MICROSOFT FABRIC ANALYTICS ENGINEER (DP-600) EĞİTİMİ

Fabric analitik mühendisliğini DP-600 düzeyinde çöz

Lakehouse ve warehouse tasarımından veri dönüşümüne, semantik modelden güvenlik ve dağıtıma kadar DP-600 kapsamını uçtan uca uygulamalı öğrenin.

Microsoft Fabric DP-600 analitik mühendisliği: OneLake, lakehouse/warehouse, Dataflow Gen2/notebook/pipeline, madalyon mimarisi, Direct Lake semantik model, DAX, RLS ve dağıtım hatları uygulamalı işlenir.

4 gün İleri Seviye Online / Yüz Yüze / Hibrit Sertifikalı

Eğitim Hakkında

Veri mühendisliği, modelleme, optimizasyon ve DP-600 hazırlığı

Bu ileri seviye eğitim, Microsoft Fabric Analytics Engineer (DP-600) sınav kapsamına uygun olarak analitik çözümlerin uçtan uca tasarımını işler. OneLake ve delta tabloları; lakehouse ve warehouse seçimi; Dataflow Gen2, notebook ve pipeline ile veri alma ve dönüştürme; T-SQL ve Spark ile veri hazırlama; yıldız şeması ve madalyon mimarisi; semantik model, DAX ölçüleri, ilişkiler ve depolama modları; satır düzeyi güvenlik (RLS), dağıtım hatları (deployment pipelines), Git entegrasyonu ve performans optimizasyonu ele alınır. Katılımcılar sınava ve üretim ortamına hazır olur.

Süre ve Format

4 Gün. Her gün dört modül; veri mühendisliğinden semantik modellemeye ve optimizasyon/güvenliğe ilerlenir.

Seviye

İleri Seviye — Microsoft Fabric'te analitik mühendisliği: lakehouse/warehouse, veri dönüşümü, semantik model ve DP-600 sınav hazırlığı.

Öğrenme Metodu

Katılımcılar Fabric çalışma alanında lakehouse, dönüşüm ve semantik model kurarak her konuyu uygulamalı yürütür.

Neden Bu Eğitim?

🏗️Uçtan Uca Mimari

Lakehouse ve warehouse arasında doğru seçim yaparak sağlam analitik çözüm tasarlarsınız.

🧮Model ve DAX

Yıldız şeması ve DAX ölçüleriyle performanslı semantik modeller kurarsınız.

🎓Sınava Hazırlık

DP-600 konularını uçtan uca kapsayarak sınava güvenle hazırlanırsınız.

Anahtar Konular

Microsoft FabricDP-600analytics engineerlakehousesemantik modelDirect LakeDAXOneLake
“İyi analitik mühendisliği, veriyi değilse de güveni ölçeklendirmektir.”

Ön Koşullar

Eğitimden verim almak için faydalı olacak bilgi ve ortam gereksinimleri

1
SQL ve DAX

T-SQL ve temel DAX bilgisi güçlü biçimde faydalıdır.

2
Fabric Erişimi

Bir Microsoft Fabric çalışma alanına (deneme) erişim gereklidir.

3
Veri Modelleme

Yıldız şeması ve ilişkisel model kavramlarına aşinalık beklenir.

4
Power BI Temeli

Power BI semantik model kavramlarına aşinalık önerilir.

