Geliştiriciler İçin Elasticsearch Eğitimi

Eğitim Hakkında

Elasticsearch'ü geliştirici gözüyle arama ve analitik uygulaması kurmaya odaklayan eğitim

Geliştiriciler İçin Elasticsearch Eğitimi, güçlü arama ve analitik yeteneklerini uygulamalara eklemeyi geliştirme perspektifiyle öğretir. Katılımcılar indeks ve mapping tasarımını, analyzer ve tokenizer ile metin analizini kavrar. Query DSL ile full-text ve term sorguları, bool query, relevance skorlama ve highlighting işlenir. Aggregation ile metrik ve bucket analizleri, autocomplete senaryoları ele alınır. İstemci API'leri, bulk indeksleme ve uygulama entegrasyonu işlenir.

Süre ve Format

3 Gün. İlk gün indeksleme ve metin analizi, ikinci gün Query DSL ve full-text arama, üçüncü gün aggregation ve uygulama entegrasyonu işlenir.

Seviye

Orta Seviye — geliştiriciler için Elasticsearch arama, Query DSL, indeksleme, aggregation ve uygulama entegrasyonu odaklı eğitim

Öğrenme Metodu

Her konu gerçek bir Elasticsearch örneği, Kibana Dev Tools ve istemci sürücüsü üzerinde arama senaryolarıyla uygulamalı olarak işlenir.

Neden Bu Eğitim?

🔍Güçlü arama

Query DSL ile full-text arama, relevance skorlama ve highlighting kullanarak güçlü arama deneyimi kurmayı öğrenirsiniz.

🔤Metin analizi

Analyzer ve tokenizer ile metni doğru işleyip arama kalitesini artıracak indeks tasarımını kavrarsınız.

📈Analitik İçgörü

Aggregation ile metrik ve bucket analizleri üreterek uygulamanıza gerçek zamanlı içgörü eklemeyi deneyimlersiniz.

Anahtar Konular

elasticsearch eğitimielasticsearch geliştirici eğitimiquery dsl eğitimifull-text arama eğitiminosql veritabanı eğitimiarama motoru eğitimielasticsearch kursuaggregation eğitimielastic stack eğitimiuygulama arama eğitimi

“Elasticsearch'ü geliştirici gözüyle öğrenmek, kullanıcıya hızlı ve alakalı sonuçlar veren bir arama deneyimini sıfırdan kurabilmektir.”

Ön Koşullar

Eğitimden en iyi verimi almak için faydalı olacak temel bilgi ve ortam gereksinimleri

1

Programlama bilgisi

Bir programlama dilinde temel deneyim istemci API örneklerini izlemeyi kolaylaştırır.

2

REST ve JSON

REST API ve JSON yapısı bilgisi Query DSL ve indeks isteklerini anlamada faydalıdır.

3

Veritabanı temeli

Temel veritabanı ve arama kavramlarına aşinalık indeks ve sorgu modelini kavramayı destekler.

4

Elasticsearch ortamı

Elasticsearch ve Kibana erişimi sorgu ve indeksleme örneklerinin bizzat denenmesini sağlar.

Eğitim İçeriği

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

Günün hedefiKatılımcılar Elasticsearch indeks ve mapping yapısını kavrar; analyzer, tokenizer ve filtrelerle metin analizini ve belgeleri indeksleme yollarını uygulamalı olarak öğrenir.

Modül 1

Elasticsearch Temelleri

Döküman, indeks ve inverted index kavramı
JSON belge yapısı ve _source alanı
RESTful API ile belge ekleme ve okuma
Kibana Dev Tools ile sorgu çalıştırma
Shard ve replica kavramının geliştiriciye etkisi
Near real-time arama ve refresh davranışı

Modül 2

Mapping ve Alan Tipleri

text ve keyword alanları arasındaki kritik fark
Sayısal, tarih ve boolean alan tipleri
Nested ve object tipleriyle iç içe veri
Dynamic mapping ve explicit mapping tanımı
Multi-field ile aynı veriyi farklı analizle tutma
Index template ile tutarlı mapping yönetimi

Modül 3

Analyzer ve Metin Analizi

Analyzer bileşenleri: tokenizer ve token filter
Standard, whitespace ve language analyzer'lar
Lowercase, stop ve stemming token filtreleri
_analyze API ile analiz sürecini inceleme
Custom analyzer tanımı ve Türkçe metin analizi
Arama ve indeksleme zamanı analyzer ayrımı

Modül 4

Belge İndeksleme ve Veri Yükleme

index, create ve update belge işlemleri
Bulk API ile toplu ve verimli indeksleme
Update by query ve delete by query kullanımı
Optimistic concurrency ve versiyon yönetimi
Ingest pipeline ile indeksleme öncesi zenginleştirme
Reindex ile mapping değişikliği ve veri taşıma

Günün hedefiKatılımcılar Query DSL ile term ve full-text sorgularını, bool query ile bileşik aramayı ve relevance skorlama ile highlighting kullanarak kaliteli arama deneyimi kurmayı öğrenir.

