Azure Fundamentals: Big Data Analytics Eğitimi

Eğitim Hakkında

Azure büyük veri hizmetlerinin ve analitik hat mimarisinin temelleri

Bu eğitim, Azure üzerindeki büyük veri ve analitik hizmetlerini tanıtır. Data Lake Storage Gen2, Data Factory, Synapse Analytics, Azure Databricks, HDInsight, Stream Analytics ve Event Hubs hizmetleri; batch ve streaming işleme, ELT hattı ve Power BI raporlama örnekleriyle laboratuvarda denenir. Hizmet seçimi, maliyet ve güvenlik temelleri de ele alınır.

Süre ve Format

2 Gün. Her gün dört modül; her modülde altı konu başlığı, Azure Fundamentals: Big Data Analytics odaklı uygulamalı laboratuvar ve ekip tartışması.

Seviye

Başlangıç Seviye — Azure büyük veri hizmetlerinin ve analitik hat mimarisinin temelleri

Öğrenme Metodu

Portal üzerinde Data Lake, Synapse ve Stream Analytics kaynakları oluşturulup örnek veri setleriyle sorgulanır.

Neden Bu Eğitim?

📊Veri Hattı Bakışı

Ham veriden rapora uzanan akışı Azure hizmetleriyle uçtan uca görürsünüz.

🧭Doğru Hizmet Seçimi

Synapse, Databricks ve HDInsight arasındaki farkları iş yüküne göre ayırt edersiniz.

💰Maliyet Farkındalığı

Pool, cluster ve depolama katmanlarının maliyet etkisini önceden değerlendirirsiniz.

Anahtar Konular

azure big dataazure synapse analyticsazure data lake storageazure data factoryazure databricksstream analyticspower bi azureazure fundamentals eğitimibüyük veri analitiği

“Veri, doğru hizmetle birleştiğinde karara dönüşür.”

Ön Koşullar

Eğitimden verim almak için faydalı olacak bilgi ve ortam gereksinimleri

1

Veri Kavramları

Tablo, dosya, ETL ve veri ambarı terimlerine temel aşinalık.

2

Bulut Temelleri

Region, resource group ve abonelik kavramları.

3

Azure Aboneliği

Laboratuvar için deneme aboneliği veya eğitim ortamında sağlanan hesap.

4

Portal ve CLI

Azure Portal'a erişim ve Azure CLI ya da PowerShell kullanımına temel yatkınlık.

Eğitim İçeriği

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

Günün hedefiKatılımcı büyük veri kavramlarını açıklar ve Data Lake ile Data Factory ile veri toplama hattı kurar.

Modül 1

Büyük Veri Kavramları

Volume, velocity, variety (3V) ve veracity kavramları
Batch ve streaming işleme farkı
Lambda ve Kappa mimarisi yaklaşımları
OLTP, OLAP ve veri ambarı ayrımı
Yapılandırılmış, yarı yapılandırılmış ve yapısız veri
Azure analitik hizmetlerinin genel haritası

Modül 2

Azure Data Lake Storage Gen2

Hierarchical namespace ve dizin yapısı
Bronze/Silver/Gold (medallion) katman yaklaşımı
Parquet, ORC, Avro ve CSV format karşılaştırması
RBAC ve POSIX ACL ile erişim kontrolü
Lifecycle management ve erişim katmanları (hot/cool/archive)
AzCopy ve Storage Explorer ile veri yükleme

Modül 3

Azure Data Factory ile Veri Alımı

Linked service, dataset ve pipeline kavramları
Copy Activity ve integration runtime türleri
Tetikleyiciler: schedule, tumbling window, event
Mapping Data Flow ile dönüşüm
Parametreler ve ifade (expression) kullanımı
Pipeline izleme ve hata ayıklama

Modül 4

Azure Synapse Analytics Giriş

Synapse workspace ve Studio arayüzü
Dedicated SQL pool ile serverless SQL pool farkı
OPENROWSET ile veri gölünden sorgu
Spark pool ve notebook mantığı
Distribution türleri: hash, round-robin, replicated
Pause/resume ile maliyet kontrolü

Günün hedefiKatılımcı akış ve batch işleme hizmetlerini karşılaştırır ve sonuçları Power BI ile raporlar.

