Google Cloud Platform ve BigQuery İlkeleri Eğitimi

Eğitim Hakkında

Google Cloud temel kavramlarını ve BigQuery mimarisi ile SQL kullanımını uygulamalı biçimde ele alan program

Google Cloud Platform ve BigQuery İlkeleri eğitimi; Google Cloud temel kavramlarını ve BigQuery mimarisi ile SQL kullanımını laboratuvar çalışmalarıyla ele alır. Program 3 günde şu başlıklarla ilerler: Mimari Tasarım Süreci ve Temel Hizmetler; BigQuery Mimarisi ve Veri Depolama; Standart SQL ile Veri Analizi. Her modülde komut, yapılandırma ve sorun giderme adımları uygulanır.

Süre ve Format

3 Gün. Her gün dört modül; günlük akış: Mimari Tasarım Süreci ve Temel Hizmetler → BigQuery Mimarisi ve Veri Depolama → Standart SQL ile Veri Analizi.

Seviye

Temel Seviye — Gereksinim analizi, kaynak hiyerarşisi, IAM ve VPC; Dremel, Capacitor, dataset, partition ve clustering; Sorgu yazımı, pencere fonksiyonları ve karmaşık tipler

Öğrenme Metodu

Her konu, gerçek açık veri setleri ve örnek e-ticaret/log tabloları üzerinde BigQuery konsolu, bq CLI ve SQL çalışma alanında canlı sorgularla işlenir; maliyet ve bytes processed her adımda gözlenir.

Neden Bu Eğitim?

⚡Sorgu Performansı

Partition, clustering ve sorgu planı okuma ile büyük tablolarda sorgu süresini ve maliyetini ölçülebilir biçimde düşürürsünüz.

🔌Veri Entegrasyonu

Batch, streaming ve federasyon yöntemlerini veri hacmi ve gecikme ihtiyacına göre seçmeyi öğrenirsiniz.

💲Maliyet Kontrolü

On-demand, Editions ve slot rezervasyonu arasında bilinçli seçim yaparak faturayı yönetirsiniz.

Anahtar Konular

google cloud platform ve bigquery i̇lkeleri eğitimibigquery eğitimigoogle bigquerybigquery sqlbigquery optimizasyonbigquery partition clusteringgoogle cloud veri ambarıbigquery mlbigquery slotbigquery kursu

“Doğru tasarlanmış bir tablo, en hızlı sorgudan bile daha ucuzdur.”

Ön Koşullar

Eğitimden verim almak için faydalı olacak bilgi ve ortam gereksinimleri

1

SQL Temeli

SELECT, JOIN ve GROUP BY seviyesinde SQL bilgisi önerilir.

2

Veri Kavramları

Tablo, şema, ETL ve veri ambarı kavramlarına genel aşinalık yeterlidir.

3

Google Hesabı

Google Cloud erişimi için e-posta hesabı gerekir; lab projesi eğitimde sağlanır.

4

Tarayıcı Erişimi

BigQuery konsoluna ve Cloud Shell'e erişen güncel bir tarayıcı gerekir.

Eğitim İçeriği

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

Günün hedefiKatılımcı iş gereksinimlerini teknik tasarım kararlarına çevirir ve Google Cloud kaynak hiyerarşisini kurgular.

Modül 1

Gereksinim ve Tasarım Süreci

İş ve teknik gereksinimlerin ayrıştırılması
SLA, SLO, RTO ve RPO hedeflerinin belirlenmesi
Google Cloud Architecture Framework sütunları
Mevcut ortamın değerlendirilmesi ve geçiş yaklaşımı (6R)
Tasarım kararlarının dokümante edilmesi
Maliyet ve operasyonel sorumluluk dengesi

Modül 2

Kaynak Hiyerarşisi ve IAM

Organization, folder ve project yapısı
Organization Policy kısıtları
IAM rolleri: basic, predefined, custom
Service account ve Workload Identity Federation
Least privilege ve IAM Recommender
Billing account ve bütçe uyarıları

