DP-600T00 MICROSOFT FABRIC ANALYTICS ENGINEER EĞİTİMİ

Microsoft Fabric'te analitik çözümü uçtan uca kur

DP-600 kapsamında Fabric lakehouse/warehouse, Spark ve SQL dönüşümleri, semantik model, DAX ve yönetişimle analitik çözümler tasarlamayı ve dağıtmayı öğrenin.

DP-600 hedeflerine göre Microsoft Fabric'te lakehouse/warehouse, dönüştürme, DirectLake semantik model, DAX ve yönetişimle uçtan uca analitik çözümleri öğreten ileri eğitim.

4 gün İleri Seviye Online / Yüz Yüze / Hibrit Sertifikalı

Eğitim Hakkında

Fabric lakehouse/warehouse, dönüştürme, semantik model, DAX ve yönetişim

Bu eğitim, DP-600 Microsoft Fabric Analytics Engineer sınav hedeflerine göre Fabric ile uçtan uca analitik çözümler hazırlamayı öğretir. OneLake, lakehouse ve warehouse bileşenleri, Delta tabloları ve medallion mimarisi ele alınır. Dataflow Gen2, notebook (PySpark) ve T-SQL ile veri hazırlama ve dönüştürme; shortcut ve veri alma işlenir. Semantik model tasarımı, DirectLake, ilişki/ölçü ve DAX ile hesaplama uygulanır. Yönetişim, hassas veri, erişim ve CI/CD (deployment pipeline) ile dağıtım gösterilir. Sınav başvurusu ve ücreti ilgili kuruma aittir. Katılımcılar Fabric'te ham veriden rapora uzanan bir çözüm kurar.

Süre ve Format

4 Gün. Her gün dört modül; katılımcılar Fabric temelinden dönüştürme, semantik model ve yönetişime ilerler.

Seviye

İleri Seviye — DP-600 Microsoft Fabric Analytics Engineer: lakehouse/warehouse, veri dönüştürme, semantik model, DAX ve yönetişim ile uçtan uca analitik çözümlerin ele alınması.

Öğrenme Metodu

Katılımcılar bir Fabric workspace'inde lakehouse, notebook, warehouse ve semantik modeli adım adım kurup DAX ile raporlayarak uygular.

Neden Bu Eğitim?

🧵Tek Platform

Fabric'te veri mühendisliği, ambar ve BI'ı tek bir OneLake üzerinde birleştirirsiniz.

⚡DirectLake

DirectLake ile import hızında, canlı veriyle raporlar üretirsiniz.

📜DP-600 Hazırlık

Sınav hedeflerine göre hazırlanıp gerçek senaryolarda pratik yaparsınız.

Anahtar Konular

DP-600Microsoft Fabricanalytics engineerlakehouseDirectLakeDAXOneLakesemantik modelFabric warehouse
“Fabric'te değer, veriyi bir kez getirip her iş yüküne aynı gölden sunabilmekte gizlidir.”

Ön Koşullar

Eğitimden verim almak için faydalı olacak bilgi ve ortam gereksinimleri

1
SQL

T-SQL ve analitik sorgu bilgisi gereklidir.

2
Veri Modeli

Boyutsal modelleme ve Power BI temeli faydalıdır.

3
Python/Spark

Temel Python/PySpark aşinalığı önerilir.

4
Fabric Erişimi

Bir Microsoft Fabric denemesi/kapasitesi ve workspace gerekir.

