Doğru veri sistemini doğru işe seç
Modern veri yönetim sistemleri: ilişkisel ve NoSQL türleri, CAP/ACID/BASE, veri ambarı/göl/lakehouse, satır/sütun depolama, veri yönetişimi ve kalite, yaşam döngüsü ve iş yüküne göre mimari seçim işlenir.
İlişkisel/NoSQL, ambar/göl/lakehouse ve mimari seçim
Bu orta seviye eğitim, modern veri yönetim sistemlerini kapsamlı biçimde ele alır. İlişkisel veritabanları (OLTP), normalizasyon ve ACID; NoSQL türleri (anahtar-değer, belge, sütun ailesi, grafik) ve BASE/CAP teoremi; analitik sistemler: veri ambarı (OLAP, yıldız/kar tanesi), veri gölü ve lakehouse (delta/iceberg); satır ve sütun tabanlı depolama; dağıtık sistemler, bölümleme (sharding) ve replikasyon; veri modelleme ve şema tasarımı; veri yönetişimi, kalite ve yaşam döngüsü; iş yüküne göre sistem seçimi ele alınır. Katılımcılar veri sistemlerinin güçlü/zayıf yönlerini bilerek mimari kararlar alır.
3 Gün. Her gün dört modül; ilişkisel ve NoSQL sistemlerden analitik mimariler ve seçim ilkelerine ilerlenir.
Orta Seviye — Modern veri yönetim sistemleri: ilişkisel, NoSQL, veri ambarı, veri gölü, lakehouse ve mimari seçim ilkeleri.
Katılımcılar farklı sistem türlerini örnek senaryolarla karşılaştırıp mimari kararları tartışarak öğrenir.
İş yüküne uygun veri sistemini kanıta dayalı seçer ve gerekçelendirirsiniz.
İlişkiselden lakehouse'a tüm veri sistemlerini tek çerçevede kavrarsınız.
CAP, ACID/BASE ve tutarlılık-performans ödünleşimlerini net anlarsınız.
Eğitimden verim almak için faydalı olacak bilgi ve ortam gereksinimleri
Temel veritabanı ve SQL kavramlarına aşinalık faydalıdır.
Sistem tasarımı ve mimariye ilgi öğrenmeyi kolaylaştırır.
Bulut veri hizmetlerine temel aşinalık önerilir.
OLTP/OLAP ayrımına aşinalık faydalıdır (eğitimde de işlenir).
Programın gün gün akışı aşağıdadır. Bir güne tıklayarak o günün modüllerini ve içeriklerini görebilirsiniz.
Program sonunda katılımcılar:
İlişkisel sistemleri, ACID ve normalizasyonu kavrarsınız
Dört NoSQL türünü ve kullanım alanlarını ayırt edersiniz
CAP, BASE, sharding ve replikasyonu anlarsınız
Ambar, göl ve lakehouse'u karşılaştırırsınız
Satır/sütun tabanlı depolamanın etkisini değerlendirirsiniz
Veri yönetişimi ve kalite çerçevesini kurarsınız
Veri yaşam döngüsü ve saklamayı planlarsınız
İş yüküne uygun sistem mimarisini gerekçelendirirsiniz
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.
Veri güvenilirliği mühendisliği: veri SLO/SLI, gözlemlenebilirlik, dbt ve Great Expectations ile kalite otomasyonu, olay yönetimi ve SRE pratiklerini öğrenin.
Detayları Gör →
Python petl kütüphanesiyle hafif ETL: CSV/veritabanı okuma, cut/convert/select dönüşümleri, join ve aggregate ile birleştirme ve temizlemeyi uygulamalı öğrenin.
Detayları Gör →
Zaman serisi talep tahmini (Holt-Winters, ARIMA), MAE/MAPE doğruluk ölçümü ve kapasite planlamayla operasyonları veriyle optimize etmeyi öğrenin.
Detayları Gör →
Veritabanı sorgu performansı: optimize edici istatistikleri, indeks tasarımı, yürütme planı okuma ve parameter sniffing çözümüyle sorguları hızlandırmayı öğreni
Detayları Gör →
Arz-talep dengesi: talep tahmini, EOQ ve güvenlik stoğu, ROP, bullwhip etkisi ve S&OP ile envanter ve kapasite kararlarını veriyle optimize etmeyi öğrenin.
Detayları Gör →