140 kurumsal Büyük Veri Teknolojileri eğitimi: temelden ileri seviyeye uygulamalı, kuruma özel programlar. Online, yüz yüze veya hibrit.
Apache Hive ile Hadoop veri ambarı: metastore, bölümleme, bucketing, ORC/Parquet ve ileri HiveQL sorgularını uygulamalı öğrenin.
Detayları Gör →
Apache Kafka eğitimi: broker, topic, partition, producer/consumer API, consumer group, replikasyon ve Kafka Connect'i uygulamalı öğrenin.
Detayları Gör →
Apache NiFi eğitimi: FlowFile, processor, Expression Language, record işleme, provenance ve NiFi Registry ile veri akışlarını uygulamalı kurun.
Detayları Gör →
Büyük veri 5V, Hadoop/Spark ekosistemi, veri ambarı/gölü, ETL, boyutsal modelleme ve BI panolarıyla analitik temellerini öğrenin.
Detayları Gör →
Cloudera üzerinde HDFS, YARN, Sqoop, Spark DataFrame ve Spark SQL ile veri alımından analitiğe uçtan uca uygulamalı eğitim.
Detayları Gör →
Kafka ile event-driven mikroservis, event sourcing, CQRS, Debezium CDC ve saga desenleriyle uygulama modernizasyonunu uygulamalı öğrenin.
Detayları Gör →
Apache Storm eğitimi: topology, spout/bolt, stream grouping, acking, pencereleme ve Trident ile düşük gecikmeli gerçek zamanlı işleme kurun.
Detayları Gör →
Büyük veri ETL testi: source-to-target doğrulama, reconciliation, veri kalitesi, şema, SCD ve performans testini SQL/PySpark ile öğrenin.
Detayları Gör →
Apache Flink ileri eğitimi: event-time, watermark, keyed state, checkpoint, Flink SQL, streaming join ve CEP ile exactly-once akış uygulamaları.
Detayları Gör →
İleri Hadoop/Spark ayarı, YARN kuyrukları, Spark shuffle/skew/AQE tuning ve Hive/Impala/Trino ile SQL-on-Hadoop optimizasyonunu öğrenin.
Detayları Gör →
Kafka ve Spark Structured Streaming ile exactly-once, watermark, stateful join, state store ve üretim operasyonunu uzman düzeyde öğrenin.
Detayları Gör →
İleri MapReduce: özel partitioner, combiner, secondary sort, map/reduce-side join, counter ve performans ayarını Java ile uygulamalı öğrenin.
Detayları Gör →
Hive/Spark SQL ve DataFrame ile büyük veriyi sorgulama, window analitiği, profilleme, optimizasyon ve dışa aktarmayı uygulamalı öğrenin.
Detayları Gör →
Apache Hadoop eğitimi: HDFS, MapReduce, YARN ve Hive/Sqoop/HBase ekosistemiyle dağıtık depolama ve işlemeyi uygulamalı öğrenin.
Detayları Gör →
Kafka yönetimi: broker yapılandırma, KRaft, SASL/SSL/ACL güvenlik, kota, reassignment, izleme ve felaket kurtarmayı uygulamalı öğrenin.
Detayları Gör →
Kafka Streams ve ksqlDB ile akış analitiği: KStream/KTable, pencere toplama, join, state store ve materialized view uygulamalı öğrenin.
Detayları Gör →
Geliştiriciler için Kafka: Producer/Consumer API, Avro serileştirme, retry/DLT, Spring Kafka ve EmbeddedKafka testlerini uygulamalı öğrenin.
Detayları Gör →
Kafka temelleri: broker, topic, partition, offset, consumer group ve CLI ile ilk producer/consumer uygulamasını sıfırdan öğrenin.
Detayları Gör →
Geliştiriciler için Kafka: producer/consumer, asenkron desenler, Avro, hata/DLT, Kafka Streams girişi ve reaktif istemcileri öğrenin.
