Search ve Application Development Eğitimi

Eğitim Hakkında

Arama motoru tabanlı uygulama geliştirmenin teknik eksenleri

Eğitim, Elasticsearch tabanlı bir arama altyapısıyla uygulama geliştirmeyi öğretir. Ters indeks mantığı, mapping ve veri tipleri, analyzer ve tokenizer zinciri, bulk indexleme, Query DSL ile match, bool, multi_match ve fuzzy sorgular, BM25 skorlama, boost ve function_score ayarı, aggregation ile facet, autocomplete, highlight, sayfalama ve REST istemcisiyle uygulama entegrasyonu uygulamalı işlenir.

Süre ve Format

2 Gün. Her gün dört modül; indeks tasarımı, sorgu geliştirme ve uygulama entegrasyonu uygulamalarla ilerler.

Seviye

Orta Seviye — Arama motoru mimarisi, indeksleme, sorgu DSL, analizörler, relevans ayarı ve arama uygulaması geliştirme.

Öğrenme Metodu

Örnek bir ürün kataloğu indekslenir; sorgular Kibana Dev Tools ve istemci kodu üzerinden adım adım iyileştirilir.

Neden Bu Eğitim?

🎯Alakalı Sonuçlar

Skorlama ve boost ayarıyla kullanıcıya isabetli sonuç sunarsınız.

🛠️Hızlı Sorgu

Doğru mapping ve analyzer ile milisaniyelik arama elde edersiniz.

📈Uygulama Entegrasyonu

Arama özelliklerini REST istemcisiyle uygulamaya bağlarsınız.

Anahtar Konular

arama motoru eğitimiElasticsearchQuery DSLanalyzerBM25full text searchautocompleteaggregationarama uygulamasıKibana

“İyi arama, kullanıcının ne yazdığını değil, ne aradığını anlamaktır.”

Ön Koşullar

Eğitimden verim almak için faydalı olacak bilgi ve ortam gereksinimleri

1

JSON ve REST

JSON yapısı ve HTTP çağrıları bilgisi.

2

Programlama

Python, Java veya JavaScript ile temel kodlama.

3

Veritabanı

İlişkisel veya belge veritabanı kavramları.

4

Docker

Arama kümesini yerelde ayağa kaldıracak Docker ortamı.

Eğitim İçeriği

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

Günün hedefiKatılımcı doğru mapping ve analyzer ile indeks tasarlayıp veri yükler.

Modül 1

Arama Mimarisi

Ters indeks ve belge yapısı
Cluster, node, shard ve replica kavramları
Yakın gerçek zamanlı (NRT) arama ve refresh
İlişkisel veritabanı ile arama motoru farkı
Tek düğümlü kurulum ve Kibana
REST API ve temel CRUD işlemleri

Modül 2

Mapping ve Veri Tipleri

text ve keyword alan ayrımı
Dinamik ve açık mapping
nested, object ve geo_point tipleri
Multi-field kullanımı
Index template ve component template
Mapping değişikliği ve reindex

Modül 3

Analiz Zinciri

Analyzer, tokenizer, token filter
Türkçe analizör, stemmer ve stop word
Edge n-gram ile otomatik tamamlama
Synonym ve lowercase filtreleri
_analyze API ile test
Özel analyzer tanımı

Modül 4

Veri Alımı

Bulk API ve performans ayarları
Ingest pipeline ile dönüştürme
Mantıksal silme ve güncelleme
Alias ve sıfır kesintili reindex
Veritabanından indeks senkronizasyonu
Hata ve geri deneme yönetimi

Günün hedefiKatılımcı relevansı ayarlanmış arama API'si ve istemci entegrasyonu geliştirir.

Modül 1

Query DSL

match, term, range ve bool sorguları
multi_match ve alan ağırlığı
Fuzzy, prefix ve wildcard kullanımı
Filter ve query context farkı
Nested sorgular
Sorgu profilleme ve explain API

Modül 2

Relevans Ayarı

BM25 skorlama mantığı
boost ve function_score
Popülerlik ve tazelik ile sıralama
Önerme (suggester) ve "bunu mu demek istediniz"
Öğrenmeye dayalı sıralama kavramı
Relevans test seti ve metrikler

Modül 3

Aggregation ve Arayüz

terms, range ve date_histogram aggregation
Facet ve filtre paneli oluşturma
Highlight ve snippet
search_after ile derin sayfalama
Autocomplete uç noktası
Hata durumları ve yanıt yapısı

Modül 4

Uygulama Geliştirme

Python/Java/JS resmi istemcileriyle bağlantı
Arama servisi katman tasarımı
Önbellekleme ve sorgu sınırları
Yetkilendirme ve doküman düzeyi güvenlik
İzleme, yavaş sorgu logu
Küme boyutlandırma ve yedekleme

Eğitim Kazanımları

Program sonunda katılımcılar:

✅

İndeks Tasarımı

Mapping ve analyzer seçimleriyle doğru indeks yapısı kurabilirsiniz.

🧩

Türkçe Arama

Türkçe analizör ve stemmer ile dile uygun arama kurgulayabilirsiniz.

🔧

Query DSL

Bool, multi_match ve fuzzy sorguları yazabilirsiniz.

📊

Relevans Ayarı

Boost ve function_score ile sıralamayı iyileştirebilirsiniz.

🔍

Aggregation

Facet ve istatistik arayüzleri için aggregation sorguları üretebilirsiniz.

🚀

Otomatik Tamamlama

Edge n-gram ve suggester ile öneri özelliği geliştirebilirsiniz.

🛡️

Uygulama Entegrasyonu

Arama servisini istemci kütüphanesiyle uygulamaya bağlayabilirsiniz.

📝

Performans İzleme

Yavaş sorguları profilleyip küme kaynaklarını ayarlayabilirsiniz.

Kimler İçin Uygundur?

Backend geliştiriciler
e-ticaret ve içerik platformu ekipleri
veri mühendisleri
arama deneyimi geliştirecek yazılımcılar için uygundur

Sıkça Sorulan Sorular

Bu eğitim kimler için uygundur?

Uygulamalarına arama, filtreleme ve öneri özelliği eklemek isteyen backend geliştiriciler ve veri mühendisleri için uygundur.

Hangi arama motoru kullanılır?

Uygulamalar Elasticsearch üzerinde yapılır; kavramlar OpenSearch ile büyük oranda uyumludur.

Türkçe karakter ve ek sorunu nasıl çözülür?

Türkçe analizör, lowercase ve stemmer zinciri kurulup _analyze ile test edilir.

SQL LIKE yerine neden arama motoru?

Ters indeks ve skorlama sayesinde büyük veride hızlı ve alakaya göre sıralı sonuç alınır.

Hangi dilde kod yazılır?

İstemci örnekleri Python ve JavaScript ağırlıklıdır; REST mantığı her dile taşınabilir.

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

SEARCH & APPLICATION DEVELOPMENT EĞİTİMİ