Modül 1

Azure Databricks ve HDInsight

Databricks workspace, cluster ve notebook yapısı
Delta Lake ve ACID işlemler
PySpark ile DataFrame okuma ve filtreleme
HDInsight cluster türleri: Hadoop, Spark, Kafka, HBase
Databricks ile HDInsight seçim kriterleri
Autoscaling ve cluster termination ayarı

Modül 2

Gerçek Zamanlı Veri İşleme

Event Hubs partition ve consumer group kavramı
Azure Stream Analytics job: input, query, output
Tumbling, hopping ve sliding pencere fonksiyonları
IoT Hub ve Event Hubs kaynakları ile entegrasyon
Kafka uyumluluğu ve Capture özelliği
Gecikme ve streaming unit ölçeklemesi

Modül 3

Power BI ve Raporlama

Power BI Desktop ile Synapse bağlantısı
Import ve DirectQuery modları
Basit veri modeli ve DAX ölçüsü
Dashboard ve paylaşılan çalışma alanı
Microsoft Purview ile veri kataloğu ve soy ağacı
Veri yönetişimi ve hassas veri etiketleme

Modül 4

Güvenlik, Maliyet ve Hizmet Seçimi

Private endpoint ve firewall kuralları
Managed identity ile servisler arası kimlik doğrulama
Customer-managed key ve TDE şifreleme
Azure Cost Management ve bütçe uyarıları
Reserved capacity ve spot kaynak seçenekleri
İş yüküne göre referans mimari seçimi

Eğitim Kazanımları

Program sonunda katılımcılar:

✅

Veri Gölü Kurulumu

Data Lake Gen2 hesabını yapılandırıp katmanlı klasör yapısı oluşturabilirsiniz.

✅

ADF Hattı

Data Factory ile kaynaktan göle kopyalama pipeline’ı tasarlayabilirsiniz.

✅

Synapse Sorgusu

Serverless SQL ile gölde bulunan Parquet dosyalarını sorgulayabilirsiniz.

✅

Spark Notebook

Databricks notebook ile DataFrame üzerinde temel dönüşümleri çalıştırabilirsiniz.

✅

Akış İşleme

Stream Analytics sorgusu ile pencere bazlı toplamalar yazabilirsiniz.

✅

Rapor Üretimi

Power BI ile analitik veriden dashboard oluşturabilirsiniz.

✅

Güvenlik Kurgusu

Private endpoint ve managed identity ile veri hizmetlerini koruyabilirsiniz.

✅

Hizmet Seçimi

İş yüküne uygun Azure analitik hizmetini gerekçelendirebilirsiniz.

Kimler İçin Uygundur?

Azure veri platformunu tanımak isteyen BT uzmanları
veri analistleri
AZ-900/DP-900 hazırlığındaki katılımcılar için uygundur

Sıkça Sorulan Sorular

Bu eğitim kimler için uygundur?

Azure veri platformunu tanımak isteyen BT uzmanları, veri analistleri ve AZ-900/DP-900 hazırlığındaki katılımcılar için uygundur.

Synapse ile Databricks arasındaki fark işlenir mi?

Evet; SQL tabanlı ambar ve Spark tabanlı veri mühendisliği senaryoları karşılaştırılarak hizmet seçim kriterleri laboratuvarda gösterilir.

Streaming veri işleme uygulamalı mı?

Evet; Event Hubs girişi ve Stream Analytics sorgusuyla pencere fonksiyonları örnek veriyle çalıştırılır.

Eğitim sonunda sertifika verilir mi?

Eğitim sonunda Digital Vizyon Akademi Katılım ve Başarı Sertifikası verilir. Microsoft sınavı söz konusuysa sınav başvurusu ve ücreti ilgili kuruma aittir; DVA sınav vermez.

Eğitim kaç gün sürer ve nasıl işlenir?

2 gün sürer; her gün dört modülden oluşur ve her modül uygulamalı laboratuvarla desteklenir.

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

AZURE FUNDAMENTALS: BIG DATA ANALYTICS EĞİTİMİ