Must-Have Skills for Big Data Practitioners Eğitimi

Eğitim İçeriği:

1. Büyük Veri Ekosistemine Giriş:
   • Büyük veri kavramları ve endüstri uygulamaları
   • Büyük veri platformları: Hadoop, Spark, Kafka, NoSQL veri tabanları
   • Veri mimarisi ve veri akışı yönetimi
2. Veri Toplama ve Ön İşleme:
   • Veri kaynakları: Struktüre edilmiş, yarı struktüre edilmiş, ve struktüre edilmemiş veriler
   • Veri ön işleme teknikleri: Temizleme, dönüşüm ve zenginleştirme
   • ETL (Extract, Transform, Load) süreçleri ve veri pipeline yönetimi
3. Veri Depolama ve Yönetim:
   • Veri gölleri (Data Lakes) ve veri ambarları (Data Warehouses)
   • Hadoop Distributed File System (HDFS) ve bulut tabanlı veri depolama çözümleri
   • Veritabanı yönetimi ve veri tutarlılığı sağlama
4. Büyük Veri İşleme ve Analitiği:
   • Apache Spark ile paralel veri işleme ve optimizasyon
   • MapReduce programlama modeli ve pratik uygulamaları
   • Veri işleme ve analitik modeller: Gerçek zamanlı veri analitiği ve batch processing
5. Makine Öğrenmesi ve İleri Analitik:
   • Büyük veri ile makine öğrenmesi algoritmaları uygulamaları
   • Spark MLlib ve TensorFlow ile makine öğrenmesi
   • Predictive modeling ve veri tahminleme
6. Büyük Veri Güvenliği ve Yönetimi:
   • Veri güvenliği stratejileri: Veri maskeleme, şifreleme ve erişim kontrolü
   • Büyük veri platformlarında uyumluluk ve veri yönetişimi
   • GDPR ve diğer veri koruma standartları
7. Kubernetes ve Konteynerizasyon:
   • Büyük veri uygulamalarının konteynerizasyonu ve Kubernetes ile orkestrasyonu
   • Microservices ve dağıtık veri işleme mimarileri
   • Bulut tabanlı konteyner yönetimi ve veri entegrasyonu
8. Veri Görselleştirme ve Raporlama:
   • Büyük veri görselleştirme araçları: Tableau, PowerBI, Grafana
   • İş zekası raporlama ve dashboard oluşturma
   • Veriden bilgiye: Hikaye anlatımı teknikleri
9. Proje Yönetimi ve Büyük Veri Çözümlerinin Dağıtımı:
   • Büyük veri projelerinde çevik metodolojiler ve proje yönetimi
   • Büyük veri çözümlerinin devreye alınması ve optimizasyonu
   • Ölçeklenebilirlik stratejileri ve performans yönetimi
10. Gerçek Dünya Uygulamaları ve Case Studies:
    • Endüstri bazlı uygulamalar ve başarı hikayeleri
    • Büyük veri projelerinde karşılaşılan zorluklar ve çözüm önerileri
    • Katılımcıların kendi projelerini geliştirmeleri ve mentorluk

Eğitim Sonu Kazanımları:

• Büyük veri ekosistemindeki kritik araçları ve teknolojileri kullanma becerisi kazanılır.
• Büyük veri projelerini uçtan uca yönetebilme ve optimizasyon yapabilme yetkinliği elde edilir.
• Makine öğrenmesi ve ileri veri analitiği modelleri ile veri işleme ve tahminleme becerisi kazanılır.
• Bulut tabanlı veri yönetimi ve güvenlik stratejileri konusunda uzmanlaşılır.
• Gerçek dünya uygulamaları ile öğrendiklerini pratiğe dökme imkanı sunulur.

Bu eğitim, büyük veri uzmanlarının veri stratejilerini geliştirmek ve büyük veri ortamlarında etkin bir şekilde çalışmak için ihtiyaç duydukları becerileri kazandırır. Güncel teknolojiler ve pratik uygulamalarla desteklenen bu kapsamlı eğitim, büyük veri dünyasında başarıya ulaşmak isteyen profesyoneller için ideal bir rehberdir.