Modül 1

Term ve Full-text Sorgular

match, match_phrase ve full-text sorgu davranışı
term ve terms ile tam eşleme (keyword) sorguları
range sorgusu ile sayısal ve tarih aralıkları
exists ve prefix sorguları ile alan kontrolü
multi_match ile birden çok alanda arama
Query context ve filter context ayrımı

Modül 2

Bool Query ve Bileşik Arama

must, should, must_not ve filter cümlecikleri
minimum_should_match ile eşleşme eşiği
Filtre ile puana etki etmeyen koşullar
Nested ve iç içe sorgu yapıları
boosting ve function_score ile skor ayarı
Karmaşık arama formunun bool query'ye çevrilmesi

Modül 3

Relevance ve Skorlama

BM25 skorlama modeli ve relevance mantığı
TF-IDF kavramları ve terim ağırlıklandırma
boost ile alan ve sorgu önceliklendirme
explain API ile skorun nasıl hesaplandığını görme
function_score ile mesafe ve tazelik etkisi
Arama kalitesini değerlendirme yaklaşımları

Modül 4

Highlighting, Sıralama ve Sayfalama

highlight ile eşleşen metin parçalarını vurgulama
sort ile skor dışı alanlara göre sıralama
from/size ile sayfalama ve derin sayfalama sorunu
search_after ile verimli derin sayfalama
source filtering ile dönen alanları sınırlama
Suggest API ile yazım düzeltme (did you mean)

Günün hedefiKatılımcılar aggregation ile metrik ve bucket analizleri üretmeyi, autocomplete ve öneri senaryoları kurmayı ve Elasticsearch'ü istemci API'leriyle uygulamaya entegre etmeyi öğrenir.

Modül 1

Metrik ve Bucket Aggregation

avg, sum, min, max ve stats metrik aggregation'ları
cardinality ile yaklaşık benzersiz sayım
terms aggregation ile kategori bazlı gruplama
date_histogram ile zaman serisi analizi
range ve histogram ile aralık gruplama
Nested aggregation ile iç içe analiz

Modül 2

Faceted Search ve Öneri

Filtreli arama için faceted navigation kurulumu
Aggregation ile dinamik filtre sayıları
completion suggester ile autocomplete
search-as-you-type alan tipi ile anlık arama
edge n-gram ile önek tabanlı tamamlama
Öneri ve otomatik tamamlama performansı

Modül 3

İstemci API ve Entegrasyon

Resmi istemci kütüphaneleriyle bağlantı kurma
Sorgu oluşturma ve yanıt işleme desenleri
Bulk indeksleme ile veri senkronizasyonu
Hata yönetimi, retry ve timeout yapılandırması
Veritabanı ile Elasticsearch senkronizasyonu
Güvenli bağlantı ve API key ile erişim

Modül 4

Arama Uygulaması ve İyileştirme

Uçtan uca bir arama özelliğinin tasarlanması
Relevance iyileştirme ve test etme döngüsü
Çok dilli ve Türkçe arama senaryoları
Sorgu performansı ve profile API ile analiz
Yaygın arama anti-desenleri ve çözümleri
Üretime alma öncesi kontrol ve iyi uygulamalar

Eğitim Kazanımları

Program sonunda katılımcılar:

✅

İndeks tasarımı

Mapping, alan tipleri ve text/keyword ayrımıyla arama için doğru indeks yapısını tasarlayabilirsiniz.

✅

Metin analizi

Analyzer, tokenizer ve token filtreleriyle Türkçe dahil metni doğru işleyip arama kalitesini artırabilirsiniz.

✅

Query DSL

Term, full-text ve bool query ile karmaşık arama ihtiyaçlarını Query DSL olarak ifade edebilirsiniz.

✅

Relevance

BM25 skorlama, boost ve function_score ile arama sonuçlarının alaka düzeyini iyileştirebilirsiniz.

✅

Aggregation

Metrik ve bucket aggregation ile uygulamanıza faceted search ve analitik içgörü ekleyebilirsiniz.

✅

Autocomplete

completion suggester ve search-as-you-type ile anlık otomatik tamamlama özelliği kurabilirsiniz.

✅

Bulk indeksleme

Bulk API ve ingest pipeline ile veriyi verimli indeksleyip kaynakla senkron tutabilirsiniz.

✅

Entegrasyon

İstemci API'leriyle Elasticsearch'ü uygulamanıza bağlayıp arama özelliğini üretime taşıyabilirsiniz.

Kimler İçin Uygundur?

Uygulamalarına arama
otomatik tamamlama ve analitik ekleyen backend ve full-stack geliştiriciler
log/arama özelliği geliştiren yazılım ekipleri
Elasticsearch'ü ürüne entegre edecek mühendisler ve BT uzmanları için uygundur

Sıkça Sorulan Sorular

Bu eğitim kimler için uygundur?

Uygulamalarına arama, otomatik tamamlama ve analitik ekleyen backend ve full-stack geliştiriciler ile Elasticsearch'ü ürüne entegre edecek yazılım ekipleri için uygundur. Temel programlama ve REST/JSON bilgisi olanlar en yüksek verimi alır.

Gelişmiş Elasticsearch ve Kibana Yönetim eğitiminden farkı nedir?

Yönetim eğitimi küme mimarisi, shard, ILM, performans ve güvenlik gibi operasyon konularına odaklanır. Bu eğitim ise geliştirici bakışıyla indeksleme, analyzer, Query DSL, relevance, aggregation ve uygulama entegrasyonunu ele alır.

Eğitim kaç gün sürüyor ve neler işleniyor?

Eğitim 3 gün sürer. İlk gün indeksleme ve metin analizi, ikinci gün Query DSL ve full-text arama ile relevance, üçüncü gün aggregation, autocomplete ve istemci API'leriyle uygulama entegrasyonu uygulamalı işlenir.

Ön koşul olarak ne bilmem gerekir?

Bir programlama dilinde temel deneyim, REST API ve JSON yapısına aşinalık ile temel veritabanı ve arama kavramları yeterlidir. Elasticsearch ve Kibana erişimi örnekleri bizzat uygulayabilmeniz için faydalıdır.

Eğitim sonunda sertifika veriliyor mu?

Program tamamlayan katılımcılar Digital Vizyon Akademi Katılım ve Başarı Sertifikası alır. Eğitim yüz yüze veya online olarak verilebilir ve kurumun kullandığı programlama diline göre istemci örnekleri uyarlanabilir.

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