C/VMUP : Veri Mimarisinde Ustalaşma Programı

3 gün (18 saat) Uzman Sınıf / Online İş Zekası ve İleri Analitik

Bu kapsamlı program, veri mimarisinin temel ilkelerine ve en son uygulamalarına odaklanır. "Veri Mimarisinde Ustalaşma Programı" eğitiminde veri analitiğinin durumunu ve trendlerini anlayacaksınız. Sağlam bir veri yönetimi çerçevesi oluşturacaksınız. Modern veri mimarileri ve tasarım ilkelerini uygulayacaksınız. Veritabanlarını ve veri ambarlarını tasarlayıp yöneteceksiniz. Büyük veri ve veri göllerinden yararlanacaksınız. Veri güvenliği ve gizliliğini sağlayacaksınız. Kurumsal mimarilere veri mimarileri entegre edeceksiniz. Veri analizi trendlerini ve uzmanlık alanlarını keşfedeceksiniz.

Eğitim İçeriği

Module 1: Veri Analitiğinde Mevcut Durum

  • Hataya sevk eden insana has eğilimler
  • Karar Vericilerin Sıkışıp Kaldığı Mevcut Durum
  • Veri ve Metaveri
  • Veri analitiği tipleri ve istatistiksel yaklaşım
  • Üst Yönetimin Kullandığı Örnek düşünsel çerçeveler

Module 2: Veri Yönetimi Düşünsel Çerçevesi (Data Management Framework)

  • Metadata Yönetimi
  • Veri Kalitesi Yönetimi (Data Quality)
  • Master Data Yönetimi
  • Veri Entegrasyonu Yönetimi (Data Integration)
  • Veri Sorumluluları ve Roller (Data Privacy)
  • Veri Yönetişimi (Data Governance)
  • Veri Mimarisi (Data Architecture)

Module 3: Veri Yönetimindeki Evrim

  • Veri analizi süreci
  • İhtiyaçlar, Zorluklar, Çözümler ve Trendler
  • Veritabanı Yönetimi Sistemleri (RDBMS, ORDMS, NoSQL, NewSQL vs.)
  • MPP Mimarisi ve Distributed Sistemler (Appliance, Haddop-Spark, Cloud vs.)
  • Operasyonel Veritabanı (Operational Database)
  • Veri Ambarı (Data Warehouse)
  • Veri Gölü (Data Lake)
  • Göl Evi (Lakehouse)

Module 4: Modern Mimariler ve Tasarımlar

  • Mimari Oluşturma Esasları
  • Lambda ve Delta Lake Mimarileri
  • Geleneksel Veritabanı Tasarımları
  • Çevik Veritananı Tasarımları

Module 5: Operasyonel Veri Tabanları ve Tasarımlar

  • ER diagramları - Chen Model (Data Modelleme ürünleri)
  • Normal Formlar (6NF'e kadar)
  • Tasarım Hataları (Supertype-Subtype, Fan Trap)
  • Çevik Tasarım Yaklaşımı (Anchor Modelling)

Module 6: Veri Ambarları ve Tasarımlar

  • Veriambarı Tasarımlarını İş Zekasındaki Yeri (Enterprise BI ve Self Service BI)
  • Ralph Kimball ve Bill Inmon Temel Tasarım Prensiplerinin Karşılaştırılması
  • Dimensional Model Anahtar Noktalar
  • Landing Zone, Staging Area, Data Warehouse, Data Mart

Module 7: Büyük Veri, Veri Gölleri ve Tasarım Prensipleri

  • Veri Gölleri Oluşturma
  • Büyük Veri Kavramı ve Büyük Veri Ekosistemleri
  • Dağıtık Mimarilerin Karakteri
  • ACID ve BASE Veri Tutarlılık Felsefeleri
  • Gerçek Zamanlı Veri Analizi
  • Dan Linstedt'in Çevik Tasarım Yaklaşımı Data Vault Temel Prensipleri
  • Kimball, Inmon, Linstedt Yaklaşımlarının Karşılaştırılması

Module 8: Geleceği Şekillendiren Teknolojiler

  • IoT Senaryoları
  • ML (Machine Learning), AI (Artifical Intelligence), DL (Deep Learning) Kavramları
  • Üretken Yapay Zeka
  • Diğer Teknolojiler

Module 9: Mimari Oluşturma Yaklaşımları

  • Modern Mimariler Oluşturmak için Göz Önünde Tutulacaklar
  • Lambda, Delta Lake Mimarileri
  • Referans Mimariler

Module 10: Veri Güvenliği ve Gizliliği

  • Derinlemesine Veri Güvenliği
  • Veri Etiği ve Sorumluluklar
  • Data Fabric ve Data Mash Kavramları

Module 11: Kurumsal Mimarilere Bir Bakış

  • Zachman
  • TOGAF
  • COBIT

Module 12: Veri Analizi Odaklı Trend Roller ve Uzmanlıkar

  • Data Science, Data Engineering, Data Analysis
  • DS, DE, DA
  • Uzmanlık için Yol Haritaları

Öncesinde Önerilenler

Sonrasında Önerilenler

  • Data Engineer

    Büyük Verinin İşlenmesi, Yönetimi, Veri Kalitesini Arttırma, Bulut Bilişim ve Veri Bilimi için Kodlama, Spark ve Hadoop gibi Dağıtık Mimariler ile Çalışma.

      Bu seride sonrasında önerilen herhangi bir eğitim mevcut değil.