Detayları Gör →
Kafka depolama iç yapısı, log compaction, ISR dayanıklılık garantileri ve Connect/Registry/MirrorMaker ekosistemini uygulamalı öğrenin.
Detayları Gör →
Uygulamalı Kafka: kurulum, üretim/tüketim, Avro/Registry, Connect, Streams ve uçtan uca akış projesini laboratuvarla öğrenin.
Detayları Gör →
Kafka producer/consumer iç mimarisi: batching, fetch ayarı, rebalance stratejileri, transactions ve exactly-once ile ileri performans ayarını öğrenin.
Detayları Gör →
Kafka topic topolojisi, partition/key tasarımı, Avro/Protobuf şema modelleme ve uyumluluk/şema evrimini uygulamalı öğrenin.
Detayları Gör →
NiFi yönetimi: zero-master cluster, TLS/politika güvenliği, repository ayarı, NiFi Registry ve izleme/felaket kurtarmayı uygulamalı öğrenin.
Detayları Gör →
Apache Pig Latin ETL ve HiveQL SQL analitiğini birlikte: dönüşüm, JOIN, UDF, bölümleme ve window fonksiyonlarını uygulamalı öğrenin.
Detayları Gör →
Spark'ı bulutta: S3/ADLS/GCS depolama, Delta veri gölü, Spark on Kubernetes, elastik ölçekleme ve maliyet optimizasyonunu uygulamalı öğrenin.
Detayları Gör →
Apache Spark eğitimi: RDD, DataFrame, Spark SQL, Structured Streaming ve Catalyst/shuffle optimizasyonunu uçtan uca uygulamalı öğrenin.
Detayları Gör →
Databricks'te Spark: notebook, DataFrame, Delta Lake (MERGE/time travel), Auto Loader, medallion mimarisi ve Jobs orkestrasyonunu öğrenin.
Detayları Gör →
Spark SQL eğitimi: view, JOIN, window fonksiyonları, karmaşık tipler, Catalyst/AQE optimizasyonu, metastore ve UDF'leri uygulamalı öğrenin.
Detayları Gör →
Spark temelleri: mimari, driver/executor, DAG, RDD ve DataFrame ile ilk dağıtık veri işleme işlerini sıfırdan uygulamalı öğrenin.
Detayları Gör →
Spark yönetimi: standalone/YARN/Kubernetes dağıtım, executor/driver kaynak ayarı, dinamik tahsis, Spark UI ve History Server'ı öğrenin.
Detayları Gör →
APMG EBDP çerçevesiyle büyük veri stratejisi, veri bilimi süreci, mimari seçimi, yönetişim ve etik konularını vaka temelli öğrenin.
Detayları Gör →
HDFS, YARN, MapReduce ve Spark'tan Hive, Sqoop ve Kafka'ya Hadoop ekosistemini gerçek kümede uçtan uca öğrenin. İleri seviye büyük veri eğitimi.
Detayları Gör →
Büyük verinin 5V özelliklerinden dağıtık depolama, batch/stream işleme ve Hadoop/Spark ekosistemine temel seviye kapsamlı giriş. DVA büyük veri eğitimi.
Detayları Gör →
Büyük veri yaşam döngüsünü alım, depolama, dönüşüm, kalite, metadata ve yönetişim süreçleriyle uçtan uca yönetin. Orta seviye DVA eğitimi.
Detayları Gör →
Google Colab'da PySpark kurup DataFrame, Spark SQL ve pencere fonksiyonlarıyla büyük veri analizi yapın ve sonuçları görselleştirin. Orta seviye eğitim.
Detayları Gör →
Büyük verinin temel kavramlarını iki günde öğrenin: 5V, veri türleri, depolama/işleme ayrımı, batch/stream ve dağıtık sistem ilkeleri. Temel seviye eğitim.
Detayları Gör →
Büyük verinin ne olduğunu, kaynaklarını, 5V özelliklerini ve sektörel değerini teknik ayrıntıya girmeden örneklerle öğrenin. Başlangıç seviyesi eğitim.
