90 kurumsal Veri Mühendisliği ve Ambarı eğitimi: temelden ileri seviyeye uygulamalı, kuruma özel programlar. Online, yüz yüze veya hibrit.
NVIDIA RAPIDS cuDF ve Dask-cuDF ile GPU üzerinde ETL, join, groupby ve Parquet okuma hızlandırmayı, ölçeklemeyi ve performans ayarını öğrenin.
Detayları Gör →
Snowflake'te pencere fonksiyonları, QUALIFY, VARIANT/FLATTEN ile JSON, Time Travel, zero-copy clone ve warehouse/maliyet ayarıyla gelişmiş analitiği öğrenin.
Detayları Gör →
İleri ETL testi: metadata doğrulama, fuzzy matching, hash karşılaştırma, regresyon paketleri ve pytest çerçevesiyle test otomasyonunu öğrenin.
Detayları Gör →
Lakehouse, dbt ELT, streaming ve data contract mimarilerinde veri doğrulama, gözlemlenebilirlik ve test otomasyonunu öğreten ileri ETL testi eğitimi.
Detayları Gör →
İleri ETL test vakalarını gerçek veride yürütme: dönüşüm, SCD2, incremental/CDC, idempotency, performans ve defect yönetimini uygulamalı öğrenin.
Detayları Gör →
Amazon Redshift giriş: MPP mimarisi, cluster ve Serverless kurulumu, S3'ten COPY ile yükleme, tablo tasarımı ve Spectrum ile sorgulamayı öğrenin.
Detayları Gör →
Snowflake Cortex ML fonksiyonlarıyla FORECAST ve ANOMALY_DETECTION kullanarak SQL'de zaman serisi tahmini ve anomali tespiti yapmayı öğrenin.
Detayları Gör →
Apache Airflow ile DAG tasarımı, operator/sensor, zamanlama (cron, catchup, backfill), XCom, TaskFlow API ve dinamik task mapping öğrenin.
Detayları Gör →
Airflow'da Datasets ile veri odaklı zamanlama, hook/connection, SQL check ile veri kalitesi, upsert desenleri ve yeniden işlemeyi öğrenin.
Detayları Gör →
Amazon Redshift ile analitik çözüm: veri alımı, distribution/sort key, WLM, materialized view, Spectrum ve data sharing ile performans ayarını öğrenin.
Detayları Gör →
Amazon Redshift ile analitik çözüm: star schema modelleme, COPY/ELT yükleme, analitik SQL, materialized view, Spectrum ve BI entegrasyonunu öğrenin.
Detayları Gör →
Batch/incremental veri hatları: kaynak çıkarma, ELT dönüşüm, orkestrasyon (DAG), veri kalitesi, şema evrimi ve gözlemlenebilirliği uygulamalı öğrenin.
Detayları Gör →
Snowflake'te Streams, Tasks ve Dynamic Tables ile CDC, zamanlama, TARGET_LAG tabanlı bildirimsel dönüşüm ve sürekli veri hatları kurmayı öğrenin.
Detayları Gör →
Snowflake'e sürekli veri alımı: Snowpipe auto-ingest, Snowpipe Streaming, Kafka connector ve COPY ile düşük gecikmeli yükleme desenlerini öğrenin.
Detayları Gör →
Databricks SQL ve PySpark ile veri keşfi, Delta tabloları sorgulama, pencere fonksiyonları, profilleme ve dashboard kurmayı uygulamalı öğrenin.
Detayları Gör →
Veri mühendisliği temelleri: depolama (ambar/göl/lakehouse), ETL/ELT, dosya formatları, modelleme, orkestrasyon ve bulut servislerini uygulamalı öğrenin.
Detayları Gör →
Databricks'te PySpark, Delta Lake, medallion mimari, Delta Live Tables, Auto Loader ve Workflows ile üretim veri hatları kurmayı uygulamalı öğrenin.
Detayları Gör →
Görsel data flow ile ETL: kaynak-hedef eşleme, lookup, SCD, incremental yükleme, hata akışı, performans ayarı ve dağıtımı uygulamalı öğrenin.
