Analitik platformu kaynaktan karara kadar tasarla
Kurumsal analitik platformu uçtan uca tasarlayan ileri seviye eğitim: batch/CDC/streaming alım, veri gölü-ambar-lakehouse kararı, yıldız şema ve SCD modelleme, dbt ile dönüşüm, semantik katmanda metrik tutarlılığı, Airflow orkestrasyonu ile lineage ve erişim…
Referans mimariler, lambda/kappa, medallion katmanları, semantik model ve yönetişim
Bu ileri seviye eğitim, kurumsal bir analitik platformun mimarisini uçtan uca tasarlamayı öğretir. Kaynak sistemlerden batch ve streaming alım (ETL/ELT, CDC, Kafka), ham/işlenmiş/sunum katmanlarıyla medallion mimarisi (bronze/silver/gold), veri gölü ile veri ambarının karşılaştırılması ve lakehouse yaklaşımı ele alınır. Boyutsal modelleme (yıldız şeması, SCD), semantik katman ve metrik tutarlılığı, orkestrasyon (Airflow/dbt), veri kalitesi, lineage, katalog ve erişim yönetişimi işlenir. Katılımcılar gereksinimden referans mimariye ve maliyet/performans dengesine kadar bir çözüm tasarlar.
4 Gün. Her gün dört modül; katılımcılar alım, depolama, modelleme ve yönetişim eksenlerinde aşamalı olarak bir referans mimari kurar.
İleri Seviye — kaynak sistemlerden veri gölü/ambarına, semantik katmandan tüketim ve yönetişime kadar uçtan uca analitik platform mimarisinin tasarlanması.
Katılımcılar gerçek bir kurumsal senaryo üzerinden gereksinimleri mimari kararlara dönüştürerek adım adım bir referans analitik platform tasarlar.
Kaynaktan tüketime tüm analitik katmanlarını tek bir tutarlı mimaride bağlarsınız.
Veri gölü, ambar ve lakehouse arasında maliyet/performans dengesini gerekçelendirirsiniz.
Lineage, katalog ve erişim modeliyle güvenilir ve denetlenebilir bir platform kurarsınız.
Eğitimden verim almak için faydalı olacak bilgi ve ortam gereksinimleri
Orta düzey SQL ve ilişkisel modelleme bilgisi beklenir.
ETL, veri ambarı ve BI kavramlarına genel aşinalık faydalıdır.
Bir bulut platformunun (AWS/Azure/GCP) temel servislerine aşinalık avantajdır.
Diyagram çizebilen ve örnek sorgu çalıştırabilen bir bilgisayar.
Programın gün gün akışı aşağıdadır. Bir güne tıklayarak o günün modüllerini ve içeriklerini görebilirsiniz.
Program sonunda katılımcılar:
Gereksinimden uygun referans analitik mimariyi seçip gerekçelendirirsiniz.
Batch, CDC ve streaming alım yollarını doğru senaryoya göre tasarlarsınız.
Veri gölü, ambar ve lakehouse arasında bilinçli seçim yaparsınız.
Yıldız şema ve SCD ile sağlam bir analitik veri modeli kurarsınız.
Metrik tutarlılığını sağlayan bir semantik katman tasarlarsınız.
Airflow/dbt ile güvenilir ve izlenebilir veri hatları kurgularsınız.
Otomatik testler ve drift tespitiyle kaliteyi güvence altına alırsınız.
Lineage, katalog ve erişim modeliyle denetlenebilir bir platform tasarlarsınız.
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.
R ve tidyverse ile veri temizleme: dplyr, tidyr, stringr ve lubridate kullanarak eksik değer, tip hatası ve düzensiz yapıları temizleyip tidy veri üretin.
Detayları Gör →
Basit rastgele, tabakalı, küme ve sistematik örnekleme ile örneklem büyüklüğü, hata payı ve önyargı yönetimini uygulamalı öğrenin. Temel seviye DVA eğitimi.
Detayları Gör →
İleri görselleştirme: çok değişkenli grafikler, etkileşimli dashboard, analitik hesaplar ve veri hikâyesi ile karmaşık veriyi içgörüye dönüştürmeyi öğrenin.
Detayları Gör →
Veri yaşam döngüsü, kaynaklar, temizleme, tanımlayıcı istatistik, görselleştirme ve yönetişimi kapsayan veri analizi temellerini uygulamalı öğrenin.
Detayları Gör →
Analitik ve iş zekâsı platformlarını öğrenin: Power BI, Tableau, Qlik ile veri bağlama, modelleme, görselleştirme, dağıtım ve satır düzeyi güvenlik (RLS).
Detayları Gör →