Big Data Consulting Eğitimi

This instructor-led, live training in Türkiye (online or onsite) is aimed at intermediate-level database administrators, developers, and analysts who wish to master advanced SQL functionalities for complex data operations and database management.

By the end of this training, participants will be able to:

• Perform advanced querying techniques using unions, subqueries, and complex joins.
• Add, update, and delete data, tables, views, and indexes with precision.
• Ensure data integrity through transactions and manipulate database structures.
• Create and manage databases efficiently for robust data storage and retrieval.

Amazon Redshift, AWS'deki petabayt ölçeğinde, bulut tabanlı bir veri ambarı hizmetidir.

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitimde katılımcılar Amazon Redshift'in temellerini öğreneceklerdir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• Amazon Redshift'i kurmak ve yapılandırmak
• Amazon Redshift ile verileri yüklemek, yapılandırmak, dağıtmak, sorgulamak ve görselleştirmek

Hedef Kitle

• Geliştiriciler
• BT Profesyonelleri

Kurs Formatı

• Kısmen ders anlatımı, kısmen tartışma, egzersizler ve yoğun uygulamalı çalışma

Not

• Bu kurs için özelleştirilmiş bir eğitim talep etmek için lütfen bizimle iletişime geçerek düzenleme yapabilirsiniz.

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (Türkiye çevrimiçi veya yerinde), modern büyük veri uygulamalarının karmaşıklıklarını yönetebilecek sağlam bir veri gölü evi çözümü uygulamak, veri işleme iş akışlarını optimize etmek ve veri bütünlüğünü sağlamak isteyen ileri düzey veri profesyonellerine yöneliktir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• Iceberg’in mimarisi, meta veri yönetimi ve dosya düzeni dahil olmak üzere derinlemesine bir anlayış kazanmak.
• Iceberg’i çeşitli ortamlarda optimum performans için yapılandırmak ve çoklu veri işleme motorlarıyla entegre etmek.
• Büyük ölçekli Iceberg tablolarını yönetmek, karmaşık şema değişiklikleri yapmak ve bölüm evrimini ele almak.
• Büyük veri kümeleri için sorgu performansını ve veri tarama verimliliğini optimize etmek için tekniklerde ustalaşmak.
• Veri tutarlılığını sağlamak, işlem garantilerini yönetmek ve dağıtık ortamlarda hataları ele almak için mekanizmalar uygulamak.

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (Türkiye çevrimiçi veya yerinde), büyük ölçekli veri kümelerini yönetmek, veri bütünlüğünü sağlamak ve veri işleme iş akışlarını optimize etmek için gerekli bilgi ve becerileri edinmek isteyen yeni başlayan seviyedeki veri profesyonellerine yöneliktir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• Apache Iceberg'in mimarisi, özellikleri ve faydaları hakkında kapsamlı bir anlayış kazanmak.
• Tablo formatları, bölümlendirme, şema evrimi ve zaman yolculuğu yetenekleri hakkında bilgi edinmek.
• Apache Iceberg'i farklı ortamlarda kurmak ve yapılandırmak.
• Iceberg tablolarını oluşturmak, yönetmek ve manipüle etmek.
• Diğer tablo formatlarından Iceberg'e veri taşıma sürecini anlamak.

Bu kurs, Veri Bilimcisi beceri setinin bir parçasıdır (Alan: Veri ve Teknoloji).

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (Türkiye çevrimiçi veya yerinde), etkili veri analitiği çözümleri için Azure Data Lake Storage Gen2'yi kullanmayı öğrenmek isteyen orta düzeydeki veri mühendislerine yöneliktir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• Azure Data Lake Storage Gen2'nin mimarisini ve temel özelliklerini anlayabilecektir.
• Maliyet ve performans için veri depolama ve erişimini optimize edebilecektir.
• Azure Data Lake Storage Gen2'yi analitik ve veri işleme için diğer Azure hizmetleriyle entegre edebilecektir.
• Azure Data Lake Storage Gen2 API'sini kullanarak çözümler geliştirebilecektir.
• Yaygın sorunları giderebilecek ve depolama stratejilerini optimize edebilecektir.

Bu Türkiye konumunda gerçekleştirilen, eğitmen liderliğindeki canlı eğitimde katılımcılar Data Vault oluşturmayı öğreneceklerdir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• Data Vault 2.0'ın mimarisini ve tasarım kavramlarını, Big Data, NoSQL ve Yapay Zeka ile etkileşimini anlayabileceklerdir.
• Veri ambarında geçmiş verilere denetim, izleme ve inceleme olanağı sağlamak için veri kasası tekniklerini kullanabileceklerdir.
• Tutarlı ve tekrarlanabilir bir ETL (Veri Çıkarma, Dönüştürme, Yükleme) süreci geliştirebileceklerdir.
• Yüksek ölçeklenebilir ve tekrarlanabilir veri ambarları oluşturup dağıtabileceklerdir.

