İçeriğe geç
Akadem Danışmanlık ve Eğitim Çözümleri

Must-Have Skills for Big Data Practitioners Eğitimi

Bu eğitim, büyük veri uzmanlarının veri stratejilerini geliştirmek ve büyük veri ortamlarında etkin bir şekilde çalışmak için ihtiyaç duydukları becerileri kazandırır.

Bu program için teklif alınKataloğa dön
Must-Have Skills for Big Data Practitioners Eğitimi

Genel Bakış

Eğitim Süresi: 4 Gün / 24 Saat

Ön Koşul: Temel veri analitiği, programlama dilleri (Python, SQL), ve büyük veri platformları (Hadoop, Spark) hakkında bilgi sahibi olmak faydalıdır. Temel veri tabanı yönetimi ve bulut servisleri bilgisi de eğitimin etkinliğini artıracaktır.

Eğitim Hakkında: Bu eğitim, büyük veri profesyonellerinin günümüz veri ekosisteminde başarılı olabilmeleri için sahip olmaları gereken en kritik becerileri kapsamlı bir şekilde ele alır. Katılımcılar, büyük veri yönetimi, veri işleme, analitik, veri güvenliği, ölçeklenebilirlik ve performans optimizasyonu gibi temel alanlarda derinlemesine bilgi sahibi olurlar. Eğitimde, endüstri standartlarına uygun en son araçlar ve teknolojiler kullanılarak pratik uygulamalar gerçekleştirilir. Katılımcılar, büyük veri projelerinin tüm yaşam döngüsünü yönetebilme yetkinliğine sahip olur.

Katılımcı Profili

Kimler Katılmalı

  • Veri Bilimcileri
  • Büyük Veri Mühendisleri
  • Veri Analistleri
  • İş Zekası Uzmanları
  • Yazılım Geliştiriciler
  • IT Profesyonelleri ve Yöneticiler

Program İçeriği

Eğitim İçeriği

  1. 01

    Büyük Veri Ekosistemine Giriş

    • Büyük veri kavramları ve endüstri uygulamaları
    • Büyük veri platformları: Hadoop, Spark, Kafka, NoSQL veri tabanları
    • Veri mimarisi ve veri akışı yönetimi
  2. 02

    Veri Toplama ve Ön İşleme

    • Veri kaynakları: Struktüre edilmiş, yarı struktüre edilmiş, ve struktüre edilmemiş veriler
    • Veri ön işleme teknikleri: Temizleme, dönüşüm ve zenginleştirme
    • ETL (Extract, Transform, Load) süreçleri ve veri pipeline yönetimi
  3. 03

    Veri Depolama ve Yönetim

    • Veri gölleri (Data Lakes) ve veri ambarları (Data Warehouses)
    • Hadoop Distributed File System (HDFS) ve bulut tabanlı veri depolama çözümleri
    • Veritabanı yönetimi ve veri tutarlılığı sağlama
  4. 04

    Büyük Veri İşleme ve Analitiği

    • Apache Spark ile paralel veri işleme ve optimizasyon
    • MapReduce programlama modeli ve pratik uygulamaları
    • Veri işleme ve analitik modeller: Gerçek zamanlı veri analitiği ve batch processing
  5. 05

    Makine Öğrenmesi ve İleri Analitik

    • Büyük veri ile makine öğrenmesi algoritmaları uygulamaları
    • Spark MLlib ve TensorFlow ile makine öğrenmesi
    • Predictive modeling ve veri tahminleme
  6. 06

    Büyük Veri Güvenliği ve Yönetimi

    • Veri güvenliği stratejileri: Veri maskeleme, şifreleme ve erişim kontrolü
    • Büyük veri platformlarında uyumluluk ve veri yönetişimi
    • GDPR ve diğer veri koruma standartları
  7. 07

    Kubernetes ve Konteynerizasyon

    • Büyük veri uygulamalarının konteynerizasyonu ve Kubernetes ile orkestrasyonu
    • Microservices ve dağıtık veri işleme mimarileri
    • Bulut tabanlı konteyner yönetimi ve veri entegrasyonu
  8. 08

    Veri Görselleştirme ve Raporlama

    • Büyük veri görselleştirme araçları: Tableau, PowerBI, Grafana
    • İş zekası raporlama ve dashboard oluşturma
    • Veriden bilgiye: Hikaye anlatımı teknikleri
  9. 09

    Proje Yönetimi ve Büyük Veri Çözümlerinin Dağıtımı

    • Büyük veri projelerinde çevik metodolojiler ve proje yönetimi
    • Büyük veri çözümlerinin devreye alınması ve optimizasyonu
    • Ölçeklenebilirlik stratejileri ve performans yönetimi
  10. 10

    Gerçek Dünya Uygulamaları ve Case Studies

    • Endüstri bazlı uygulamalar ve başarı hikayeleri
    • Büyük veri projelerinde karşılaşılan zorluklar ve çözüm önerileri
    • Katılımcıların kendi projelerini geliştirmeleri ve mentorluk

Kazanımlar

Eğitim Sonu Kazanımları

  • Büyük veri ekosistemindeki kritik araçları ve teknolojileri kullanma becerisi kazanılır.
  • Büyük veri projelerini uçtan uca yönetebilme ve optimizasyon yapabilme yetkinliği elde edilir.
  • Makine öğrenmesi ve ileri veri analitiği modelleri ile veri işleme ve tahminleme becerisi kazanılır.
  • Bulut tabanlı veri yönetimi ve güvenlik stratejileri konusunda uzmanlaşılır.
  • Gerçek dünya uygulamaları ile öğrendiklerini pratiğe dökme imkanı sunulur.
Süre
4 Gün / 24 Saat
Kategori
Veri ve Veri Bilimi Eğitimleri
Format
Yüz yüze · Online · Hibrit

Kurumunuza özel planlayalım

Takvim, içerik ve süre ekibinizin ihtiyacına göre uyarlanır.

Teklif Alİletişime geç
+90 850 241 95 58

Aynı kategoriden diğer programlar

Tümünü gör
  • Veri ve Veri Bilimi Eğitimleri

    Yapay Zeka Destekli Veri Analitiği Eğitimi

    Yapay Zeka Destekli Veri Analitiği Eğitimi, verilerin gücünü kullanarak stratejik iş kararları almak isteyen profesyoneller için tasarlanmıştır.

    2 gün / 12 saatİncele
  • Veri ve Veri Bilimi Eğitimleri

    Tableau İleri Eğitimi

    Bu eğitim, katılımcılara Tableau’nun tüm potansiyelini keşfetme ve iş süreçlerinde etkin bir şekilde uygulama yeteneği kazandırır.

    2 gün / 12 saatİncele
  • Veri ve Veri Bilimi Eğitimleri

    Redis Veritabanı Programlama Eğitimi

    Bu eğitim, katılımcılara Redis’in en son sürümlerini kullanarak yüksek performanslı ve ölçeklenebilir veri çözümleri geliştirme becerisi kazandırır.

    3 gün / 18 saatİncele

Kurumunuz için doğru başlangıç noktasını birlikte belirleyelim

Kısa bir ihtiyaç görüşmesiyle başlıyoruz. Kapsamı, takvimi ve bütçeyi net biçimde yazılı olarak paylaşıyoruz — sürpriz yok.

Teklif Al+90 850 241 95 58

Ortalama ilk dönüş süresi: 1 iş günü

AraTeklif Al