Fundamentals of Big Data eğitimi, Big Data teknolojilerine, Data Science kavramlarına ve bu alanların temelinde yer alan veri modellerine giriş yapmak isteyen profesyoneller için hazırlanmış üç günlük temel seviye bir programdır.

Eğitim, özellikle organizasyonlarında hangi NoSQL teknolojilerinin ve Big Data çözümlerinin kullanılabileceğini değerlendirmek isteyen katılımcılara yöneliktir. Aynı zamanda Data Science alanında profesyonel gelişim hedefleyenler için güçlü bir başlangıç noktası sunar.

Program boyunca katılımcılar farklı veri modelleme yaklaşımlarını, SQL ve NoSQL sistemleri arasındaki temel farklılıkları ve modern Big Data mimarilerinde kullanılan başlıca teknolojileri inceler.

Neo4j, Hadoop, Spark ve MongoDB gibi yaygın platformlar ele alınırken, bu teknolojiler üzerinde verinin nasıl saklandığı, sorgulandığı, işlendiği ve analiz edildiği uygulamalı örneklerle açıklanır.

Eğitim ayrıca Data Science'ın temel kavramlarını ve büyük veri analitiğinde kullanılan matematiksel ve istatistiksel yaklaşımları tanıtır. Python kullanılarak farklı veri kaynaklarıyla nasıl çalışılabileceği ve NoSQL veritabanlarının API'ler üzerinden nasıl sorgulanabileceği incelenir.

Program sonunda katılımcılar, Big Data ekosistemindeki temel teknolojileri birbirinden ayırabilecek, farklı veri modellerini değerlendirebilecek ve Hadoop ile Spark kullanarak temel büyük veri analizi senaryolarını anlayabilecek seviyeye gelir.

Büyük Veri Temelleri 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.

Kurumsal gruplar için bu eğitimi, kurumunuza özel Onsite (yerinde eğitim) formatında organize edebiliriz.

Önkoşullar

Katılımcıların:

Python konusunda daha önce deneyimli olması
Veri ile çalışma tecrübesine sahip olması

gerekmektedir.

Aşağıdaki konulara aşinalık da eğitimden alınacak verimi artırır:

Temel Python programlama
Tabular data
Veri analizi
Temel database kavramları
SQL sorgulama mantığı

Kimler Katılmalı

Bu eğitim özellikle:

Mevcut Python geliştiricileri
Data Analysts
Big Data alanına geçiş yapmak isteyen teknik profesyoneller
Data Science alanında gelişim hedefleyen katılımcılar
NoSQL teknolojilerini değerlendiren teknik ekipler
Veri platformlarında çalışan geliştiriciler
Büyük hacimli veriyle çalışmaya başlayacak analistler

için uygundur.

Neler Öğreneceksiniz

Eğitimin sonunda katılımcılar aşağıdaki konuları açıklayabilir:

Data Science'ın temel prensipleri
Data Scientist rolü
Farklı veri modelleri
SQL ve NoSQL arasındaki farklar
NoSQL database kavramı
NoSQL database türleri
Hadoop'un Big Data içerisindeki rolü
Spark'ın temel çalışma yaklaşımı
Graph database yapısı
Document-oriented database yaklaşımı

Katılımcılar ayrıca:

Data Science terminolojisini daha etkin kullanabilir
Python'ın yerleşik veri yapıları ve veri saklama yaklaşımlarıyla çalışabilir
Python API'leri kullanarak NoSQL database'leri sorgulayabilir
Hadoop kullanarak temel Big Data işlemleri gerçekleştirebilir
Spark ile büyük veri analizi yapabilir
Farklı veri problemleri için uygun teknoloji yaklaşımını değerlendirebilir
Analytics problemlerini Data Science perspektifinden ele alabilir

Eğitim İçeriği

Data Science'a Giriş

Bu bölüm, Data Science'ın temel kavramlarını ve iş dünyasındaki rolünü ele alır.

Konular:

Data Science nedir?
Data Scientist'in rolü
Data Science ekiplerindeki farklı roller
Gerekli teknik ve analitik beceriler
Data Science methodologies
Veri üzerinden doğru soruları oluşturma
Insight questions
Analitik soruların cevaplanması
Data Science'ın iş problemlerinde kullanımı
Science in Business
Veri odaklı karar verme

Katılımcılar, Data Science projelerinin yalnızca teknoloji kullanımından ibaret olmadığını; doğru iş sorularını belirlemek, veriyi anlamak ve anlamlı içgörüler üretmek üzerine kurulu olduğunu öğrenir.

Python for Data Science

Bu bölüm Python'ın veri bilimi ve büyük veri çalışmalarındaki rolüne odaklanır.

Konular:

Python'un Data Science için kullanımı
Python data structures
Veri işleme
Veri okuma ve yazma
Python ile dataset manipulation
Python tabanlı analytics yaklaşımı
NoSQL sistemleriyle Python üzerinden bağlantı
API kullanımı

Katılımcılar farklı veri teknolojilerine bağlanmak ve veri üzerinde işlem yapmak için Python kullanımını geliştirir.

