FUNDAMENTALS OF DATA RELIABILITY ENGINEERING EĞİTİMİ

Güvenilir veri hattının temelini kur

Veri kalitesi boyutları, veri gözlemlenebilirliği, temel testler ve veri SLA'larıyla güvenilir veri hatlarının temelini atın.

Veri güvenilirliği mühendisliğini temel seviyede öğreten eğitim: veri kalitesi boyutları ve ölçümü, veri gözlemlenebilirliğine giriş (tazelik/hacim/şema), beklenti tabanlı testler, basit uyarı/pano, temel veri SLA'sı ve soyağacıyla kök neden.

3 gün Temel Seviye Online / Yüz Yüze / Hibrit Sertifikalı

Eğitim Hakkında

Veri kalitesi, gözlemlenebilirlik ve temel güvenilirlik

Bu eğitim, veri güvenilirliği mühendisliğini temel seviyede ele alır. Veri güvenilirliğinin ne olduğu ve neden önemli olduğu; veri kalitesi boyutları (doğruluk, tamlık, tutarlılık, tazelik, benzersizlik, geçerlilik) işlenir. Veri gözlemlenebilirliğine giriş: tazelik, hacim ve şema izleme; beklenti tabanlı basit veri testleri (null, benzersizlik, aralık) ve bunların veri hattına yerleştirilmesi; temel uyarı ve pano kurma ele alınır. Veri SLA/SLI kavramına giriş, sessiz veri bozulması, basit kök neden ve veri soyağacının (lineage) rolü gösterilir. Katılımcılar örnek bir hatta temel kalite testleri ve izleme kurar.

Süre ve Format

3 Gün. Her gün dört modül; güvenilirlik ve kalite kavramlarından gözlemlenebilirlik ve temel SLA'ya ilerlenir.

Seviye

Temel Seviye — Veri güvenilirliği mühendisliğinin temel kavramları, veri kalitesi, gözlemlenebilirlik ve temel SLA yaklaşımları.

Öğrenme Metodu

Katılımcılar örnek bir veri setine kalite testleri ve basit izleme kurarak bozulmaları uygulamalı yakalar.

Neden Bu Eğitim?

🧱Sağlam Temel

Veri güvenilirliğinin kavram ve pratiğini temelden edinirsiniz.

📐Kalite Boyutları

Veri kalitesini ölçülebilir boyutlarla değerlendirirsiniz.

🔭Erken Fark Etme

Basit izlemeyle veri bozulmalarını erken yakalarsınız.

Anahtar Konular

veri güvenilirliğidata reliabilityveri kalitesiveri gözlemlenebilirliğidata observabilityveri testleriveri slaveri soyağacıkök nedenveri kalitesi boyutları
“Güvenilirlik büyük sistemlerde değil, ilk basit testte başlar.”

Ön Koşullar

Eğitimden verim almak için faydalı olacak bilgi ve ortam gereksinimleri

1
SQL Temeli

Temel SELECT ve koşul yazabilme faydalıdır.

2
Veri Fikri

Veri hattı ve tablo kavramına temel aşinalık faydalıdır.

3
Tablo Kullanımı

Temel tablo/analiz aracı kullanımı faydalıdır.

4
Çalışma Ortamı

Örnek veri setini inceleyebilen bir bilgisayar yeterlidir.