Detayları Gör →
Büyük veri stratejisi, olgunluk değerlendirmesi, kullanım senaryosu önceliklendirme, ROI ve yol haritasıyla danışmanlık yapmayı öğrenin. Orta seviye eğitim.
Detayları Gör →
Büyük verinin temel kavramlarını, iş ve teknoloji itici güçlerini ve analitik tekniklerini öğrenin: 5V, veri madenciliği, ML ve görselleştirme. Temel seviye eği
Detayları Gör →
Büyük verinin temellerini uygulamalı öğrenin: 5V, HDFS, YARN, MapReduce, Spark, Hive ve Kafka ile dağıtık depolama ve işleme. Temel seviye DVA eğitimi.
Detayları Gör →
Hadoop üzerinde katmanlı bir içgörü mimarisi kurun: veri modelleme, Data Vault, entegrasyon, MDM, kalite, Hive/Impala servisi ve yönetişim. İleri seviye eğitim.
Detayları Gör →
Büyük veri dönüşümünü vizyondan uygulamaya aşamalı bir yol haritasına dökün: dalga planı, kilometre taşları, bağımlılık, bütçe, risk ve KPI. Orta seviye eğitim.
Detayları Gör →
Büyük veri çözümlerini satış perspektifinden konumlandırın: değer önerisi, kullanım senaryoları, keşif, ROI ve itiraz yönetimi. Temel seviye DVA eğitimi.
Detayları Gör →
Cassandra ring mimarisi, sorgu odaklı veri modelleme, partition/clustering tasarımı, CQL sorguları ve DDL ile şema oluşturmayı öğrenin. İleri seviye eğitim.
Detayları Gör →
Spark MLlib ile büyük veride ileri analitik: öznitelik mühendisliği, regresyon/sınıflandırma/kümeleme, model değerlendirme ve üretime alma. İleri seviye eğitim.
Detayları Gör →
Hive'da partitioning ve bucketing ile sorguları hızlandırın, ROW_NUMBER, RANK, LAG/LEAD ve kayan pencerelerle ileri analitik yapın. Orta seviye eğitim.
Detayları Gör →
Kafka ve Spark Structured Streaming ile event-time pencereleme, watermark, stateful işleme ve exactly-once akış hatları kurun. İleri seviye eğitim.
Detayları Gör →
Büyük veri setlerini SQL ve Spark ile keşfedin, agregasyon ve pencere fonksiyonlarıyla analiz edin, görselleştirip içgörüye dönüştürün. Orta seviye eğitim.
Detayları Gör →
Cloudera'da Hadoop kümesi kurun, HDFS/YARN'ı yapılandırın, Kerberos ve Ranger ile güvenliği sağlayın, izleme ve sorun giderme yapın. İleri seviye eğitim.
Detayları Gör →
Cloudera'da Hive ve Impala ile büyük veriyi sorgulayın: join, agregasyon, pencere fonksiyonları, veri dönüştürme, optimizasyon ve BI entegrasyonu. Orta seviye e
Detayları Gör →
Cloudera Manager ile Hadoop kümelerini kurun, parcel ile servis dağıtın, yapılandırın ve yaşam döngüsünü yönetin. İleri seviye DVA eğitimi.
Detayları Gör →
Cloudera Manager yönetimini öğrenin: RBAC yetkilendirme, LDAP, yapılandırma, izleme, uyarı ve BDR/snapshot ile yedekleme. İleri seviye DVA eğitimi.
Detayları Gör →
Cloudera Manager araçlarını, Chart Builder'ı, yapılandırma şablonlarını ve REST API otomasyonunu kullanarak kümeyi verimli yönetin. Orta seviye eğitim.
Detayları Gör →
Confluent Platform'da Kafka broker yönetimi, topic/partition tasarımı, replikasyon, SASL/SSL güvenlik, Schema Registry ve consumer lag izleme. İleri seviye eğit
Detayları Gör →
Kafka kümesini ölçeklendirin, partition yeniden atayın, broker/topic/istemci yapılandırmasını ve performansı ayarlayıp benchmark yapın. İleri seviye eğitim.