Detayları Gör →
Veri gölü kaynak alımı, zone organizasyonu, ETL operasyonları, Athena/Spark SQL sorgulama ve BI görselleştirmeyi uçtan uca uygulamalı öğrenin.
Detayları Gör →
Snowflake'te internal/external stage, file format ve COPY INTO ile veri yükleme, hata yönetimi ve VARIANT JSON yüklemeyi uygulamalı öğrenin.
Detayları Gör →
Snowflake'te COPY INTO location ile veri unload: file format, sıkıştırma, dosya bölme, PARTITION BY ve external stage'e yazmayı uygulamalı öğrenin.
Detayları Gör →
Snowflake external stage: storage integration ile S3/Azure/GCS bağlama, COPY yükleme, directory/external table ve Snowpipe ile güvenli entegrasyonu öğrenin.
Detayları Gör →
dbt, Airflow ve Great Expectations/Soda ile test edilebilir, gözlemlenebilir ve CI/CD'li ileri veri hatları kurmayı uygulamalı öğrenin.
Detayları Gör →
Inmon, Kimball ve Data Vault çerçeveleri, katmanlı mimari, boyutsal/DV modelleme ve bulut ambar uygulamasını uygulamalı öğrenin.
Detayları Gör →
Veri ambarı temelleri: OLTP/OLAP, star/snowflake şema, olgu/boyut, grain, SCD tipleri, ETL süreci ve OLAP işlemlerini uygulamalı öğrenin.
Detayları Gör →
SQL stored procedure ETL'ini Databricks Lakehouse'a göç: kalıp çevirme, Delta MERGE/SCD, reconciliation ve cutover stratejisini yoğun atölyede öğrenin.
Detayları Gör →
Databricks'te PySpark DataFrame, Spark SQL, Delta Lake MERGE, medallion mimari, performans ayarı ve Workflows ile veri mühendisliğini uygulamalı öğrenin.
Detayları Gör →
Databricks Unity Catalog: metastore, GRANT erişim, satır/sütun güvenliği, lineage, audit ve Delta Sharing ile veri yönetişimini uygulamalı öğrenin.
Detayları Gör →
Lakehouse mimarisi ve Delta Lake: ACID, şema evrim, MERGE, time travel, change data feed, medallion ve OPTIMIZE/Z-order ile tablo yönetimini öğrenin.
Detayları Gör →
Databricks'te DBFS/Volumes, Delta tabloları, dosya formatları ve PySpark/Spark SQL ile veri depolama ve temel işlemeyi uygulamalı öğrenin.
Detayları Gör →
Microsoft Fabric ile veri ambarı: Warehouse, OneLake, T-SQL yükleme, boyutsal modelleme, RLS/maskeleme ve Direct Lake Power BI entegrasyonunu öğrenin.
Detayları Gör →
Microsoft Fabric ile veri mühendisliği: Lakehouse, Spark, pipeline/Dataflow, medallion, Eventstream, KQL ve DevOps'u DP-700 kapsamında öğrenin.
Detayları Gör →
Veri ambarı ETL testi: boyut/olgu doğrulama, grain, SCD1/2/3, late arriving, agregat tutarlılığı, reconciliation ve BI semantik katman testini öğrenin.
Detayları Gör →
ETL testine giriş: test stratejisi, STTM, source-to-target reconciliation, MINUS/EXCEPT karşılaştırma, veri kalitesi ve defect yönetimini öğrenin.
Detayları Gör →
ETL testini yalnızca SQL ile: reconciliation, MINUS/EXCEPT fark tespiti, checksum, dönüşüm doğrulama, veri kalitesi ve SCD Tip 2 testini uygulamalı öğrenin.
Detayları Gör →
Databricks Lakehouse ile finansal veri analizi: Delta Lake, PySpark getiri/volatilite/drawdown, zaman serisi, Unity Catalog ve dashboard öğrenin.
Detayları Gör →
Apache Airflow temelleri: mimari, scheduler/executor, DAG, operatörler, schedule_interval, catchup, Jinja şablon ve XCom'u uygulamalı öğrenin.
