Kirli veriyi Trifacta ile analiz hazır hale getir
Trifacta ile kod yazmadan veri profilleme, dönüştürme recipe'leri, birleştirme ve akış otomasyonu kurarak kirli veriyi analiz hazır hale getirmeyi öğreten eğitim.
Trifacta profil, transform recipe, join/union ve akış otomasyonu
Bu eğitim, Trifacta (Alteryx Designer Cloud) ile kod yazmadan görsel veri hazırlamayı öğretir. Veri alma, otomatik profil (histogram, tip uyumsuzluğu, eksik değer) ve veri kalitesi değerlendirme ile başlanır. Öneri (suggestion) motoru, transform recipe'leri, split/extract/standardize/pivot/unpivot adımları ve Wrangle dili ele alınır. Birden çok veri kümesini join ve union ile birleştirme, deduplication, tarih ve metin standardizasyonu uygulanır. Son olarak akışlar (flows), zamanlama, parametre ve çıktı yayımı ile otomasyon kurulur. Katılımcılar ham ve tutarsız bir kaynağı tekrarlanabilir bir recipe ile temizler.
3 Gün. Her gün dört modül; katılımcılar profil çıkarmadan dönüştürmeye ve akış otomasyonuna aşamalı ilerler.
Orta Seviye — Trifacta (Designer Cloud) ile görsel, öneri destekli veri hazırlama: profil çıkarma, dönüştürme recipe'leri, birleştirme ve otomasyon.
Katılımcılar gerçek kirli veri kümeleri üzerinde Trifacta recipe'leri kurup önerileri uygulayarak interaktif biçimde öğrenir.
Öneri motoruyla kirli veriyi kod yazmadan dakikalar içinde düzenlersiniz.
Recipe ve akışlarla aynı temizliği yeni veriye otomatik uygularsınız.
Otomatik profil ile veri kalitesi sorunlarını anında görürsünüz.
Eğitimden verim almak için faydalı olacak bilgi ve ortam gereksinimleri
Tablo, sütun ve veri tipi kavramlarına aşinalık faydalıdır.
Veri kalitesi sorunlarını fark edecek analitik bakış önerilir.
Bir Trifacta/Designer Cloud hesabı veya deneme ortamı gerekir.
Excel/CSV ile çalışma deneyimi faydalıdır.
Programın gün gün akışı aşağıdadır. Bir güne tıklayarak o günün modüllerini ve içeriklerini görebilirsiniz.
Program sonunda katılımcılar:
Veri profil çıkararak kalite sorunlarını tespit edebilirsiniz.
Trifacta önerileriyle hızlı dönüşüm yapabilirsiniz.
Transform adımlarıyla recipe yazabilirsiniz.
Standardize, split ve regex ile temizleyebilirsiniz.
Pivot/unpivot ile veriyi yeniden yapılandırabilirsiniz.
Join ve union ile kaynakları birleştirebilirsiniz.
Flow ile çok adımlı hazırlık kurabilirsiniz.
Zamanlanmış çalıştırma ile temizliği otomatikleştirebilirsiniz.
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.
Keşifçi veri analizi, tanımlayıcı istatistik, korelasyon ve seaborn görselleştirmelerini pandas ile uçtan uca uygulamalı öğretir.
Detayları Gör →
R ve tidyverse ile keşif analizi: dplyr veri işleme, tidyr düzenli veri ve ggplot2 görselleştirmeyi RStudio'da uygulamalı öğretir.
Detayları Gör →
Hue arayüzüyle Hive/Impala sorgulama, HDFS dosya yönetimi ve Oozie iş akışı tasarımını uygulamalı olarak öğreten Hadoop eğitimi.
Detayları Gör →
Apache Oozie ile Hadoop iş akışı, coordinator ve bundle orkestrasyonunu Hive, Spark ve Sqoop action'larıyla uygulamalı öğretir.
Detayları Gör →
Apache Pig ve Pig Latin ile Hadoop üzerinde LOAD, FILTER, GROUP, JOIN ve UDF kullanarak ölçeklenebilir ETL akışlarını uygulamalı öğretir.
Detayları Gör →