BIGQUERY FOR DATA ANALYSTS (BQDA) EĞİTİMİ

Analist olarak BigQuery'yi ustalıkla kullanın

Tablo tasarımı, ileri SQL, performans optimizasyonu, erişim kontrolü, BigQuery ML ve raporlamayı analist iş akışıyla işleyen dört günlük program

BQDA: Veri analistleri için BigQuery, SQL, optimizasyon, güvenlik ve BQML. Tablo tasarımı, ileri SQL, performans optimizasyonu, erişim kontrolü, BigQuery ML ve raporlamayı analist iş akışıyla işleyen dört günlük program.

4 gün Orta Seviye Online / Yüz Yüze / Hibrit Sertifikalı

Eğitim Hakkında

BQDA kısaltmasıyla anılan analist odaklı BigQuery müfredatını uygulamalı biçimde ele alan program

BigQuery for Data Analysts (BQDA) eğitimi; BQDA kısaltmasıyla anılan analist odaklı BigQuery müfredatını laboratuvar çalışmalarıyla ele alır. Program 4 günde şu başlıklarla ilerler: BigQuery Mimarisi ve Veri Depolama; Standart SQL ile Veri Analizi; Performans, Maliyet ve Optimizasyon; Güvenlik, Yönetişim ve BigQuery ML. Her modülde komut, yapılandırma ve sorun giderme adımları uygulanır.

Süre ve Format

4 Gün. Her gün dört modül; günlük akış: BigQuery Mimarisi ve Veri Depolama → Standart SQL ile Veri Analizi → Performans, Maliyet ve Optimizasyon → Güvenlik, Yönetişim ve BigQuery ML.

Seviye

Orta Seviye — Dremel, Capacitor, dataset, partition ve clustering; Sorgu yazımı, pencere fonksiyonları ve karmaşık tipler; Sorgu planı, slot kullanımı, materialized view ve BI Engine; IAM, satır/kolon güvenliği, Dataplex ve BQML

Öğrenme Metodu

Her konu, gerçek açık veri setleri ve örnek e-ticaret/log tabloları üzerinde BigQuery konsolu, bq CLI ve SQL çalışma alanında canlı sorgularla işlenir; maliyet ve bytes processed her adımda gözlenir.

Neden Bu Eğitim?

⚡Sorgu Performansı

Partition, clustering ve sorgu planı okuma ile büyük tablolarda sorgu süresini ve maliyetini ölçülebilir biçimde düşürürsünüz.

🔌Veri Entegrasyonu

Batch, streaming ve federasyon yöntemlerini veri hacmi ve gecikme ihtiyacına göre seçmeyi öğrenirsiniz.

💲Maliyet Kontrolü

On-demand, Editions ve slot rezervasyonu arasında bilinçli seçim yaparak faturayı yönetirsiniz.

Anahtar Konular

bigquery for data analysts (bqda) eğitimibigquery eğitimigoogle bigquerybigquery sqlbigquery optimizasyonbigquery partition clusteringgoogle cloud veri ambarıbigquery mlbigquery slotbigquery kursu
“Doğru tasarlanmış bir tablo, en hızlı sorgudan bile daha ucuzdur.”

Ön Koşullar

Eğitimden verim almak için faydalı olacak bilgi ve ortam gereksinimleri

1
SQL Temeli

SELECT, JOIN ve GROUP BY seviyesinde SQL bilgisi önerilir.

2
Veri Kavramları

Tablo, şema, ETL ve veri ambarı kavramlarına genel aşinalık yeterlidir.

3
Google Hesabı

Google Cloud erişimi için e-posta hesabı gerekir; lab projesi eğitimde sağlanır.

4
Tarayıcı Erişimi

BigQuery konsoluna ve Cloud Shell'e erişen güncel bir tarayıcı gerekir.

