Eğitimle ilişkili veya kullanılacak teknolojiler.

Veri Mühendisliği (Data Engineering) Programı 24. Dönem

Eğitim süresince uygulanacak proje tabanlı ve uygulamalı derslerle sektörün ihtiyaç duyduğu tüm kritik becerilere sahip ol.

Eğitim Detayları Kayıt ve Ödeme

EĞİTİM DETAYLARI

Kalan Kontenjan 18 / 25

01 HAZİRAN 2024

Hafta İçi / Hafta Sonu

24 Saat

Online Eğitim

Uzaktan Eğitim

Canlı Sınıf

KAYIT VE ÖDEME DETAYLARI

Program Ücreti

₺ 14400.00 + %10 KDV

GROWTH Üye Ücreti - GROWTH Üye Ol

₺ 14400.00 + %10 KDV

Satın Al

Tüm sorularınız için : 444 1 476 veya info@mindset.com.tr

DÖNEM

TARİH

GÜNLER

SAAT

KONTENJAN

NAKİT FİYATI / KREDİ KARTI

24. Dönem

01.06.2024

Hafta İçi / Hafta Sonu

24 Saat

25 / 18

14400.00 TL + KDV 14400.00 TL + KDV

SATIN AL

KAYIT ve ÖDEME

DETAYLI BİLGİ İSTE ARA: 444 1 476 BURS BAŞVURUSU

NEDEN VERİ MÜHENDİSLİĞİ PROGRAMI?

En Güncel Program Tasarımı

Veri günümüz dünyası için en önemli kaynaktır. Veri analizi, manipülasyonu, tahminlemesi gibi veri bilimi süreçlerinin başlaması için ilk olara veriye erişmemiz/toplamamız, depolamamız, işlememiz ve üzerinde çalışacağımız programlara beslenebilen bir yapıya dönüştürmemiz gerekir. Veri mühendisleri veri sürecinin bu başlıklarıyla ilgilenip, işlenmemiş ham verileri kullanılabilir bilgilere dönüştürerek veri bilimi süreçlerini destekleyen bir temel oluştururlar.

Endüstri Standartlarını Öğren

Bu program, sizi veri mühendisliği alanında yetkin kılmak için tasarlanmıştır. Eğitim sonunda veri modelleme, veri ambarı tasarımı, veri entegrasyonu ve sektörde kullanılan en yeni araç ve teknolojiler, bulut hizmetleri, büyük veri çerçeveleri ve gerçek zamanlı veri işleme sistemleri hakkında derinlemesine teorik ve uygulamalı bilgiye sahip olacaksınız.

Öğrenirken Deneyim Kazan

Programı tamamladığınızda analiz ve bilgi edinme için veri kalitesini ve erişilebilirliğini sağlayan ölçeklenebilir pipeline tasarımında yetkin olacaksınız.

Hadoop, Spark ve Kafka gibi büyük veri kümelerini verimli bir şekilde işleme araçlarını öğrenerek büyük veri teknolojilerinin dünyasına dalacak; AWS, Google Cloud ve Azure gibi sağlayıcıların bulut tabanlı veri hizmetlerinde depolama, hesaplama ve analitik için sunduklarını keşfederek pratik deneyimler kazanacaksınız.

Geniş Kapsamlı ve Yoğun Uygulamalı, Proje Tabanlı Öğrenme Modeli

Veri Modelleme ve Veri Ambarı Tasarımı

Verimli veri depolama ve çağırma işlemlerini destekleyen veri ambarı tasarlamak için veri modelleme kavramları ve teknikleri hakkında derinlemesine bilgi edinin. Boyutsal modellemeyi, boyut ve gerçek tablolarını problemlerinize uygulama becerisi kazanın.

Veri Entegrasyonu ve ETL Uzmanlığı

Verileri çeşitli kaynaklardan çıkarma, operasyonel ihtiyaçlara göre dönüştürme ve bir hedef sisteme yükleme sürecine hakim olun. Analiz için verileri birleştirmek ve hazırlamak için kritik öneme sahip ETL (Veri Çıkarma, Dönüştürme, Yükleme) araçları ve tekniklerinde uzmanlık kazanın.

