Doğru veriyi hızlı ve verimli getirin
Sorgulamadan aramaya veri getirme: SQL JOIN, CTE ve pencere fonksiyonları, B-tree/bileşik indeksleme, EXPLAIN plan analizi, optimizasyon ve tsvector tam metin arama ile ilgililik sıralaması PostgreSQL üzerinde uygulamalı işlenir.
Sorgulamadan indekslemeye ve aramaya veri getirme
Bu eğitim, saklanan veriye verimli erişmeyi ve doğru sonucu hızlı getirmeyi uçtan uca ele alır. SQL ile veri getirme (SELECT, WHERE, JOIN, GROUP BY, alt sorgu, pencere fonksiyonları), sonuç kümesi sayfalama ve sıralama işlenir. İndeksleme (B-tree, hash, bitmap, bileşik indeks, kapsayan indeks), indeks seçiciliği ve sorgu planı (EXPLAIN) analizi ele alınır. Sorgu optimizasyonu, JOIN sırası, filtre itme (predicate pushdown) ve yaygın anti-pattern'lar incelenir. Tam metin arama, ters indeks (inverted index), tokenizasyon, TF-IDF ve BM25 ile bilgi getirme (information retrieval) ve ilgililik sıralaması işlenir. Örnekler PostgreSQL ve bir arama motoru üzerinde kurgulanır.
3 Gün. Her gün dört modül; kavram anlatımının ardından SQL ve sorgu planı analiziyle pratik yapılır.
Orta Seviye — Veri getirme: SQL sorgulama, indeksleme, sorgu optimizasyonu, tam metin arama ve bilgi getirme.
PostgreSQL üzerinde gerçek veri setleriyle sorgular yazılıp EXPLAIN planları incelenerek indeks ve optimizasyon uygulamalı çalışılır.
İndeks ve plan analiziyle sorgularınızı belirgin biçimde hızlandırırsınız.
Doğru filtre ve birleştirmeyle tam istediğiniz veriyi getirirsiniz.
Tam metin arama ve ilgililik sıralamasıyla metinden doğru sonucu bulursunuz.
Eğitimden verim almak için faydalı olacak bilgi ve ortam gereksinimleri
SELECT, WHERE ve JOIN mantığına giriş düzeyinde aşinalık gerekir.
Tablo, anahtar ve ilişki kavramını bilmek örnekleri kolaylaştırır.
Sorgu mantığını adım adım kurabilme faydalıdır.
PostgreSQL ve örnek veri setlerine erişilebilen çalışma ortamı.
Programın gün gün akışı aşağıdadır. Bir güne tıklayarak o günün modüllerini ve içeriklerini görebilirsiniz.
Program sonunda katılımcılar:
Karmaşık getirme ihtiyaçlarını JOIN ve CTE ile doğru sorgulara çevirirsiniz.
Sıralama ve çalışan toplamları pencere fonksiyonlarıyla hesaplarsınız.
B-tree, hash ve bileşik indekslerin yerini doğru seçersiniz.
Seçiciliğe göre indeks tasarlayıp yazma yükünü dengelersiniz.
EXPLAIN ANALYZE ile planı okuyup darboğazı bulursunuz.
Filtre itme ve keyset sayfalamayla sorguları hızlandırırsınız.
Ters indeks ve tsvector ile metin araması kurarsınız.
TF-IDF ve BM25 ile sonuçları ilgililiğe göre sıralarsınız.
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 Fabric'i uçtan uca öğrenin: OneLake, Lakehouse, Data Factory, Spark notebook, Warehouse, DirectLake ve Power BI. Orta seviye DVA eğitimi.
Detayları Gör →
R ile veri analizini öğrenin: veri yapıları, tidyverse (dplyr), ggplot2 görselleştirme, temel istatistik ve R Markdown raporlama. Temel seviye DVA eğitimi.
Detayları Gör →
İstatistiği temelden öğrenin: betimleyici istatistik, olasılık, dağılımlar, güven aralığı, hipotez testi, t-testi ve regresyon. Temel seviye DVA eğitimi.
Detayları Gör →
İleri veri modellemeyi öğrenin: normalizasyon, yıldız/kar tanesi şema, fact/dimension, SCD, Data Vault 2.0 ve lakehouse modelleme. İleri seviye DVA eğitimi.
Detayları Gör →
İstatistiğe sıfırdan başlayın: veri türleri, frekans tabloları, grafikler, ortalama, medyan ve standart sapma. Başlangıç seviye betimleyici istatistik DVA eğiti
Detayları Gör →