Eğitim İçeriği

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

Günün hedefiKatılımcı, veri güvenilirliği kavramını ve veri kalitesi boyutlarını açıklar.
Modül 1
Güvenilirlik Kavramı
  • Veri güvenilirliğinin tanımı
  • Güvenilmez verinin iş maliyeti
  • Sessiz veri bozulması (silent corruption)
  • Veri downtime kavramı
  • Reaktif ve proaktif yaklaşım farkı
  • Güvenilirliğin güvene etkisi
Modül 2
Kalite Boyutları
  • Doğruluk (accuracy) boyutu
  • Tamlık (completeness) ve eksik veri
  • Tutarlılık (consistency)
  • Tazelik (timeliness/freshness)
  • Benzersizlik ve geçerlilik (validity)
  • Boyutların ölçüm göstergeleri
Modül 3
Kalite Ölçümü
  • Null oranı ve eksik veri ölçümü
  • Yinelenen kayıt tespiti
  • Aralık ve format geçerlilik kontrolü
  • Tutarlılık kurallarının uygulanması
  • Kalite skorunun oluşturulması
  • Kalite ölçümünün önceliklendirilmesi
Modül 4
Kalite Yönetimi
  • Kaynağında kalite ile sonradan temizlik
  • Kalite sorumluluğunun paylaşımı
  • Kalite sorunlarının kaynağa raporlanması
  • Kalite eşikleri ve kabul kriterleri
  • Kalite iyileştirme döngüsü
  • Kalitenin sürekli izlenmesi
Günün hedefiKatılımcı, temel veri gözlemlenebilirliği ve kalite testleri kurar.
Modül 1
Gözlemlenebilirliğe Giriş
  • Veri gözlemlenebilirliğinin tanımı
  • Tazelik (freshness) izleme
  • Hacim (volume) anomalisi izleme
  • Şema değişikliği tespiti
  • İzlemenin veri hattına yerleştirilmesi
  • İzleme ile raporlama farkı
Modül 2
Veri Testleri
  • Beklenti (assertion) tabanlı test mantığı
  • not_null ve unique testleri
  • Aralık ve kabul değeri (accepted values) testleri
  • İlişki (referential) testleri
  • Testlerin kritik tablolara odaklanması
  • Test sonucunun yorumu
Modül 3
Testi Hatta Gömme
  • Dönüşüm sonrası kalite kontrolü
  • Kapı (gate) ile hatalı verinin durdurulması
  • Uyarı üreten test yaklaşımı
  • Testlerin planlı çalıştırılması
  • Test kapsamının kademeli genişletilmesi
  • Yanlış pozitiflerin azaltılması
Modül 4
Uyarı ve Pano
  • Basit eşik tabanlı uyarılar
  • Uyarı yorgunluğundan kaçınma
  • Kalite panosunun kurulması
  • Trend izleme ve geçmiş karşılaştırma
  • Önem düzeyine göre uyarı
  • Paydaşa uygun pano sunumu
Günün hedefiKatılımcı, temel veri SLA'sı tanımlar ve soyağacıyla kök nedene ulaşır.
Modül 1
Veri SLA/SLI
  • Veri SLI göstergesi kavramı
  • Tazelik ve tamlık için basit SLO
  • Tüketiciyle beklenti uzlaşımı
  • SLA ihlali durumunda süreç
  • Basit SLA raporlaması
  • SLA'nın güven oluşturmadaki rolü
Modül 2
Veri Soyağacı
  • Lineage'ın temel mantığı
  • Kaynak-hedef bağımlılığının görülmesi
  • Etki analizi (impact analysis) temeli
  • Soyağacının sorun çözmedeki değeri
  • Manuel ve otomatik lineage
  • Soyağacının dokümantasyon değeri
Modül 3
Kök Neden
  • Bozulmada kaynağa geri izleme
  • Son değişiklikle ilişkilendirme
  • Basit kök neden akışı
  • Tekrarlayan sorunların tespiti
  • Çözüm sonrası doğrulama
  • Kök neden bulma süresinin kısaltılması
Modül 4
Pratik ve Kültür
  • Küçük kapsamla başlama (pilot)
  • Kritik tablolara öncelik verme
  • Sahiplik ve sorumluluğun netleşmesi
  • Basit runbook ile müdahale
  • Sürekli iyileştirme alışkanlığı
  • Güvenilirliğin ekip pratiğine yerleşmesi

Eğitim Kazanımları

Program sonunda katılımcılar:

✅
Güvenilirlik

Veri güvenilirliği kavramını ve iş değerini açıklarsınız.

✅
Kalite Boyutları

Doğruluk, tamlık, tutarlılık ve tazelik boyutlarını ölçersiniz.

✅
Kalite Ölçümü

Null, yinelenen ve geçerlilik kontrolleriyle kalite skoru çıkarırsınız.

✅
Gözlemlenebilirlik

Tazelik, hacim ve şema izlemeyi temel düzeyde kurarsınız.

✅
Veri Testleri

not_null, unique ve aralık testlerini hatta gömersiniz.

✅
Uyarı/Pano

Basit eşik uyarıları ve kalite panosu oluşturursunuz.

✅
Temel SLA

Tazelik ve tamlık için basit veri SLA'sı tanımlarsınız.

