Veriyi bulunabilir ve anlaşılır kılın
Veri kataloğu temelleri: metadata türleri, veri sözlüğü ve iş sözlüğü, veri soyağacı (lineage) ve etki analizi, hassas veri sınıflandırma, arama/keşif ve güven göstergeleri, veri sahipliği ve yönetişim kavramsal ve örnekli işlenir.
Metadata, soyağacı ve kataloglama temelleri
Bu eğitim, bir kurumun veri varlıklarını bulunabilir, anlaşılır ve güvenilir kılan veri kataloğu (data catalog) kavramlarını temelden öğretir. Metadata türleri (teknik, iş, operasyonel), veri sözlüğü (data dictionary) ve iş sözlüğü (business glossary) ele alınır. Veri varlıklarının envanteri, otomatik metadata toplama (harvesting/crawling), sınıflandırma ve etiketleme (hassas veri işaretleme) işlenir. Veri soyağacı (data lineage), kaynaktan hedefe izlenebilirlik ve etki analizi uygulanır. Arama ve keşif, veri sahipliği (ownership/stewardship), güven göstergeleri (kalite skoru, popülerlik) ve self-servis veri kullanımı gösterilir. Veri kataloğunun yönetişim, gizlilik ve veri mesh/veri ürünü yaklaşımlarıyla ilişkisi kavramsal olarak kapsanır. Örnekler yaygın katalog araçları üzerinden kavramsal verilir.
2 Gün. Her gün dört modül; kavramlar örnek katalog ve metadata senaryolarıyla işlenir.
Temel Seviye — Veri kataloğu: metadata, veri sözlüğü, soyağacı, arama ve yönetişim entegrasyonu.
Örnek veri varlıkları ve katalog senaryoları üzerinde metadata, soyağacı ve etiketleme uygulaması.
Arama ve metadata ile doğru veriyi hızla bulursunuz.
İş sözlüğüyle terimlerde kurumsal ortak dil kurarsınız.
Veri soyağacıyla verinin nereden geldiğini görürsünüz.
Eğitimden verim almak için faydalı olacak bilgi ve ortam gereksinimleri
Tablo, kaynak ve veri varlığı kavramına aşinalık faydalıdır.
Veri yönetişimine ilgi örnekleri anlamlandırır.
Veriyle çalışan bir rolde olmak avantaj sağlar.
Örnek metadata ve katalog arayüzüne erişim (kavramsal).
Programın gün gün akışı aşağıdadır. Bir güne tıklayarak o günün modüllerini ve içeriklerini görebilirsiniz.
Program sonunda katılımcılar:
Veri kataloğunun amacını ve bileşenlerini açıklarsınız.
Teknik, iş ve operasyonel metadatayı ayırt edersiniz.
Veri sözlüğü ile alan tanımlarını standartlaştırırsınız.
İş sözlüğüyle kurumsal ortak dili kurarsınız.
Veri soyağacıyla izlenebilirlik ve etki analizi yaparsınız.
Hassas veriyi sınıflandırır ve etiketlersiniz.
Metadata araması ve güven göstergeleriyle veri keşfedersiniz.
Veri sahipliği ve yönetişimle katalogu sürdürürsünüz.
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.
Google Cloud Vertex AI Forecasting ve BigQuery ML ARIMA_PLUS ile talep tahmini, quantile tahmin, backtest ve üretime almayı uygulamalı öğrenin.
Detayları Gör →
Virginia VCDPA kapsamı, veri sorumlusu/işleyen yükümlülükleri, tüketici hakları, rıza ve uyum programını CCPA ve GDPR karşılaştırmasıyla öğrenin.
Detayları Gör →
fio, iperf3 ve sysbench ile sanal makine performansını ölçmeyi, benchmark verisi toplamayı ve istatistiksel karşılaştırmayı uygulamalı öğrenin.
Detayları Gör →
Kesik eksen, çift eksen, oran hataları, cherry-picking ve sahte korelasyon gibi yanıltıcı grafik tekniklerini tanımayı ve dürüst alternatifleri tasarlamayı öğre
Detayları Gör →
Hedef kitle, tek ana mesaj, anlatı yapısı, dikkat yönlendirme ve açıklayıcı başlıklarla veri bulgularını ikna edici bir hikâyeye dönüştürmeyi öğrenin.
Detayları Gör →