Detayları Gör →
Confluent Platform'da Kafka producer/consumer geliştirin, Schema Registry ile şema yönetin, Connect ve ksqlDB ile akış hatları kurun. Orta seviye eğitim.
Detayları Gör →
Suç istihbaratı analizinde büyük veri ve iş zekâsı: veri entegrasyonu, ağ/link analizi, merkezilik, hotspot ve BI panoları. Etik odaklı orta seviye eğitim.
Detayları Gör →
Spark SQL ile büyük veriyi sorgulayın: tablo tanımı, join, pencere fonksiyonları, karmaşık tipler ve Catalyst/AQE ile performans ayarı. Orta seviye eğitim.
Detayları Gör →
Python ve pandas ile veri analizine başlayın, pandas sınırlarını görüp Spark'a geçerek büyük veriyle tanışın. Pratik, temel seviye DVA eğitimi.
Detayları Gör →
Spark ile büyük veri temizleme: profilleme, eksik ve aykırı değer yönetimi, standartlaştırma, doğrulama ve yeniden kullanılabilir hazırlık pipeline'ı. Orta sevi
Detayları Gör →
Hadoop ekosisteminde veri akışı kurun: Sqoop, Flume, Kafka ve NiFi ile alım, Hive/Spark ile dönüşüm, Oozie/Airflow ile orkestrasyon. Orta seviye eğitim.
Detayları Gör →
Apache Sqoop ile RDBMS ve Hadoop arasında import/export, artımlı aktarım, Hive/HBase yükleme ve Sqoop job otomasyonu öğrenin. Orta seviye DVA eğitimi.
Detayları Gör →
Spark ile veri dönüşümü: tüm join türleri ve stratejileri, pivot/rollup agregasyonları ve pencere fonksiyonları ile performans ayarı. Orta seviye eğitim.
Detayları Gör →
Apache Kafka ile uçtan uca veri hattı tasarımı: topic/partition, Connect, Schema Registry, Streams ve exactly-once. Uygulamalı ileri seviye eğitim.
Detayları Gör →
Hadoop MapReduce ile sıfırdan uygulama geliştirme: Mapper, Reducer, Driver, Writable tipleri ve Combiner. Java ile uygulamalı temel seviye eğitim.
Detayları Gör →
Apache Kafka ve Red Hat AMQ Streams ile OpenShift üzerinde olay tabanlı mikroservis geliştirme: Reactive Messaging, Kafka Streams, CQRS ve event sourcing.
Detayları Gör →
Apache Kafka ve Red Hat AMQ Streams ile OpenShift üzerinde olay tabanlı mikroservis geliştirme: Reactive Messaging, Kafka Streams, CQRS ve event sourcing.
Detayları Gör →
Büyük veriyi dijital dönüşüme ve veri odaklı karar almaya bağlayın: veri stratejisi, analitik olgunluk, KPI tasarımı, yönetişim ve veri kültürü.
Detayları Gör →
Apache Kafka ile dağıtık mesajlaşma: topic/partition, producer/consumer, consumer group, replication ve teslimat garantileri. Uygulamalı temel eğitim.
Detayları Gör →
Apache Spark ve MLlib ile dağıtık veri bilimi: DataFrame, feature engineering, Pipeline, sınıflandırma, kümeleme ve hiperparametre ayarı. Uygulamalı ileri eğiti
Detayları Gör →
Hadoop MapReduce ile veri filtreleme desenleri: map-only işler, top-N, distinct, Bloom filtresi ve distributed cache. Java ile uygulamalı temel eğitim.
Detayları Gör →
Apache Kafka'nın temelleri: commit log, topic/partition, offset, replication, consumer group, rebalance ve retention. Kavram ve mimari odaklı temel eğitim.
Detayları Gör →
Apache Hive ile büyük veriye SQL: HiveQL sorguları, managed/external tablolar, partition, bucketing ve ORC/Parquet. Uygulamalı temel seviye eğitim.