Eğitim İçeriği

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

Günün hedefiKatılımcı, Fabric bileşenlerini ve OneLake üzerinde depolama seçeneklerini doğru tasarlayabilir.
Modül 1
Fabric Platformu
  • Fabric iş yükleri (Data Engineering, Warehouse, BI)
  • Çalışma alanı (workspace) ve kapasite (capacity) modeli
  • OneLake tek mantıksal veri gölü kavramı
  • Shortcut ile dış kaynaklara referans
  • Öğe (item) türleri ve bağımlılıkları
  • Yönetim ve yönetişim genel bakış
Modül 2
Lakehouse
  • Lakehouse yapısı: Files ve Tables
  • Delta Lake tablo formatı ve ACID
  • Spark ile tablo oluşturma ve yazma
  • SQL analytics endpoint ile okuma
  • Parquet ve delta log mekanizması
  • V-Order optimizasyonu
Modül 3
Warehouse
  • Fabric Warehouse T-SQL motoru
  • Lakehouse ile warehouse karşılaştırması
  • Tablo oluşturma ve veri yükleme (COPY INTO)
  • Cross-database sorgulama
  • Warehouse yazma kabiliyeti ve senaryoları
  • Hangi iş yükü için hangi depo seçilir
Modül 4
Delta ve Tablo Yönetimi
  • Delta tabloda schema evolution
  • OPTIMIZE ve VACUUM bakımı
  • Partitioning ile veri düzeni
  • Time travel ile sürümleme
  • Tablo istatistikleri ve performans
  • Tutarlılık ve veri bütünlüğü
Günün hedefiKatılımcı, Fabric'in veri alma ve dönüştürme araçlarıyla madalyon mimarisini kurabilir.
Modül 1
Dataflow Gen2
  • Power Query online ile veri dönüşümü
  • Kaynak bağlama ve dönüşüm adımları
  • Hedef (destination) olarak lakehouse/warehouse
  • Artımlı yenileme (incremental refresh)
  • Dataflow ile notebook seçimi
  • Dönüşüm mantığını yeniden kullanma
Modül 2
Notebook ve Spark
  • PySpark ile veri okuma/yazma
  • DataFrame dönüşümleri ve join
  • Spark SQL ile sorgulama
  • Notebook parametreleri ve %%configure
  • Hata ayıklama ve loglama
  • Spark kaynak ve performans ayarı
Modül 3
Pipeline Orkestrasyon
  • Data pipeline ile aktivite zinciri
  • Copy activity ile toplu veri taşıma
  • Notebook ve dataflow aktivitelerini bağlama
  • Parametre ve değişkenlerle dinamik akış
  • Zamanlama (schedule) ve tetikleyici
  • Hata yönetimi ve yeniden deneme
Modül 4
Madalyon Mimarisi
  • Bronze/Silver/Gold katman mantığı
  • Ham veriden temiz veriye dönüşüm
  • Gold katmanda yıldız şeması
  • Katmanlar arası dönüşüm standartları
  • Veri kalitesi kontrol noktaları
  • Katmanlı mimarinin bakımı
Günün hedefiKatılımcı, yıldız şemalı semantik modeller kurup performanslı DAX ölçüleri yazabilir.
Modül 1
Semantik Model Tasarımı
  • Direct Lake, Import ve DirectQuery depolama modları
  • Direct Lake'in avantajı ve koşulları
  • İlişkiler ve kardinalite
  • Yıldız şemasının model performansına etkisi
  • Tarih tablosu ve zaman zekası hazırlığı
  • Hiyerarşi ve display folder
Modül 2
DAX Ölçüleri
  • Temel ölçüler (SUM, COUNTROWS, DISTINCTCOUNT)
  • CALCULATE ve filtre bağlamı
  • Zaman zekası (TOTALYTD, SAMEPERIODLASTYEAR)
  • Değişkenler (VAR) ile okunur ölçüler
  • Iterator fonksiyonları (SUMX, AVERAGEX)
  • KPI ve hedef ölçüleri
Modül 3
Model Optimizasyonu
  • VertiPaq bellek ve sıkıştırma
  • Yüksek kardinaliteli sütun yönetimi
  • Gereksiz sütun/tablo temizliği
  • Agregasyon tabloları
  • DAX Studio ile ölçü analizi
  • Best Practice Analyzer kullanımı
Modül 4
Güvenlik
  • Satır düzeyi güvenlik (RLS) roller
  • DAX filtre ifadeleriyle RLS kuralları
  • Nesne düzeyi güvenlik (OLS)
  • Dinamik RLS (USERPRINCIPALNAME)
  • Workspace ve item izinleri
  • Veri erişimi doğrulama
Günün hedefiKatılımcı, çözümleri Git ve dağıtım hatlarıyla yönetip DP-600 sınavına hazırlanabilir.
Modül 1
Dağıtım Hatları
  • Deployment pipelines (dev/test/prod)
  • Aşamalar arası içerik taşıma
  • Parametre kuralları (deployment rules)
  • Git entegrasyonu ve kaynak kontrolü
  • Değişiklik yönetimi ve sürümleme
  • Dağıtım sonrası doğrulama
Modül 2
İzleme ve Yönetişim
  • Monitoring hub ile çalışma takibi
  • Kapasite tüketimi ve throttling
  • Veri soyağacı (lineage) görünümü
  • Sensitivity label ve Purview entegrasyonu
  • Erişim denetimi ve audit
  • Maliyet ve kaynak yönetimi
Modül 3
Performans ve Sorun Giderme
  • Yavaş sorguların tespiti
  • Direct Lake fallback nedenleri
  • Refresh hatalarını giderme
  • Spark ve warehouse ayar ipuçları
  • Model boyutu ile yenileme dengesi
  • Üretim izleme yaklaşımı
Modül 4
DP-600 Sınav Hazırlığı
  • Sınav alan ağırlıkları ve kapsam
  • Örnek senaryo soruları çözümü
  • Sık karşılaşılan tuzaklar
  • Zaman yönetimi ve strateji
  • Pratik lab tekrar planı
  • Sınav başvurusu ve ücreti ilgili kuruma aittir

