Kaynaktan hedefe veriyi doğru eşleyin
Kaynak-hedef şema analizi, alan eşleme, dönüşüm kuralları ve doğrulamayla eksiksiz bir veri eşleme dokümanı hazırlamayı öğreten eğitim.
Entegrasyon, göç ve ETL için veri eşleme teknikleri programı
Bu eğitim, sistemler arası entegrasyon, veri göçü ve ETL için veri eşleme (data mapping) yapma becerisi kazandırır. Kaynak ve hedef şemaların analizi, alan eşlemesi (bire-bir, bire-çok, çok-bire), tip ve format dönüşümleri, değer eşleme (lookup/kod çevirimi), varsayılan ve türetilmiş alanlar ele alınır. Eşleme dokümanı (mapping specification), veri sözlüğü, iş kuralları, karmaşık dönüşümler, XML/JSON/CSV eşlemesi ve eşleme doğrulaması işlenir. Katılımcı; gerçek bir kaynak-hedef çifti için tam bir eşleme dokümanı hazırlar ve doğrular.
2 Gün. Her gün dört modül; şema analizi ve alan eşleme, dönüşüm kuralları ve doğrulama üzerine uygulama.
Orta Seviye — veri eşleme (data mapping), kaynak-hedef alan eşlemesi, dönüşüm kuralları ve entegrasyon
Gerçek kaynak-hedef şemaları üzerinde eşleme dokümanı hazırlanıp örnek veriyle doğrulanarak uygulanır.
Kaynak-hedef eşlemesini belgeleyerek entegrasyon ve göç hatalarını azaltırsınız.
Tip, format ve değer dönüşümlerini kurala bağlayarak tutarlılık sağlarsınız.
Eşleme dokümanıyla her hedef alanın kaynağını ve kuralını izlersiniz.
Eğitimden verim almak için faydalı olacak bilgi ve ortam gereksinimleri
Şema, alan ve tip kavramlarına aşinalık gerekir.
Kaynak veriyi inceleyebilmek için faydalıdır.
CSV, XML ve JSON yapılarına aşinalık önerilir.
Bir kaynak ve hedef şema örneği getirmeniz yararlı olur.
Programın gün gün akışı aşağıdadır. Bir güne tıklayarak o günün modüllerini ve içeriklerini görebilirsiniz.
Program sonunda katılımcılar:
Kaynak ve hedef şemaları analiz edip profilleyebilirsiniz.
Bire-bir, bire-çok ve çok-bire eşlemeler kurabilirsiniz.
Eşlemeyi destekleyen bir veri sözlüğü oluşturabilirsiniz.
Kaynak-hedef-kural içeren eşleme dokümanı hazırlayabilirsiniz.
Tip ve format dönüşüm kurallarını tanımlayabilirsiniz.
Kod çevirimi ve referans eşlemesi yapabilirsiniz.
Koşullu ve iç içe yapı dönüşümlerini kurgulayabilirsiniz.
Eşlemeyi örnek veri ve mutabakatla doğrulayabilirsiniz.
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.
Microsoft Project'te yerleşik raporlar, panolar ve görsel raporlarla ilerleme, maliyet, kaynak ve kazanılmış değer (CPI/SPI) analizini uygulamalı öğrenin.
Detayları Gör →Pivot tablolar, toplama fonksiyonları, doğru grafik türleri ve KPI kartlarıyla veriyi net özet raporlara ve tek sayfalık panolara dönüştürmeyi öğrenin.
Detayları Gör →Power BI tablosal modelleri: yıldız şema, ilişkiler, DAX ölçüleri, filtre bağlamı, zaman zekâsı, RLS ve VertiPaq optimizasyonunu uygulamalı öğrenin.
Detayları Gör →Cursor AI editörüyle not defterleri, pandas/SQL hatları, model eğitimi, deney takibi ve model servisini kapsayan veri/ML mühendisliği akışını öğrenin.
Detayları Gör →Neo4j Cypher ile ileri desenler, değişken uzunluklu yollar, toplama, alt sorgular, yol analizi, APOC ve PROFILE ile sorgu optimizasyonunu uygulamalı öğrenin.
Detayları Gör →