Ankara Merkezli Büyük Veri Eğitimleri

Bu eğitmen yönetilen canlı eğitim (Ankara çevrimiçi veya yerel) ortamında, büyük veri işleme ve analizi için Google Colab ve Apache Spark'yi kullanmak isteyen orta düzeyli veri bilimcileri ve mühendislerine yönelik olacak.

Bu eğitim sonunda katılımcılar aşağıdaki becerileri kazanabilecekler:

• Google Colab ve Spark kullanarak büyük veri ortamını kurma.
• Apache Spark ile büyük veri kümelerini etkili bir şekilde işlemek ve analiz etme.
• Kooperatif bir ortamda büyük veriyi görselleştirme.
• Apache Spark'yi bulut tabanlı araçlarla entegre etme.

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim programını tamamlayan katılımcılar, Big Data ve ilgili teknolojileri, metodolojileri ve araçları hakkında pratik ve gerçek dünya anlayışına sahip olacaklardır.

Katılımcılar, bu bilgiyi uygulamalı egzersizler aracılığıyla uygulamaya koyma fırsatına sahip olacaklardır. Grup etkileşimi ve eğitmen geri bildirimi, dersin önemli bir parçasını oluşturmaktadır.

Kurs, Big Data'nin temel kavramlarına bir girişle başlar, ardından Data Analysis gerçekleştirmek için kullanılan programlama dilleri ve metodolojilerine ilerler. Son olarak, Big Data depolama, Dağıtık İşleme ve Scalability'yi sağlayan araçları ve altyapıyı tartışırız.

Bu eğitmen yönlendirilmiş, canlı eğitim Ankara (çevrimiçi veya yerinde) gelişmiş düzeyde veri profesyonellerini hedeflemektedir. Eğitim, veri işleme iş akışlarını optimize etme, veri bütünlüğünü sağlama ve modern büyük veri uygulamalarının karmaşıklıklarını yönetebilen güçlü bir data lakehouse çözümü uygulama konularını ele alır.

Bu eğitim sonunda katılımcılar:

• Iceberg mimarisini, meta veri yönetimi ve dosya düzenlemesi dahil olmak üzere kapsamlı bir şekilde anlayacaklardır.
• Iceberg'ın çeşitli ortamlarda optimal performans için nasıl yapılandırılacağını ve birden fazla veri işleme motoruyla nasıl entegre edileceğini öğreneceklerdir.
• Büyük ölçekli Iceberg tablolarını yönetecek, karmaşık şema değişiklikleri gerçekleştirecek ve bölüm evrimi yönetimini ele alacaklardır.
• Büyük veri kümeleri için sorgu performansını ve veri tarama verimliliğini optimize etme tekniklerini öğreneceklerdir.
• Dağıtık ortamlarda veri tutarlılığını sağlamak, işlem garanti yönetimini uygulamak ve hataları yönetmek için mekanizmaları kullanacaklardır.

Bu eğitmen tarafından yönetilen canlı eğitim Ankara (çevrimiçi veya yerel) başlangıç seviyesindeki veri uzmanlarına Apache Iceberg'ı etkili bir şekilde kullanarak büyük ölçekli veri kümelerini yönetmeyi, veri bütünlüğünü sağlamak ve veri işleme akışlarını optimize etmek için gerekli bilgi ve becerileri kazanma fırsatı sunmaktadır.

Bu eğitim sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• Apache Iceberg'ın mimarisi, özellikleri ve faydalarını tam olarak anlamış olacaklardır.
• Tablo formatları, bölüntulama, şema evrimi ve zaman yolculuğu yetenekleri hakkında bilgi edinmiş olacaklardır.
• Apache Iceberg'ı farklı ortamlarda kurma ve yapılandırma işlemlerini öğreneceklerdir.
• Iceberg tablolarını oluşturma, yönetme ve düzenleme işlemlerini gerçekleştirebilecektir.
• Diğer tablo formatlarından Iceberg'a veri geçiş sürecini anlayacaklardır.

Bu eğitmen tarafından yönetilen canlı eğitim Ankara (çevrimiçi veya kurum içi) orta seviye IT profesyonellerine yönelik, veri mimarisi, yönetim, bulut bilişim ve büyük veri teknolojilerini etkin bir şekilde kullanarak kuruluşları içindeki veri taşımalarını yönetmeyi ve analiz etmeyi geliştirmek için tasarlanmıştır.

Bu eğitim sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• Çeşitli veri mimarilerinin temel kavramlarını ve bileşenlerini anlamak.
• Düzenleyici ortamlarda veri yönetimi ilkelerinin önemini kapsamlı bir şekilde anlamak.
• Dama ve Togaf gibi veri yönetim çerçevelerini uygulamak ve yönetmek.
• Veriyi etkin bir şekilde depolamak, işlemek ve yönetmek için bulut platformlarını kullanmak.