✅
Kök Neden

Soyağacıyla bozulmanın kaynağına ulaşırsınız.

Kimler İçin Uygundur?

  • Veri mühendisliğine başlayanlar
  • analistler
  • BI geliştiricileri
  • veri kalitesini sistematikleştirmek isteyen ekipler için uygundur

Sıkça Sorulan Sorular

Bu eğitim kimler için uygundur?
Veri mühendisliğine başlayanlar, analistler, BI geliştiricileri ve veri kalitesini sistematikleştirmek isteyen ekipler için uygundur.
İleri güvenilirlik eğitiminden farkı nedir?
Bu eğitim temel kavram, kalite boyutları ve basit testlere odaklanır; ölçeklenebilir sistemler, ML anomali tespiti ve olay yönetimi ileri seviye eğitimin konusudur.
Deneyim gerekir mi?
Temel SQL ve veri hattı farkındalığı yeterlidir; kavramlar örneklerle temelden anlatılır.
Hangi test türleri öğretiliyor?
not_null, unique, aralık ve kabul değeri ile referential testler gibi beklenti tabanlı temel kalite testleri uygulamalı gösterilir.
Eğitim sonunda sertifika veriliyor mu?
Katılım ve değerlendirme sonrası Digital Vizyon Akademi Katılım ve Başarı Sertifikası verilir.

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. Fundamentals of Data Reliability Engineering Eğitimi Sertifika Kodu DV-2026XX00 Tarih 26.10.2026 Yetkili İmza DV AKADEMİ

Eğitim Bilgileri

Süre3 gün
SeviyeTemel Seviye
FormatOnline / Yüz Yüze / Hibrit
Sertifika✓ Var
Hemen Bilgi Al
İlgili Eğitimler

Bu Eğitimle Birlikte Tercih Edilenler

Veri Analizi ve İstatistikRunning Tests, Generating Reports, & Specifying Resources Eğitimi
Veri ve Analitik Eğitimleri

Running Tests, Generating Reports, & Specifying Resources Eğitimi

2 günOrtaOnline / Yüz Yüze / Hibrit

Testleri çalıştırma (filtre, grup, paralel), JUnit/TestNG ve Allure raporları üretme ve test kaynak/konfigürasyon (resources) tanımını öğrenin.

Detayları Gör →
Veri Analizi ve İstatistikS4F55 - Revenue Accounting and Reporting - Assisting with IFRS 15/US-GAAP ASC Eğitimi
Veri ve Analitik Eğitimleri

S4F55 - Revenue Accounting and Reporting - Assisting with IFRS 15/US-GAAP ASC Eğitimi

3 günİleriOnline / Yüz Yüze / Hibrit

SAP S/4HANA RAR ile IFRS 15/ASC 606 beş adımlı model, performans yükümlülükleri, gelir tanıma, mutabakat ve raporlamayı uygulamalı öğrenin.

Detayları Gör →
Veri Analizi ve İstatistikSafety Data Sheets Eğitimi
Veri ve Analitik Eğitimleri

Safety Data Sheets Eğitimi

2 günTemelOnline / Yüz Yüze / Hibrit

GHS/CLP uyumlu 16 bölümlü Güvenlik Bilgi Formu yapısı, tehlike sınıflandırması, H/P ifadeleri, CAS numaraları ve SDS veri yönetimini öğrenin.

Detayları Gör →
Veri Analizi ve İstatistikSAS Enterprise Guide : Querying and Reporting Eğitimi
Veri ve Analitik Eğitimleri

SAS Enterprise Guide : Querying and Reporting Eğitimi

3 günOrtaOnline / Yüz Yüze / Hibrit

SAS Enterprise Guide Query Builder ile veri sorgulama, join, hesaplanmış kolon, özet sorgular ve List/Summary raporlarını ODS çıktılarıyla öğrenin.

Detayları Gör →
Veri Analizi ve İstatistikSAS Enterprise Guide – Part 1 Eğitimi
Veri ve Analitik Eğitimleri

SAS Enterprise Guide – Part 1 Eğitimi

2 günTemelOnline / Yüz Yüze / Hibrit

SAS Enterprise Guide'a giriş: arayüz, kütüphane ve veriye erişim, veri grid'i, import/export, Filter and Sort ve temel sorgu-rapor görevlerini öğrenin.

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