Detayları Gör →
Apache Spark GraphFrames ile dağıtık graf analitiği: vertex/edge modelleme, motif bulma, PageRank, bağlı bileşenler ve BFS. Uygulamalı ileri seviye eğitim.
Detayları Gör →
Hadoop ve MapReduce'a uygulamalı giriş: HDFS, YARN, map-reduce akışı, ilk WordCount uygulaması ve ekosistem araçları. Başlangıç seviyesi eğitim.
Detayları Gör →
Hadoop cluster yönetimi: çok düğümlü kurulum, NameNode HA, Capacity/Fair Scheduler, Kerberos, izleme, yedekleme ve sorun giderme. Uygulamalı ileri eğitim.
Detayları Gör →
Hadoop cluster mimarisi: NameNode/DataNode, blok modeli, HDFS write/read pipeline, veri yerelliği, YARN bileşenleri ve cluster boyutlandırma. Orta seviye eğitim
Detayları Gör →
Hadoop'ta veri analizi: Hive ve Impala ile SQL sorguları, Pig ile ETL, pencere fonksiyonları, veri kalitesi ve raporlama. Uygulamalı orta seviye eğitim.
Detayları Gör →
Hadoop'un tasarım ilkeleri: veri yerelliği, hataya dayanıklılık, yatay ölçekleme, write-once modeli ve ödünleşimler. Kavramsal orta seviye eğitim.
Detayları Gör →
HDFS mimarisi ve yönetimi: blok modeli, NameNode/DataNode, yazma/okuma pipeline, komutlar, snapshot, kota, balancer ve erasure coding. Orta seviye eğitim.
Detayları Gör →
Yönetici ve geliştirici için kapsamlı Hadoop: HDFS/YARN yönetimi, MapReduce, Hive, Pig, Sqoop ve Spark'a giriş. Uygulamalı orta seviye eğitim.
Detayları Gör →
HDFS dosya izinleri: POSIX modeli, chmod/chown, umask, superuser, genişletilmiş ACL ve Kerberos bağlamı. Erişim güvenliği odaklı orta seviye eğitim.
Detayları Gör →
HDFS'e hızlı giriş: blok ve replikasyon mantığı, NameNode/DataNode, dosya yükleme/indirme komutları ve web arayüzü. Başlangıç seviyesi uygulamalı eğitim.
Detayları Gör →
Hadoop MapReduce'ta Combiner: yerel toplama, idempotentlik koşulları, in-mapper combining ve Counter ile ölçüm. Performans odaklı orta seviye eğitim.
Detayları Gör →
Amazon EMR'da Hadoop/Spark: node grupları, S3/EMRFS, cluster kurulumu, steps, otomatik ölçekleme, Spot Instance, IAM ve maliyet optimizasyonu. Orta seviye eğiti
Detayları Gör →
Hadoop'a hızlı başlangıç: tek düğümlü kurulum, yapılandırma, HDFS, YARN, ilk MapReduce işi ve Hive sorgusu. Uygulamalı başlangıç seviyesi eğitim.
Detayları Gör →
Apache Ranger ile merkezi Hadoop yetkilendirmesi: HDFS/Hive politikaları, satır filtreleme, sütun maskeleme, tag tabanlı erişim ve denetim. İleri seviye eğitim.
Detayları Gör →
Büyük verinin hacim ve hızını yönetip akıllı veriye çevirin: batch/stream işleme, Lambda/Kappa mimarisi, Kafka, Spark ve veri kalitesi. Orta seviye eğitim.
Detayları Gör →
Azure HDInsight ve Hive ile perakende satış analizi: cluster kurulumu, Blob/ADLS, external tablolar, partitioning, ORC ve Power BI. Uygulamalı orta seviye eğiti
Detayları Gör →
Hive performansı: map/bucket/SMB join, partition pruning, bucketing, veri çarpıklığı, EXPLAIN plan okuma ve sorun giderme. Uygulamalı ileri seviye eğitim.
