Kaliteyi veri hattının içine göm
Modern veri hatlarında kaliteyi otomatikleştirmeyi öğreten orta seviye eğitim: dbt ve Great Expectations testleri, data observability'nin beş piları, anomali tespiti ve uyarı yönetimi, veri SLA/SLO ve hata bütçesi, CI/CD kalite kapıları ile lineage tabanlı kö…
Data observability ve pipeline içi kalite otomasyonu
Bu orta seviye eğitim, modern veri platformlarında veri kalitesini otomasyon ve gözlemlenebilirlik (observability) odağıyla ele alır. Kalite boyutlarını bilen katılımcıya; pipeline içi kalite testleri (dbt tests, Great Expectations), data observability'nin beş piları (freshness, volume, schema, distribution, lineage), anomali tespiti, veri SLA/SLO tanımı ve hata bütçesi (error budget) öğretilir. Ayrıca kalite kapıları (quality gates) ile CI/CD entegrasyonu, uyarı ve olay yönetimi, kök neden izleme, kalite skoru panosu ve kaliteyi data contract'a bağlama ele alınır. Katılımcı modern bir veri hattında otomatik kalite güvencesi kurabilir.
3 Gün. Her gün dört modül; katılımcılar pipeline testlerinden observability ve kalite otomasyonuna ilerler.
Orta Seviye — Modern veri hatlarında otomatik veri kalitesi: data observability, pipeline testleri ve kalite otomasyonu.
Katılımcılar dbt/Great Expectations benzeri testleri ve observability senaryolarını örnek bir veri hattı üzerinde uygulayarak öğrenir.
Observability ile veri sorunlarını kullanıcıdan önce siz fark edersiniz.
Pipeline testleriyle kalite kontrolünü manuelden otomatiğe taşırsınız.
Quality gates ile kötü verinin üretime geçmesini CI/CD'de engellersiniz.
Eğitimden verim almak için faydalı olacak bilgi ve ortam gereksinimleri
Veri kalitesi boyutları ve profilleme kavramlarına aşinalık beklenir.
SQL ve veri hattı (ETL/ELT) kavramlarına aşinalık gerekir.
Bir bulut ambarı ve dbt benzeri araca erişim faydalıdır.
Temel sürüm kontrolü ve CI/CD aşinalığı yararlıdır.
Programın gün gün akışı aşağıdadır. Bir güne tıklayarak o günün modüllerini ve içeriklerini görebilirsiniz.
Program sonunda katılımcılar:
dbt ve Great Expectations testleri yazarsınız.
Beş pilarla veri hattını gözlemlersiniz.
İstatistiksel ve ML tabanlı anomalileri bulursunuz.
Uyarı ve olay yönetimini kurarsınız.
Veri SLA/SLO ve hata bütçesi tanımlarsınız.
CI/CD'de quality gate kurarsınız.
Lineage ile kök neden ve etki analizi yaparsınız.
Kaliteyi otomasyonla ölçeklersiniz.
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.
CISA kapsamında veri yönetişimi, BT kaynak yönetimi ve tedarikçi (vendor) yaşam döngüsü denetimi, kontrol testi ve kanıt toplama eğitimi.
Detayları Gör →
CompTIA Data+ kapsamında veri yönetişimi, roller, politika, sınıflandırma, erişim kontrolü, mahremiyet ve uyum temellerini öğreten eğitim.
Detayları Gör →
CompTIA Data+ kapsamında veri kalitesi boyutları, profilleme, temizleme, tekilleştirme ve ana veri yönetimi (MDM) ile altın kayıt eğitimi.
Detayları Gör →
DAMA-DMBOK çerçevesinde veri yönetişimi programı, operasyon modeli, steward ağı, politika, olgunluk ve metrik yönetimi eğitimi.
Detayları Gör →
DAMA-DMBOK veri kalitesi: boyutlar, profilleme, iş kuralları, metrik, scorecard, kök neden analizi ve sürekli iyileştirme döngüsü eğitimi.
Detayları Gör →