Büyük Veri Teknolojilerinde Uzmanlık

Dağıtık depolama ve işleme için Hadoop, büyük ölçekli veri işleme için Spark ve gerçek zamanlı veri akışı için Kafka gibi büyük veri çerçeveleriyle pratik deneyim kazanın. Bu beceriler, büyük verilerin hacmi, hızı ve çeşitliliğiyle başa çıkmak için kritik öneme sahiptir.

Bulut Veri Çözümleri

Ölçeklenebilir veri depolama, işleme ve analiz çözümleri sunan bulut tabanlı veri hizmetlerini keşfedin.

Program Dersleri

Veri Mühendisliği Programı aşağıda sıralanmış derslerden oluşmaktadır. Bu dersler eğitim dönemi içinde tamamlanmalıdır.

Veri Mühendisliği Teorisi

Veri mühendisinin veri süreçlerindeki rolünü ve günümüz veri odaklı dünyasında veri mühendisliğinin önemini anlayın. Veri toplama, depolama, işleme ve analizi gibi temel veri mühendisliği kavramlarını öğrenin.

Veri Modellemesi ve Veri Ambarı

Kavramsal, mantıksal ve fiziksel modeller dahil olmak üzere veri modelleme ilkelerini inceleyin. Veri ambarı konseptlerini, mimarisini ve ölçeklenebilir ve güvenilir veri ambarları tasarlamaya yönelik en iyi uygulamaları keşfedin.

Veri Depolama Çözümleri

Geleneksel ilişkisel veri tabanları (SQL), NoSQL veri tabanları ve HDFS gibi dağıtık dosya sistemleri gibi farklı veri depolama çözümlerini karşılaştırın ve karşılaştırın. Her depolama seçeneğinin kullanım durumlarını ve sınırlamalarını anlayın.

ETL (Extract, Transform, Load) İşlemleri

Farklı kaynaklardan veri çıkarmayı, yapılandırılmış bir formata dönüştürmeyi ve hedef bir veritabanına veya veri ambarına yüklemeyi içeren ETL sürecini öğrenin. Verimli veri entegrasyonu için ETL araçlarını ve tekniklerini öğrenin.

Veri İşleme Frameworkleri

Apache Hadoop ve Apache Spark gibi büyük veri işleme frameworklerini keşfedin.

Akıan Veriler ve Gerçek Zamanlı Veri İşleme

Gerçek zamanlı olarak akan verileri işleme konusundaki zorlukları ve çözümleri keşfedin. Duyarlı veri hatları oluşturmak için Apache Kafka, Apache Flink gibi teknolojilerde deneyim sahibi olun.

Veri Yönetimi ve Kalitesi

Veri yönetimi frameworklerini, veri kalitesini ve veri yönetiminin en iyi uygulamalarını öğrenin.

Bulut Veri Mühendisliği

AWS, Google Cloud Platform ve Azure gibi bulut platformlarından faydalanılarak ölçeklenebilir ve uygun maliyetli veri mühendisliği işlemleri için bulut tabanlı veri mühendisliği çözümlerini keşfedin. Bulutta veri depolama, işleme ve analitikle ilgili hizmetleri anlayın.

Veri Güvenliği ve Gizlilik

Veri güvenliği ilkeleri, şifreleme, erişim kontrolü ve GDPR ve HIPAA gibi yönetmeliklere uyumluluğunu keşfedin.

KURUMSAL BAŞVURU

Bu eğitimi kurumsal olarak planla ve uygula Mindset Institute kalitesi ve denetimi altında takımın veya şirketin için eğitim planla. Yeni beceriler kazanmanıza, çalışanlarınızın gelişimini yönetmenize ve işgücünüzü eğitmenize nasıl yardımcı olabiliriz?

BAŞVUR

KAYIT ve ÖDEME

DETAYLI BİLGİ İSTE

Şimdi kendin veya şirketin için eğitim planla

Fiyat, ödeme koşulları, eğitim konularının detaylı bilgisi için form doldurun