Bu eğitmen tarafından yönetilen canlı eğitim, Ankara (çevrimiçi veya yerinde) orta düzeydeki veri mühendislerine Azure Data Lake Storage Gen2'yi etkili veri analitiği çözümleri için nasıl kullanacaklarını öğretmeyi amaçlamaktadır.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecekler:

• Azure Data Lake Storage Gen2'nin mimarisini ve temel özelliklerini anlamaları.
• Maliyet ve performans için veri depolama ve erişimini optimize etmeleri.
• Veri analitiği ve işlemesi için Azure Data Lake Storage Gen2'yı diğer Azure hizmetleriyle entegre etmeleri.
• Azure Data Lake Storage Gen2 API'sini kullanarak çözümler geliştirmeleri.
• Sık karşılaşılan sorunları gidermeleri ve depolama stratejilerini optimize etmeleri.

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (Ankara çevrimiçi veya yerinde), büyük ve karmaşık veri kümelerini işlemek, analiz etmek ve dönüştürmek için Spark, Hadoop ve Python'yı kullanmak ve entegre etmek isteyen geliştiricilere yöneliktir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• Spark, Hadoop ve Python ile büyük veri işlemeye başlamak için gerekli ortamı kurmak.
• Spark ve Hadoop'in özelliklerini, temel bileşenlerini ve mimarisini anlamak.
• Büyük veri işleme için Spark, Hadoop ve Python'yı nasıl entegre edeceğini öğrenmek.
• Spark ekosistemindeki araçları (Spark MlLib, Spark Streaming, Kafka, Sqoop, Kafka ve Flume) keşfetmek.
• Netflix, YouTube, Amazon, Spotify ve Google gibi işbirlikçi filtreleme öneri sistemleri oluşturmak.
• Apache Mahout'u kullanarak makine öğrenimi algoritmalarını ölçeklendirmek.

Bu eğitmen yönetilen canlı eğitim Ankara (çevrimiçi veya kurum içi) orta düzeydeki IT profesyonellerini hedefler ve bu kişilerin IBM DataStage'ı hem yönetim hem de geliştirme açılarından kapsamlı bir anlayışa sahip olmalarına yardımcı olur. Bu sayede eğitilen kişiler, araçları iş yerlerinde etkin şekilde yönetebilir ve kullanabilirler.

Bu eğitimden sonra katılımcılar şunları yapabilecektir:

• DataStage'nın temel kavramlarını anlamak.
• DataStage ortamlarını etkili şekilde yüklemeyi, yapılandırmayı ve yönetmeyi öğrenmek.
• Veritabanlarından, düz metin dosyalarından ve dış kaynaklardan veriyi etkin bir şekilde çekmek için çeşitli veri kaynaklarına bağlanmak.
• Etkili veri yükleme tekniklerini uygulamak.

Bu eğitmen destekli, canlı Ankara eğitimi (çevrimiçi veya yüz yüze); Spark kümelerini dağıtmak, bakımlarını yapmak ve optimize etmek isteyen başlangıç seviyesinden orta seviyeye kadar olan sistem yöneticilerine yöneliktir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şu yetkinliklere sahip olacaktır:

• Çeşitli ortamlarda Apache Spark'ı kurmak ve yapılandırmak.
• Küme kaynaklarını yönetmek ve Spark uygulamalarını izlemek.
• Spark kümelerinin performansını optimize etmek.
• Güvenlik önlemlerini uygulamak ve yüksek kullanılabilirliği sağlamak.
• Yaygın Spark sorunlarını ayıklamak ve gidermek.

Ankara konusundaki bu eğitmen eşliğinde, canlı eğitimde katılımcılar, Python ve Spark'ı büyük veri analizinde birlikte kullanmayı uygulamalı alıştırmalar üzerinde çalışarak öğrenecektir.

Eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabileceklerdir:

• Büyük veriyi analiz etmek için Python ile Spark'ı nasıl kullanılacağını öğrenmek.
• Gerçek dünya senaryolarını taklit eden alıştırmalar üzerinde çalışmak.
• PySpark kullanarak büyük veri analizinde farklı araçları ve teknikleri uygulamak.

Bu eğitmen liderli canlı eğitimde, katılımcılar Büyük Veri teknolojilerine yaklaşmanın nasıl olması gerektiği, mevcut süreçlerin ve politikaların üzerindeki etkilerini değerlendirme ve suç faaliyetlerinin tespiti ve önlenmesi amacıyla bu teknolojilerin uygulanması konusunda bilgi edinecekler. Dünyanın dört bir yanındaki hukuk uygulama kuruluşlarının benimsemeye yönelik yaklaşımları, zorlukları ve sonuçlarını inceleyerek derinlemesine görüşler elde edecektir.

