Cloud Digital Leader: Business Intelligence

Eğitim Hakkında

Iş zekâsı ve veri işleme: Looker, Looker Studio, BigQuery, Dataflow, Pub/Sub ve Dataproc ile veri odaklı karar mekanizması

Eğitim, iş zekâsı (BI) ve veri işleme hizmetlerini Cloud Digital Leader düzeyinde birleştirir. Looker ve Looker Studio farkı, LookML ile merkezi metrik tanımı, self servis analitik ve yönetişim, BigQuery ile BI Engine, veri hazırlama ve ETL/ELT, Dataflow ile toplu/akış işleme, Pub/Sub ile olay alımı, Dataproc ve Data Fusion, Dataplex ile veri kalitesi ve katalog ile karar mekanizması kurma ve başarı metrikleri iş senaryolarıyla incelenir.

Süre ve Format

2 Gün. Her gün dört modül; iş zekâsı ve veri işleme: Looker, Looker Studio, BigQuery, Dataflow, Pub/Sub ve Dataproc ile veri odaklı karar mekanizması konuları anlatım, demo ve uygulamalı örneklerle işlenir.

Seviye

Temel Seviye — Iş zekâsı ve veri işleme: Looker, Looker Studio, BigQuery, Dataflow, Pub/Sub ve Dataproc ile veri odaklı karar mekanizması.

Öğrenme Metodu

Katılımcılar örnek veri setiyle Looker Studio paneli inceler, BigQuery sorgusunun panele akışını izler ve senaryo kartlarıyla işleme hizmeti eşleştirir.

Neden Bu Eğitim?

📈Karar destek

Veriyi güvenilir panellere ve metriklere dönüştürmeyi görürsünüz.

🔁İşleme seçimi

Toplu, akış ve görsel ETL arasında doğru işleme hizmetini seçersiniz.

🏛️Veri yönetişimi

Tek doğru metrik tanımı ve veri kalitesi için gerekli yapıları öğrenirsiniz.

Anahtar Konular

LookerLooker Studioiş zekâsıLookMLDataflowPub/SubData FusionDataplexveri işleme Google CloudCloud Digital Leader

“Güvenli bulut, en az yetki ilkesiyle başlar ve izlemeyle sürer.”

Ön Koşullar

Eğitimden verim almak için faydalı olacak bilgi ve ortam gereksinimleri

1

Ön bilgi

Teknik ön bilgi gerekmez; raporlama ve temel veri kavramlarına aşinalık yeterlidir.

2

Google Cloud erişimi

Uygulamalı çalışmalar için eğitmenin sağladığı lab projesi ya da bütçe uyarısı tanımlı bir Google Cloud hesabı (ücretsiz deneme dahil) gerekir.

3

Bilgisayar ortamı

Güncel bir tarayıcı, kararlı internet bağlantısı ve Cloud Shell kullanabileceğiniz bir dizüstü bilgisayar yeterlidir.

4

Ek hazırlık

Google Cloud dokümantasyonunda ilgili ürün sayfalarına göz atmak faydalıdır; zorunlu değildir.

Eğitim İçeriği

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

Günün hedefiKatılımcı BI araçlarını karşılaştırır ve yönetişimli self servis analitik yaklaşımını açıklar.

Modül 1

BI Kavramları

Veri odaklı karar alma döngüsü
KPI ve metrik tasarımı
Panel, rapor ve keşif farkı
Self servis ve merkezi BI dengesi
Veri okuryazarlığı
BI başarı ölçütleri

Modül 2

Looker ve LookML

Semantik model ve tek doğru kaynak
LookML view, explore, dimension, measure
Gömülü analitik ve API
Erişim kontrolü ve satır düzeyi filtre
Git tabanlı model yönetimi
Looker ve BigQuery ilişkisi

Modül 3

Looker Studio

Veri kaynağı bağlayıcıları
Grafik ve filtre bileşenleri
Paylaşım ve zamanlanmış e-posta
Karma (blended) veri
Looker Studio Pro farkı
Hızlı prototip senaryosu

Modül 4

Sorgu Katmanı: BigQuery

Sunucusuz ambar mimarisi
BI Engine ile hızlandırma
Materialized view ve önbellek
Maliyet kontrolü
Veri paylaşımı: Analytics Hub
Veri güvenliği: satır ve sütun düzeyi

Günün hedefiKatılımcı işleme hizmetlerini senaryoya göre seçer ve veri yönetişimi ihtiyacını belirler.