Eğitim İçeriği

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

Günün hedefiKatılımcı BigQuery'nin depolama ve hesaplama ayrımını açıklar, tabloları partition ve clustering ile tasarlar.
Modül 1
BigQuery Mimarisi
  • Depolama ve hesaplama ayrımı, Dremel ve Colossus
  • Capacitor kolonar format ve sıkıştırma
  • Project, dataset, table ve view hiyerarşisi
  • Slot kavramı ve on-demand ile capacity fiyatlandırma
  • Konsol, bq CLI ve istemci kütüphaneleri
  • Bölge (location) seçimi ve dataset taşıma kısıtları
Modül 2
Tablo Tasarımı
  • Native, external ve temporary tablo türleri
  • Tarih/zaman bazlı ve integer-range partitioning
  • Clustering kolonları ve seçim kriterleri
  • require_partition_filter ve partition expiration
  • Time travel (7 gün) ve fail-safe penceresi
  • Tablo snapshot ve clone
Modül 3
Veri Tipleri ve Şema
  • STRUCT ve ARRAY ile iç içe (nested/repeated) şema
  • Denormalizasyonun sorgu maliyetine etkisi
  • NUMERIC, BIGNUMERIC, GEOGRAPHY ve JSON tipleri
  • Şema evrimi: kolon ekleme ve gevşetme
  • Tablo ve kolon açıklamaları, etiketler
  • INFORMATION_SCHEMA ile meta veri sorgulama
Modül 4
Depolama Stratejileri
  • Aktif ve uzun süreli depolama ücretlendirmesi
  • Veri yaşam döngüsü: expiration ve arşivleme
  • BigQuery ile Cloud Storage data lake ayrımı
  • Biglake ve Iceberg tablolar
  • Fiziksel ve mantıksal depolama faturalandırması
  • Çok bölgeli (US/EU) dataset yerleşimi
Günün hedefiKatılımcı BigQuery Standard SQL ile birleştirme, pencere fonksiyonu ve nested veri sorguları yazar.
Modül 1
Standart SQL Temelleri
  • SELECT, WHERE, GROUP BY, HAVING ve QUALIFY
  • Tarih ve zaman fonksiyonları: DATE_TRUNC, TIMESTAMP_DIFF
  • String ve REGEXP fonksiyonları
  • SAFE_ fonksiyonları ve hata yönetimi
  • Wildcard tablolar ve _TABLE_SUFFIX
  • Parametreli sorgular
Modül 2
Join ve Küme İşlemleri
  • INNER, LEFT, CROSS JOIN ve UNNEST ile join
  • UNION ALL / DISTINCT, INTERSECT, EXCEPT
  • Yaklaşık fonksiyonlar: APPROX_COUNT_DISTINCT
  • Join sıralaması ve geniş tabloların önce filtrelenmesi
  • Skew (veri çarpıklığı) sorunları
  • Self join yerine pencere fonksiyonu
Modül 3
Pencere ve Analitik Fonksiyonlar
  • OVER, PARTITION BY ve ORDER BY
  • ROW_NUMBER, RANK, DENSE_RANK
  • LAG/LEAD ile dönemsel karşılaştırma
  • Hareketli ortalama için frame (ROWS BETWEEN)
  • NTILE ve PERCENTILE_CONT
  • İlk/son değer ve oturum (sessionization) analizi
Modül 4
Nested Veri ve Gelişmiş Yapılar
  • ARRAY_AGG ve STRUCT oluşturma
  • UNNEST ve CROSS JOIN ile dizi açma
  • JSON fonksiyonları: JSON_VALUE, JSON_QUERY
  • WITH CTE ve recursive CTE
  • User-defined function (SQL ve JavaScript UDF)
  • Scripting: DECLARE, IF, LOOP ve stored procedure
Günün hedefiKatılımcı sorgu planını okuyarak darboğazları tespit eder ve maliyeti düşüren optimizasyonlar uygular.
Modül 1
Sorgu Planı ve Analiz
  • Execution graph: stage, input/output ve slot süresi
  • bytes processed ve dry run ile maliyet tahmini
  • INFORMATION_SCHEMA.JOBS ile pahalı sorguların bulunması
  • Query insights ve performans uyarıları
  • Önbellek (cached results) davranışı
  • Shuffle ve spill-to-disk belirtileri
Modül 2
Sorgu Optimizasyon Teknikleri
  • SELECT * kullanımından kaçınma ve kolon budama
  • Partition pruning ve cluster pruning doğrulama
  • Join öncesi filtreleme ve broadcast join
  • ORDER BY ve LIMIT'in etkisi
  • REGEXP ve UDF yerine yerel fonksiyon
  • Tek seferlik hesaplamalar için geçici tablo
Modül 3
Önbellek ve Hızlandırma
  • Materialized view ve otomatik yenileme
  • BI Engine rezervasyonu ve bellek içi hızlandırma
  • Search index ve vector index
  • Ara tablolar ve önceden hesaplanmış özetler
  • Tablo tasarımının sorgu desenine göre revizyonu
  • Büyük JOIN'ler için denormalizasyon kararı
Modül 4
Slot, Rezervasyon ve Maliyet Kontrolü
  • On-demand ve Editions (Standard, Enterprise, Enterprise Plus)
  • Reservation, assignment ve autoscaling slotlar
  • Maximum bytes billed ve kullanıcı kotası
  • Billing export ile maliyet analizi
  • Etiket (label) bazlı maliyet dağılımı
  • Maliyet anomali uyarıları ve bütçe
Günün hedefiKatılımcı BigQuery verisini yetkilendirme ve maskeleme ile korur, BigQuery ML ile SQL içinde model eğitir.
Modül 1
IAM ve Erişim Kontrolü
  • BigQuery Admin, Data Editor, Data Viewer, Job User rolleri
  • Dataset, tablo ve view düzeyinde yetkilendirme
  • Authorized view ve authorized dataset
  • Row-level security ve row access policy
  • Column-level security ve policy tag
  • Dinamik veri maskeleme
Modül 2
Veri Yönetişimi
  • Dataplex Universal Catalog ile keşif ve soy ağacı (lineage)
  • Data Catalog etiketleme
  • Cloud DLP ile hassas veri tarama
  • CMEK ile şifreleme ve Cloud KMS
  • Audit logları: Data Access ve Admin Activity
  • VPC Service Controls ile veri sızıntısı önleme
Modül 3
BigQuery ML
  • CREATE MODEL ile lineer/lojistik regresyon
  • K-means kümeleme ve ARIMA_PLUS zaman serisi
  • ML.EVALUATE, ML.PREDICT ve ML.EXPLAIN_PREDICT
  • Özellik mühendisliği: TRANSFORM ve hiperparametre ayarı
  • Vertex AI model entegrasyonu ve uzak modeller
  • Gemini ile BigQuery içi metin analizi (remote model)
Modül 4
Raporlama ve Görselleştirme
  • Looker Studio ile BigQuery bağlantısı
  • Connected Sheets ile Google Sheets entegrasyonu
  • Looker ve semantik katman genel bakış
  • Rapor performansı için BI Engine
  • Dashboard veri tazeliği ve zamanlanmış güncelleme
  • Paylaşım ve erişim yönetimi