Eğitim İçeriği

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

Günün hedefiKatılımcı, Fabric bileşenlerini tanıyıp lakehouse kurarak veri alabilir.
Modül 1
Fabric Mimari
  • Fabric iş yükleri (workload) ve kapasite
  • Workspace ve öğe (item) türleri
  • OneLake'in merkezî rolü
  • Lisans/kapasite (F SKU) kavramı
  • Fabric ve Power BI ilişkisi
  • Yönetim portalı temeli
Modül 2
OneLake
  • OneLake ve tek veri kopyası
  • Delta Lake tablo biçimi
  • Shortcut ile veri referanslama
  • OneLake dosya gezgini
  • ADLS/S3 shortcut senaryoları
  • Veri yerleşimi ve erişim
Modül 3
Lakehouse
  • Lakehouse oluşturma ve yapısı
  • Tables ve Files bölümleri
  • Delta tabloları ve şema
  • SQL analytics endpoint
  • Medallion (bronze/silver/gold)
  • Lakehouse vs warehouse kararı
Modül 4
Veri Alma
  • Dataflow Gen2 ile veri alma
  • Pipeline (Data Factory) ile kopyalama
  • Notebook ile veri yükleme
  • Dosya/klasör yükleme
  • Artımlı (incremental) yükleme
  • Veri kalitesi kontrolü
Günün hedefiKatılımcı, Spark ve T-SQL ile veriyi medallion katmanları boyunca dönüştürebilir.
Modül 1
Dataflow Gen2
  • Power Query ile dönüştürme
  • Kaynak bağlama ve adımlar
  • Hedef (lakehouse/warehouse) yazma
  • Yenileme ve zamanlama
  • Hata ve veri kalitesi
  • Dataflow vs notebook kararı
Modül 2
PySpark Notebook
  • Notebook ve Spark oturumu
  • DataFrame ile okuma/yazma
  • Dönüştürme ve birleştirme
  • Delta tabloya yazma (merge)
  • Partition ve optimize (V-Order)
  • Parametre ve zamanlama
Modül 3
Warehouse
  • Fabric warehouse oluşturma
  • T-SQL ile tablo ve veri
  • CTAS ve INSERT ile yükleme
  • Cross-database sorgu (lakehouse)
  • Saklı yordam ve görünüm
  • Performans dikkatleri
Modül 4
Katmanlama
  • Bronze: ham veri
  • Silver: temizlenmiş/uyumlu
  • Gold: iş odaklı modeller
  • Katmanlar arası dönüşüm
  • Yeniden çalıştırılabilirlik
  • Soy ağacı (lineage)
Günün hedefiKatılımcı, Fabric'te semantik model kurup DAX ölçüleri ile analiz üretebilir.
Modül 1
Semantik Model
  • Semantik model oluşturma
  • Lakehouse/warehouse'tan model
  • Yıldız şema ilkesi
  • Tablo/sütun gizleme ve adlandırma
  • Model doğrulama
  • Paylaşım ve sertifikasyon
Modül 2
DirectLake
  • DirectLake depolama modu
  • Import ve DirectQuery ile karşılaştırma
  • V-Order ve performans
  • Fallback davranışı
  • Yenileme (reframing)
  • DirectLake sınırları
Modül 3
İlişkiler
  • İlişki kardinalitesi ve yön
  • Tek/çift yönlü filtre
  • Rol oynayan boyut
  • Belirsiz yol önleme
  • İlişki doğrulama
  • Model performansı
Modül 4
DAX
  • Hesaplanan sütun vs ölçü
  • CALCULATE ve filtre bağlamı
  • Zaman zekâsı (TOTALYTD, SAMEPERIODLASTYEAR)
  • Iterator (SUMX) fonksiyonları
  • Değişkenler (VAR) ile ölçü
  • DAX hata ayıklama
Günün hedefiKatılımcı, Fabric çözümünü güvenlik, yönetişim ve CI/CD ile dağıtıp optimize edebilir.
Modül 1
Güvenlik
  • Workspace rolleri ve erişim
  • Öğe (item) düzeyi paylaşım
  • Satır düzeyi güvenlik (RLS)
  • Nesne/sütun düzeyi güvenlik (OLS)
  • Hassas veri etiketleme
  • OneLake veri erişim rolleri
Modül 2
Yönetişim
  • Microsoft Purview entegrasyonu
  • Veri kataloğu ve keşif
  • Soy ağacı ve etki analizi
  • Endorsement (promoted/certified)
  • Denetim ve izleme
  • Kapasite kullanımı izleme
Modül 3
CI/CD
  • Deployment pipeline (dev/test/prod)
  • Git entegrasyonu ile sürümleme
  • Parametre ve kurallar (rules)
  • Dağıtım onayı
  • Geri alma stratejisi
  • Ortam yapılandırması
Modül 4
Optimizasyon
  • V-Order ve tablo optimize (OPTIMIZE)
  • Vacuum ile bakım
  • Model ve DAX performans ayarı
  • Kapasite ve smoothing
  • Sorgu ve yenileme izleme
  • Maliyet optimizasyonu

Eğitim Kazanımları

Program sonunda katılımcılar:

✅
Lakehouse

Fabric lakehouse kurup veri alabilirsiniz.

✅
Dönüştürme

Spark ve T-SQL ile veriyi dönüştürebilirsiniz.

✅
Medallion

Bronze/silver/gold katmanları kurabilirsiniz.

✅
Semantik Model

DirectLake semantik model tasarlayabilirsiniz.

✅
DAX

CALCULATE ve zaman zekâsı ölçüleri yazabilirsiniz.