Data Analytics ve Statistical Inference

Bu bölüm veri analizinin temel istatistiksel yaklaşımını ele alır.

Konular:

Data Analytics fundamentals
Descriptive analysis
Statistical inference
Veri dağılımlarını anlamak
Veri içerisindeki ilişkileri değerlendirmek
Insight oluşturma
Analitik sonuçları yorumlama
İş problemlerinin analitik sorulara dönüştürülmesi

Amaç, katılımcıların Big Data teknolojilerini yalnızca teknik araçlar olarak değil, analitik problem çözme süreçlerinin bir parçası olarak değerlendirmesidir.

Veri Modelleri

Bu bölüm farklı veri saklama ve modelleme yaklaşımlarına giriş yapar.

Konular:

Structured data
Semi-structured data
Unstructured data
Relational data models
Document models
Graph models
Key-value yaklaşımı
Farklı data model'lerin avantajları
Kullanım senaryosuna göre data model seçimi

SQL ve NoSQL

Katılımcılar relational ve non-relational database sistemlerini karşılaştırır.

Konular:

SQL database nedir?
Relational database yapısı
NoSQL database nedir?
SQL vs. NoSQL
Schema yaklaşımı
Scalability
Distributed data
NoSQL kullanım senaryoları
NoSQL database türleri

Big Data with Neo4j

Bu bölüm graph database yaklaşımını Neo4j üzerinden ele alır.

Konular:

Graph databases
Nodes
Relationships
Properties
Graph data modelling
Connected data
Neo4j temel kavramları
Graph querying
Graph database kullanım senaryoları

Katılımcılar ilişkilerin yoğun olduğu veri yapılarında graph database'lerin sağladığı avantajları inceler.

Big Data with Hadoop

Bu bölüm Hadoop ekosisteminin temel yapısını tanıtır.

Konular:

Hadoop nedir?
Distributed computing
Hadoop architecture
Distributed storage
Büyük veri setlerinin saklanması
Büyük verinin paralel işlenmesi
Hadoop kullanım alanları
Python ile Hadoop senaryoları

Katılımcılar büyük hacimli verilerin birden fazla sistem üzerinde nasıl dağıtılarak işlendiğini öğrenir.

Big Data with Spark

Bu bölüm Apache Spark'ın büyük veri işleme yaklaşımına odaklanır.

Konular:

Spark nedir?
Spark architecture
Distributed processing
In-memory processing
Büyük dataset'ler üzerinde analiz
Spark ile data transformation
Python ve Spark
Analytical workloads
Hadoop ve Spark arasındaki temel farklar

Katılımcılar Spark'ın hızlı ve ölçeklenebilir veri analizi süreçlerindeki rolünü değerlendirir.

Big Data with Mongo

Bu bölüm document-oriented NoSQL veritabanlarını MongoDB üzerinden ele alır.

Konular:

Document databases
MongoDB basics
Documents
Collections
Flexible schemas
CRUD operations
Python API ile MongoDB kullanımı
MongoDB querying
Document database use cases

Katılımcılar structured ve semi-structured verilerin document database üzerinde nasıl modellenebileceğini öğrenir.

Analytics Case Study

Eğitimin son bölümünde katılımcılar, öğrendikleri teknikleri bir analytics case study üzerinde bir araya getirir.

Vaka çalışmasında:

Business problem tanımlanır
Uygun veri modeli değerlendirilir
Veri kaynakları incelenir
SQL veya NoSQL yaklaşımı seçilir
Uygun Big Data teknolojisi belirlenir
Python ile veri işlenir
Analitik sonuçlar değerlendirilir

Bu çalışma, katılımcıların farklı Big Data araçlarını tek tek öğrenmek yerine, bu teknolojilerin gerçek bir veri problemi içerisinde nasıl birlikte kullanılabileceğini anlamasını sağlar.

Neden Bizi Seçmelisiniz

1995’ten beri Birleşik Krallık merkezli lider bir global eğitim sağlayıcısıyız.

Büyük Veri Temelleri Uzbekistan 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: Uzbekistan dahil dünyanın farklı lokasyonlarından canlı sanal sınıflarımıza katılabilir veya kurumunuza özel online eğitim planlayabilirsiniz.

Fundamentals of Big Data Uzbekistan 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.

Fundamentals of Big Data Uzbekistan 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: Eğitimi Uzbekistan lokasyonunda veya tercih ettiğiniz farklı bir ülkede/lokasyonda kurumunuza özel olarak organize edebilirsiniz.

D. Ö. - Senior Business Intelligence Engineer / CİGNA FİNANS

Teşekkürler

S. B. - İş Zekası ve Veri Analitiği Müdürü / Cigna Sağlık Hayat ve Emeklilik A.Ş.

Faydalı bir eğitimdi.

Ö. O. - İş Zekası Danışmanı - DAİMLER AG.