Eğitim Kazanımları

Program sonunda katılımcılar:

✅
Fabric Mimarisi

OneLake, lakehouse ve warehouse arasında doğru mimariyi tasarlarsınız

✅
Veri Dönüşümü

Dataflow, notebook ve pipeline ile madalyon mimarisi kurarsınız

✅
Semantik Model

Direct Lake ve yıldız şemasıyla performanslı modeller üretirsiniz

✅
DAX Yetkinliği

CALCULATE ve zaman zekasıyla ileri ölçüler yazarsınız

✅
Optimizasyon

VertiPaq ve agregasyonlarla modeli hızlandırırsınız

✅
Güvenlik

RLS ve OLS ile veri erişimini güvence altına alırsınız

✅
CI/CD

Git ve dağıtım hatlarıyla çözümleri profesyonelce yönetirsiniz

✅
Sınav Hazırlığı

DP-600 kapsamına uçtan uca hakim olursunuz

Kimler İçin Uygundur?

  • Veri mühendisleri
  • BI geliştiricileri
  • analitik mühendisleri
  • DP-600 sınavına hazırlanan Fabric profesyonelleri için uygundur

Sıkça Sorulan Sorular

Bu eğitim kimler için uygundur?
Veri mühendisleri, BI geliştiricileri ve DP-600 sınavına hazırlanan Fabric profesyonelleri için uygundur.
DP-600 sınavını içeriyor mu?
Eğitim DP-600 kapsamını hazırlar; resmi sınav başvurusu ve ücreti ilgili kuruma aittir.
SQL ve DAX şart mı?
Temel T-SQL ve DAX bilgisi güçlü biçimde faydalıdır; eğitim bu temel üzerine inşa eder.
Direct Lake nedir?
OneLake'teki delta tablolarını içe aktarmadan doğrudan sorgulayan, hızlı bir depolama modudur; eğitimde ayrıntılı işlenir.
Sertifika veriliyor mu?
Katılım koşullarını sağlayanlara 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. Microsoft Fabric Analytics Engineer (DP-600) 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 İstatistikObjects & Retrieving Data Eğitimi
Veri ve Analitik Eğitimleri

Objects & Retrieving Data Eğitimi

2 günTemelOnline / Yüz Yüze / Hibrit

Veritabanı nesneleri ve SQL ile veri getirme: tablo/view, SELECT, WHERE, BETWEEN/IN/LIKE, ORDER BY, toplama fonksiyonları, GROUP BY/HAVING ve JOIN uygulamalı.

Detayları Gör →
Veri Analizi ve İstatistikOlay Yönetimi ve Suçlamasız Olay Sonrası Analiz Eğitimi
Veri ve Analitik Eğitimleri

Olay Yönetimi ve Suçlamasız Olay Sonrası Analiz Eğitimi

2 günOrtaOnline / Yüz Yüze / Hibrit

Olay yönetimi ve suçlamasız postmortem: olay yaşam döngüsü, roller, gözlemlenebilirlik, kök neden (5 Neden), MTTR/MTTD, SLO ve hata bütçesi ile sürekli iyileşti

Detayları Gör →
Veri Analizi ve İstatistikONTAP Cluster Administration and Data Protection Bundle (CDOTDP) Eğitimi
Veri ve Analitik Eğitimleri

ONTAP Cluster Administration and Data Protection Bundle (CDOTDP) Eğitimi

5 günİleriOnline / Yüz Yüze / Hibrit

NetApp ONTAP küme yönetimi ve veri koruma (CDOTDP): küme, aggregate/RAID, SVM, NFS/SMB ve SAN, Snapshot, FlexClone, SnapMirror replikasyon ve felaket kurtarma.

Detayları Gör →
Veri Analizi ve İstatistikONTAP Data Protection Administration (DATAPROT) Eğitimi
Veri ve Analitik Eğitimleri

ONTAP Data Protection Administration (DATAPROT) Eğitimi

4 günİleriOnline / Yüz Yüze / Hibrit

NetApp ONTAP veri koruma: Snapshot, SnapMirror, SnapVault, SVM-DR ve MetroCluster ile çoğaltma, failover ve felaket kurtarmayı uygulamalı öğrenin.

Detayları Gör →
Veri Analizi ve İstatistikOperational Excellence in Data Reliability Engineering Eğitimi
Veri ve Analitik Eğitimleri

Operational Excellence in Data Reliability Engineering Eğitimi

4 günİleriOnline / Yüz Yüze / Hibrit

Veri güvenilirliği mühendisliği: veri SLO/SLI, gözlemlenebilirlik, dbt ve Great Expectations ile kalite otomasyonu, olay yönetimi ve SRE pratiklerini öğrenin.

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