, VPN, Entra ID Connect ve veri geçişi. 2 günlük uygulamalı program.

Detayları Gör →
Bulut Bilişim TemelleriHybrid Environment Pipelines: Hybrid Cloud Transformation Eğitimi
Bulut Bilişim Eğitimleri

Hybrid Environment Pipelines: Hybrid Cloud Transformation Eğitimi

2 günİleriOnline / Yüz Yüze / Hibrit

Hibrit Ortam Pipeline Dönüşümü eğitimi: Self-hosted agent, GitOps, Vault ve hibrit CI/CD boru hattı. 2 günlük uygulamalı program.

Detayları Gör →
Bulut Bilişim TemelleriIBM Turbonomic Cloud Optimization Eğitimi
Bulut Bilişim Eğitimleri

IBM Turbonomic Cloud Optimization Eğitimi

2 günOrtaOnline / Yüz Yüze / Hibrit

IBM Turbonomic Bulut Optimizasyonu eğitimi: Turbonomic eylemleri, politikalar, Kubeturbo ve plan senaryoları. 2 günlük uygulamalı program.

Detayları Gör →
Bulut Bilişim TemelleriImplementing IaaS & Orchestration for Multi-cloud Environments Eğitimi
Bulut Bilişim Eğitimleri

Implementing IaaS & Orchestration for Multi-cloud Environments Eğitimi

2 günİleriOnline / Yüz Yüze / Hibrit

Çok Bulutlu IaaS ve Orkestrasyon eğitimi: Terraform, Ansible, Packer ve Kubernetes ile multi-cloud IaaS. 2 günlük uygulamalı program.

Detayları Gör →
Bulut Bilişim TemelleriInterfaces, Lambda Expressions, Collections, & Generics Eğitimi
Bulut Bilişim Eğitimleri

Interfaces, Lambda Expressions, Collections, & Generics Eğitimi

2 günOrtaOnline / Yüz Yüze / Hibrit

Java Interface, Lambda, Collections ve Generics eğitimi: Interface, lambda, Collections, Stream API ve generics ile modern Java. 2 günlük uygulamalı program.

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