Detayları Gör →
Veri mühendisliği yaşam döngüsü: ingest (batch/stream/CDC), depolama, Parquet/Avro, boyutsal modelleme, ETL/ELT, orkestrasyon ve veri kalitesini öğrenin.
Detayları Gör →
ETL testi temelleri: test türleri, STTM okuma, count reconciliation, dönüşüm doğrulama ve veri kalitesi kontrollerini SQL ile uygulamalı öğrenin.
Detayları Gör →
Airflow'da özel operatör, hook, sensor, deferrable trigger ve plugin geliştirme; provider paketleme ve pytest/CI entegrasyonunu uygulamalı öğrenin.
Detayları Gör →
Snowflake'e giriş: tablo oluşturma, COPY INTO ile veri yükleme, SQL sorgulama, virtual warehouse ve Snowsight dashboard'u uygulamalı öğrenin.
Detayları Gör →
Snowflake mimarisi: depolama-hesaplama ayrımı, çok-kümeli warehouse, micro-partition, önbellekler, RBAC, zero-copy clone ve data sharing öğrenin.
Detayları Gör →
Snowflake Time Travel ile veri kurtarma (UNDROP, AT/BEFORE, Fail-safe) ve SnowSQL CLI ile betik, PUT/GET ve otomasyonu uygulamalı öğrenin.
Detayları Gör →
Databricks'te Hyperopt: arama uzayı, TPE ile fmin, SparkTrials ile dağıtık deneme ve MLflow izlemeyle ölçekli hiperparametre optimizasyonu öğrenin.
Detayları Gör →
Databricks'te Ray Tune: arama uzayı, ASHA/PBT scheduler, Optuna/HyperOpt search ve Ray on Spark ile dağıtık hiperparametre optimizasyonu öğrenin.
Detayları Gör →
DP-602 odaklı Fabric veri ambarı: OneLake, Warehouse tasarımı, COPY INTO, T-SQL, DirectLake, query insights, RLS ve dynamic masking öğrenin.
Detayları Gör →
Microsoft Fabric'te uçtan uca veri ambarı: OneLake, Warehouse tasarımı, COPY INTO/pipeline yükleme, T-SQL dönüşüm, DirectLake Power BI ve güvenlik öğrenin.
Detayları Gör →
DP-700 odaklı Fabric: Lakehouse, Spark, pipeline, Dataflow Gen2, Eventstream/KQL gerçek zamanlı analitik, CI/CD ve güvenliği uygulamalı öğrenin.
Detayları Gör →
Microsoft Fabric'te veri mühendisliği: Lakehouse, Spark notebook, medallion, Dataflow Gen2, data pipeline, Warehouse ve güvenliği uygulamalı öğrenin.
Detayları Gör →
ETL ve veri ambarı temelleri: extract-transform-load, ETL/ELT, star şema, fact/dimension, grain ve SCD Tip 1/2/3 yükleme stratejilerini öğrenin.
Detayları Gör →
Snowflake'e giriş: üç katmanlı mimari, Snowsight, tablo oluşturma, COPY INTO ile veri yükleme, SQL sorgulama, warehouse ve RBAC temelini öğrenin.
Detayları Gör →
Snowflake yönetimi: RBAC rol hiyerarşisi, resource monitor, maliyet izleme, network policy/MFA/SSO, masking, replikasyon ve denetimi öğrenin.
Detayları Gör →
DP-700 Fabric Data Engineer: workspace/git/deployment, Spark ve pipeline dönüşüm, Eventstream/KQL, Warehouse, monitoring ve optimizasyonu öğrenin.
Detayları Gör →
Microsoft Fabric Data Factory: copy activity, bağlantılar, zamanlama, parametre, ForEach/If kontrol akışı ve izlemeyle basit data pipeline kurun.
Detayları Gör →
Microsoft Fabric Warehouse'a giriş: OneLake, tablo oluşturma, COPY INTO, T-SQL sorgulama, SQL analytics endpoint ve DirectLake Power BI öğrenin.
