DP-203T00 Azure Veri Mühendisliği Eğitimi

Eğitim Hakkında

Data Lake Storage Gen2, Synapse Analytics ve Azure Data Factory ekseninde uygulamalı Azure çalışması

Bu eğitim Azure veri mühendisliği çözümlerinin tasarımını ve uygulamasını kapsar. Data Lake Storage Gen2 yapısı ve bölümleme, Synapse Analytics dedicated ve serverless SQL havuzları, Spark havuzları, Azure Data Factory/Synapse Pipelines ile ETL, Azure Databricks, Delta Lake, Stream Analytics ve Event Hubs ile akış işleme, güvenlik, veri maskeleme ve izleme laboratuvarlarla işlenir.

Süre ve Format

4 Gün. Her gün dört modül; her modülde altı konu başlığı, adım adım laboratuvar, hata ayıklama alıştırması ve kısa değerlendirme.

Seviye

İleri Seviye — Data Lake, Synapse, Data Factory, Databricks, akış işleme, güvenlik ve izleme konularını kapsayan Azure eğitimi

Öğrenme Metodu

Data Lake Storage Gen2 ve Synapse Analytics konuları Azure aboneliğinde adım adım laboratuvarlarla uygulanır, sonuçlar portal, CLI ve günlük kayıtlarıyla doğrulanır.

Neden Bu Eğitim?

🎯Konuya Özgü Odak

Data Lake Storage Gen2, Synapse Analytics ve Azure Data Factory konuları gerçek komut, kod ve yapılandırma örnekleriyle ele alınır.

🧪Uygulamalı Laboratuvar

Her modülde Data Lake Storage Gen2 üzerinde çalışan bir laboratuvar kurulur, çalıştırılır ve izlenir.

🛠️Gerçek Senaryolar

Delta Lake dahil sahadaki tipik sorunlar üzerinden tasarım ve sorun giderme becerisi kazanılır.

Anahtar Konular

DP-203Azure veri mühendisliğiAzure Synapse AnalyticsAzure Data FactoryAzure DatabricksData Lake Storage Gen2Delta LakeStream AnalyticsETL ELT Azure

“Bulutta iyi uygulama, her ayarın nedenini bilmekle başlar.”

Ön Koşullar

Eğitimden verim almak için faydalı olacak bilgi ve ortam gereksinimleri

1

SQL Bilgisi

Temel SELECT, JOIN ve tablo tasarımı konularında bilgi sahibi olmak yararlıdır.

2

Bulut Kavramları

IaaS, PaaS ve SaaS ayrımı ile Azure portal kullanımı hakkında genel bilgi beklenir.

3

Veri Modelleme

İlişkisel veya belge tabanlı veri modelleme mantığına aşinalık faydalıdır.

4

Laboratuvar Ortamı

Tarayıcı ve SSMS veya Azure Data Studio kurulu bir bilgisayar yeterlidir; Azure aboneliği eğitimde sağlanır.

Eğitim İçeriği

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

Günün hedefiKatılımcı Data Lake katmanlarını tasarlar ve Synapse veri ambarı yapısını modeller.

Modül 1

Azure Data Lake Storage Gen2

Hiyerarşik ad alanı ve ABFS sürücüsü
Bronze, Silver, Gold (medallion) katmanları
Dosya biçimleri: Parquet, Avro, ORC, CSV karşılaştırması
Bölümleme stratejisi ve dosya boyutu optimizasyonu
ACL ve RBAC ile erişim denetimi
Yaşam döngüsü yönetimi ve katmanlama

Modül 2

Synapse Dedicated SQL Pool

MPP mimarisi ve 60 dağıtım
Hash, round-robin ve replicated dağıtımı
Clustered columnstore indeksleri
Bölümleme ve veri çarpıklığı (skew) tespiti
PolyBase / COPY INTO ile yükleme
Workload yönetimi ve kaynak sınıfları

Modül 3

Boyutsal Modelleme

Fact ve dimension tabloları
Yıldız ve kar tanesi şeması
Slowly Changing Dimension Tip 1, Tip 2
Surrogate key üretimi
Toplu tablolar ve gerçekleştirilmiş görünümler
Dönüşüm sorgularında CTAS kullanımı

Modül 4

Serverless SQL ve Spark

OPENROWSET ile Parquet/CSV sorgusu
Harici tablo ve harici veri kaynağı
Lake database ve paylaşılan meta veri
Apache Spark havuzu ve not defteri
Spark DataFrame ile okuma ve yazma
Serverless ve dedicated seçimi

Günün hedefiKatılımcı toplu ETL/ELT hatları kurar ve Spark ile büyük veriyi dönüştürür.

