DATA ANALYSIS WITH DATABRICKS EĞİTİMİ

Databricks'te veriyi analiz etmeye başlayın

Databricks SQL, notebook, Delta tabloları ve dashboard ile veri keşfi, sorgulama ve görselleştirmeyi öğrenin.

Databricks workspace, Delta tabloları, Databricks SQL, PySpark DataFrame ile keşif, profilleme ve dashboard kurmayı öğreten giriş düzeyi veri analizi eğitimi.

3 gün Temel Seviye Online / Yüz Yüze / Hibrit Sertifikalı

Eğitim Hakkında

Databricks ile veri analizi ve keşfi

Bu eğitim Databricks platformunda veri analizine giriş sağlar. Workspace, cluster/SQL warehouse, notebook ve Databricks SQL ortamı tanıtılır. Delta tabloları üzerinde SQL ile sorgulama, join, agregat, pencere fonksiyonları ve CTE işlenir. PySpark DataFrame ile temel keşif (select, filter, groupBy), veri profilleme, eksik değer ve dağılım incelemesi ele alınır. Databricks SQL ile sorgu, görselleştirme ve dashboard kurma, parametreli sorgular, Unity Catalog ile veri keşfi ve paylaşım temeli uygulamalı gösterilir.

Süre ve Format

3 Gün. Her gün dört modül; notebook ve Databricks SQL ile analiz labler içerir.

Seviye

Temel Seviye — Databricks'te SQL ve notebook ile veri keşfi, sorgulama ve görselleştirmeyi kapsar.

Öğrenme Metodu

Gerçek bir veri setini Databricks SQL ve PySpark ile keşfedip dashboard'a dönüştürerek öğrenilir.

Neden Bu Eğitim?

🔍Veri Keşfi

Delta tabloları üzerinde hızlı keşif ve profilleme yaparsınız.

🧮SQL + PySpark

Hem SQL hem DataFrame ile esnek analiz yazarsınız.

📊Dashboard

Databricks SQL ile görsel ve dashboard üretirsiniz.

Anahtar Konular

databricks veri analizidatabricks sqlpyspark dataframedelta tabloveri keşfiveri görselleştirmeunity catalogdashboarddatabricks eğitimi
“İyi analiz, doğru soruyu doğru veriye sormakla başlar.”

Ön Koşullar

Eğitimden verim almak için faydalı olacak bilgi ve ortam gereksinimleri

1
SQL

Temel SELECT, JOIN ve agregat bilgisi gerekir.

2
Python

PySpark için temel Python faydalıdır.

3
Veri Kavramı

Tablo ve veri analizi kavramlarına aşinalık yardımcı olur.

4
Lab Ortamı

Bir Databricks workspace erişimi gerekir.

Eğitim İçeriği

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

Günün hedefiKatılımcı Databricks ortamını kullanır ve notebook ile veriye erişebilir.
Modül 1
Workspace
  • Workspace gezinme
  • Cluster vs SQL warehouse
  • Notebook dil hücreleri
  • Dosya/volume erişimi
  • Repos ve Git
  • İşbirliği
Modül 2
Delta Tabloları
  • Delta tablo kavramı
  • Tablo listeleme/şema
  • Catalog-schema-table
  • Örnek veri yükleme
  • Veri önizleme
  • Metadata
Modül 3
Notebook Temeli
  • SQL ve Python hücresi
  • %sql/%python magic
  • Değişken ve display()
  • Tablo görselleştirme
  • Markdown not
  • Widget (parametre)
Modül 4
Unity Catalog
  • Catalog hiyerarşisi
  • Veri keşfi (data explorer)
  • İzin görüntüleme
  • Lineage görüntüleme
  • Arama
  • Paylaşım temeli
Günün hedefiKatılımcı Databricks SQL ile analitik sorgular yazabilir.
Modül 1
Temel Sorgu
  • SELECT/WHERE/ORDER
  • Join türleri
  • Agregat ve GROUP BY
  • HAVING ve filtre
  • CASE ve ifadeler
  • Tarih/zaman işlemleri
Modül 2
İleri SQL
  • Pencere fonksiyonları
  • CTE ve alt sorgu
  • ROLLUP/GROUPING SETS
  • QUALIFY
  • Semi-structured (JSON) sorgu
  • Performans ipuçları
Modül 3
Veri Profilleme
  • Dağılım ve özet istatistik
  • Null/duplicate tespiti
  • Kategori sayımı
  • Aykırı değer gözlemi
  • Örnekleme
  • Kalite gözlemi
Modül 4
Databricks SQL
  • SQL editör
  • Parametreli sorgu
  • Sorgu kaydetme/paylaşma
  • Query history
  • Zamanlanmış sorgu
  • Alert
Günün hedefiKatılımcı PySpark DataFrame ile keşif yapıp dashboard kurabilir.
Modül 1
DataFrame Temeli
  • DataFrame oluşturma
  • select/filter/withColumn
  • groupBy/agg
  • join
  • Sıralama ve limit
  • Spark SQL ile birlikte
Modül 2
Dönüşüm
  • Kolon türetme
  • Null handling
  • String/tarih fonksiyonları
  • Explode/semi-structured
  • Pivot
  • Önbellek (cache)
Modül 3
Görselleştirme
  • Notebook grafik türleri
  • display() görseller
  • Dağılım/trend grafiği
  • Pano (dashboard) kurma
  • Panel düzeni
  • Paylaşım
Modül 4
Dashboard/Rapor
  • Databricks SQL dashboard
  • Görsel ekleme
  • Filtre ve parametre
  • Yenileme zamanlama
  • Erişim paylaşımı
  • Sunum ipuçları

Eğitim Kazanımları

Program sonunda katılımcılar:

✅
Ortam

Databricks workspace, cluster ve notebook'u kullanırsınız.

