GCP Professional Data Engineer'a hazır olun
BigQuery, Dataflow, Pub/Sub, Dataproc, Cloud Composer ve BQML/Vertex AI'ı servis seçim senaryolarıyla çalışarak Google Cloud Professional Data Engineer sınavına hazırlayan ileri eğitim.
Google Cloud Professional Data Engineer sınav hazırlığı
Bu eğitim, Google Cloud Professional Data Engineer sınavına hazırlık sağlar. Sınav alanlarına göre: veri işleme sistemleri tasarımı (depolama seçimi, pipeline mimarisi), veri hatları kurma ve operasyon (batch için Dataflow/Dataproc, streaming için Pub/Sub + Dataflow), analitik için BigQuery (bölümleme, kümeleme, maliyet, slot) işlenir. Depolama servisleri (Cloud Storage, Bigtable, Firestore, Cloud SQL, Spanner) seçim ölçütleri, Composer (Airflow) ile orkestrasyon, ML servisleri (Vertex AI, BigQuery ML) ve güvenlik/IAM, izleme ele alınır. Senaryo soruları ve karar çerçeveleri uygulamalı çalışılır. Sınav başvurusu ve ücreti ilgili kuruma aittir.
4 Gün. Her gün dört modül; GCP veri servisleri ve senaryo tabanlı karar lableri.
İleri Seviye — Google Cloud Professional Data Engineer sınavına hazırlık; BigQuery, Dataflow, Pub/Sub, Dataproc ve ML servislerini kapsar.
Her sınav alanı için servis seçim senaryoları ve mini uygulamalarla karar verme pratiği yapılarak işlenir.
Modüller sınav alanlarına (tasarım, pipeline, ML, operasyon) hizalanmıştır.
BigQuery, Dataflow ve Pub/Sub'ı doğru senaryoda kullanmayı öğrenirsiniz.
Depolama ve işleme servisi seçiminde net ölçütler edinirsiniz.
Eğitimden verim almak için faydalı olacak bilgi ve ortam gereksinimleri
Temel GCP servis ve konsol deneyimi gerekir.
Analitik SQL bilgisi (BigQuery için) beklenir.
ETL/ELT ve pipeline deneyimi faydalıdır.
Dataflow/Beam örnekleri için temel Python faydalıdır.
Programın gün gün akışı aşağıdadır. Bir güne tıklayarak o günün modüllerini ve içeriklerini görebilirsiniz.
Program sonunda katılımcılar:
İş yüküne göre doğru GCP depolama servisini seçersiniz.
Partition/clustering ve slot ile maliyet-performans optimize edersiniz.
Beam ile batch ve streaming pipeline tasarlarsınız.
Güvenilir olay akışı ve streaming kaynak kurarsınız.
Cloud Composer ile hatları orkestre edersiniz.
BigQuery ML ve Vertex AI'ı doğru senaryoda kullanırsınız.
İzleme, maliyet ve güvenlik/IAM uygularsınız.
Senaryo sorularını alan ağırlıklarıyla çözersiniz.
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.
Amazon Redshift: MPP mimari, distribution/sort key, COPY yükleme, VACUUM/ANALYZE, WLM, concurrency scaling ve Spectrum ile ölçeklenebilir ambar öğrenin.
Detayları Gör →
Airflow'da karmaşık orkestrasyon: timetable, dataset-driven tetikleme, dinamik DAG, task mapping, branching, cross-DAG bağımlılık ve ölçeklemeyi öğrenin.
Detayları Gör →
Snowflake'te yarı yapılandırılmış veri: VARIANT ile JSON/XML yükleme, path notasyonu, cast, LATERAL FLATTEN ve XMLGET ile sorgulamayı öğrenin.
Detayları Gör →
GitHub Codespaces, Gitpod ve docker-compose ile tarayıcı tabanlı ortamda Apache Airflow 2.x kurulumu, ilk DAG yazımı ve çalıştırma eğitimi.
Detayları Gör →
Snowflake üç katmanlı mimari eğitimi: mikro-bölümler, sanal ambarlar, clustering, result/warehouse cache ve Query Profile ile performans ilişkisi.
Detayları Gör →