Modül 1

Data Factory / Synapse Pipelines

Pipeline, activity, dataset ve linked service
Integration Runtime: Azure, self-hosted
Copy Activity ve parametreleştirme
Tetikleyiciler: zamanlama, tumbling window, olay
ForEach, If, Lookup ve Web aktiviteleri
Hata yönetimi ve yeniden çalıştırma

Modül 2

Mapping Data Flows

Source, Transformation ve Sink
Join, Aggregate, Derived Column ve Window
Şema kayması (schema drift) yönetimi
Artımlı yükleme ve watermark
Upsert/Merge ve silme işlemi
Veri akışı hata ayıklama ve performans

Modül 3

Spark ile Dönüştürme

DataFrame API, select, filter, groupBy, join
Şema tanımı ve bozuk kayıt yönetimi
Bölüm yönetimi: repartition ve coalesce
Broadcast join ve shuffle azaltma
Spark UI ile iş analizi
Önbellekleme ve kalıcılık

Modül 4

Azure Databricks ve Delta Lake

Çalışma alanı, küme ve iş tanımı
Delta Lake ACID, MERGE, zaman yolculuğu
Auto Loader ile artımlı alım
OPTIMIZE, Z-ORDER ve VACUUM
Unity Catalog'a genel bakış
Databricks işlerini Data Factory'den çağırma

Günün hedefiKatılımcı akış verisini alır, pencereli analiz yapar ve hedeflere yazar.

Modül 1

Event Hubs ve IoT Hub

Event Hubs bölüm ve tüketici grubu
Capture ile arşivleme
IoT Hub cihazdan buluta mesajlaşma
Kafka uyumlu uç nokta
Verim birimi ve ölçek
Olay sırası ve zaman damgaları

Modül 2

Stream Analytics

Giriş, çıkış ve sorgu yapısı
Tumbling, Hopping, Sliding ve Session pencereleri
Referans verisi ile zenginleştirme
Geç gelen ve sırasız olay politikaları
Akış birimi (SU) ve paralellik
Anomali tespiti fonksiyonları

Modül 3

Spark Structured Streaming

readStream ve writeStream
Watermark ve pencere toplamları
Kontrol noktası ve tam bir kez semantiği
Delta tabloya akış yazımı
Kappa ve Lambda mimarileri
Mikro-batch tetikleme aralığı

Modül 4

Gerçek Zamanlı Panolar

Stream Analytics'ten Power BI'a çıkış
Synapse Link ile operasyonel analitik
Cosmos DB analitik depo
Gecikme hedefleri ve SLA
Hot ve cold path ayrımı
Veri kalitesi izleme

Günün hedefiKatılımcı veri platformunu güvenceye alır, izler ve optimize eder.

Modül 1

Veri Güvenliği

Şifreleme: bekleyen veri ve aktarımdaki veri
Dinamik veri maskeleme ve satır düzeyi güvenlik
Sütun düzeyi güvenlik ve hassasiyet etiketleri
Managed VNet ve özel uç noktalar
Key Vault ve yönetilen kimlik
Microsoft Purview ile veri kataloğu ve soy ağacı

Modül 2

İzleme ve Uyarı

Pipeline çalıştırma izleme ve uyarılar
Azure Monitor ve Log Analytics
Spark uygulama izleme ve geçmiş sunucusu
SQL havuzu DMV sorguları
Hata analizi ve yeniden deneme
SLA ve veri tazeliği kontrolleri

Modül 3

Performans Optimizasyonu

İstatistikler, indeks ve sonuç kümesi önbellekleme
Materialized view ve bölüm silme
Küçük dosya sorunu ve compaction
Spark yapılandırma ayarı
Kaynak sınıfı ve eşzamanlılık
Maliyet-performans dengesi

