Google Cloud Fundamentals: Big Data and Machine Learning Eğitimi

Eğitim Süresi: 2 Gün / 16 Saat

Ön Koşul: Katılımcıların temel bulut bilişim bilgisine ve veri analitiği kavramlarına aşina olmaları önerilir. Python ve SQL bilgisi faydalı olabilir ancak zorunlu değildir.

Eğitim Hakkında: Google Cloud Fundamentals: Big Data and Machine Learning eğitimi, Google Cloud Platform (GCP) üzerinde büyük veri işleme ve makine öğrenimi uygulamaları geliştirmek isteyen profesyoneller için tasarlanmıştır. Eğitimde, GCP’nin büyük veri hizmetleri, veri analitiği, makine öğrenimi ve yapay zeka araçları detaylı olarak ele alınır. Katılımcılar, Google Cloud’un güçlü veri işleme yeteneklerini kullanarak, veri gölleri oluşturma, veri akışlarını yönetme ve makine öğrenimi modelleri geliştirme konusunda derinlemesine bilgi sahibi olurlar.

Kimler Katılmalı:

  • Veri Analistleri
  • Veri Bilimciler
  • Veri Mühendisleri
  • IT Profesyonelleri
  • Yazılım Geliştiriciler
  • İş Analistleri

Eğitim İçeriği:

  1. Google Cloud Platform’a Giriş:
    • GCP’nin temelleri ve genel mimarisi
    • GCP üzerinde proje yönetimi, erişim kontrolü ve güvenlik
    • GCP’nin büyük veri ekosistemine genel bakış
  2. Google Cloud Storage ve BigQuery:
    • Google Cloud Storage ile veri depolama ve veri gölleri oluşturma
    • BigQuery ile büyük veri analizi: SQL tabanlı veri sorgulama ve analiz
    • BigQuery ML ile makine öğrenimi modelleri geliştirme ve dağıtma
  3. Dataflow ve Apache Beam:
    • Dataflow ile veri akışı yönetimi ve gerçek zamanlı veri işleme
    • Apache Beam SDK ile Dataflow iş yükleri oluşturma
    • Streaming analitiği ve batch işleme senaryoları
  4. Cloud Dataproc:
    • Apache Spark ve Hadoop iş yüklerini Cloud Dataproc ile yönetme
    • Otomatik ölçeklendirme, veri işleme hızlandırma ve maliyet optimizasyonu
    • Cloud Dataproc ile makine öğrenimi model eğitimi
  5. AI Platform ve Vertex AI:
    • Google AI Platform ile makine öğrenimi modelleri geliştirme ve dağıtım
    • Vertex AI ile uçtan uca makine öğrenimi süreçleri yönetimi
    • Model eğitimi, değerlendirme ve hiperparametre optimizasyonu
  6. Cloud Pub/Sub ve IoT:
    • Cloud Pub/Sub ile mesajlaşma ve olay odaklı veri işleme
    • IoT cihazlarından veri toplama ve analiz
    • Gerçek zamanlı analitik ve veri akışı senaryoları
  7. Data Catalog ve Veri Keşfi:
    • Data Catalog ile veri keşfi ve metadatalar yönetimi
    • Veri varlıklarını keşfetme ve organize etme
    • GCP’de veri keşfi ve veri yönetimi için en iyi uygulamalar
  8. GCP’de Güvenlik ve Uyum:
    • GCP’de veri güvenliği, şifreleme ve erişim kontrolü
    • Kimlik yönetimi ve uyum politikaları
    • Güvenlik analizleri ve izleme araçları
  9. Büyük Veri Uygulama ve Entegrasyon:
    • Büyük veri işleme için GCP’de uygulama mimarisi tasarımı
    • Google Cloud hizmetlerini birleştirerek ölçeklenebilir veri analitiği çözümleri geliştirme
    • Uçtan uca büyük veri işleme senaryoları ve örnek projeler

Eğitim Sonu Kazanımları:

  • GCP’nin büyük veri ve makine öğrenimi araçlarını etkili bir şekilde kullanarak veri analitiği ve yapay zeka çözümleri geliştirme becerisi kazanırsınız.
  • Büyük veri işleme, veri akışı yönetimi ve gerçek zamanlı analitik konularında uzmanlık elde edersiniz.
  • Google Cloud hizmetleriyle entegrasyon yaparak, yüksek performanslı ve ölçeklenebilir veri çözümleri oluşturursunuz.
  • AI Platform ve Vertex AI ile makine öğrenimi projelerini uçtan uca yönetme yetkinliği kazanırsınız.

Bu eğitim, katılımcılara Google Cloud’un büyük veri ve yapay zeka olanaklarını sunarak, veri odaklı çözümler geliştirme yolunda stratejik bir avantaj sağlar. Eğitim, uygulamalı laboratuvar çalışmaları ve gerçek dünya senaryolarıyla zenginleştirilmiştir, bu sayede katılımcılar teoriyi pratikte uygulama fırsatı bulurlar.