FLEXIBLE DATA & UIS EĞİTİMİ

Veriyi ve arayüzü değişime hazır tasarla

Şema esnek veri modelleri (JSON, EAV) ve metadata odaklı dinamik arayüzlerle değişime dayanıklı veri uygulamaları kurun.

Şema esnek veri modelleri (JSON/JSONB, EAV, şema evrimi) ve metadata odaklı dinamik arayüzler (JSON Schema'dan form/grid üretimi) tasarlamayı öğreten eğitim; esneklik ile sorgulanabilirlik ödünleşimi dahil.

2 gün Orta Seviye Online / Yüz Yüze / Hibrit Sertifikalı

Eğitim Hakkında

Esnek veri modelleri ve metadata odaklı dinamik arayüzler

Bu eğitim, değişen gereksinimlere uyum sağlayan esnek veri modelleri ve bu veriye dayalı dinamik kullanıcı arayüzleri tasarlamayı ele alır. Şema esnek yaklaşımlar: JSON/JSONB sütunları, document store mantığı, EAV (entity-attribute-value) modeli ve avantaj/dezavantajları; şema evrimi ve geriye dönük uyum işlenir. Metadata odaklı arayüzler: veri sözleşmesinden (schema) form üretimi, JSON Schema ile doğrulama, dinamik tablo/grid ve koşullu alan görünürlüğü; esnek model ile sabit şema arasındaki ödünleşimler ele alınır. Katılımcılar değişken alanlara sahip bir veri yapısını modelleyip ona uygun dinamik bir arayüz kurgular.

Süre ve Format

2 Gün. Her gün dört modül; esnek veri modellerinden metadata odaklı dinamik arayüzlere ilerlenir.

Seviye

Orta Seviye — Esnek (şema esnek) veri modelleri ve metadata odaklı, dinamik kullanıcı arayüzlerinin tasarımı.

Öğrenme Metodu

Katılımcılar değişken alanlı bir veri modelini kurup ona uygun metadata odaklı dinamik form/grid tasarlar.

Neden Bu Eğitim?

🧬Esnek Model

Değişen alanlara kod değiştirmeden uyum sağlayan model kurarsınız.

🖥️Dinamik Arayüz

Metadata'dan form ve tablo üreterek bakım yükünü azaltırsınız.

⚖️Doğru Ödünleşim

Esneklik ile sorgulanabilirlik arasında bilinçli denge kurarsınız.

Anahtar Konular

esnek veri modelijson verieav modelşema evrimijson schemadinamik formmetadata odaklı arayüzdinamik gridveri sözleşmesişema esnekliği
“En iyi tasarım, yarının gereksinimini bugünden kırmadan karşılayabilendir.”

Ön Koşullar

Eğitimden verim almak için faydalı olacak bilgi ve ortam gereksinimleri

1
Veri Modeli

İlişkisel tablo ve şema kavramına aşinalık beklenir.

2
SQL/JSON

Temel SQL ve JSON yapısına aşinalık faydalıdır.

3
Arayüz Fikri

Form ve tablo tabanlı arayüz kavramına aşinalık faydalıdır.

4
Çalışma Ortamı

Örnek veri ve şemaları inceleyebilen bir bilgisayar yeterlidir.