Detayları Gör →
Kamu kurumları için büyük veri ve iş zekası: açık veri, gösterge panoları, hizmet metrikleri, usulsüzlük analitiği, KVKK ve veri yönetişimi. Orta seviye eğitim.
Detayları Gör →
Apache Kafka ile Spark Structured Streaming entegrasyonu: Kafka kaynağı, event-time pencereleme, watermark, stateful agregasyon, join ve checkpoint. İleri eğiti
Detayları Gör →
Apache Flink'e giriş: DataStream API, event-time, watermark, keyed state, pencereleme, checkpoint ve Kafka entegrasyonu. Uygulamalı temel seviye eğitim.
Detayları Gör →
Apache Spark'a giriş: driver/executor mimarisi, RDD, transformation/action, DataFrame, Spark SQL, Parquet ve önbellekleme. Uygulamalı temel seviye eğitim.
Detayları Gör →
Hadoop'a kapsamlı giriş: büyük veri 3V, HDFS, YARN, MapReduce ve Hive/Pig/HBase/Spark ekosistemi ile dağıtım/bulut seçenekleri. Başlangıç seviyesi eğitim.
Detayları Gör →
Spark Structured Streaming ile akış işleme ve MLlib pipeline ile ölçeklenebilir ML'i birleştirin: watermark, checkpoint, model eğitimi ve akışta skorlama.
Detayları Gör →
HDFS mimarisini öğrenin ve hdfs dfs komutlarıyla veri yükleme, izin, replikasyon, kota, fsck ve bakım işlemlerini uygulamalı yönetin. Temel seviye DVA eğitimi.
Detayları Gör →
Apache Kafka'yı uçtan uca öğrenin: topic/partition mimarisi, producer/consumer API'leri, teslim garantileri, Schema Registry, Kafka Connect ve Streams.
Detayları Gör →
Apache Kafka'ya sıfırdan başlayın: topic/partition kavramları, Docker kurulumu, CLI ile mesaj üretme/tüketme, consumer group ve ilk producer/consumer uygulaması
Detayları Gör →
ksqlDB ile SQL tabanlı akış işleme ve Kafka Connect ile CDC/JDBC/S3 entegrasyonunu birleştirin; uçtan uca gerçek zamanlı veri hattı tasarlayın.
Detayları Gör →
Apache Hive ile managed/external tablolar kurun, HDFS'ten veri yükleyin, partitioning ve bucketing uygulayın, HiveQL ile JOIN ve pencere fonksiyonları yazın.
Detayları Gör →
Büyük veri platformlarını işletin: YARN kaynak yönetimi, Airflow/Oozie orkestrasyon, veri yönetişimi, Kerberos/Ranger güvenlik, izleme ve maliyet optimizasyonu.
Detayları Gör →
Azure HDInsight ile yönetilen Hadoop/Spark/Hive kümeleri kurun: ADLS Gen2 entegrasyonu, iş çalıştırma, Ambari yönetimi, autoscale ve güvenlik.
Detayları Gör →
Apache Flink işlerini üretimde yönetin: durum yönetimi, RocksDB backend, checkpoint/savepoint, exactly-once, Kubernetes/YARN dağıtım, backpressure ve rescaling.
Detayları Gör →
Microsoft Analytics Platform System MPP ambarını ve PolyBase ile Hive/HDFS entegrasyonunu öğrenin: hash/replicated dağıtım, CTAS, external table ve pushdown.
Detayları Gör →
Microsoft Fabric Lakehouse'ta Spark işlerinin CU tüketimini Capacity Metrics App ile izleyin: smoothing, bursting, throttling analizi ve pool optimizasyonu.
Detayları Gör →
Microsoft Fabric'te Spark yapılandırması ve Delta Lake tablolarını öğrenin: pool/oturum ayarı, ACID, MERGE, time travel, OPTIMIZE, V-Order ve VACUUM bakımı.