Eğitim Kazanımları

Program sonunda katılımcılar:

✅
BigQuery Mimarisi

Depolama-hesaplama ayrımını ve slot mantığını açıklayabilirsiniz.

🗂️
Tablo Tasarımı

Partition, clustering ve nested/repeated şema ile verimli tablo tasarlayabilirsiniz.

🧮
İleri SQL Yazma

Pencere fonksiyonları, UNNEST ve CTE ile analitik sorgular yazabilirsiniz.

📥
Veri Yükleme

bq load, Storage Write API ve Pub/Sub ile batch ve akış verisi yükleyebilirsiniz.

🔗
Entegrasyon Kurma

Data Transfer Service, Dataflow ve external table ile kaynakları bağlayabilirsiniz.

🚀
Sorgu Optimizasyonu

Execution graph okuyarak ve materialized view kullanarak sorguları hızlandırabilirsiniz.

🔐
Veriyi Koruma

IAM, row/column-level security ve policy tag ile erişimi sınırlayabilirsiniz.

🤖
BigQuery ML

SQL ile model eğitip tahmin üretebilir, sonuçları raporlara taşıyabilirsiniz.

Kimler İçin Uygundur?

  • BigQuery ile analiz yapan veri analistleri
  • iş zekâsı uzmanları
  • rapor geliştiricileri için uygundur