Detayları Gör →
Fabric'te karmaşık pipeline: dinamik ifade, metadata-driven ingest, ForEach, If/Switch/Until, retry/idempotency, watermark ve CI/CD öğrenin.
Detayları Gör →
Modern bulut veri ambarı: MPP, kolon depolama, depolama-hesaplama ayrımı, ELT, dbt, modern veri yığını, yönetişim ve lakehouse yakınsamasını öğrenin.
Detayları Gör →
Airflow optimizasyon ve ölçekleme: Celery/Kubernetes executor, paralellik, pool, dinamik task mapping, deferrable ve scheduler performansını öğrenin.
Detayları Gör →
Google Cloud Professional Data Engineer sınavı: BigQuery, Dataflow, Pub/Sub, Dataproc, Composer, BQML/Vertex AI ve servis seçim senaryolarını çalışın.
Detayları Gör →
Snowflake sorgu optimizasyonu: query profile okuma, spilling, micro-partition pruning, clustering, önbellek ve warehouse boyutlandırmayı öğrenin.
Detayları Gör →
Snowflake'te Search Optimization Service, external table partition, secure view ve materialized view ile seçici sorgu ve dış veri erişimini hızlandırın.
Detayları Gör →
İlişkisel veritabanı ve veri ambarı temelleri: PK/FK, normalizasyon, SQL, ACID, OLTP/OLAP farkı ve star şema boyutsal modelini öğrenin.
Detayları Gör →
Amazon Redshift ve QuickSight: MPP mimari, COPY yükleme, distribution/sort key, WLM, Spectrum ve SPICE dashboard ile ölçeklenebilir analitik öğrenin.
Detayları Gör →
Amazon Redshift: MPP mimari, distribution/sort key, COPY yükleme, VACUUM/ANALYZE, WLM, concurrency scaling ve Spectrum ile ölçeklenebilir ambar öğrenin.
Detayları Gör →
Airflow'da karmaşık orkestrasyon: timetable, dataset-driven tetikleme, dinamik DAG, task mapping, branching, cross-DAG bağımlılık ve ölçeklemeyi öğrenin.
Detayları Gör →
Snowflake'te yarı yapılandırılmış veri: VARIANT ile JSON/XML yükleme, path notasyonu, cast, LATERAL FLATTEN ve XMLGET ile sorgulamayı öğrenin.
Detayları Gör →
GitHub Codespaces, Gitpod ve docker-compose ile tarayıcı tabanlı ortamda Apache Airflow 2.x kurulumu, ilk DAG yazımı ve çalıştırma eğitimi.
Detayları Gör →
Snowflake üç katmanlı mimari eğitimi: mikro-bölümler, sanal ambarlar, clustering, result/warehouse cache ve Query Profile ile performans ilişkisi.
Detayları Gör →
Snowflake'te Apache Iceberg tabloları, external tablolar ve materialized/secure view'larla veri gölü performansını optimize etme eğitimi.
Detayları Gör →
Snowflake Query Acceleration Service, result/metadata/warehouse cache ve search optimization ile sorgu gecikmesini düşürme ve performans eğitimi.
Detayları Gör →
Snowflake ambar boyutlandırma, multi-cluster autoscaling, scaling policy, eşzamanlılık kuyruğu ve kredi maliyeti dengesini öğreten performans eğitimi.
Detayları Gör →
Snowflake hesap organizasyonu, RBAC rol hiyerarşisi, resource monitor, maliyet izleme ve ACCOUNT_USAGE ile kaynak yönetimi eğitimi.
Detayları Gör →
Snowflake zero-copy cloning, Secure Data Sharing, reader account ve Marketplace ile veriyi kopyalamadan klonlama ve güvenli paylaşım eğitimi.
Detayları Gör →
Snowflake Time Travel, Fail-safe, UNDROP, zero-copy clone ile kurtarma ve veritabanı replikasyonu/failover ile sürekli veri koruma eğitimi.
Detayları Gör →
Snowflake stage türleri, file format, COPY INTO, hata yönetimi, VARIANT ve Snowpipe ile toplu ve sürekli veri yükleme eğitimi.