Detayları Gör →
Hive sorgularını kök nedenden hızlandırın: EXPLAIN plan analizi, Tez/LLAP, map-side/SMB/skew join, ORC pushdown, bloom filter, partition pruning ve CBO.
Detayları Gör →
Veri işleme bağlamında Apache Kafka'ya başlayın: temel kavramlar, Docker kurulumu, CLI ve Python ile ilk veri akışı, consumer group ve ekosisteme bakış.
Detayları Gör →
Spark Structured Streaming ile Kafka entegrasyonunu öğrenin: Kafka source/sink, from_json ayrıştırma, offset yönetimi, pencereleme, checkpoint ve exactly-once.
Detayları Gör →
Apache Spark'a başlayın: dağıtık işleme modeli, driver/executor mimarisi, RDD dönüşüm/eylemleri, DataFrame, Spark SQL ve ilk veri işleme işi.
Detayları Gör →
R'ı büyük veriyle ölçekli kullanın: data.table performansı, sparklyr/SparkR ile Spark bağlantısı, dplyr dağıtık işleme, MLlib modelleme ve spark_apply.
Detayları Gör →
Spark SQL ile büyük veriyi sorgulayın: DataFrame/SQL, JOIN türleri, pencere fonksiyonları, UDF, Catalyst plan analizi, pushdown, AQE ve performans ayarı.
Detayları Gör →
Spark Structured Streaming ve Kafka ile üretim ölçeğinde akış işleme: olay zamanı pencereleme, stateful join, exactly-once, RocksDB state store ve izleme.
Detayları Gör →
Karmaşık Kafka iş akışlarını zamanlayın, ölçekleyin ve orkestre edin: partition/consumer ölçekleme, cooperative rebalance, KEDA, Strimzi ve dayanıklı mimari.
Detayları Gör →
Apache Spark ortamını kurun ve gezinin: bileşenler, local/standalone/YARN/K8s modları, spark-defaults yapılandırması, spark-submit ve Spark UI ile iş izleme.
Detayları Gör →
PySpark ile Python üzerinden Spark'ı öğrenin: DataFrame işleme, join ve pencere fonksiyonları, Spark SQL, pandas UDF, pyspark.pandas ve performans ayarı.
Detayları Gör →
Spark iç mimarisini derinlemesine öğrenin: Catalyst, Tungsten, DAG scheduler, job/stage/task, shuffle, unified memory modeli, skew ve AQE ile performans teşhisi
Detayları Gör →
Yazılım geliştiriciler için üretim kalitesinde Spark: modüler Dataset tasarımı, birim test (chispa), veri kalitesi, paketleme, CI/CD ve performans mühendisliği.
Detayları Gör →
Spark ile yüksek hızlı büyük veri analitiği: etkileşimli Spark SQL, rollup/cube, önbellekleme, Parquet/ORC, approx fonksiyonlar, AQE ve BI entegrasyonu.
Detayları Gör →
Spark işlerini izleyin ve ayarlayın: Spark UI/History, Prometheus/Grafana metrikleri, GC/bellek ayarı, Kryo, shuffle ve dynamic allocation ile skew teşhisi.
Detayları Gör →
Spark tabanlı veri platformunda teknik liderlik: mimari kararlar, maliyet yönetişimi, kapasite planlaması, ekip standartları, CI/CD kültürü ve platform strateji
Detayları Gör →
Spark performansını en iyi uygulamalarla iyileştirin: partition stratejisi, skew giderme, broadcast/bucket join, Parquet pushdown, önbellek, Kryo ve AQE.
Detayları Gör →
Spark ile ilk programlarınızı yazın: SparkSession kurulumu, RDD dönüşüm/eylemleri, DataFrame ile okuma/filtreleme/gruplama ve Spark SQL temeli.
Detayları Gör →
İleri Spark programlama: Dataset/encoder, aggregateByKey ve özel partitioner, broadcast/accumulator, nested tipler, higher-order fonksiyonlar ve pandas UDF.
