Kurumsal veri platformunu sistematik süreçlerle güçlendir
Kurumsal veri platformu ve sistem mühendisliği eğitimi: katmanlı platform mimarisi, batch/streaming ve lakehouse, DataOps ve CI/CD, orkestrasyon ve IaC, veri hattı SLA/SLO ve gözlemlenebilirlik, katalog/lineage yönetişimi, veri mesh, olgunluk ve değer akışıyl…
Veri platformu mimarisi, DataOps, hat güvenilirliği ve süreç iyileştirme
Bu ileri seviye eğitim, kurumsal veri platformunu sistem mühendisliği ve süreç iyileştirme ekseninde ele alır. Veri platformu mimarisi (ingest, depolama, dönüşüm, sunum), batch ve streaming, veri gölü/lakehouse ve ambar katmanları; mimari kararların gereksinim ve kısıtlarla ilişkisi işlenir. Ardından DataOps ve CI/CD, orkestrasyon, altyapının koddan yönetimi (IaC), veri hattı güvenilirliği ve gözlemlenebilirlik, SLA/SLO; veri yönetişimi, katalog, soy ağacı ve kalite; süreç iyileştirme (olgunluk modeli, değer akışı, darboğaz), maliyet (FinOps) ve ölçeklenme uygulanır. Katılımcılar güvenilir, yönetişimli ve sürekli iyileşen bir veri platformu süreç modeli tasarlar.
4 Gün. Her gün dört modül; katılımcılar platform mimarisi, DataOps, güvenilirlik ve süreç iyileştirme eksenlerinde platform modelini kurar.
İleri Seviye — Kurumsal veri platformu ve sistem mühendisliği: platform mimarisi, DataOps, veri hattı güvenilirliği, yönetişim ve süreç iyileştirmenin sistem mühendisliği disipliniyle ele alınması.
Katılımcılar bir kurumsal senaryo üzerinde platform mimarisi, DataOps hattı ve süreç iyileştirme planını vaka çalışmasıyla tasarlar.
Katmanlı bir veri platformu mimarisini gereksinimlere göre tasarlarsınız.
CI/CD ve otomasyonla veri teslimini hızlı ve güvenilir kılarsınız.
Olgunluk ve değer akışıyla platform süreçlerini sistematik iyileştirirsiniz.
Eğitimden verim almak için faydalı olacak bilgi ve ortam gereksinimleri
ETL/ELT, ambar ve veri hattı kavramlarına aşinalık beklenir.
Bulut ve altyapı kavramlarına temel aşinalık faydalıdır.
Sürüm kontrolü ve otomasyon kavramlarına aşinalık avantajdır.
Bir kurumun veri ihtiyaçlarına aşinalık örnekleri anlamlı kılar.
Programın gün gün akışı aşağıdadır. Bir güne tıklayarak o günün modüllerini ve içeriklerini görebilirsiniz.
Program sonunda katılımcılar:
Katmanlı kurumsal veri platformunu gereksinimlere göre tasarlarsınız.
İş yüküne göre batch ve streaming işleme seçimini yaparsınız.
CI/CD, orkestrasyon ve IaC ile veri teslimini otomatikleştirirsiniz.
SLA/SLO ve gözlemlenebilirlikle hat güvenilirliğini kurarsınız.
Katalog, lineage ve erişim denetimiyle veri yönetişimini sağlarsınız.
Merkezi platform ile domain/veri ürünü dengesini değerlendirirsiniz.
Olgunluk ve değer akışıyla platform süreçlerini iyileştirirsiniz.
Maliyet görünürlüğü ve atfıyla platformu ekonomik kılarsınız.
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 ön işleme eğitimi: temizleme, eksik veri imputasyonu, kategorik kodlama, ölçekleme, aykırı değer ve pipeline. pandas ve scikit-learn ile uygulamalı DVA eği
Detayları Gör →
Veri işleme eğitimi: batch ve stream işleme, dönüşüm hatları, bölümleme ve shuffle, pencereleme ve exactly-once teslim. PySpark girişiyle uygulamalı DVA eğitimi
Detayları Gör →
Veri koruma ve dosya yönetimi eğitimi: yedekleme (3-2-1), RPO/RTO, şifreleme, dosya izinleri, sürümleme ve checksum bütünlüğü. Uygulamalı DVA eğitimi.
Detayları Gör →
Öneri motorları eğitimi: içerik tabanlı ve iş birlikçi filtreleme, SVD/ALS matris ayrıştırma, NDCG değerlendirme ve hibrit sistemler. Python ile uygulamalı DVA
Detayları Gör →
Keşifsel veri analizi ve boyut azaltma eğitimi: dağılım keşfi, korelasyon, PCA, t-SNE, UMAP ve öznitelik seçimi. seaborn ve scikit-learn ile uygulamalı DVA eğit
Detayları Gör →