Modül 4

CI/CD ve Operasyonel Mükemmellik

Data Factory Git entegrasyonu
ARM şablonu ile yayınlama
Ortam yükseltme: dev, test, prod
Veri hattı birim ve entegrasyon testi
Kayıt ve soy ağacı doğrulama
Olay yönetimi ve runbook

Eğitim Kazanımları

Program sonunda katılımcılar:

🧩

Azure Data Lake Storage Gen2

Data Lake'i katmanlı ve bölümlü tasarlayabilirsiniz

⚙️

Boyutsal Modelleme

Yıldız şeması ve yavaş değişen boyut uygulayabilirsiniz

🔐

Data Factory / Synapse Pipelines

Orkestrasyon hatları kurabilirsiniz

📡

Spark ile Dönüştürme

PySpark ile veri hazırlığı yapabilirsiniz

🗄️

Stream Analytics

SQL benzeri akış sorguları yazabilirsiniz

🚀

Gerçek Zamanlı Panolar

Akıştan raporlamaya hat kurabilirsiniz

🔍

İzleme ve Uyarı

Hatları ve havuzları izleyebilirsiniz

✅

CI/CD ve Operasyonel Mükemmellik

Veri çözümünü otomatik dağıtabilirsiniz

Kimler İçin Uygundur?

Veri mühendisleri
veri ambarı geliştiricileri
DP-203 kapsamındaki konulara hazırlananlar için uygundur

Sıkça Sorulan Sorular

Bu eğitim kimler için uygundur?

Veri mühendisleri, veri ambarı geliştiricileri ve DP-203 kapsamındaki konulara hazırlananlar için uygundur.

DP-203T00 Azure Veri Mühendisliği eğitimi kaç gün sürer?

Program 4 gün sürer; her gün dört modülden oluşur ve her modül Data Lake Storage Gen2, Synapse Analytics, Azure Data Factory gibi konularda uygulamalı çalışma içerir.

Eğitime başlamak için hangi ön bilgiler gerekir?

Temel SELECT, JOIN ve tablo tasarımı konularında bilgi sahibi olmak yararlıdır. IaaS, PaaS ve SaaS ayrımı ile Azure portal kullanımı hakkında genel bilgi beklenir.

Eğitimde laboratuvar ortamı sağlanıyor mu?

Evet. Katılımcılar her modülde Azure portalı ve CLI üzerinde çalışan yönlendirmeli laboratuvarları kendi kaynak gruplarında uygular. Bilgisayarda yalnızca tarayıcı ve bir kod/yönetim aracı bulunması yeterlidir.

Eğitim sonunda sertifika alınır mı?

Eğitim sonunda Digital Vizyon Akademi Katılım ve Başarı Sertifikası verilir. DP-203 sınavı için hazırlık sağlar; sınav başvurusu ve ücreti ilgili kuruma aittir.

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

DP-203T00 DATA ENGINEERING ON MICROSOFT AZURE EĞİTİMİ

Eğitim Hakkında

Neden Bu Eğitim?

Anahtar Konular

Ön Koşullar

Eğitim İçeriği

Azure Data Lake Storage Gen2

Synapse Dedicated SQL Pool

Boyutsal Modelleme

Serverless SQL ve Spark

Data Factory / Synapse Pipelines

Mapping Data Flows

Spark ile Dönüştürme

Azure Databricks ve Delta Lake

Event Hubs ve IoT Hub

Stream Analytics

Spark Structured Streaming

Gerçek Zamanlı Panolar

Veri Güvenliği

İzleme ve Uyarı

Performans Optimizasyonu

CI/CD ve Operasyonel Mükemmellik

Eğitim Kazanımları

Kimler İçin Uygundur?

Sıkça Sorulan Sorular

Sertifikalandırma

Eğitim Bilgileri

Bu Eğitimle Birlikte Tercih Edilenler

Azure IoT Hub Eğitimi

Azure Network Engineer Associate: Advanced Routing with User-Defined Routes Eğitimi

Azure Network Engineer Associate: Advanced Troubleshooting of Networking Solutions Eğitimi

Azure Network Engineer Associate: Azure Application Delivery Services Eğitimi

Azure Network Engineer Associate: Azure ExpressRoute Solutions Eğitimi