Detayları Gör →
Spark'ta akış verisine giriş: batch-stream farkı, lambda/kappa mimarileri, Structured Streaming temelleri, kaynaklar, çıkış modları ve ilk akış uygulaması.
Detayları Gör →
Spark Structured Streaming ile akış verisi işleme: olay zamanlı pencereleme, watermark, stateful işleme, stream join, checkpoint'lı sink'ler ve izleme.
Detayları Gör →
Talend Studio ile HDFS, Hive ve Spark üzerinde görsel büyük veri ETL job'ları tasarlayın: tMap, tHive, context ve çizelgeleme. Uygulamalı DVA eğitimi.
Detayları Gör →
Büyük veride dağıtık işleme, örnekleme, HyperLogLog ve Count-Min sketch, PCA ve Spark MLlib ile ölçeklenebilir analitik tekniklerini uygulamalı öğrenin.
Detayları Gör →
Apache Kafka'yı mimariden üretime: topic, partition, producer/consumer API, exactly-once, Kafka Streams ve Connect ile uygulamalı olay akışı eğitimi.
Detayları Gör →
Hadoop üzerinde HiveQL ile SQL benzeri sorgulama ve Pig Latin ile veri akışı programlamayı uygulamalı öğrenin: partition, UDF ve uçtan uca ETL.
Detayları Gör →
Hive sorgularını partition pruning, bucketing, ORC/Parquet ve Tez ayarlarıyla hızlandırın. EXPLAIN plan okuma ve CBO ile ileri optimizasyon eğitimi.
Detayları Gör →
Veri analitiği temelleri, SQL ve Python (pandas) ile analiz ve Hadoop/Spark ile büyük veri işlemeyi uçtan uca öğrenin. Uygulamalı giriş eğitimi.
Detayları Gör →
Hive'da ARRAY, MAP, STRUCT ve JSON gibi iç içe veriyi LATERAL VIEW, explode ve get_json_object ile modelleyip sorgulamayı uygulamalı öğrenin.
Detayları Gör →
Apache Kafka temelleri: topic, partition ve offset yönetimi, producer ve consumer geliştirme, consumer group ve offset commit'i uygulamalı öğrenin.
Detayları Gör →
HDFS üzerinde dosya yönetimi: hdfs dfs komutları, blok ve replikasyon, dosya formatları, sıkıştırma ve fsck ile sağlık kontrolünü uygulamalı öğrenin.
Detayları Gör →
Spark'ın çekirdeği RDD'yi öğrenin: map/filter/reduceByKey dönüşümleri, lineage ve DAG, shuffle, partition ve persist ile performans yönetimi.
Detayları Gör →
Azure HDInsight'ta Spark kümesi sağlama, PySpark ve Spark SQL ile iş çalıştırma, YARN, autoscale, Ambari izleme ve maliyet yönetimini öğrenin.
Detayları Gör →
Yöneticiler için Kafka: olay akışının iş değeri, sade kavramlar, kullanım senaryoları, yönetilen/self-managed platform kararı ve maliyet değerlendirmesi.
Detayları Gör →Veri ve Analitik alanındaki Büyük Veri Teknolojileri eğitimlerimiz, ekiplerin bu konuda ihtiyaç duyduğu bilgi ve becerileri gerçek iş senaryoları üzerinden kazandırmak için tasarlandı. Bu kategoride toplam 140 eğitim ve 427 günlük içerik bulunur; her program gün gün modüllere ayrılmış, uygulamalı bir akışla ilerler.
Programlar seviyelere göre ayrılmıştır (6 başlangıç, 26 temel, 65 orta, 42 ileri, 1 uzman seviye). Tüm eğitimler kurumun ihtiyaç analizine göre uyarlanabilir; içerik, süre ve örnekler ekibinizin kullandığı sistemlere göre şekillendirilir. Katılımcılar eğitim sonunda Digital Vizyon Akademi Başarı Sertifikası alır.
Ekibinizin seviyesine ve hedeflerine göre kuruma özel eğitim takvimi ve içerik uyarlaması hazırlayalım.
