BigQuery ve Veri Görselleştirme

Eğitim Hakkında

BigQuery sorgulama, optimizasyon ve görselleştirme

Bu orta seviye eğitim, Google Cloud BigQuery ile ölçeklenebilir analitiği ve sonuçların görselleştirilmesini öğretir. BigQuery mimarisi (serverless, ayrık depolama/işlem, slot), Standard SQL ile sorgulama, iç içe (nested/repeated) ve STRUCT/ARRAY veriler, pencere fonksiyonları, bölümlenmiş (partitioned) ve kümelenmiş (clustered) tablolar, maliyet ve sorgu optimizasyonu işlenir. Ardından BigQuery BI Engine, materialized view, Looker Studio ile veri kaynağı bağlama, grafik ve pano tasarımı, hesaplanmış alanlar ve paylaşım ele alınır. Katılımcı büyük veride verimli sorgu yazıp etkili bir pano üretebilir.

Süre ve Format

3 Gün. Her gün dört modül; katılımcılar BigQuery SQL'den optimizasyona ve Looker Studio görselleştirmesine ilerler.

Seviye

Orta Seviye — Google BigQuery ile veri sorgulama, modelleme ve Looker Studio ile görselleştirme uçtan uca.

Öğrenme Metodu

Katılımcılar BigQuery konsolunda gerçek sorgular yazıp Looker Studio'da pano kurarak uygulamalı öğrenir.

Neden Bu Eğitim?

⚡Ölçekli Sorgu

Serverless BigQuery ile terabaytlarca veriyi saniyeler içinde sorgularsınız.

💰Maliyet Kontrolü

Bölümleme ve kümeleme ile taranan veriyi ve maliyeti düşürürsünüz.

📊Hızlı Pano

Looker Studio ile sorgu sonuçlarını etkili panolara dönüştürürsünüz.

Anahtar Konular

bigquerygoogle cloudstandard sqllooker studioveri görselleştirmepartition clusteringsorgu optimizasyonubi enginepencere fonksiyonlarınested repeated

“Büyük veri, ancak hızlı sorgu ve net görselle değere dönüşür.”

Ön Koşullar

Eğitimden verim almak için faydalı olacak bilgi ve ortam gereksinimleri

1

SQL Bilgisi

Temel SELECT, JOIN ve GROUP BY bilgisi beklenir.

2

GCP Erişimi

Bir Google Cloud projesi ve BigQuery erişimi gerekir.

3

Analitik Fikir

Raporlama ve veri analizi kavramlarına aşinalık faydalıdır.

4

Google Hesabı

Looker Studio için bir Google hesabı gerekir.

Eğitim İçeriği

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

Günün hedefiKatılımcı, BigQuery mimarisini kavrayıp Standard SQL ve iç içe verilerle sorgu yazabilir.

Modül 1

BigQuery Mimarisi

Serverless ve yönetilen model
Depolama/işlem ayrımı (Colossus/Dremel)
Slot ve kapasite kavramı
Dataset, table, view yapısı
On-demand vs flat-rate fiyatlama
Konsol ve bq komut satırı

Modül 2

Standard SQL

SELECT, WHERE, GROUP BY
JOIN türleri
CTE (WITH) kullanımı
Tarih/zaman fonksiyonları
Koşullu ifadeler (CASE, IF)
Yaklaşık (APPROX) fonksiyonlar

Modül 3

Nested/Repeated

STRUCT (kayıt) tipi
ARRAY (tekrarlı) alanlar
UNNEST ile düzleştirme
İç içe veriyi sorgulama
Dizi fonksiyonları
Nested veri tasarım avantajı

Modül 4

Pencere Fonksiyonları

OVER ve PARTITION BY
ROW_NUMBER, RANK, DENSE_RANK
LAG/LEAD ile dönemsel analiz
Hareketli ortalama
Kümülatif toplam
Çerçeve (frame) tanımı

Günün hedefiKatılımcı, bölümlenmiş/kümelenmiş tablolar tasarlayıp sorgu maliyetini optimize edebilir.

Modül 1

Tablo Tasarımı

Tablo oluşturma ve yükleme
Harici (external) tablolar
Şema tasarım kararları
Denormalizasyon ve nested veri
View ve materialized view
Tablo yaşam döngüsü (expiration)

Modül 2

Bölümleme/Kümeleme

Tarih/ingestion-time partition
Integer range partition
Partition pruning etkisi
Clustering sütun seçimi
Partition + cluster birlikte
Tasarımın maliyete etkisi

Modül 3

Maliyet Optimizasyonu

Taranan bayt (bytes scanned) mantığı
SELECT * yerine sütun seçimi
WHERE ile partition filtreleme
Önizleme ve dry-run maliyeti
Maliyet kotası (quota) ve uyarı
Flat-rate vs on-demand kararı

Modül 4

Performans Araçları

Sorgu execution plan okuma
Slot kullanımını izleme
BI Engine ile hızlandırma
Materialized view yenileme
Cache (önbellek) kullanımı
INFORMATION_SCHEMA ile izleme

Günün hedefiKatılımcı, BigQuery'yi Looker Studio'ya bağlayıp etkili ve paylaşılabilir pano kurabilir.

