AWS Developer Associate: Analytics Services

Eğitim Hakkında

Kinesis ile akış, Glue ile ETL, Athena ile sorgu: AWS analitik servis ailesi

Eğitim, AWS üzerinde veri analitiği hattı kuran geliştiriciler için hazırlanmıştır. Kinesis Data Streams ve Firehose ile akış verisi alımı, shard ve partition key tasarımı, Glue Crawler ve Data Catalog ile şema keşfi, Athena ile S3 üzerinde Parquet sorguları, EMR küme yapılandırması ve QuickSight ile görselleştirme uygulamalı olarak işlenir.

Süre ve Format

2 Gün. Her gün dört modül; her modülde anlatım, canlı AWS hesabında uygulama ve kısa kontrol soruları birlikte işlenir.

Seviye

Orta Seviye — Kinesis ile akış, Glue ile ETL, Athena ile sorgu: AWS analitik servis ailesi

Öğrenme Metodu

Her konu canlı AWS hesabında kurulan Kinesis akışı, Glue işi ve Athena sorgusu ile pekiştirilir; maliyet ve performans etkisi birlikte ölçülür.

Neden Bu Eğitim?

📊Veri Hattı Bakışı

Alım, dönüştürme, sorgu ve görselleştirme aşamalarını tek mimaride birleştirmeyi öğrenirsiniz.

💸Maliyet Farkındalığı

Athena taranan veri miktarı ve Kinesis shard saati gibi maliyet kalemlerini optimize edersiniz.

🎯Sınav Odağı

Developer Associate sınavında çıkan analitik senaryolarındaki servis seçim mantığını kavrarsınız.

Anahtar Konular

aws analyticskinesis data streamskinesis firehoseaws glueamazon athenaemrquickSightaws developer associateaws veri analitiği eğitimi

“Veri, doğru servisle akıtıldığında karara dönüşür.”

Ön Koşullar

Eğitimden verim almak için faydalı olacak bilgi ve ortam gereksinimleri

1

AWS Temelleri

S3, IAM ve bölge/AZ kavramlarına temel düzeyde aşinalık beklenir.

2

SQL Bilgisi

SELECT, GROUP BY ve JOIN içeren sorguları okuyabilmek Athena uygulamalarını kolaylaştırır.

3

Programlama

Python veya Node.js ile basit bir script yazabilmek SDK örnekleri için yeterlidir.

4

Laboratuvar Ortamı

Katılımcıların kullanabileceği bir AWS hesabı ve AWS CLI kurulu bir bilgisayar gerekir.

Eğitim İçeriği

Programın gün gün akışı aşağıdadır. Bir güne tıklayarak o günün modüllerini ve içeriklerini görebilirsiniz.

Günün hedefiKatılımcı Kinesis ailesiyle gerçek zamanlı veri alımı ve işlemesini tasarlar ve yapılandırır.

Modül 1

Kinesis Data Streams

Shard kavramı, kapasite sınırları (1 MB/sn yazma, 2 MB/sn okuma)
Partition key seçimi ve sıcak shard problemi
PutRecord ve PutRecords API farkları ve batch yazma
Retention süresi, enhanced fan-out ve GetRecords davranışı
Shard split ve merge ile yeniden ölçekleme
ProvisionedThroughputExceededException yönetimi ve exponential backoff

Modül 2

Kinesis Data Firehose

Delivery stream hedefleri: S3, Redshift, OpenSearch, HTTP endpoint
Buffer size ve buffer interval ayarları
Lambda ile kayıt dönüştürme (transformation)
Dinamik partition ve S3 prefix yapısı
Parquet/ORC format dönüşümü ve Glue şema bağlantısı
Hata kayıtlarının ayrı S3 prefix'ine yönlendirilmesi

Modül 3

Tüketici Uygulamaları

Kinesis Client Library (KCL) ve lease tablosu olarak DynamoDB
Lambda event source mapping ve batch window
Checkpoint mantığı ve en az bir kez teslim semantiği
Kinesis Producer Library ile toplulaştırma (aggregation)
Managed Service for Apache Flink ile pencereli sorgular
Kinesis ile SQS/SNS karşılaştırması ve seçim ölçütleri

Modül 4

Kinesis Uygulama Laboratuvarı

boto3 ile üretici betiği yazımı
CloudWatch ile IncomingBytes ve IteratorAge izleme
KMS ile sunucu tarafı şifreleme
IAM rolü ile en az yetki tüketici tanımı
Firehose ile S3'e canlı veri akıtma
Laboratuvar kaynaklarının temizlenmesi ve maliyet kontrolü

Günün hedefiKatılımcı S3 veri gölü üzerinde şema keşfi, ETL, sorgu ve raporlama akışını kurar.

