petl ile Python'da hafif ve akışkan ETL kur
Python petl kütüphanesiyle temel veri dönüşümleri eğitimi: CSV/Excel/veritabanı okuma-yazma, cut/rename/convert ile kolon işlemleri, select ile filtreleme, join ve aggregate ile birleştirme/toplulaştırma, akış tabanlı bellek dostu ETL hattı kurma.
petl ile tablo okuma/yazma, dönüşüm, birleştirme ve temizleme
Bu temel seviye eğitim, Python petl (Python ETL) kütüphanesiyle hafif ve bellek dostu veri dönüşümlerini uygulamalı öğretir. CSV, JSON, Excel ve veritabanından veri okuma (fromcsv, fromdb); kolon seçme, yeniden adlandırma, ekleme ve dönüştürme (cut, rename, addfield, convert); satır filtreleme (select), sıralama ve benzersizleştirme işlenir. Ardından tablo birleştirme (join, leftjoin, cat), gruplama ve toplulaştırma (aggregate, rowreduce), eksik/bozuk veri temizleme, petl'in tembel (lazy) akış mimarisi ve büyük dosyaları bellek taşırmadan işleme pratiği uygulanır. Katılımcılar petl ile uçtan uca küçük bir ETL hattı yazar.
3 Gün. Her gün dört modül; katılımcılar okuma/yazma, dönüşüm, birleştirme ve temizleme eksenlerinde petl hattını adım adım kurar.
Temel Seviye — Python petl kütüphanesiyle tablo okuma/yazma, satır-kolon dönüşümleri, birleştirme, temizleme ve bellek dostu akış tabanlı ETL işlemlerinin uygulamalı öğrenimi.
Katılımcılar gerçek CSV ve veritabanı verileri üzerinde petl fonksiyonlarını Jupyter/CLI ortamında uygulamalı çalıştırarak küçük bir ETL hattı oluşturur.
pandas'a kıyasla bellek dostu, akış tabanlı dönüşümlerle büyük dosyaları işlersiniz.
petl fonksiyonlarını okunur bir boru hattı (pipeline) olarak zincirlersiniz.
Gerçek dünyadaki bozuk/eksik veriyi birkaç satırla düzenlersiniz.
Eğitimden verim almak için faydalı olacak bilgi ve ortam gereksinimleri
Değişken, liste ve fonksiyon düzeyinde Python bilgisi beklenir.
Satır/kolon ve CSV mantığına aşinalık faydalıdır.
Python 3 ve pip ile petl kurulabilen bir çalışma ortamı.
Veritabanından okuma örnekleri için temel SQL faydalıdır.
Programın gün gün akışı aşağıdadır. Bir güne tıklayarak o günün modüllerini ve içeriklerini görebilirsiniz.
Program sonunda katılımcılar:
CSV, Excel, JSON ve veritabanından petl ile veri okur ve yazarsınız.
cut, rename, addfield ve convert ile kolonları dönüştürürsünüz.
select ve sıralama fonksiyonlarıyla satırları süzer ve düzenlersiniz.
Eksik ve bozuk veriyi regex ve dönüşümlerle temizlersiniz.
join, leftjoin ve cat ile tabloları birleştirirsiniz.
aggregate ve pivot ile veriyi gruplar ve yeniden şekillendirirsiniz.
petl'in tembel akışıyla büyük dosyaları bellek taşırmadan işlersiniz.
Oku-dönüştür-yükle adımlarını tek bir çalışabilir hatta birleştirirsiniz.
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.
Python ile istatistiksel modelleme: hipotez testi (t, ki-kare, ANOVA), doğrusal ve lojistik regresyon, çapraz doğrulama ve ROC-AUC değerlendirmeyi öğrenin.
Detayları Gör →
Microsoft Access ile tablo tasarımı, ilişkiler ve referans bütünlüğü, seçme ve eylem sorguları, formlar ve raporlarla veriyi düzene sokmayı öğrenin.
Detayları Gör →
grep, awk, sed, csvkit, jq ve curl ile dosyalardan ve API'lerden veriye komut satırında erişip süzme, dönüştürme ve otomasyonu uygulamalı öğrenin.
Detayları Gör →
EF Core'da LINQ-SQL çevirisi, yükleme stratejileri, N+1 ve performans, AsNoTracking, optimistic concurrency ve ileri modellemeyi uygulamalı öğrenin.
Detayları Gör →
İleri veri modelleme: normalizasyon/denormalizasyon, yıldız şema ve SCD, Data Vault 2.0, NoSQL ve lakehouse tasarımıyla iş yüküne uygun model kurun.
Detayları Gör →