Sıkça Sorulan Sorular

Bu eğitim kimler için uygundur?
BigQuery ile analiz yapan veri analistleri, iş zekâsı uzmanları ve rapor geliştiricileri için uygundur.
BigQuery for Data Analysts (BQDA) eğitimi kaç gün sürer ve nasıl işlenir?
Program 4 gündür; her gün dört modül ve modül başına altı konu işlenir. Her konu, gerçek açık veri setleri ve örnek e-ticaret/log tabloları üzerinde BigQuery konsolu, bq CLI ve SQL çalışma alanında canlı sorgularla işlenir; maliyet ve bytes processed her adımda gözlenir.
Eğitime katılmak için ön bilgi gerekir mi?
SELECT, JOIN ve GROUP BY seviyesinde SQL bilgisi önerilir. Tablo, şema, ETL ve veri ambarı kavramlarına genel aşinalık yeterlidir. BigQuery konsoluna ve Cloud Shell'e erişen güncel bir tarayıcı gerekir.
Eğitimde hangi konular işlenir?
Günlük ana başlıklar: BigQuery Mimarisi ve Veri Depolama; Standart SQL ile Veri Analizi; Performans, Maliyet ve Optimizasyon; Güvenlik, Yönetişim ve BigQuery ML.
Eğitim sonunda sertifika verilir mi?
Katılımcılara Digital Vizyon Akademi Katılım ve Başarı Sertifikası verilir; bu belge DVA'nın katılım ve başarı belgesidir, üçüncü taraf bir sınavın yerine geçmez.

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 d Digital Vizyon AKADEMİ KATILIM SERTİFİKASI Bu sertifika [Katılımcı Adı Soyadı] adlı katılımcının aşağıdaki eğitim programını başarıyla tamamladığını belgeler. BigQuery for Data Analysts (BQDA) Eğitimi Sertifika Kodu DV-2026XX00 Tarih 27.10.2026 Yetkili İmza DV AKADEMİ

Eğitim Bilgileri

Süre4 gün
SeviyeOrta Seviye
FormatOnline / Yüz Yüze / Hibrit
Sertifika✓ Var
Hemen Bilgi Al
İlgili Eğitimler

Bu Eğitimle Birlikte Tercih Edilenler

Google CloudGoogle Professional Cloud Architect: Becoming a Google Cloud Architect Eğitimi
Bulut Bilişim Eğitimleri

Google Professional Cloud Architect: Becoming a Google Cloud Architect Eğitimi

3 günOrtaOnline / Yüz Yüze / Hibrit

Cloud Architect: Becoming a Google Cloud Architect eğitimi: bulut mimarının rolü ve tasarım süreci uygulamalı. 3 gün, DVA Katılım ve Başarı Sertifikası verilir.

Detayları Gör →
Google CloudGoogle Professional Cloud Architect: Designing for Google Cloud Compliance Eğitimi
Bulut Bilişim Eğitimleri

Google Professional Cloud Architect: Designing for Google Cloud Compliance Eğitimi

2 günİleriOnline / Yüz Yüze / Hibrit

Cloud Architect: Designing for Google Cloud Compliance eğitimi: uyumluluk, veri yerleşimi ve denetim uygulamalı. 2 gün, DVA Katılım ve Başarı Sertifikası verili

Detayları Gör →
Google CloudGoogle Professional Cloud Architect: Designing Google Cloud Databases Eğitimi
Bulut Bilişim Eğitimleri

Google Professional Cloud Architect: Designing Google Cloud Databases Eğitimi

2 günİleriOnline / Yüz Yüze / Hibrit

Cloud Architect: Designing Google Cloud Databases eğitimi: veritabanı hizmetlerinin karşılaştırması uygulamalı. 2 gün, DVA Katılım ve Başarı Sertifikası verilir

Detayları Gör →
Google CloudGoogle Professional Cloud Architect: Designing Google Cloud Networking Eğitimi
Bulut Bilişim Eğitimleri

Google Professional Cloud Architect: Designing Google Cloud Networking Eğitimi

2 günİleriOnline / Yüz Yüze / Hibrit

Cloud Architect: Designing Google Cloud Networking eğitimi: vpc ağları ve alt ağ tasarımı uygulamalı. 2 gün, DVA Katılım ve Başarı Sertifikası verilir.

Detayları Gör →
Google CloudGoogle Professional Cloud Architect: Designing Google Cloud Storage Eğitimi
Bulut Bilişim Eğitimleri

Google Professional Cloud Architect: Designing Google Cloud Storage Eğitimi

2 günİleriOnline / Yüz Yüze / Hibrit

Cloud Architect: Designing Google Cloud Storage eğitimi: depolama mimarisi: blok, dosya ve nesne uygulamalı. 2 gün, DVA Katılım ve Başarı Sertifikası verilir.

Detayları Gör →
+90 (501) 369 40 14 WhatsApp [email protected] LinkedIn