Eğitim İçeriği

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

Günün hedefiKatılımcı, esnek veri modellerini ve ödünleşimlerini kavrar.
Modül 1
Şema Esnekliği İhtiyacı
  • Değişken ve öngörülemeyen alanların zorluğu
  • Sabit şemanın değişim maliyeti
  • Çok kiracılı (multi-tenant) özelleştirme ihtiyacı
  • Esnekliğin getirdiği karmaşıklık
  • Ne zaman esnek modelin gerekli olduğu
  • Esneklik ile tutarlılık gerilimi
Modül 2
JSON ve Document
  • İlişkisel sütunda JSON/JSONB kullanımı
  • JSON alanlarını sorgulama ve indeksleme
  • Document store mantığı ve şemasızlık
  • İç içe (nested) veri temsili
  • JSON doğrulama ve kısıtlar
  • JSON'un sorgu performansına etkisi
Modül 3
EAV Modeli
  • Entity-Attribute-Value yapısının kurulumu
  • EAV ile dinamik öznitelik ekleme
  • EAV sorgularının karmaşıklığı
  • Pivot ile EAV'ın okunabilir hale getirilmesi
  • EAV'ın avantaj ve ciddi dezavantajları
  • EAV'a alternatiflerin değerlendirilmesi
Modül 4
Şema Evrimi
  • Geriye dönük uyumlu şema değişikliği
  • Sürümleme (versioning) stratejileri
  • Yeni alan ekleme ve varsayılan değer
  • Göç (migration) ve veri dönüşümü
  • Eski ve yeni şemanın birlikte yaşaması
  • Şema değişikliğinin arayüze etkisi
Günün hedefiKatılımcı, metadata'dan dinamik arayüz üretmeyi tasarlar.
Modül 1
Veri Sözleşmesi
  • Şema (JSON Schema) ile veri sözleşmesi tanımı
  • Alan tipi, zorunluluk ve kısıt tanımları
  • Sözleşmenin tek doğruluk kaynağı olması
  • Şemadan doğrulama kurallarının türetilmesi
  • Sözleşme sürümleme
  • Arka uç ve ön yüzün şemada hizalanması
Modül 2
Dinamik Form
  • Şemadan otomatik form üretimi
  • Alan türüne göre bileşen seçimi
  • İstemci ve sunucu tarafı doğrulama
  • Koşullu alan görünürlüğü (conditional fields)
  • Varsayılan değer ve bağımlı alanlar
  • Form üretiminin bakım yükünü azaltması
Modül 3
Dinamik Tablo
  • Metadata'dan grid sütunlarının üretilmesi
  • Dinamik sıralama ve filtreleme
  • Sayfalama ve büyük veri gösterimi
  • Satır içi düzenleme (inline edit)
  • Görünüm (view) yapılandırmasının saklanması
  • Kullanıcıya göre sütun konfigürasyonu
Modül 4
Ödünleşim ve Yönetişim
  • Esneklik ile sorgulanabilirlik dengesi
  • Raporlama için esnek verinin düzleştirilmesi
  • Performans ve indeks stratejileri
  • Veri kalitesi ve zorunlu alan dengesi
  • Değişiklik yönetimi ve dokümantasyon
  • Aşırı esnekliğin yarattığı teknik borç

Eğitim Kazanımları

Program sonunda katılımcılar:

✅
Esneklik İhtiyacı

Esnek modelin ne zaman gerekli olduğunu değerlendirirsiniz.

✅
JSON Veri

İlişkisel ortamda JSON/JSONB ile şema esnekliği kurarsınız.

✅
EAV

EAV modelini kurar ve dezavantajlarını yönetirsiniz.

✅
Şema Evrimi

Geriye dönük uyumlu şema değişiklikleri tasarlarsınız.

✅
Veri Sözleşmesi

JSON Schema ile tek doğruluk kaynağı bir sözleşme kurarsınız.

✅
Dinamik Form

Şemadan otomatik, doğrulamalı formlar üretirsiniz.

✅
Dinamik Tablo

Metadata'dan yapılandırılabilir grid'ler oluşturursunuz.

✅
Ödünleşim

Esneklik ile performans/sorgulanabilirlik dengesini kurarsınız.

Kimler İçin Uygundur?

