Her veri modelini tanıyın, doğrusunu seçin
Klasikten modern NoSQL'e veri modeli türleri: hiyerarşik, ilişkisel, nesne, belge, anahtar-değer ve graf modelleri karşılaştırılır; aynı veri farklı modellerde temsil edilerek CAP ve model seçimi uygulamalı işlenir.
Klasikten modern NoSQL'e veri modeli türleri
Bu eğitim, verinin temsil edilebileceği farklı model paradigmalarını tanıtır ve her birinin güçlü yanlarını karşılaştırır. Hiyerarşik ve ağ modellerinin tarihsel temelinden başlayıp ilişkisel modeli (tablo, ilişki, cebir) ayrıntılı ele alır. Nesne ve nesne-ilişkisel modeller, belge (document), anahtar-değer, geniş sütun (wide-column) ve graf (graph) modelleri işlenir. Her model için veri yapısı, erişim deseni, tutarlılık ve ölçekleme özellikleri karşılaştırılır; aynı problemin farklı modellerdeki temsili gösterilir. CAP teoremi, şema esnekliği ve polyglot persistence kavramlarıyla doğru model seçimi öğretilir. Örnekler PostgreSQL, MongoDB ve Neo4j üzerinde somutlaştırılır.
3 Gün. Her gün dört modül; kavram anlatımının ardından aynı veri farklı modellerde temsil edilerek çalışılır.
Temel Seviye — Veri modeli paradigmaları: hiyerarşik, ağ, ilişkisel, nesne, belge, anahtar-değer ve graf modellerine genel bakış.
Aynı örnek alan PostgreSQL, MongoDB ve Neo4j üzerinde modellenerek paradigma farkları uygulamalı karşılaştırılır.
Tüm model paradigmalarını tanıyıp tek bir yaklaşıma sıkışmazsınız.
Probleme ve erişim desenine göre uygun veri modelini seçersiniz.
Aynı veriyi farklı modellerde temsil ederek ödünleşimleri görürsünüz.
Eğitimden verim almak için faydalı olacak bilgi ve ortam gereksinimleri
Tablo, satır ve kayıt kavramına giriş düzeyinde aşinalık faydalıdır.
SELECT ve JOIN mantığını bilmek karşılaştırmaları kolaylaştırır.
İlişki ve hiyerarşi kavramlarını soyut düşünebilme beklenir.
PostgreSQL, MongoDB ve Neo4j erişimi olan bir çalışma ortamı.
Programın gün gün akışı aşağıdadır. Bir güne tıklayarak o günün modüllerini ve içeriklerini görebilirsiniz.
Program sonunda katılımcılar:
Klasik, ilişkisel ve NoSQL model paradigmalarını açıklarsınız.
İlişki, anahtar ve ilişkisel cebiri doğru kullanırsınız.
Belge modelinde gömme ve referans kararını verirsiniz.
Anahtar-değer ve sütun modellerinin yerini belirlersiniz.
İlişki yoğun veriyi graf modeliyle temsil eder ve sorgularsınız.
CAP ve tutarlılık modellerini seçim kararına yansıtırsınız.
Aynı veriyi farklı modellerde temsil edip ödünleşimleri görürsünüz.
Polyglot yaklaşımla probleme uygun modeli bilinçle 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.
ROPA, DPIA, privacy by design, teknik/idari tedbirler, veri sahibi talepleri ve ihlal müdahalesiyle veri koruma programını uygulayın. İleri seviye eğitim.
Detayları Gör →
CISA kapsamında denetim kanıtı teknikleri, CAAT veri analitiği, örnekleme ve etkili denetim raporlamasını öğrenin. Orta seviye BT denetim eğitimi.
Detayları Gör →
CISA kapsamında risk tabanlı denetim planlama, iç kontroller (GITC/uygulama), COSO/COBIT ve veri analiziyle kontrol testini öğrenin. Orta seviye BT denetim eğit
Detayları Gör →
Python veri tipleri, sınıf (class) tasarımı ve düzenli ifadelerle (regex) ham metni temizleyip yapılandırılmış veriye dönüştürmeyi uygulamalı öğrenin.
Detayları Gör →
Veri türleri, nominal/ordinal/aralık/oran ölçüm düzeyleri ve anket, sensör, API ile güvenilir veri toplamayı; önyargı ve veri kalitesini uygulamalı öğrenin.
Detayları Gör →