Modül 1

Pub/Sub ve Akış Verisi

Yayın-abone modeli
Olay alımı ve ayrıştırma
En az bir kez teslim ve sıralama
Gerçek zamanlı panel mimarisi
Pub/Sub BigQuery aboneliği
IoT ve uygulama olayı örnekleri

Modül 2

Dataflow ve Dataproc

Apache Beam ve birleşik toplu/akış modeli
Dataflow şablonları
Dataproc: Spark ve Hadoop iş yükleri
Sunucusuz Spark
Maliyet ve yönetim yükü karşılaştırması
Seçim karar ağacı

Modül 3

Data Fusion ve Veri Hazırlama

Görsel ETL ve düşük kodlu boru hatları
Veri temizleme ve profilleme
Bağlayıcılar ve hibrit kaynaklar
Dataform ile SQL dönüşümü
Workflow ve Composer ile orkestrasyon
Zamanlama ve izleme

Modül 4

Veri Yönetişimi

Dataplex, katalog ve veri kalitesi
Sınıflandırma, etiket ve soy ağacı (lineage)
Erişim politikaları
DLP ile hassas veri bulma
KVKK ve veri gizliliği yaklaşımı
Veri sahipliği ve yönetişim kurulu

Eğitim Kazanımları

Program sonunda katılımcılar:

✅

BI temelleri

KPI ve panel tasarımı ilkelerini iş hedefine bağlarsınız.

✅

Looker

Looker'ın merkezi metrik ve yönetişim yaklaşımını açıklarsınız.

✅

Looker Studio

Hızlı panel ihtiyaçlarını Looker Studio ile karşılarsınız.

✅

Sorgu katmanı

BI araçlarının BigQuery ile nasıl çalıştığını anlatırsınız.

✅

Olay alımı

Gerçek zamanlı veri alımı için Pub/Sub'ın rolünü açıklarsınız.

✅

İşleme hizmetleri

Dataflow ve Dataproc arasında gerekçeli seçim yaparsınız.

✅

Veri hazırlama

Veri hazırlama ve ETL için doğru aracı belirlersiniz.

✅

Yönetişim

Veri kalitesi ve gizliliğini sağlayan yönetişim yapısını tanımlarsınız.

Kimler İçin Uygundur?

İş zekâsı ve raporlama sorumluları
yöneticiler
ürün sahipleri
Cloud Digital Leader adayları için uygundur

Sıkça Sorulan Sorular

Bu eğitim kimler için uygundur?

İş zekâsı ve raporlama sorumluları, yöneticiler, ürün sahipleri ve Cloud Digital Leader adayları için uygundur.

Eğitim kaç gün sürer ve nasıl işlenir?

Eğitim 2 gündür; her gün dört modül işlenir. Katılımcılar örnek veri setiyle Looker Studio paneli inceler, BigQuery sorgusunun panele akışını izler ve senaryo kartlarıyla işleme hizmeti eşleştirir.

Eğitim sonunda sertifika verilir mi?

Eğitimi tamamlayanlara Digital Vizyon Akademi Katılım ve Başarı Sertifikası verilir. Google Cloud Digital Leader sınavı ayrı bir sınavdır; sınav başvurusu ve ücreti ilgili kuruma aittir ve sınavı DVA vermez.

Başlamadan önce hangi bilgilere sahip olmalıyım?

Teknik ön bilgi gerekmez; raporlama ve temel veri kavramlarına aşinalık yeterlidir.

Looker ile Looker Studio farkı nedir?

Looker semantik model (LookML) ile kurumsal ve yönetişimli BI sağlar; Looker Studio ise hızlı ve ücretsiz görselleştirme aracıdır. Eğitimde kullanım senaryoları karşılaştırılır.

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

GOOGLE CLOUD DIGITAL LEADER: BUSINESS INTELLIGENCE AND DATA PROCESSING EĞİTİMİ