Modül 1

AWS Glue

Crawler ile şema keşfi ve Data Catalog tabloları
Glue ETL işleri: PySpark ve DynamicFrame
Job bookmark ile artımlı işleme
Trigger ve workflow ile iş zincirleme
DPU kapasitesi ve maliyet etkisi
Glue Schema Registry ve şema evrimi

Modül 2

Amazon Athena

Serverless sorgu modeli ve taranan veri başına ücret
Parquet ve ORC ile sütunlu format avantajı
Partition projection ile sorgu hızlandırma
CTAS ve INSERT INTO ile dönüştürme
Workgroup ile sorgu limiti ve maliyet kontrolü
Federated query ve Lambda bağlayıcıları

Modül 3

Amazon EMR ve Redshift

EMR küme yapısı: master, core ve task düğümleri
Spot Instance ile maliyet düşürme
Transient ve uzun ömürlü küme farkı
EMRFS ve S3 üzerinde veri okuma
Redshift Spectrum ile S3 dış tabloları
COPY komutu ve dağıtım anahtarları

Modül 4

QuickSight ve Sınav Senaryoları

SPICE motoru ve doğrudan sorgu farkı
Athena ve Redshift veri kaynağı bağlantıları
Satır düzeyi güvenlik ve kullanıcı grupları
Dashboard paylaşımı ve gömme (embedding)
Analitik servis seçim matrisi
Örnek sınav sorularının çözüm mantığı

Eğitim Kazanımları

Program sonunda katılımcılar:

✅

Kinesis Akışı Kurma

Shard sayısını ve partition key stratejisini hesaplayarak üretici ve tüketici uygulamalarını çalıştırabilirsiniz.

✅

Firehose Teslimi

Akış verisini dönüştürüp Parquet olarak S3'e teslim eden delivery stream oluşturabilirsiniz.

✅

Glue ETL Geliştirme

Crawler ve ETL işleriyle ham veriyi sorgulanabilir hale getirebilirsiniz.

✅

Athena Optimizasyonu

Partition ve sütunlu format kullanarak sorgu maliyetini düşürebilirsiniz.

✅

EMR Küme Planı

İş yüküne uygun EMR küme tipini ve Spot stratejisini belirleyebilirsiniz.

✅

QuickSight Raporlama

SPICE ve satır düzeyi güvenlikle yetkilendirilmiş dashboard yayımlayabilirsiniz.

✅

Servis Seçimi

Verilen senaryoya göre Kinesis, SQS veya Glue arasında gerekçeli karar verebilirsiniz.

✅

Hata Yönetimi

Throughput aşımı ve iterator gecikmesi sorunlarını CloudWatch ile teşhis edebilirsiniz.

Kimler İçin Uygundur?

Veri akışı uygulaması geliştiren yazılımcılar
AWS Developer Associate sınavına hazırlanan geliştiriciler
veri mühendisliğine geçmek isteyen BT uzmanları

Sıkça Sorulan Sorular

Bu eğitim kimler için uygundur?

Veri akışı uygulaması geliştiren yazılımcılar, AWS Developer Associate sınavına hazırlanan geliştiriciler ve veri mühendisliğine geçmek isteyen BT uzmanları.

Kinesis Data Streams ile Firehose arasındaki fark nedir?

Data Streams ölçeği ve tüketici mantığını sizin yönettiğiniz düşük gecikmeli akıştır; Firehose ise hedefe otomatik teslim eden yönetilen bir servistir. Eğitimde ikisi de uygulamalı kurulur.

Eğitimde SQL bilgisi gerekli mi?

Temel SELECT ve GROUP BY bilgisi yeterlidir; Athena uygulamalarında gerekli sorgu örnekleri birlikte yazılır.

Laboratuvar maliyeti çıkar mı?

Uygulamalar kısa süreli ve küçük kaynaklarla tasarlanır; temizlik adımı her laboratuvarın sonunda yapılır.

Bu eğitim sınava hazırlık sağlar mı?

AWS Developer Associate kapsamındaki analitik konuları içerir; sınav başvurusu ve ücreti ilgili kuruma aittir. Katılımcılara Digital Vizyon Akademi Katılım ve Başarı Sertifikası verilir.

Sertifikalandırma

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.

Örnek Sertifika

AWS DEVELOPER ASSOCIATE: ANALYTICS SERVICES EĞİTİMİ