İlk veri hattınızı Google Cloud’da kurun
Bu eğitim, Google Cloud’da veri hattı kurmaya yeni başlayan mühendislere yöneliktir. Eğitim 3 gün sürer; her günde dört modül uygulamalı laboratuvarlarla işlenir.
Batch ve streaming veri hatları ile BigQuery’de veri mühendisliği temelleri
Bu eğitim, Google Cloud’da veri hattı kurmaya yeni başlayan mühendislere yöneliktir. Veri gölü ve ambarı mimarisi, Cloud Storage dosya formatları, Pub/Sub ile akış, Dataflow ve Dataproc ile işleme, Data Fusion ile görsel ETL, Composer ile orkestrasyon ve BigQuery’de dönüşüm adımları uygulamalı işlenir.
3 Gün. Her gün dört modül; her modülde altı konu başlığı, Google Cloud’da veri mühendisliğine giriş (IDEG) odaklı uygulamalı laboratuvar ve ekip tartışması.
Temel Seviye — Veri Mühendisliği Mimarisi ve Akış, İşleme: Dataflow, Dataproc ve ETL, Orkestrasyon, Yönetişim ve Maliyet başlıklarını kapsayan Google Cloud’da veri mühendisliğine giriş (IDEG) eğitimi
Örnek veri setleri üzerinde BigQuery konsolu, bq CLI ve Cloud Shell ile adım adım laboratuvarlar yapılır ve sonuçlar birlikte yorumlanır.
BigQuery, Dataflow ve Pub/Sub gibi servisler gerçek veri setleri üzerinde sorgulanır ve ölçülür.
Taranan bayt, slot ve depolama sınıfı seçimleri maliyet etkisiyle birlikte değerlendirilir.
IAM, policy tag ve satır düzeyi erişim gibi kontroller veri hattına dahil edilir.
Eğitimden verim almak için faydalı olacak bilgi ve ortam gereksinimleri
SELECT, JOIN, GROUP BY ve alt sorgu düzeyinde SQL kullanabilme.
Tablo, şema, ETL ve veri ambarı terimlerine temel aşinalık.
Proje, bölge ve IAM gibi temel bulut kavramlarını bilme.
BigQuery kullanılabilen bir proje veya sağlanan laboratuvar ortamı.
Programın gün gün akışı aşağıdadır. Bir güne tıklayarak o günün modüllerini ve içeriklerini görebilirsiniz.
Program sonunda katılımcılar:
Veri Mühendisliği Mimari Bileşenleri konusunda Batch ve streaming veri işleme mimarileri (Lambda, Kappa), Veri hatları: Pub/Sub → Dataflow → BigQuery ve Veri gölü: Cloud Storage bölgeleme ve dosya formatları (Parquet, Avro) başlıklarını uygulamalı olarak öğrenirsiniz.
Pub/Sub ile Olay Akışı konusunda Topic, subscription ve push/pull teslim modelleri, Ack deadline, dead-letter topic ve yeniden deneme politikası ve Şema (Avro/Protobuf) doğrulaması başlıklarını uygulamalı olarak öğrenirsiniz.
BigQuery Mimarisi ve Veri Setleri konusunda Dremel, Colossus ve Jupiter tabanlı ayrık depolama/hesaplama mimarisi, Dataset, tablo, view ve materialized view kavramları ve Tablo partitioning (zaman, tamsayı aralığı) ve clustering başlıklarını uygulamalı olarak öğrenirsiniz.
Dataproc ve Spark/Hadoop Taşıma konusunda Dataproc cluster, ephemeral cluster ve Serverless for Apache Spark, HDFS yerine Cloud Storage (gs://) kullanımı ve Autoscaling politikası ve preemptible worker başlıklarını uygulamalı olarak öğrenirsiniz.
ETL/ELT Hattı Geliştirme konusunda Data Fusion ile görsel pipeline ve plugin yapısı, Dataflow şablonları (Pub/Sub to BigQuery, Datastream) ve Dataproc Serverless Spark işleri başlıklarını uygulamalı olarak öğrenirsiniz.
Cloud Composer ve İş Akışı Orkestrasyonu konusunda Airflow DAG yapısı, operator ve sensor kavramları, Composer 2 ortam boyutlandırma ve Autopilot GKE altyapısı ve XCom, Variable ve Connection yönetimi başlıklarını uygulamalı olarak öğrenirsiniz.
Veri Mühendisliğinde BigQuery ve ML Hazırlığı konusunda ELT yaklaşımı ve BigQuery içinde dönüşüm, Zamanlanmış sorgu ve stored procedure ve BigQuery ML ve Vertex AI entegrasyonu başlıklarını uygulamalı olarak öğrenirsiniz.
Maliyet Yönetimi ve Optimizasyon konusunda Cloud Billing raporları ve maliyet kırılımı filtreleri, Billing export to BigQuery ile detaylı maliyet analizi ve Committed Use Discounts ve sustained use indirimleri başlıklarını uygulamalı olarak öğrenirsiniz.
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.
Google Professional Cloud Developer: Integrating Google Cloud APIs eğitimi: İstemci Kütüphaneleri ve API Çağrıları, OAuth 2.0, Service Account ve API Güvenliği.
Detayları Gör →
Google Professional Cloud Developer: Managing Google Cloud Application Data eğitimi: Uygulama Verisi için Depolama Seçimi, Spanner, Bigtable ve Firestore Seçimi
Detayları Gör →
Implementations with BigQuery for Big Data eğitimi: BigQuery Mimarisi ve Veri Setleri. 4 gün uygulamalı program, DVA Katılım ve Başarı Sertifikası.
Detayları Gör →
Installing and Managing Google Cloud's Apigee API Platform for Private Cloud eğitimi: Apigee Mimarisi ve Bileşenleri, Apigee Topoloji ve Kapasite Planlama. 3 gü
Detayları Gör →
Intermediate GCP: Data Storage and Querying with GCP eğitimi: Cloud Storage Kovaları ve Nesne Yönetimi. 3 gün uygulamalı program, DVA Katılım ve Başarı Sertifik
Detayları Gör →