✅
Delta Sorgu

Delta tabloları üzerinde SQL ile sorgulama yaparsınız.

✅
İleri SQL

Pencere fonksiyonları ve CTE ile analiz yazarsınız.

✅
Profilleme

Veri dağılımını ve kalite sorunlarını gözlemlersiniz.

✅
PySpark

DataFrame API ile keşif ve dönüşüm uygularsınız.

✅
Görselleştirme

Notebook ve Databricks SQL ile görsel üretirsiniz.

✅
Dashboard

Parametreli dashboard kurup paylaşırsınız.

✅
Unity Catalog

Catalog üzerinden veriyi keşfedip erişirsiniz.

Kimler İçin Uygundur?

  • Databricks'te veri analizi yapmaya başlayan analistler
  • veri bilimci adayları
  • raporlama ekipleri

Sıkça Sorulan Sorular

Bu eğitim kimler için uygundur?
Databricks'te veri analizine başlayan analistler, veri bilimci adayları ve raporlama ekipleri için uygundur.
SQL mi PySpark mı kullanılıyor?
Her ikisi; aynı veri üzerinde SQL ve DataFrame yaklaşımları karşılaştırmalı gösterilir.
Delta Lake bilmek gerekir mi?
Hayır; Delta tabloları kavramı giriş düzeyinde ele alınır.
Dashboard kurulabiliyor mu?
Evet; Databricks SQL ile parametreli dashboard ve görsel üretimi öğretilir.
Sertifika veriliyor mu?
Eğitim sonunda 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 d Digital Vizyon AKADEMİ KATILIM SERTİFİKASI Bu sertifika [Katılımcı Adı Soyadı] adlı katılımcının aşağıdaki eğitim programını başarıyla tamamladığını belgeler. Data Analysis with Databricks Eğitimi Sertifika Kodu DV-2026XX00 Tarih 26.10.2026 Yetkili İmza DV AKADEMİ

Eğitim Bilgileri

Süre3 gün
SeviyeTemel Seviye
FormatOnline / Yüz Yüze / Hibrit
Sertifika✓ Var
Hemen Bilgi Al
İlgili Eğitimler

Bu Eğitimle Birlikte Tercih Edilenler

Veri Mühendisliği ve AmbarıBuilding Data Analytics Solutions Using Amazon Redshift Eğitimi
Veri ve Analitik Eğitimleri

Building Data Analytics Solutions Using Amazon Redshift Eğitimi

3 günOrtaOnline / Yüz Yüze / Hibrit

Amazon Redshift ile analitik çözüm: star schema modelleme, COPY/ELT yükleme, analitik SQL, materialized view, Spectrum ve BI entegrasyonunu öğrenin.

Detayları Gör →
Veri Mühendisliği ve AmbarıBuilding Data Pipelines Eğitimi
Veri ve Analitik Eğitimleri

Building Data Pipelines Eğitimi

3 günOrtaOnline / Yüz Yüze / Hibrit

Batch/incremental veri hatları: kaynak çıkarma, ELT dönüşüm, orkestrasyon (DAG), veri kalitesi, şema evrimi ve gözlemlenebilirliği uygulamalı öğrenin.

Detayları Gör →
Veri Mühendisliği ve AmbarıContinuous Data Pipelines and Dynamic Tables in Snowflake Eğitimi
Veri ve Analitik Eğitimleri

Continuous Data Pipelines and Dynamic Tables in Snowflake Eğitimi

3 günOrtaOnline / Yüz Yüze / Hibrit

Snowflake'te Streams, Tasks ve Dynamic Tables ile CDC, zamanlama, TARGET_LAG tabanlı bildirimsel dönüşüm ve sürekli veri hatları kurmayı öğrenin.

Detayları Gör →
Veri Mühendisliği ve AmbarıContinuous Data: Ingesting Continuous Data in Snowflake Eğitimi
Veri ve Analitik Eğitimleri

Continuous Data: Ingesting Continuous Data in Snowflake Eğitimi

3 günOrtaOnline / Yüz Yüze / Hibrit

Snowflake'e sürekli veri alımı: Snowpipe auto-ingest, Snowpipe Streaming, Kafka connector ve COPY ile düşük gecikmeli yükleme desenlerini öğrenin.

Detayları Gör →
Veri Mühendisliği ve AmbarıData Engineering Getting Started Eğitimi
Veri ve Analitik Eğitimleri

Data Engineering Getting Started Eğitimi

3 günBaşlangıçOnline / Yüz Yüze / Hibrit

Veri mühendisliği temelleri: depolama (ambar/göl/lakehouse), ETL/ELT, dosya formatları, modelleme, orkestrasyon ve bulut servislerini uygulamalı öğrenin.

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