  • Uygulama geliştiriciler
  • veri modelleyiciler
  • çözüm mimarları
  • esnek/konfigüre edilebilir veri uygulamaları kuran ekipler için uygundur

Sıkça Sorulan Sorular

Bu eğitim kimler için uygundur?
Uygulama geliştiriciler, veri modelleyiciler, çözüm mimarları ve esnek/konfigüre edilebilir veri uygulamaları kuran ekipler için uygundur.
Belirli bir framework mü öğretiliyor?
Hayır; eğitim kavram ve desen odaklıdır, JSON/EAV modelleri ve JSON Schema ile dinamik arayüz üretimi ürün bağımsız örneklerle işlenir.
EAV önerilen bir yaklaşım mı?
EAV güçlü esneklik sağlar ama sorgu ve performans dezavantajları vardır; eğitim ne zaman uygun olduğunu ve alternatiflerini dürüstçe ele alır.
Şema değişikliği nasıl yönetiliyor?
Geriye dönük uyum, sürümleme, varsayılan değerlerle alan ekleme ve göç stratejileriyle, ayrıca değişikliğin arayüze yansıması ele alınır.
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 d Digital Vizyon AKADEMİ KATILIM SERTİFİKASI Bu sertifika [Katılımcı Adı Soyadı] adlı katılımcının aşağıdaki eğitim programını başarıyla tamamladığını belgeler. Flexible Data & Uis Eğitimi Sertifika Kodu DV-2026XX00 Tarih 26.10.2026 Yetkili İmza DV AKADEMİ

Eğitim Bilgileri

Süre2 gün
SeviyeOrta Seviye
FormatOnline / Yüz Yüze / Hibrit
Sertifika✓ Var
Hemen Bilgi Al
İlgili Eğitimler

Bu Eğitimle Birlikte Tercih Edilenler

Veri Analizi ve İstatistikVeri Sızıntılarına Karşı Etkili Önlemler Eğitimi
Veri ve Analitik Eğitimleri

Veri Sızıntılarına Karşı Etkili Önlemler Eğitimi

3 günOrtaOnline / Yüz Yüze / Hibrit

Veri sızıntısı önleme eğitimi: veri sınıflandırma, endpoint/ağ/bulut DLP politikaları, çıkış kanalı kontrolü, şifreleme, RBAC/MFA erişim ve SIEM/UEBA izleme.

Detayları Gör →
Veri Analizi ve İstatistikVeri Temelli Kararlar Alma Kamu Sektöründe Eğitimi
Veri ve Analitik Eğitimleri

Veri Temelli Kararlar Alma Kamu Sektöründe Eğitimi

3 günTemelOnline / Yüz Yüze / Hibrit

Kamu sektöründe veri temelli karar eğitimi: kanıta dayalı politika, performans göstergeleri, veri kalitesi, kıyaslama, etki değerlendirme, pano ve açık veri eti

Detayları Gör →
Veri Analizi ve İstatistikVeri Temizleme Eğitimi
Veri ve Analitik Eğitimleri

Veri Temizleme Eğitimi

2 günOrtaOnline / Yüz Yüze / Hibrit

Pandas ile eksik değer, yinelenen kayıt, aykırı değer ve biçim tutarsızlıklarını tespit edip gidermeyi ve tekrarlanabilir temizleme hattı kurmayı öğrenin.

Detayları Gör →
Veri Analizi ve İstatistikVeri ve Analitik - Temelden Başlayarak Eğitimi
Veri ve Analitik Eğitimleri

Veri ve Analitik - Temelden Başlayarak Eğitimi

3 günBaşlangıçOnline / Yüz Yüze / Hibrit

Veri türleri, betimsel istatistik, pivot tablolar ve temel SQL ile sıfırdan veri okuryazarlığı kazanmayı amaçlayan başlangıç seviyesi analitik eğitimi.

Detayları Gör →
Veri Analizi ve İstatistikVeri ve İşletme Analizinin Temelleri Eğitimi
Veri ve Analitik Eğitimleri

Veri ve İşletme Analizinin Temelleri Eğitimi

3 günTemelOnline / Yüz Yüze / Hibrit

Gereksinim toplama, BPMN süreç modelleme, paydaş analizi, KPI tanımlama ve veriye dayalı iş gerekçesiyle iş analizinin temellerini uygulamalı öğrenin.

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