Introduction to Data Engineering on Google Cloud Eğitimi

  • Eğitim Formatı: Online Instructor-Led / Classroom Based / Onsite
  • Katılım Modeli: Genel Katılıma Açık (Public) / Kuruma Özel (Private / In-house)
  • Süre: 1 Gün
  • Seviye: Fundamentals
  • En Yakın Tarih:
  • UK Based Global Training Provider

In this course, you learn about data engineering on Google Cloud, the roles and responsibilities of data engineers, and how those map to offerings provided by Google Cloud. You also learn about ways to address data engineering challenges.



Prerequisites

Before starting this learning path, you should already have:

  • Prior Google Cloud experience at the fundamental level using Cloud Shell and accessing products from the Google Cloud console.
  • Basic proficiency with a common query language such as SQL.
  • Experience with data modelling and ETL (extract, transform, load) activities.
  • Experience developing applications using a common programming language such as Python.

Target audience

The target audience is aimed at: Data engineers, Database administrators and System administrators.


Google Cloud'da Veri Mühendisliğine Giriş Eğitimi programına Online Instructor-Led (canlı sanal sınıf) veya Classroom Based (sınıf eğitimi) formatlarında doğrudan katılım sağlayabilirsiniz. Ayrıca bu eğitimi kurumunuza özel olarak Online Instructor-Led, Classroom Based veya Onsite (yerinde eğitim) formatlarında, tercih ettiğiniz tarih ve lokasyonda organize edebiliriz. Detaylı bilgi ve kurumunuza özel planlama için bizimle iletişime geçebilirsiniz.

Neler Öğreneceksiniz

By the end of this course, learners will:

  • Understand the role of a data engineer.
  • Identify data engineering tasks and core components used on Google Cloud.
  • Understand how to create and deploy data pipelines of varying patterns on Google Cloud.
  • Identify and utilize various automation techniques on Google Cloud.

Eğitim İçeriği

Data Engineering Tasks and Components

  • Explain the role of a data engineer.
  • Understand the differences between a data source and a data sink.
  • Explain the different types of data formats.
  • Explain the storage solution options on Google Cloud.
  • Learn about the metadata management options on Google Cloud.
  • Understand how to share datasets with ease using Analytics Hub.
  • Understand how to load data into BigQuery using the Google Cloud console or the gcloud CLI.

Data Replication and Migration

  • Explain the baseline Google Cloud data replication and migration architecture.
  • Understand the options and use cases for the gcloud command-line tool.
  • Explain the functionality and use cases for Storage Transfer Service.
  • Explain the functionality and use cases for Transfer Appliance.
  • Understand the features and deployment of Datastream.

The Extract and Load Data Pipeline Pattern

  • Explain the baseline extract and load architecture diagram.
  • Understand the options of the bq command-line tool.
  • Explain the functionality and use cases for BigQuery Data Transfer Service.
  • Explain the functionality and use cases for BigLake as a non-extract-load Pattern.

The Extract, Load, and Transform Data Pipeline Pattern

  • Explain the baseline extract, load, and transform architecture diagram.
  • Understand a common ELT pipeline on Google Cloud.
  • Learn about BigQuery’s SQL scripting and scheduling capabilities.
  • Explain the functionality and use cases for Dataform.

The Extract, Transform and Load Data Pipeline Pattern

  • Explain the baseline extract, transform, and load architecture diagram.
  • Learn about the GUI tools on Google Cloud used for ETL data pipelines.
  • Explain batch data processing using Dataproc.
  • Learn how to use Dataproc Serverless for Spark for ETL.
  • Explain streaming data processing options.
  • Explain the role Bigtable plays in data pipelines.

Automation Techniques

  • Explain the automation patterns and options available for pipelines.
  • Learn about Cloud Scheduler and Workflows.
  • Learn about Cloud Composer.
  • Learn about Cloud Run functions.
  • Explain the functionality and automation use cases for Eventarc.

Exams and Assessments

No formal examinations for this course.

Hands-on Learning

Within this course there are opportunities for learners to engage in hands-on labs to support module learning.

In addition, each module will also have a quiz, to support knowledge capture.

Neden Bizi Seçmelisiniz

Google Cloud'da Veri Mühendisliğine Giriş eğitimine Bilginç IT Academy'nin canlı ve etkileşimli sanal sınıf ortamında katılabilirsiniz. Online Instructor-Led eğitimlerimize bireysel olarak genel katılıma açık (Public) sınıflardan katılabileceğiniz gibi, kurumunuza özel (Private / In-house) bir sınıf da planlayabilirsiniz.

