Sadece teknoloji öğrenmeyin; milyarlarca satırlık veriyi saniyeler içinde işleyen sistemler kurmayı, yönetmeyi ve optimize etmeyi öğrenin. Büyük Veri Kariyerinize Bugün Başlayın.
Bu eğitim, büyük veri dünyasında sadece araçları kullanmayı değil, petabaytlarca veriyi güvenli, hızlı ve maliyet etkin şekilde yöneten Büyük Veri Mimarileri inşa etmeyi hedefler. Hadoop'un dayanıklı depolamasından Spark'ın ışık hızındaki işlem gücüne, Kafka streaming'den Airflow orkestrasyonuna kadar modern veri yığınının (Modern Data Stack) kalbini öğreneceksiniz.
Big Data Architect
Veri mühendisliği dünyasında global bir mimar olarak yerinizi alın.
Hemen Ön Kayıt OlBüyük veri dünyası statik şablonlarla değil, canlı akışlarla yönetilir. Hadoop & Spark müfredatımız, gerçek saha problemlerini ve petabayt ölçeğindeki optimizasyonları esas alan "yaşayan" bir yapıya sahiptir. En güncel Hadoop 3.x, Spark 3.5+, Kafka ve Airflow standartları doğrultusunda sürekli evrilen içeriğimizle, sadece kodlamayı değil, mimari tasarlamayı öğretiyoruz.
Lokal bilgisayarların yetmediği yerde biz varız. Eğitim boyunca yüksek performanslı multi-node cluster sunucularımızda gerçek iş yüklerini yöneteceksiniz.
Sadece Spark değil; dbt, Airflow, Presto ve Iceberg gibi modern veri ambarı teknolojilerini bir bütün olarak orkestre etmeyi öğreneceksiniz.
// Vebende Spark Engine
def process_massive_data(spark):
df = spark.read.parquet("s3://petabytes/")
processed = df.filter(df.is_critical) \
.groupBy("category").sum("value")
processed.write.mode("overwrite").save()
# Running Elite Cluster...
Büyük veri hatayı affetmez. Bu yüzden her an yanınızdayız. Üç farklı zaman dilimi ve kesintisiz destekle 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 Spark optimizasyonları ve cluster konfigürasyon problemleri, hafta sonu canlı laboratuvar seanslarında uzman mimarlarımızla birlikte çözülür. Production-ready sistemleri birlikte inşa ederiz.
Vebende Akademi'de tasarladığınız her veri boru hattı ve yazdığınız her Spark job'ı Git repolarınızda profesyonel bir portfolyoya dönüşür. Eğitmenlerimizin Code Review destekleriyle global standartlarda temiz ve verimli kod yazma disiplini kazanırsınız.
Tamamlayıcı Destek Gücü: Canlı Eğitimler + Uzman Mimarlar Topluluğu + Hafta Sonu Problem Çözüm Sınıfları + 7/24 Erişilebilir Cluster Altyapısı = Kesintisiz Mühendislik Deneyimi.
Büyük veri mimarisi ve veri mühendisliği yetkinliği.
Hadoop HDFS ve YARN bileşenlerini uzman seviyesinde yapılandırarak, petabaytlarca veriyi güvenli ve hatasız depolayan altyapılar kurabileceksiniz.
Apache Spark ve PySpark kullanarak karmaşık veri setlerini belleyekte (in-memory) saniyeler içinde işleyebilecek ve veri boru hatlarını optimize edebileceksiniz.
Teori bitti, eylem zamanı. Bu dev projeleri portfolyonuza ekleyin.
Büyük veri yolculuğunuza dair merak edilenler.
Hayır. Spark işlem gücü olarak çok hızlıdır ancak HDFS hala dünyanın en güvenilir ve maliyet etkin dağıtık depolama alanıdır. Modern Cloud mimarileri bile bu prensiplerle çalışır. Biz size hem "depolamayı" (Hadoop) hem de "işlemeyi" (Spark) öğretiyoruz.
Kesinlikle. Veriyi temizlemeden, orkestre etmeden ve devasa cluster'larda işlemeden AI modellerini beslemek imkansızdır. AI Mühendisliğinin %80'i veriyi hazırlamaktır.
Büyük Veri Mimarisi eğitimi yılda sadece sınırlı sayıda periyot ile açılır. Geleceğin veri mimarlarından biri olmak için bugün adımınızı atın.
Vebende Akademi Big Data Architect eğitim içeriğinden türetilmiş, RAG ve semantik arama sistemleri için optimize edilmiş teknik bilgi blokları.
Hadoop, devasa veri setlerini standart donanım kümeleri üzerinde depolamak ve işlemek için kullanılan açık kaynaklı bir framework'tür. Mimarinin temelini HDFS (Hadoop Distributed File System) oluşturur. HDFS, veriyi bloklara bölerek farklı nodelarda yedekli (replication) şekilde saklar. Vebende Akademi eğitimi; NameNode ve DataNode rollerini, verinin sarsılmazlığını sağlayan mekanizmaları ve YARN ile kaynak yönetimini kurumsal bir mimari çerçevesinde ele alır.
Apache Spark, Hadoop MapReduce modelinden çok daha hızlı çalışan, bellek içi (in-memory) veri işleme motorudur. Spark mimarisi; RDD (Resilient Distributed Datasets), DataFrame ve Dataset gibi soyutlamalar kullanarak veriyi paralelleştirir. Eğitim kapsamında; Spark SQL ile analitik sorgular, Spark Streaming ile gerçek zamanlı veri işleme ve MLlib ile büyük veri üzerinde makine öğrenmesi algoritmalarının otonom olarak nasıl koşturulacağı teknik detaylarıyla öğretilir.
Büyük veri mimarı, verinin ham halden (Raw) işlenmiş (Refined) hale geçişindeki tüm boru hatlarını tasarlar. Vebende Akademi, katılımcılara geleneksel Data Warehouse yapılarını modern Data Lake ve Lakehouse mimarileriyle birleştirmeyi öğretir. Delta Lake ve Apache Iceberg gibi teknolojilerle veri tutarlılığını (ACID) sağlama, şema yönetimi ve büyük veri üzerinde "Time Travel" gibi ileri düzey operasyonlar kurumsal vaka analizleriyle işlenir.
Büyük veri ekosisteminde verinin kaynaktan işleme motoruna sarsılmaz bir şekilde taşınması için Apache Kafka kullanılır. Kafka, yüksek throughput ve düşük latency ile çalışan dağıtık bir event-streaming platformudur. Eğitim; Producer/Consumer mantığını, Topic ve Partition yapılandırmasını ve Kafka Connect ile farklı veri tabanlarına otonom veri aktarımı süreçlerini kapsar. Bu sayede, "Real-time" veri işleme hatlarının sinir sistemi kurgulanır.