DEGCP ile uçtan uca veri hatları kurun
DEGCP: Google Cloud'da kapsamlı veri mühendisliği, BigQuery, pipeline ve ML. Veri gölü/ambarı, BigQuery tasarımı, batch ve streaming pipeline, veri kalitesi ve ML hatlarını beş günde işleyen kapsamlı program.
DEGCP kısaltmasıyla anılan veri mühendisliği müfredatını (BigQuery, batch, streaming, kalite, ML) uygulamalı biçimde ele alan program
Data Engineering on Google Cloud Platform (DEGCP) eğitimi; DEGCP kısaltmasıyla anılan veri mühendisliği müfredatını (BigQuery, batch, streaming, kalite, ML) laboratuvar çalışmalarıyla ele alır. Program 5 günde şu başlıklarla ilerler: Veri Gölü ve Ambarı Mimarisi; BigQuery Mimarisi ve Veri Depolama; Batch Veri Hatları: Dataflow, Dataproc ve Data Fusion; Streaming Veri Hatları: Pub/Sub, Dataflow ve Bigtable; Veri Kalitesi, Yönetişim ve ML Hatları. Her modülde komut, yapılandırma ve sorun giderme adımları uygulanır.
5 Gün. Her gün dört modül; günlük akış: Veri Gölü ve Ambarı Mimarisi → BigQuery Mimarisi ve Veri Depolama → Batch Veri Hatları: Dataflow, Dataproc ve Data Fusion → Streaming Veri Hatları: Pub/Sub, Dataflow ve Bigtable → Veri Kalitesi, Yönetişim ve ML Hatları.
İleri Seviye — Cloud Storage, BigQuery, Dataproc ve veri modelleme; Dremel, Capacitor, dataset, partition ve clustering; ETL/ELT, Beam, Spark ve Composer orkestrasyonu; Gerçek zamanlı ingestion, pencereleme ve düşük gecikmeli depolama; Dataplex, Dataform, BQML ve Vertex AI entegrasyonu
Her gün Qwiklabs benzeri proje ortamında gerçek veri setleriyle pipeline kurulur: Pub/Sub, Dataflow, Dataproc ve BigQuery ile çalışan uçtan uca hatlar oluşturulur ve izlenir.
Ingestion'dan analize kadar batch ve streaming hatları aynı katalogda tasarlarsınız.
Dataflow, Dataproc, Data Fusion ve BigQuery SQL arasında gerekçeli seçim yaparsınız.
Veri kalitesi, lineage ve erişim kontrolünü hattın parçası olarak tasarlarsınız.
Eğitimden verim almak için faydalı olacak bilgi ve ortam gereksinimleri
Orta düzeyde SQL yazabilmek gerekir.
Python veya Java'da temel kodlama bilgisi faydalıdır.
ETL, veri ambarı ve dosya formatlarına aşinalık beklenir.
Google Cloud hesabı ve eğitimde sağlanan proje gerekir.
Programın gün gün akışı aşağıdadır. Bir güne tıklayarak o günün modüllerini ve içeriklerini görebilirsiniz.
Program sonunda katılımcılar:
Veri gölü ve ambarı mimarisini ihtiyaca göre tasarlayabilirsiniz.
Dataflow ve Dataproc ile batch hatları kurabilirsiniz.
Pub/Sub ve Dataflow ile pencereli akış işleme yapabilirsiniz.
BigQuery ve Bigtable arasında doğru hedefi seçebilirsiniz.
Cloud Composer ile iş akışı zamanlayıp izleyebilirsiniz.
Dataplex ve Dataform ile kalite kontrollerini otomatikleştirebilirsiniz.
BigQuery ML ve Vertex AI ile hattı ML'e bağlayabilirsiniz.
Pipeline metrikleri, alarm ve maliyetini yönetebilirsiniz.
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.
Cloud Architect: Google Cloud Network Design eğitimi: teknik ve i̇ş gereksinimlerinin analizi uygulamalı. 2 gün, DVA Katılım ve Başarı Sertifikası verilir.
Detayları Gör →
Cloud Architect: Google Cloud Reliability Design eğitimi: güvenilirlik ve yüksek erişilebilirlik tasarımı uygulamalı. 2 gün, DVA Katılım ve Başarı Sertifikası v
Detayları Gör →
Cloud Architect: Google Cloud Storage Design eğitimi: teknik ve i̇ş gereksinimlerinin analizi uygulamalı. 2 gün, DVA Katılım ve Başarı Sertifikası verilir.
Detayları Gör →
Cloud Architect: Google Cloud Storage for Large-Scale Data Storage eğitimi: cloud storage ile nesne depolama uygulamalı. 2 gün, DVA Katılım ve Başarı Sertifikas
Detayları Gör →
Cloud Architect: Google Cloud Technical Requirements eğitimi: teknik ve i̇ş gereksinimlerinin analizi uygulamalı. 2 gün, DVA Katılım ve Başarı Sertifikası veril
Detayları Gör →