Dağıtık veride hesapla, say ve ikiliyi yönet
Dağıtık ve NoSQL veritabanlarında MapReduce ile toplulaştırma, atomik sayaçlarla eşzamanlı güvenli artırma ve ikili veri saklama stratejilerini uygulamalı öğreten orta seviye eğitim.
MapReduce toplulaştırma, atomik sayaçlar ve ikili veri yönetimi
Bu orta seviye eğitim, dağıtık ve NoSQL veritabanlarında üç önemli veri işleme desenini ele alır. Katılımcılar MapReduce paradigmasını (map, shuffle, reduce), dağıtık toplulaştırmanın mantığını, map ve reduce fonksiyonu tasarımını öğrenir. Ardından eşzamanlı ortamda güvenli sayım için atomik sayaçlar (atomic counters) ve artırma operasyonları, yarış durumu (race condition) önleme, idempotent güncelleme, ikili (binary) verinin (resim, dosya) veritabanında saklanması, BLOB ve nesne depolama referansı, boyut sınırları ve performans dengesi uygulamalı işlenir.
2 Gün. Her gün dört modül; katılımcılar MapReduce'tan atomik sayaç ve ikili veriye ilerler.
Orta Seviye — Dağıtık veritabanlarında MapReduce ile toplu işleme, atomik sayaçlarla güvenli artırma ve ikili (binary) veri yönetiminin ele alınması.
Katılımcılar örnek bir dağıtık veritabanında MapReduce sorguları, atomik sayaç güncellemeleri ve binary saklama senaryoları uygulayarak öğrenir.
MapReduce ile büyük veriyi paralel ve ölçeklenebilir biçimde toplulaştırırsınız.
Atomik sayaçlarla eşzamanlı artırmalarda veri kaybını önlersiniz.
Resim ve dosya gibi binary veriyi doğru stratejiyle yönetirsiniz.
Eğitimden verim almak için faydalı olacak bilgi ve ortam gereksinimleri
Bir dilde (JavaScript/Python) temel programlama bilgisi beklenir.
NoSQL veya belge tabanlı veritabanı kavramlarına aşinalık faydalıdır.
MongoDB/DynamoDB gibi bir NoSQL veritabanı erişimi gereklidir.
Çok kullanıcılı erişim kavramına aşinalık faydalıdır.
Programın gün gün akışı aşağıdadır. Bir güne tıklayarak o günün modüllerini ve içeriklerini görebilirsiniz.
Program sonunda katılımcılar:
Map, shuffle ve reduce aşamalarıyla dağıtık toplulaştırma tasarlarsınız.
emit ile doğru anahtar-değer çıktısı üreten map fonksiyonu yazarsınız.
Birleşmeli reduce fonksiyonlarıyla sonucu doğru toplarsınız.
MapReduce ile aggregation pipeline arasında doğru seçimi yaparsınız.
Oku-değiştir-yaz tuzağını ve kayıp güncellemeyi tanırsınız.
Atomik artırma ile eşzamanlı güvenli sayım yaparsınız.
Binary veriyi boyut sınırlarına göre doğru biçimde saklarsınız.
Veritabanı ve nesne depolama arasında doğru stratejiyi seçersiniz.
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.
Örnekleme, anket tasarımı, REST API ve web kazıma ile güvenilir ve etik veri toplamayı Python ile uygulamalı öğreten eğitim.
Detayları Gör →
Transaction, ACID, izolasyon seviyeleri, kilitleme, deadlock ve MVCC ile eşzamanlılık kontrolünü PostgreSQL/MySQL üzerinde uygulamalı öğretir.
Detayları Gör →
R ile veri işleme: dplyr/tidyr dönüşümleri, stringr, lubridate, join ve data.table ile hızlı veri hazırlamayı uygulamalı öğretir.
Detayları Gör →
İçgörü üretimi, görselleştirme ilkeleri, Power BI/Tableau gösterge tablosu ve veri hikâyeciliğini uçtan uca kapsayan kapsamlı program.
Detayları Gör →
Aykırı değer, zaman serisi ve ML tabanlı anomali tespiti (Isolation Forest, LOF), doğrulama ve müdahale stratejilerini uygulamalı öğretir.
Detayları Gör →