Data Engineering on AWS Kıbrıs Eğitimi

Data Engineering on AWS, AWS üzerinde veri mühendisliği çözümleri geliştirmek isteyen profesyoneller için tasarlanmış 3 günlük ileri seviye (Intermediate) bir eğitimdir.

Bu eğitim, katılımcılara AWS veri servislerini kullanarak veri gölleri (data lakes), veri ambarları (data warehouses) ve hem batch hem streaming veri hatlarını (data pipelines) tasarlama, kurma, optimize etme ve güvenli hale getirme becerilerini kazandırır.

Katılımcılar, teori ve uygulamanın dengeli bir birleşimi olan bu eğitimde, Amazon Redshift, AWS Lake Formation, Glue, Step Functions, Apache Kafka, Apache Flink gibi servislerle gerçek zamanlı veri işleme çözümlerini deneyimleyecektir.

Bu kurs, AWS Certified Data Engineer – Associate sınavına da hazırlık niteliğindedir.

Eğitime katılmadan önce katılımcıların şunlara aşina olması önerilir:

• Temel makine öğrenimi (ML) kavramları (ör. regression, classification, clustering),

• Python programlama dili ve NumPy, Pandas, Scikit-learn gibi kütüphaneler,

• Bulut bilişim (cloud computing) ve AWS temel kavramları,

• SQL ve ilişkisel veritabanı temelleri (önerilir),

• Versiyon kontrol sistemleri (Git) bilgisi (tercihen).

1. Gün

• Modül 1: Veri mühendisliği rolleri, kavramlar ve AWS veri servislerine giriş

• Modül 2: AWS veri mühendisliği araçları — LCS, güvenlik, CI/CD, IaC, Networking

• Modül 3: Data Lake tasarımı (depolama, ingestion, transformasyon, tüketim)

  • Lab: AWS üzerinde Data Lake kurulum senaryosu

• Modül 4: Lake Formation ile güvenli veri gölü oluşturma

  • Lab: Blueprint ile Data Lake otomasyonu

2. Gün

• Modül 5: Amazon Redshift Serverless ile veri ambarı mimarisi

  • Lab: Redshift Serverless kurulumu

• Modül 6: Performans optimizasyonu ve sorgu iyileştirme

• Modül 7: Veri ambarı güvenliği ve erişim yönetimi

  • Lab: Redshift erişim kontrolü

• Modül 8: Batch veri hatları — tasarım ve AWS Glue kullanımı

• Modül 9: Batch pipeline stratejileri ve orkestrasyon

  • Lab: “Bir Veri Mühendisinin Günü” uygulaması

3. Gün

• Modül 10: Batch veri hatlarını optimize etme ve güvenlik

  • Lab: Step Functions ile Spark orkestrasyonu

• Modül 11: Streaming veri mimarileri ve AWS servisleri

  • Lab: Flink ile gerçek zamanlı analiz

• Modül 12: Streaming çözümlerinde güvenlik ve uyumluluk

  • Lab: Kafka erişim kontrolü