Eğitimin sonunda katılımcılar:

• Sorgulamalar sırasında hikayeyi birleştirmek için Büyük Veri teknolojisini geleneksel veri toplama süreçleriyle nasıl birleştirilebileceği hakkında bilgi sahibi olacaklardır.
• Veri analizi için endüstri standartlı büyük veri depolama ve işleme çözümlerini uygulayabileceklerdir.
• Suç soruşturması için veri odaklı yaklaşımı etkinleştirebilecek en uygun araçları ve süreçleri benimsemek için bir teklif hazırlayabileceklerdir.

Bu eğitmen liderliğindeki canlı eğitim (çevrimiçi veya yüz yüze), Databricks ve PySpark kullanarak ölçeklenebilir veri boruhatlari kurmak ve mevcut SQL iş akışlarını göç ettirmek isteyen veri mühendisleri, veri analistleri ve veri profesyonelleri için tasarlanmıştır.

Bu eğitim, PySpark kullanılarak ölçeklenebilir veri işleme ve Makine Öğrenimi iş akışlarının oluşturulmasına yönelik pratik bir giriş niteliğindedir. Katılımcılar, Apache Spark'ın modern Büyük Veri ekosistemleri içinde nasıl çalıştığını ve dağıtık hesaplama ilkelerini kullanarak büyük veri kümelerini nasıl verimli bir şekilde işleyebileceklerini öğrenir.

Üç günlük bu uygulamalı kurs, Kubernetes tabanlı ortamlarda PySpark, Pandas ve Polars kullanarak verimli veri işleme iş yükleri oluşturmaya ve optimize etmeye odaklanmaktadır.

Katılımcılar, Spark uygulamalarının Kubernetes üzerinde nasıl çalıştığını ve uygulama düzeyindeki yapılandırma kararlarının performans, ölçeklenebilirlik, kaynak tüketimi ve maliyet üzerinde nasıl etkili olduğunu pratik bir anlayışla kavrayacaktır. Kurs; executor boyutlandırması, bellek tahsisi, dinamik tahsis, bölümlendirme stratejileri, shuffle davranışı, küçük dosya sorunları ve verimli Parquet işleme dahil olmak üzere temel optimizasyon alanlarını kapsamaktadır.

Kurs ayrıca Pandas ile çalışırken karşılaşılan yaygın zorlukları, özellikle bellek kısıtlamaları ve bellek yetersizliği hatalarını ele almakta ve seçili veri işleme iş yükleri için Polars'ı yüksek performanslı bir alternatif olarak tanıtmaktadır. Uygulamalı egzersizler aracılığıyla katılımcılar, performans ve bellek sorunlarını teşhis edecek, farklı yapılandırma stratejilerini karşılaştıracak ve gerçekçi ETL ve makine öğrenmesi senaryolarına optimizasyon teknikleri uygulayacaktır.

Kurs boyunca temel odak nokta pratik karar vermektir: darboğazları nasıl belirleyeceğinizi, uygun aracı seçmeyi, Spark'ı verimli bir şekilde yapılandırmayı ve altyapı kaynak tüketimi ile maliyet dengesini nasıl gözeterek performansı optimize edeceğinizi anlamaktır.

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (Ankara çevrimiçi veya yerinde), çok büyük miktarda veriyi işlemek için Apache Spark sistemini kurmak ve dağıtmak isteyen mühendislere yöneliktir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• Apache Spark'ü kurun ve yapılandırın.
• Çok büyük veri kümelerini hızlı bir şekilde işleyin ve analiz edin.
• Apache Spark ve Hadoop MapReduce arasındaki farkı anlayın ve hangisini ne zaman kullanacağınızı bilin.
• Apache Spark'ü diğer makine öğrenimi araçlarıyla entegre edin.

Bu eğitmen yönlendirilmiş, canlı eğitim Ankara (çevrimiçi veya yerinde) teknik kişilerin Talend Open Studio for Big Data'yı kullanarak Büyük Verilerin okunması ve işlenmesi sürecini basitleştirmesini amaçlamaktadır.

Bu eğitim sonunda katılımcılar şunları yapabilecekler:

• Talend Open Studio for Big Data'yı yükleyip yapılandırabilirler.
• Cloudera, HortonWorks, MapR, Amazon EMR ve Apache gibi Büyük Veri sistemleriyle bağlantı kurabilirler.
• Open Studio'nun Büyük Veri bileşenlerini ve bağlayıcılarını anlayıp kurabilirler.
• MapReduce kodu otomatik olarak üretilmesi için parametreleri yapılandırabilirler.
• Open Studio'nun sürükleyip bırakma arayüzünü kullanarak Hadoop işleri çalıştırabilirler.
• Büyük Veri hattı taslakları oluşturabilirler.
• Büyük Veri entegrasyon projelerini otomatikleştirebilirler.