Bizi tercih ettiğiniz için teşekkür ederiz. Ekip üyelerimiz en kısa sürede sizlerle iletişime geçecektir.
Rezervasyonunuzu gönderdiğiniz için teşekkür ederiz! Ekibimizden bir yetkili kısa süre içinde sizinle iletişime geçecektir.
Süre 35 Saat
Eğitim İçeriği
Teradata'ya Giriş
1. Modül: Teradata Temelleri ve Mimarisii
- Teradata nedir ve ne için kullanılır?
- Paralel mimari: AMP'ler, P'ler, BYNET
- Veri dağıtımı ve hashleme
- Temel kavramlar: oturumlar, spool, kilitler
- Sisteme bağlantı: Teradata Studio / BTEQ / SQL Assistant
2. Modül: Teradata'da SQL'ye Giriş
- Temel SELECT, WHERE, ORDER BY
- Veri türleri ve tip dönüşümü (casting)
- Matematiksel ve tarih fonksiyonları
- ALIAS ve CASE ifadelerinin kullanımı
- Teradata'nın özel operatörleri (TOP, QUALIFY, SAMPLE)
- Yönlendirilmiş uygulama: Gerçek tablolarda sorgular
3. Modül: Birleştirmeler (Joins), Alt Sorgular ve Kümesel Operatörler
- INNER, LEFT, RIGHT, FULL OUTER JOIN
- ON ifadesi olmadan birleştirme (kartezyen çarpım)
- Skaler ve ilişkili alt sorgular
- UNION, INTERSECT, MINUS
- Veri entegrasyonu için pratik alıştırmalar
4. Modül: Analitik Fonksiyonlar ve OLAP
- RANK(), ROW_NUMBER(), DENSE_RANK()
- PARTITION BY ile veri bölümlendirme
- OVER() ve ORDER BY ile pencereler
- LAG(), LEAD(), FIRST_VALUE()
- Kullanım senaryoları: KPI'lar, trendler, kümülatif değerler
5. Modül: Veri ve Tablo Yönetimi
- Tablo türleri: kalıcı, uçucu (volatile), geçici global
- İkincil indeksler ve join indekslerinin oluşturulması ve kullanımı
- Kayıt ekleme, güncelleme ve silme
- MERGE, UPSERT ve yinelenenlerin kontrolü
- İşlemler (transactions) ve kilit kontrolü
6. Modül: Optimizasyon ve Performans Ayarı
- Teradata Optimizer: Planları nasıl belirler?
- EXPLAIN ve COLLECT STATISTICS kullanımı
- Skew (veri dağılım dengesizliği) ve önlenmesi
- Sorgu tasarımı için en iyi uygulamalar
- darboğazların tanınması (spool, kilitler, yeniden dağıtım)
- Uygulama: Optimize edilmiş ve edilmemiş sorguların karşılaştırılması
7. Modül: Veri Bölümlendirme ve Sıkıştırma
- Bölümlendirme türleri: Range, Case, Çok Seviyeli (Multi-Level)
- Büyük sorgularda faydaları ve pratik kullanımı
- Blok Seviyeli Sıkıştırma (BLC) ve Sütun Bazlı Sıkıştırma
- Avantajları ve kısıtları
8. Modül: Veri Yükleme ve Çıkarma
- TPT (Teradata Parallel Transporter) vs. FastLoad / MultiLoad
- Toplu yükleme (bulk loading) vs. toplu ekleme
- Hata yönetimi ve yeniden denemeler
- Sonuçların dosyalara veya dış sistemlere aktarılması
- Scriptler ve yardımcılarla temel otomasyon
9. Modül: Teknik Kullanıcılar için Temel Yönetim
- Roller ve izinler
- Kaynak kontrolü (Query Bands, Priority Scheduler)
- DBQLOGTBL, DBC.Tables, ResUsage ile izleme
- Paylaşımlı ortamlar için iyi uygulamalar
10. Modül: Nihai Entegrasyon Laboratuvarı
-
Uçtan uca pratik vaka:
- Veri yükleme
- Dönüştürme ve kümeleştirme
- OLAP fonksiyonlarıyla gösterge oluşturma
- Optimizasyon ve açıklama
- Nihai dışa aktarım
- İyi uygulamaların ve yaygın hataların tartışılması
Kurs İçin Gerekli Önbilgiler
- İlişkisel veritabanları ve SQL kavramları hakkında bilgi
- Büyük veri kümeleri üzerinde sorgulama veya veri ortamlarında çalışma deneyimi
- İş zekâsı veya analitik hedefleri hakkında tanıdıklık
Hedef Kitle
- Veri analistleri ve iş zekâsı profesyonelleri
- SQL geliştiricileri ve veri mühendisleri
- Teradata ortamlarında veriyi yöneten veya optimize eden teknik kullanıcılar
Danışanlarımızın Yorumları (1)
tutkuyla eğitmen
Sylvia Baniak - Maastricht University | UMIO
Eğitim - Teradata Fundamentals
Yapay Zeka Çevirisi