Modül 3

VPC ve Ağ Temelleri

Auto-mode ve custom-mode VPC
Subnet, alias IP ve özel Google erişimi
Firewall rules ve hiyerarşik firewall policy
Shared VPC ve VPC Network Peering
Cloud NAT ve Cloud DNS
Rota öncelikleri ve network tag'leri

Modül 4

Compute ve Depolama Seçimi

Compute Engine, GKE, Cloud Run ve App Engine karar ağacı
Managed instance group ve instance template
Cloud Storage sınıfları: Standard, Nearline, Coldline, Archive
Persistent Disk, Hyperdisk ve Filestore
Cloud SQL, Spanner, Firestore ve Bigtable seçim kriterleri
Spot VM ve committed use discount

Günün hedefiKatılımcı BigQuery'nin depolama ve hesaplama ayrımını açıklar, tabloları partition ve clustering ile tasarlar.

Modül 1

BigQuery Mimarisi

Depolama ve hesaplama ayrımı, Dremel ve Colossus
Capacitor kolonar format ve sıkıştırma
Project, dataset, table ve view hiyerarşisi
Slot kavramı ve on-demand ile capacity fiyatlandırma
Konsol, bq CLI ve istemci kütüphaneleri
Bölge (location) seçimi ve dataset taşıma kısıtları

Modül 2

Tablo Tasarımı

Native, external ve temporary tablo türleri
Tarih/zaman bazlı ve integer-range partitioning
Clustering kolonları ve seçim kriterleri
require_partition_filter ve partition expiration
Time travel (7 gün) ve fail-safe penceresi
Tablo snapshot ve clone

Modül 3

Veri Tipleri ve Şema

STRUCT ve ARRAY ile iç içe (nested/repeated) şema
Denormalizasyonun sorgu maliyetine etkisi
NUMERIC, BIGNUMERIC, GEOGRAPHY ve JSON tipleri
Şema evrimi: kolon ekleme ve gevşetme
Tablo ve kolon açıklamaları, etiketler
INFORMATION_SCHEMA ile meta veri sorgulama

Modül 4

Depolama Stratejileri

Aktif ve uzun süreli depolama ücretlendirmesi
Veri yaşam döngüsü: expiration ve arşivleme
BigQuery ile Cloud Storage data lake ayrımı
Biglake ve Iceberg tablolar
Fiziksel ve mantıksal depolama faturalandırması
Çok bölgeli (US/EU) dataset yerleşimi

Günün hedefiKatılımcı BigQuery Standard SQL ile birleştirme, pencere fonksiyonu ve nested veri sorguları yazar.

Modül 1

Standart SQL Temelleri

SELECT, WHERE, GROUP BY, HAVING ve QUALIFY
Tarih ve zaman fonksiyonları: DATE_TRUNC, TIMESTAMP_DIFF
String ve REGEXP fonksiyonları
SAFE_ fonksiyonları ve hata yönetimi
Wildcard tablolar ve _TABLE_SUFFIX
Parametreli sorgular

Modül 2

Join ve Küme İşlemleri

INNER, LEFT, CROSS JOIN ve UNNEST ile join
UNION ALL / DISTINCT, INTERSECT, EXCEPT
Yaklaşık fonksiyonlar: APPROX_COUNT_DISTINCT
Join sıralaması ve geniş tabloların önce filtrelenmesi
Skew (veri çarpıklığı) sorunları
Self join yerine pencere fonksiyonu

Modül 3

Pencere ve Analitik Fonksiyonlar

OVER, PARTITION BY ve ORDER BY
ROW_NUMBER, RANK, DENSE_RANK
LAG/LEAD ile dönemsel karşılaştırma
Hareketli ortalama için frame (ROWS BETWEEN)
NTILE ve PERCENTILE_CONT
İlk/son değer ve oturum (sessionization) analizi

Modül 4

Nested Veri ve Gelişmiş Yapılar

ARRAY_AGG ve STRUCT oluşturma
UNNEST ve CROSS JOIN ile dizi açma
JSON fonksiyonları: JSON_VALUE, JSON_QUERY
WITH CTE ve recursive CTE
User-defined function (SQL ve JavaScript UDF)
Scripting: DECLARE, IF, LOOP ve stored procedure

Eğitim Kazanımları

Program sonunda katılımcılar:

✅

BigQuery Mimarisi

Depolama-hesaplama ayrımını ve slot mantığını açıklayabilirsiniz.

