Tableau Desktop Veri Kaynağı Bağlama

Eğitim Hakkında

Veri kaynağına bağlanma ve veri modelini kurma

Bu temel seviye eğitim, Tableau Desktop'ta analizin ilk adımı olan veri bağlantısını derinlemesine ele alır. Dosya kaynakları (Excel, CSV, JSON, PDF, spatial), veritabanı bağlantıları ve connector'lar, Data Source sayfası, logical/physical katman, ilişki (relationship) vs join vs union, join türleri ve join calculation, veri yorumlayıcı (Data Interpreter), alan türleri ve metadata düzenleme, live ile extract (.hyper) farkı ve extract filtreleri işlenir. Katılımcı, analiz için temiz ve doğru yapılandırılmış bir veri kaynağı kurabilir.

Süre ve Format

2 Gün. Her gün dört modül; katılımcılar bağlantıdan ilişki modeli ve extract'e ilerler.

Seviye

Temel Seviye — Tableau Desktop'ta farklı kaynaklara bağlanma, join/union/ilişki kurma ve extract yönetimi.

Öğrenme Metodu

Katılımcılar farklı kaynaklara bağlanıp Data Source sayfasında model kurarak uygulamalı öğrenir.

Neden Bu Eğitim?

🔗Doğru Bağlantı

Her kaynak türüne uygun şekilde bağlanmayı öğrenirsiniz.

🧩Veri Modeli

İlişki, join ve union'ı doğru yerde kullanırsınız.

⚡Extract Performansı

Live/extract kararıyla hızı ve tazeliği dengelersiniz.

Anahtar Konular

tableau desktopveri kaynağıjoinunionrelationshipextracthyperdata sourcedata interpreterveri bağlantısı

“Doğru analiz, doğru bağlanmış veriyle başlar.”

Ön Koşullar

Eğitimden verim almak için faydalı olacak bilgi ve ortam gereksinimleri

1

Tableau Desktop

Kurulu bir Tableau Desktop (deneme sürümü olabilir) gerekir.

2

Veri Farkındalığı

Tablo, sütun ve anahtar kavramlarına aşinalık faydalıdır.

3

Örnek Dosyalar

Excel/CSV ve örnek veritabanı sağlanır.

4

SQL Bilgisi (ops.)

Temel SQL join sezgisi yararlı olur.

Eğitim İçeriği

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

Günün hedefiKatılımcı, farklı dosya ve veritabanı kaynaklarına doğru biçimde bağlanabilir.

Modül 1

Dosya Kaynakları

Excel'e bağlanma
CSV ve metin dosyaları
JSON ve PDF bağlantısı
Spatial dosyalar
Klasörden birden çok dosya
Data Interpreter

Modül 2

Veritabanı Bağlantısı

Sunucu connector seçimi
Kimlik bilgisi ve SSL
Şema ve tablo seçimi
Özel SQL (initial SQL)
Bağlantı sorun giderme
Driver gereksinimleri

Modül 3

Data Source Sayfası

Canvas düzeni
Sürükle-bırak tablo
Alan önizleme (preview)
Satır sayısı kontrolü
Bağlantı yeniden adlandırma
Sayfa gezinme

Modül 4

Metadata

Alan türü değiştirme
Yeniden adlandırma
Geo rol atama
Varsayılan özellikler
Gizleme ve hariç tutma
Açıklama ekleme

Günün hedefiKatılımcı, ilişki/join/union ile modeli kurup extract yönetebilir.

Modül 1

İlişkiler

Logical vs physical katman
Relationship (noodle) kurma
Çoklu tablo ilişkisi
Granularite ve context
Join yerine ilişki ne zaman
Model doğrulama

Modül 2

Join

Inner/left/right/full
Join koşulu ve anahtar
Join calculation
Çoğaltma (fan-out) riski
Null davranışı
Join performansı

Modül 3

Union

Union mantığı
Tablo birleştirme
Wildcard union
Mismatched sütunlar
Kaynak alanı (table name)
Union doğrulama

Modül 4

Live vs Extract

Live bağlantı
Extract (.hyper) oluşturma
Extract filtreleri
Aggregate/roll-up extract
Yenileme (full/incremental)
Performans kararı

Eğitim Kazanımları

Program sonunda katılımcılar:

✅

Dosya Bağlantısı

Excel, CSV, JSON ve spatial kaynaklara bağlanırsınız.

✅

Veritabanı

Connector ve kimlikle veritabanına bağlanırsınız.

✅

Data Source

Data Source sayfasında kaynağı düzenlersiniz.

✅

Metadata

Alan türü, geo rol ve varsayılanları ayarlarsınız.

✅

İlişkiler

Logical layer ilişki modeli kurarsınız.

✅

Join/Union

Join türlerini ve union'ı doğru kullanırsınız.

✅

Data Interpreter

Dağınık dosyaları yorumlayıcıyla temizlersiniz.

✅

Extract

Live/extract kararı verip extract yönetirsiniz.

Kimler İçin Uygundur?

Tableau'ya yeni başlayanlar
veri analistleri
bağlantı/model adımını sağlamlaştırmak isteyen kullanıcılar için uygundur

Sıkça Sorulan Sorular

Bu eğitim kimler için uygundur?

Tableau'ya yeni başlayanlar ve bağlantı/model adımını sağlamlaştırmak isteyen analistler için uygundur.

İlişki ile join farkı nedir?

İlişki logical layer'da esnek ve granularite korur; join tabloları fiziksel olarak birleştirir. Eğitim hangisinin ne zaman uygun olduğunu gösterir.

Live mi extract mi kullanmalıyım?

Veri tazeliği ve performans ihtiyacına bağlıdır; eğitim extract filtreleri ve yenileme ile karar kriterlerini işler.

SQL bilmem şart mı?

Hayır; temel join sezgisi yeterlidir, özel SQL isteğe bağlı 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

OPENING & CONNECTING DATA SOURCES IN TABLEAU DESKTOP EĞİTİMİ