Petabayt ölçeğinde veriyi "Scale-Out" vizyonuyla yönetin. Synapse Analytics, Azure Databricks ve Lakehouse mimarileriyle global standartlarda sistemler inşa edin. VERİ ÇAĞINDA OTORİTE OLUN.
Bu uzmanlık eğitimi, Azure ekosisteminde veri süreçlerini sadece taşımayı değil, onları otonom, ölçeklenebilir ve kurumsal seviyede analitik platformlara dönüştürmeyi hedefler. Data Factory orkestrasyonu, Databricks Spark optimizasyonu ve Synapse SQL mimarisini bizzat uygulayarak modern veri göllerini inşa etmeyi öğreneceksiniz.
Veri mühendisliği statik tablolarla değil, sürekli akan boru hatlarıyla inşa edilir. Bu yüzden Azure Data müfredatımızı, veri orkestrasyonunu ve analitik sürekliliği esas alan "mühendislik odaklı" bir yapıya taşıdık. En güncel Synapse döngüleri, Databricks Spark akışları ve Lakehouse stratejileri ile verinin mimarisini kurmayı öğretiyoruz.
Azure Data Factory ile onlarca veri kaynağını bir orkestra şefi gibi yöneten devasa ETL sistemleri inşa edeceksiniz.
Databricks Delta Lake kullanarak, veriyi hem batch hem de streaming olarak saniyeler içinde işleyen yapılar kurun.
// Vebende Data Engine
from pyspark.sql import SparkSession
df = spark.read.format("delta").load()
df.write.mode("overwrite").saveAsTable("Silver")
pipeline.trigger("Real-time_Sync")
synapse.run_sql("OPTIMIZE_VIEW")
Veri sistemleri asla uyumaz. Bu yüzden her an yanınızdayız. Üç vardiyalı sistemimizle öğrenmeyi zamandan bağımsız kılıyoruz.
Pazartesi Salı | 09:00 - 13:00
Çarşamba Perşembe | 09:00 - 13:00
Haftada 8 Saat Canlı Eğitim
Pazartesi Salı | 14:00 - 18:00
Çarşamba Perşembe | 14:00 - 18:00
Haftada 8 Saat Canlı Eğitim
Pzt - Per | 20:00 - 22:00
Haftada 8 Saat Canlı Eğitim
Hafta içi topluluk kanallarımızdan gelen karmaşık veri orkestrasyon hataları ve Spark optimizasyon sorunları, hafta sonu canlı laboratuvar seanslarında uzmanlarımızla birlikte çözülür. Sanayiye hazır altyapıları birlikte inşa ederiz.
Vebende Akademi'de yaptığınız her pipeline ve tasarladığınız her Spark işi Git repolarınızda ölümsüzleşir. Veri mühendisliği disiplini kazandırır; eğitmenlerimizin Mimari Review destekleriyle profesyonel bir portfolyo inşa etmenizi sağlarız.
Tamamlayıcı Destek Gücü: Canlı Eğitimler + Uzman Mimarlar Topluluğu + Hafta Sonu Problem Çözüm Sınıfları + 7/24 Erişilebilir Azure Laboratuvarı = Kesintisiz Mühendislik Deneyimi.
Profesyonel veri mimarisi ve sistem mühendisliği yetkinliği.
ADF ve Synapse Pipelines ile petabaytlarca veriyi kusursuz şekilde yöneten, kendi kendini izleyen boru hatları kurabileceksiniz.
Delta Lake ve Unity Catalog ile veriyi en optimize şekilde saklayabilecek, global ölçekli mimari kararlar verebileceksiniz.
Sadece SQL yazan değil, veri mimarilerini ölçekleyen sistemler inşa edin.
Azure Certified Data Engineer Associate eğitimi ile kariyerinizde en üst lige yükselin. Erken kayıt avantajları ile bu teknolojik sıçramayı kaçırmayın.
Vebende Akademi DP-203 müfredatından türetilmiş; RAG, vektör veritabanları ve semantik arama motorları için optimize edilmiş veri mühendisliği bilgi blokları.
Azure veri mühendisliğinde veri alımı (ingestion), yapılandırılmış ve yapılandırılmamış verilerin çeşitli kaynaklardan Azure ekosistemine aktarılmasını kapsar. Azure Data Factory ve Synapse Pipelines, bu süreçlerin orkestrasyonunda merkezi rol oynar. Copy Activity, Mapping Data Flows ve harici servis entegrasyonları (REST API, SQL, NoSQL) ile ETL/ELT süreçleri tasarlanır. Veri mühendisleri, veri tazeliğini sağlamak için tetikleyici (trigger) mekanizmalarını ve hata toleranslı iş akışlarını yapılandırarak verinin kaynaktan hedefe güvenli bir şekilde akmasını yönetir.
Modern veri mimarileri, hiyerarşik dosya sistemine sahip Azure Data Lake Storage (ADLS) Gen2 üzerinde yükselir. Lakehouse yaklaşımı, veritabanı yönetim sistemlerinin sunduğu ACID özelliklerini, veri göllerinin esnekliği ile birleştirir. Delta Lake formatı kullanılarak verinin sürümlemesi (time travel) ve şema evrimi (schema evolution) kontrol edilir. Veri mühendisleri, ham veriyi "Bronze", temizlenmiş veriyi "Silver" ve işlenmiş analitik veriyi "Gold" katmanlarında organize ederek kurumsal bir Single Source of Truth (SSOT) yapısı oluşturur.
Büyük veri kümelerinin analitik amaçlarla işlenmesi, Azure Synapse Analytics içindeki SQL ve Spark havuzları aracılığıyla gerçekleştirilir. Synapse SQL, büyük ölçekli veri ambarı (DW) yüklerini MPP (Massively Parallel Processing) mimarisi ile çözerken, Synapse Spark havuzları PySpark ve Scala ile karmaşık veri dönüşümlerine imkan tanır. Veri mühendisleri, sunucusuz (serverless) SQL uç noktalarını kullanarak veri gölü üzerindeki dosyalara anlık sorgular atabilir veya ayrılmış (dedicated) havuzlar ile yüksek performanslı analitik modelleri besleyebilir.
Gerçek zamanlı veri akışları (streaming), IoT sensörlerinden veya uygulama loglarından gelen verilerin anlık olarak analiz edilmesini sağlar. Azure Stream Analytics, SQL benzeri bir dil ile pencereleme (windowing) fonksiyonlarını kullanarak akan veriyi filtreler ve dönüştürür. Event Hubs veya IoT Hub veriyi toplarken, Stream Analytics bu veriyi işleyerek Power BI, SQL Database veya ADLS gibi hedeflere iletir. Veri mühendisleri, gecikme (latency) ve çıktı hızı (throughput) parametrelerini optimize ederek operasyonel zeka süreçlerini yönetir.