Apache Druid, Java ile yazılmış, açık kaynaklı, sütun odaklı, dağıtılmış bir veri deposudur. Bu sistem, büyük miktarda olay verisini hızlı bir şekilde almak ve bu veriler üzerinde düşük gecikmeli OLAP sorguları yürütmek için tasarlanmıştır. Druid, genellikle iş zekası uygulamalarında yüksek hacimli gerçek zamanlı ve geçmiş verileri analiz etmek için kullanılır. Ayrıca, son kullanıcılar için hızlı, etkileşimli analitik panellerini desteklemek için de uygundur. Druid, Alibaba, Airbnb, Cisco, eBay, Netflix, Paypal ve Yahoo gibi şirketler tarafından kullanılmaktadır.

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitimde, veri ambarı çözümlerinin bazı sınırlamalarını keşfediyor ve Druid'in bu teknolojileri tamamlayarak esnek ve ölçeklenebilir bir akış analizi yığını oluşturabileceğini tartışıyoruz. Birçok örnek üzerinden ilerliyor ve katılımcılara laboratuvar ortamında Druid tabanlı çözümleri uygulamaları ve test etmeleri için fırsat sunuyoruz.

Kurs Formatı

• Kısmen ders anlatımı, kısmen tartışma, yoğun uygulamalı çalışma, anlayışı ölçmek için ara sıra testler

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (Türkiye çevrimiçi veya yerinde), iş zekası ve veri ambarı çözümleri için Greenplum Database kurmak isteyen yöneticilere yöneliktir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• Greenplum ile işleme ihtiyaçlarını karşılayabilecektir.
• Veri işleme için ETL işlemleri gerçekleştirebilecektir.
• Mevcut sorgu işleme altyapılarından yararlanabilecektir.

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (Türkiye çevrimiçi veya yerinde), IBM DataStage'i hem yönetim hem de geliştirme açısından kapsamlı bir şekilde anlamak isteyen orta düzeydeki BT profesyonellerine yöneliktir. Bu eğitim, katılımcıların bu aracı kendi iş yerlerinde etkili bir şekilde yönetmelerini ve kullanmalarını sağlayacaktır.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• DataStage'in temel kavramlarını anlayabilecektir.
• DataStage ortamlarını etkili bir şekilde kurmayı, yapılandırmayı ve yönetmeyi öğrenebilecektir.
• Çeşitli veri kaynaklarına bağlanabilecek ve veritabanlarından, düz dosyalardan ve harici kaynaklardan verileri verimli bir şekilde çıkarabilecektir.
• Etkili veri yükleme teknikleri uygulayabilecektir.

Türkiye'da (çevrimiçi veya yerel) gerçekleştirilen bu eğitmen yönetimi altında olan canlı eğitim, gerçek zamanlı veri ambarları oluşturmak ve büyük ölçekli veri kümelerinde çok boyutlu analiz yapmak isteyen orta düzeyde büyük veri uzmanlarına yönelik olmaktadır.

Eğitim sonunda, katılımcılar şunları yapabileceklerdir:

• Gerçek zamanlı akış veri kaynaklarıyla Apache Kylin’ü kurma ve yapılandırma.
• Tamponlu ve akış verileri için OLAP küpleri tasarlamak ve oluşturma.
• Kylin'in SQL arayüzünü kullanarak alt saniye gecikmeli karmaşık sorgular gerçekleştirmek.
• Interaktif veri görselleştirmesi için Kylin'i BI araçlarıyla entegrasyon yapmak.
• Kylin'de performansı optimize etmek ve kaynakları etkili bir şekilde yönetmek.

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (Türkiye çevrimiçi veya yerinde), becerilerini Oracle SQL geliştirme ve yönetimi alanında geliştirmek isteyen orta seviyedeki veritabanı profesyonellerine yöneliktir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• Karmaşık SQL sorgularını oluşturma ve optimize etme.
• Oracle SQL araçlarını kullanarak veritabanlarını verimli bir şekilde yönetme.
• Veritabanı geliştirme ve bakımında en iyi uygulamaları uygulama.
• Oracle ortamında kullanıcı erişimini ve veritabanı güvenliğini yönetme.