Big Data Roadmap Eğitimi

Eğitim Süresi: 3 Gün / 18 Saat

Ön Koşul: Katılımcıların temel veri analizi bilgisine, Python veya Java programlama diline aşina olmaları önerilir. Ayrıca, büyük veri teknolojilerine yönelik genel bir anlayışa sahip olmak eğitimin verimliliğini artıracaktır.

Eğitim Hakkında: Big Data Road Map Eğitimi, 2024 yılı güncellemeleriyle birlikte, büyük veri dünyasına kapsamlı bir bakış sunar. Bu eğitim, büyük veri işleme, veri depolama ve analiz süreçlerini kapsayan temel teknolojilerden, stratejik yol haritalarına kadar geniş bir yelpazede bilgi sağlar. Katılımcılar, Hadoop, Spark, Kafka ve NoSQL veritabanları gibi popüler büyük veri araçlarını öğrenerek, iş gereksinimlerine uygun çözümler geliştirmeyi öğrenirler. Eğitimin amacı, büyük veri stratejilerini belirleme ve uygulama konusunda yetkinlik kazandırmaktır.

Kimler Katılmalı:

  • Veri Bilimciler
  • Veri Mühendisleri
  • İş Analistleri
  • Yazılım Geliştiriciler
  • IT Yöneticileri
  • Büyük Veri Proje Yöneticileri

Eğitim İçeriği:

  1. Büyük Veri Ekosistemine Giriş:
    • Büyük veri kavramı ve önemi
    • Güncel büyük veri teknolojileri ve trendler
    • Veri kaynakları, türleri ve işleme gereksinimleri
  2. Hadoop ve HDFS (Hadoop Distributed File System):
    • Hadoop mimarisi ve HDFS yapısı
    • Yüksek ölçeklenebilirlik ve dağıtık veri depolama
    • Hadoop ile büyük veri işleme ve yönetimi
  3. Apache Spark:
    • Apache Spark’ın avantajları ve kullanım senaryoları
    • Spark RDD, DataFrames ve SQL kullanımı
    • Spark Streaming ile gerçek zamanlı veri işleme
  4. Apache Kafka ile Veri Akışı Yönetimi:
    • Kafka’nın veri akışı yönetimindeki rolü ve mimarisi
    • Gerçek zamanlı veri toplama ve işleme
    • Kafka topic’leri, broker yönetimi ve performans ayarları
  5. NoSQL Veritabanları: MongoDB ve Cassandra:
    • NoSQL’in büyük veri stratejisindeki yeri
    • MongoDB ve Cassandra ile veri depolama ve yönetim
    • Dağıtık veritabanı tasarımı ve ölçeklenebilirlik
  6. Veri İşleme ve Analitik:
    • MapReduce, Hive ve Pig ile veri işleme
    • Apache Flink ile akış veri işleme ve analitik
    • Veri analitiği ve iş zekası platformları: Power BI, Tableau
  7. Makine Öğrenimi ve Büyük Veri:
    • Spark MLlib ile büyük veri üzerinde makine öğrenimi
    • Model eğitimi, değerlendirme ve dağıtım
    • Derin öğrenme ve yapay zeka uygulamaları
  8. Büyük Veri Güvenliği ve Yönetimi:
    • Veri güvenliği ve gizliliği: Kerberos, Ranger
    • Erişim kontrolleri ve veri güvenlik politikaları
    • Veri yönetimi ve uyumluluk süreçleri
  9. Bulut Tabanlı Büyük Veri Çözümleri:
    • AWS, Azure ve Google Cloud üzerinde büyük veri çözümleri
    • Bulut tabanlı büyük veri analitiği ve veri gölleri
    • Bulut ortamında büyük veri yönetimi ve maliyet optimizasyonu
  10. Büyük Veri Yol Haritası ve Strateji Geliştirme:
    • Kurumsal büyük veri stratejileri ve yol haritası oluşturma
    • Proje planlaması, risk yönetimi ve başarı ölçütleri
    • Büyük veri ekosisteminde en iyi uygulamalar

Eğitim Sonu Kazanımları:

  • Büyük veri ekosistemindeki araç ve teknolojileri anlama ve etkin kullanma becerisi kazanırsınız.
  • Apache Hadoop, Spark ve Kafka gibi popüler büyük veri platformlarını uygulamalı olarak öğrenirsiniz.
  • Büyük veri işleme, analitik ve makine öğrenimi konularında derinlemesine bilgi sahibi olursunuz.
  • Bulut tabanlı büyük veri çözümleri ile veriyi güvenli ve ölçeklenebilir şekilde yönetme yetkinliği kazanırsınız.

Bu eğitim, büyük veri dünyasında stratejik kararlar alabilecek bilgiye ve yetkinliğe sahip olmanızı sağlayacak kapsamlı ve teknik bir içerik sunar. Katılımcılar, gerçek dünya projeleri ve senaryoları üzerinde çalışarak, büyük veri yol haritası oluşturma ve uygulama süreçlerini başarıyla yönetecek bilgi birikimine sahip olurlar.