  • Eğitim Formatı (Delivery Method): Online Instructor-Led
  • Katılım Modeli (Participation Model): Genel Katılıma Açık (Public) / Kuruma Özel (Private / In-house)
  • Canlı ve Etkileşimli Eğitim: Eğitmeninizle gerçek zamanlı iletişim kurun; soru-cevap, uygulama ve grup çalışmalarıyla öğrenme sürecine aktif olarak katılın.
  • Esnek Katılım: Evinizden, ofisinizden veya internet erişiminizin bulunduğu herhangi bir lokasyondan eğitime katılın.
  • Uzman Eğitmen Kadrosu: Sektör deneyimine sahip, alanında yetkin eğitmenlerden güncel ve uygulanabilir bilgiler edinin.
  • 30 Yılı Aşkın Deneyim: Bilginç IT Academy'nin 1995 yılından bu yana süregelen eğitim uzmanlığından yararlanın.
  • Dünya Genelinde Erişim: Canlı sanal sınıflarımıza dünyanın farklı lokasyonlarından katılabilir veya kurumunuza özel online eğitim planlayabilirsiniz.

Introduction to Data Engineering on Google Cloud eğitimine yüz yüze sınıf ortamında katılabilirsiniz. Classroom Based eğitimlerimiz genel katılıma açık (Public)sınıflar veya kurumunuza özel (Private / In-house)sınıflar şeklinde planlanabilir.

  • Eğitim Formatı (Delivery Method): Classroom Based
  • Katılım Modeli (Participation Model): Genel Katılıma Açık (Public) / Kuruma Özel (Private / In-house)
  • Yüz Yüze Öğrenme: Eğitmeniniz ve diğer katılımcılarla doğrudan iletişim kurarak etkileşimli bir sınıf deneyimi yaşayın.
  • Deneyimli Eğitmenler: Sektörde uzun yıllara dayanan deneyime sahip uzmanlardan gerçek dünya örnekleriyle öğrenin.
  • Profesyonel Eğitim Ortamı: Teknolojik altyapısı güçlü, konforlu ve öğrenmeye uygun sınıflarda eğitim alın.
  • Uygulamalı Öğrenme: Eğitim içeriğine bağlı olarak uygulamalar, senaryolar, vaka çalışmaları ve eğitmen yönlendirmeli çalışmalarla teorik bilgilerinizi pratiğe dönüştürün.

Introduction to Data Engineering on Google Cloud eğitimini kurumunuza özel olarak kendi ofisinizde veya tercih ettiğiniz lokasyonda gerçekleştirebilirsiniz. Bilginç IT Academy eğitmenleri, kurumunuzun ihtiyaçlarına göre planlanan eğitim için belirlediğiniz lokasyona gelebilir.

  • Eğitim Formatı (Delivery Method): Onsite
  • Katılım Modeli (Participation Model): Kuruma Özel (Private / In-house)
  • Tercih Ettiğiniz Lokasyonda Eğitim: Eğitimi şirketinizin ofisinde veya belirlediğiniz farklı bir lokasyonda organize edin.
  • Kuruma Özel İçerik: Eğitim programını şirketinizin projelerine, ekip yapısına, mevcut yetkinlik seviyesine ve iş ihtiyaçlarına göre uyarlayın.
  • Ekip Odaklı Öğrenme: Ekibinizin aynı içerik ve yaklaşım etrafında gelişmesini sağlayarak kurum içi bilgi paylaşımını ve iş birliğini güçlendirin.
  • Esnek Planlama: Eğitim tarihini, lokasyonunu ve programını kurumunuzun operasyonel ihtiyaçlarına göre planlayın.
  • Global Eğitim Organizasyonu: Bilginç IT Academy eğitmenleri, kurumunuza özel eğitimler için dünyanın farklı ülkelerine ve lokasyonlarına yönlendirilebilir.


Eğitimlerle ilgili bilgi almak ve diğer tüm sorularınız için bize ulaşın!

Introduction to Data Engineering on Google Cloud Eğitimi ve Kursu Hakkında Sıkça Sorulan Sorular (SSS)

Katılımcılar bulut üzerinde veri boru hatlarını anlama, veri işleme süreçlerini yönetme ve analitik ekiplerin ihtiyaç duyduğu güvenilir veri altyapılarını destekleme becerisi kazanır. Bu yetkinlikler modern veri projelerinde aktif rol almayı kolaylaştırır.