Modül 1

Veri Kaynağı

BigQuery konnektörü ile bağlama
Özel sorgu (custom query) kaynağı
Alan türleri ve metrik/boyut
Hesaplanmış alanlar (calculated fields)
Veri tazeliği ve önbellek
Extract vs canlı bağlantı

Modül 2

Grafikler

Skor kartı (scorecard)
Zaman serisi ve çizgi
Sütun ve çubuk grafik
Tablo ve pivot tablo
Harita ve coğrafi grafik
Doğru grafik türü seçimi

Modül 3

Etkileşim

Filtre kontrolleri
Tarih aralığı denetimi
Drill-down ve detay
Veri kontrol (data control)
Parametreler
Çapraz grafik filtreleme

Modül 4

Pano ve Paylaşım

Pano düzeni ve tema
Sayfa ve bölüm organizasyonu
Performanslı pano ilkeleri
Paylaşım ve erişim izinleri
Zamanlanmış e-posta (schedule)
Gömme (embed) ve rapor şablonu

Eğitim Kazanımları

Program sonunda katılımcılar:

✅

BigQuery SQL

Standard SQL ile ölçekli sorgular yazarsınız.

✅

Nested Veri

STRUCT/ARRAY ve UNNEST ile iç içe veriyi sorgularsınız.

✅

Pencere Fonk.

Pencere fonksiyonlarıyla dönemsel analiz yaparsınız.

✅

Bölümleme

Partition/clustering ile tablo tasarlarsınız.

✅

Maliyet

Taranan baytı azaltıp maliyeti optimize edersiniz.

✅

Performans

Execution plan ve BI Engine ile hızlandırırsınız.

✅

Looker Studio

BigQuery'yi bağlayıp pano kurarsınız.

✅

Paylaşım

Panoları paylaşır ve zamanlanmış dağıtırsınız.

Kimler İçin Uygundur?

Veri analistleri
BI geliştiricileri
veri mühendisi adayları
Google Cloud üzerinde analitik yapan profesyoneller için uygundur

Sıkça Sorulan Sorular

Bu eğitim kimler için uygundur?

Veri analistleri, BI geliştiricileri, veri mühendisi adayları ve Google Cloud üzerinde analitik yapan profesyoneller için uygundur.

Önceden SQL bilmek şart mı?

Temel SELECT, JOIN ve GROUP BY bilgisi beklenir; eğitim BigQuery'ye özgü nested veri ve pencere fonksiyonlarını bunun üzerine kurar.

BigQuery maliyeti nasıl kontrol edilir?

Maliyet taranan bayta bağlıdır; sütun seçimi, partition filtreleme ve dry-run ile taranan veri azaltılarak maliyet düşürülür. Eğitim bunları uygulamalı gösterir.

Hangi görselleştirme aracı kullanılıyor?

Google Looker Studio kullanılır; BigQuery konnektörü, hesaplanmış alanlar, etkileşimli filtreler ve pano paylaşımı işlenir.

Eğitim sonunda sertifika veriliyor mu?

Katılım ve değerlendirme sonrası 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

BIGQUERY VE VERİ GÖRSELLEŞTİRME EĞİTİMİ

Eğitim Hakkında

Neden Bu Eğitim?

Anahtar Konular

Ön Koşullar

Eğitim İçeriği

BigQuery Mimarisi

Standard SQL

Nested/Repeated

Pencere Fonksiyonları

Tablo Tasarımı

Bölümleme/Kümeleme

Maliyet Optimizasyonu

Performans Araçları

Veri Kaynağı

Grafikler

Etkileşim

Pano ve Paylaşım

Eğitim Kazanımları

Kimler İçin Uygundur?

Sıkça Sorulan Sorular

Sertifikalandırma

Eğitim Bilgileri

Bu Eğitimle Birlikte Tercih Edilenler

Power BI for Data-driven Decision Makers Eğitimi

Power BI ile Kurumsal Raporlama Eğitimi

Power BI ile Nakit Akışı ve Maaş Analizi Eğitimi

Power BI ile Veri Analizi ve Kullanıcı Arayüzü Oluşturma Eğitimi

Power BI için Data Integration, Analiz ve BIM Eğitimi