Detayları Gör →
Snowflake Streams, Tasks, Dynamic Tables ve Snowpipe ile CDC, görev zinciri ve bildirimsel dönüşümle sürekli veri pipeline kurma eğitimi.
Detayları Gör →
Snowsight, SnowSQL, Python/JDBC/ODBC konektörleri, Snowpark ve key-pair/SSO kimlik doğrulama ile Snowflake bağlantı eğitimi.
Detayları Gör →
Snowflake'te bulk, mikro-batch ve sürekli yükleme teknikleri, dönüşümlü COPY, dosya optimizasyonu ve idempotent yüklemeyle performans eğitimi.
Detayları Gör →
Snowflake Query Profile, clustering, spilling, ambar ayarı, cache, search optimization ve maliyet analiziyle bütünsel performans yönetimi eğitimi.
Detayları Gör →
Snowflake Stream nesnesi, CDC metadata'sı, MERGE tüketimi, SCD Type 1/2 ve stream+task ile Snowflake içi değişim veri yakalama eğitimi.
Detayları Gör →
Talend Open Studio for ESB ile SOAP/REST data service, Apache Camel route, içerik tabanlı yönlendirme ve Karaf dağıtımı eğitimi.
Detayları Gör →
Talend context, metadata, generic/dynamic şema ve tDB bileşenleriyle kaynak ve ortam bağımsız, taşınabilir veri işleri tasarlama eğitimi.
Detayları Gör →
Talend Administration Center (TAC) ile proje/kullanıcı yönetimi, Job Conductor zamanlama, JobServer dağıtımı ve AMC izleme eğitimi.
Detayları Gör →
OLTP/OLAP, EDW katmanları, ETL süreçleri ve yıldız/kar tanesi boyutsal modelleme ile geleneksel veri ambarı mimarisi eğitimi.
Detayları Gör →
Streamlit in Snowflake ile Snowpark'tan veri çekip etkileşimli veri uygulaması geliştirme, cache, RBAC ve Snowflake içi dağıtım eğitimi.
Detayları Gör →
Snowflake Task graph (DAG), finalizer, serverless orkestrasyon, hata yönetimi ve gözlemlenebilirlikle ölçeklenebilir pipeline mimarisi eğitimi.
Detayları Gör →
Kimball, Inmon, Data Vault 2.0 ve lakehouse ile boyutsal modelleme, SCD, fact türleri ve modern DWH mimari tasarımı eğitimi.
Detayları Gör →
Make (Integromat) ile senaryo, modül, router, iterator/aggregator, webhook ve HTTP modülüyle kodsuz veri entegrasyonu eğitimi.
Detayları Gör →
Tanımlayıcı/çıkarımsal istatistik, hipotez testi, regresyon ve zaman serisi tahminini pandas/statsmodels ile veri pipeline'ında uygulama eğitimi.
Detayları Gör →
Otonom navigasyon için LiDAR, kamera, radar, IMU ve GNSS füzyonu, Kalman/EKF, SLAM ve ROS ile çoklu sensör veri entegrasyonu eğitimi.
Detayları Gör →Veri ve Analitik alanındaki Veri Mühendisliği ve Ambarı eğitimlerimiz, ekiplerin bu konuda ihtiyaç duyduğu bilgi ve becerileri gerçek iş senaryoları üzerinden kazandırmak için tasarlandı. Bu kategoride toplam 90 eğitim ve 244 günlük içerik bulunur; her program gün gün modüllere ayrılmış, uygulamalı bir akışla ilerler.
Programlar seviyelere göre ayrılmıştır (5 başlangıç, 18 temel, 42 orta, 25 ileri seviye). Tüm eğitimler kurumun ihtiyaç analizine göre uyarlanabilir; içerik, süre ve örnekler ekibinizin kullandığı sistemlere göre şekillendirilir. Katılımcılar eğitim sonunda Digital Vizyon Akademi Başarı Sertifikası alır.
Ekibinizin seviyesine ve hedeflerine göre kuruma özel eğitim takvimi ve içerik uyarlaması hazırlayalım.