Evet, eğitimde Google Cloud üzerinde veri setleriyle çalışma, veri akışlarını anlama, sorgulama ve veri işleme senaryoları gibi uygulamalı örnekler yer alır. Katılımcılar teorik bilgileri gerçek dünya senaryolarıyla pekiştirir.

Bu eğitim veri mühendisliğine güçlü bir giriş sağlar ancak ileri seviye veri mühendisi olmak için SQL, Python, veri modelleme, ETL/ELT süreçleri ve dağıtık veri işleme konularında ek pratik yapmak gerekir. Başlangıç için doğru bir adımdır.

Bu eğitim veri mühendisi, veri analisti, bulut veri uzmanı, BI geliştiricisi ve Google Cloud üzerinde veri projelerinde çalışan profesyoneller için avantaj sağlar. Özellikle bulut tabanlı veri mimarilerine geçiş yapmak isteyenler için değerlidir.

Evet, eğitim veri mühendisliği ve veri analitiği rollerinin farklarını netleştirir. Veri mühendisliği daha çok verinin güvenilir, ölçeklenebilir ve analiz edilebilir şekilde hazırlanmasına odaklanırken, veri analitiği bu veriden içgörü üretmeye odaklanır.

Eğitimde BigQuery, Cloud Storage, Dataflow, Pub/Sub ve veri işleme ile ilgili temel Google Cloud servisleri ele alınır. Katılımcılar verinin toplanması, taşınması, depolanması, işlenmesi ve analiz için hazır hale getirilmesi süreçlerini öğrenir.

Temel veri kavramları, SQL bilgisi ve bulut bilişim hakkında genel farkındalık faydalıdır. İleri düzey programlama bilgisi zorunlu değildir ancak veri işleme, veritabanı ve analitik süreçlere aşinalık eğitimi daha verimli hale getirir.

Bu eğitim, veri mühendisliği alanına giriş yapmak isteyenler, veri analistleri, yazılım geliştiriciler, sistem uzmanları ve Google Cloud üzerinde veri işleme süreçlerini öğrenmek isteyen profesyoneller için uygundur. Özellikle veri boru hatları, veri depolama ve bulut tabanlı veri mimarilerini anlamak isteyenler için güçlü bir başlangıç sağlar.

Kesinlikle. Eğitimlerimizi sadece genel katılıma açık merkezlerde değil, ülkeniz genelindeki tüm ofislerinizde organize edebiliyoruz. Ekibinizin ihtiyaçlarına göre özelleştirilmiş bir müfredatla, lokasyonunuzda belirleyeceğiniz tarihlerde yerinde eğitim almak için bizimle iletişime geçebilirsiniz.

Evet, lokasyon bağımsızlığını önemsiyoruz. Eğitimlerimizin çoğunda ülkeniz saat dilimine uyumlu, eş zamanlı canlı yayın (hibrit) desteği sunuyoruz. Eğer ofisimize gelme imkanınız yoksa, dijital platformlarımız üzerinden ülkenizdeki fiziksel sınıf ortamına interaktif bir şekilde bağlanabilir, uygulamalı atölye çalışmalarına uzaktan katılabilirsiniz.

Introduction to Data Engineering on Google Cloud Eğitimi ve Kurs Takvimi

Sınıf eğitimlerimizi İstanbul, Ankara ve Londra ofislerimizde düzenlemekteyiz. Kurumunuza özel eğitimleri ise, dilediğiniz tarih ve lokasyonda organize edebiliriz.

Bu eğitimi dilediğiniz tarih ve lokasyonda organize edebiliriz.
07 Ekim 2026 (1 Gün)
İstanbul, Ankara, Londra
11 Ekim 2026 (1 Gün)
İstanbul, Ankara, Londra
14 Ekim 2026 (1 Gün)
İstanbul, Ankara, Londra
19 Ekim 2026 (1 Gün)
İstanbul, Ankara, Londra
05 Kasım 2026 (1 Gün)
İstanbul, Ankara, Londra
06 Kasım 2026 (1 Gün)
İstanbul, Ankara, Londra
18 Kasım 2026 (1 Gün)
İstanbul, Ankara, Londra
20 Kasım 2026 (1 Gün)
İstanbul, Ankara, Londra
Sitemizi kullanarak çerezlere (cookie) izin vermektesiniz. Detaylı bilgi için Çerez Politika'mızı inceleyebilirsiniz.