✅
Güvenlik

RLS/OLS ve erişim yönetimi kurabilirsiniz.

✅
CI/CD

Deployment pipeline ile dağıtım yapabilirsiniz.

✅
Optimizasyon

V-Order ve DAX ile performans ayarlayabilirsiniz.

Kimler İçin Uygundur?

  • Analytics engineer'lar
  • BI geliştiricileri
  • veri mühendisleri
  • DP-600 hedefleriyle Microsoft Fabric öğrenmek isteyen uzmanlar için uygundur

Sıkça Sorulan Sorular

Bu eğitim kimler için uygundur?
Analytics engineer'lar, BI geliştiricileri ve DP-600 hedefleriyle Microsoft Fabric öğrenmek isteyen uzmanlar için uygundur.
Sertifika sınavını DVA mı veriyor?
Hayır; eğitim DP-600 hedeflerine hazırlar, sınav başvurusu ve ücreti ilgili kuruma aittir.
DirectLake nedir?
Veriyi kopyalamadan Delta tablolarından import hızında okuyan Fabric semantik model depolama modudur.
Hangi dönüştürme araçları işleniyor?
Dataflow Gen2, PySpark notebook ve Fabric warehouse T-SQL uygulamalı ele alınır.
Ön koşul nedir?
T-SQL, boyutsal modelleme/Power BI temeli ve temel PySpark aşinalığı önerilir.

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 d Digital Vizyon AKADEMİ KATILIM SERTİFİKASI Bu sertifika [Katılımcı Adı Soyadı] adlı katılımcının aşağıdaki eğitim programını başarıyla tamamladığını belgeler. DP-600T00 Microsoft Fabric Analytics Engineer Eğitimi Sertifika Kodu DV-2026XX00 Tarih 26.10.2026 Yetkili İmza DV AKADEMİ

Eğitim Bilgileri

Süre4 gün
Seviyeİleri Seviye
FormatOnline / Yüz Yüze / Hibrit
Sertifika✓ Var
Hemen Bilgi Al
İlgili Eğitimler

Bu Eğitimle Birlikte Tercih Edilenler

Veri Analizi ve İstatistikRaw Data to Insights: Data Ingestion & Statistical Analysis Eğitimi
Veri ve Analitik Eğitimleri

Raw Data to Insights: Data Ingestion & Statistical Analysis Eğitimi

3 günOrtaOnline / Yüz Yüze / Hibrit

Ham veriyi içe alma, temizleme, keşifsel analiz ve hipotez testi/regresyonla içgörüye dönüştürmeyi Python/pandas ile uçtan uca öğrenin.

Detayları Gör →
Veri Analizi ve İstatistikReport Formatting Eğitimi
Veri ve Analitik Eğitimleri

Report Formatting Eğitimi

2 günTemelOnline / Yüz Yüze / Hibrit

Rapor düzeni, tablo/matris biçimlendirme, sayı/tarih formatları, koşullu biçimlendirme ve kurumsal tema ile profesyonel rapor hazırlamayı öğrenin.

Detayları Gör →
Veri Analizi ve İstatistikReport Interactivity Eğitimi
Veri ve Analitik Eğitimleri

Report Interactivity Eğitimi

2 günOrtaOnline / Yüz Yüze / Hibrit

Dilimleyici, çapraz filtreleme, drill-down/through, yer imi ve what-if parametreleriyle etkileşimli ve keşfedilebilir raporlar tasarlamayı öğrenin.

Detayları Gör →
Veri Analizi ve İstatistikReports: The Big Picture Eğitimi
Veri ve Analitik Eğitimleri

Reports: The Big Picture Eğitimi

2 günTemelOnline / Yüz Yüze / Hibrit

Rapor türleri, veri kaynağından teslimata akış, semantik katman, kitle ve KPI seçimi ile raporlama yaşam döngüsünü bütüncül olarak öğrenin.

Detayları Gör →
Veri Analizi ve İstatistikREST Assured Configuration: Data-driven Testing with TestNG and REST Assured Eğitimi
Veri ve Analitik Eğitimleri

REST Assured Configuration: Data-driven Testing with TestNG and REST Assured Eğitimi

3 günOrtaOnline / Yüz Yüze / Hibrit

REST Assured ve TestNG ile API testi: istek/yanıt doğrulama, JSONPath, JSON Schema, DataProvider ile veri odaklı test ve CI entegrasyonunu öğrenin.

Detayları Gör →
+90 (501) 369 40 14 WhatsApp [email protected] LinkedIn