🗂️

Tablo Tasarımı

Partition, clustering ve nested/repeated şema ile verimli tablo tasarlayabilirsiniz.

🧮

İleri SQL Yazma

Pencere fonksiyonları, UNNEST ve CTE ile analitik sorgular yazabilirsiniz.

📥

Veri Yükleme

bq load, Storage Write API ve Pub/Sub ile batch ve akış verisi yükleyebilirsiniz.

🔗

Entegrasyon Kurma

Data Transfer Service, Dataflow ve external table ile kaynakları bağlayabilirsiniz.

🚀

Sorgu Optimizasyonu

Execution graph okuyarak ve materialized view kullanarak sorguları hızlandırabilirsiniz.

🔐

Veriyi Koruma

IAM, row/column-level security ve policy tag ile erişimi sınırlayabilirsiniz.

🤖

BigQuery ML

SQL ile model eğitip tahmin üretebilir, sonuçları raporlara taşıyabilirsiniz.

Kimler İçin Uygundur?

Google Cloud ve BigQuery'ye yeni başlayan analistler
geliştiriciler
BT uzmanları için uygundur

Sıkça Sorulan Sorular

Bu eğitim kimler için uygundur?

Google Cloud ve BigQuery'ye yeni başlayan analistler, geliştiriciler ve BT uzmanları için uygundur.

Google Cloud Platform ve BigQuery İlkeleri eğitimi kaç gün sürer ve nasıl işlenir?

Program 3 gündür; her gün dört modül ve modül başına altı konu işlenir. Her konu, gerçek açık veri setleri ve örnek e-ticaret/log tabloları üzerinde BigQuery konsolu, bq CLI ve SQL çalışma alanında canlı sorgularla işlenir; maliyet ve bytes processed her adımda gözlenir.

Eğitime katılmak için ön bilgi gerekir mi?

SELECT, JOIN ve GROUP BY seviyesinde SQL bilgisi önerilir. Tablo, şema, ETL ve veri ambarı kavramlarına genel aşinalık yeterlidir. BigQuery konsoluna ve Cloud Shell'e erişen güncel bir tarayıcı gerekir.

Eğitimde hangi konular işlenir?

Günlük ana başlıklar: Mimari Tasarım Süreci ve Temel Hizmetler; BigQuery Mimarisi ve Veri Depolama; Standart SQL ile Veri Analizi.

Eğitim sonunda sertifika verilir mi?

Katılımcılara Digital Vizyon Akademi Katılım ve Başarı Sertifikası verilir; bu belge DVA'nın katılım ve başarı belgesidir, üçüncü taraf bir sınavın yerine geçmez.

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

GOOGLE CLOUD PLATFORM VE BIGQUERY İLKELERİ EĞİTİMİ

Eğitim Hakkında

Neden Bu Eğitim?

Anahtar Konular

Ön Koşullar

Eğitim İçeriği

Gereksinim ve Tasarım Süreci

Kaynak Hiyerarşisi ve IAM

VPC ve Ağ Temelleri

Compute ve Depolama Seçimi

BigQuery Mimarisi

Tablo Tasarımı

Veri Tipleri ve Şema

Depolama Stratejileri

Standart SQL Temelleri

Join ve Küme İşlemleri

Pencere ve Analitik Fonksiyonlar

Nested Veri ve Gelişmiş Yapılar

Eğitim Kazanımları

Kimler İçin Uygundur?

Sıkça Sorulan Sorular

Sertifikalandırma

Eğitim Bilgileri

Bu Eğitimle Birlikte Tercih Edilenler

Google Cloud Architect: Troubleshooting Eğitimi

Google Cloud Architect: Virtual Machine Deployment Eğitimi

Google Cloud Architect: Web Applications & Name Resolution Eğitimi

Google Cloud Digital Leader: Analytical Processing Eğitimi

Google Cloud Digital Leader: Basic Google Cloud Concepts Eğitimi