Kısaltmalar da çalışır: K8s, AI, UX. Türkçe karakter kullanmanız gerekmez.
Apache Pig ve Hive Eğitimi, HDFS, Pig, Hive ve Spark SQL konularını ele alan 4 günlük bir eğitim programıdır.Apache Pig and Hive programında MapReduce, veri alımı, veri analizi, Spark Core, Spark SQL ve Oozie konuları işlenir. Bu…
Hadoop Büyük Veri Mimarisi Eğitimi, Hadoop ekosistemi, NoSQL ve mimari konularını ele alan 1 günlük bir eğitim programıdır.Big Data Information Architecture programında HDFS, YARN, ZooKeeper, HBase, Hive, Pig, Mahout, Impala ve grafik veritabanları ele alınır. Kimler Katılmalı?…
NoSQL ve NewSQL Teknolojileri Eğitimi, NoSQL, NewSQL, Hadoop ve Spark konularını ele alan 1 günlük bir eğitim programıdır.New Big Database Technologies programında anahtar-değer, belge ve sütun ailesi veritabanları, grafik veritabanları ve SQL-on-Hadoop yaklaşımları ele alınır. Bu eğitim; veri…
İleri Hadoop ve Spark Eğitimi, Spark, SQL-on-Hadoop ve veri entegrasyonu konularını ele alan 1 günlük bir eğitim programıdır.Advanced Hadoop Spark & SQL on Hadoop programında Kafka, Presto, Apache Drill, ekosistem çözümleri, meta veri ve ana veri entegrasyonu ile…
Big Data eğitimleri; yüksek hacimli, hızlı ve farklı yapılardaki verilerin toplanması, taşınması, depolanması, işlenmesi ve analiz edilmesi için kullanılan yöntem ve teknolojileri ele alır. BlueMark Academy’nin canlı online programları; veri mühendisleri, geliştiriciler, sistem yöneticileri, analistler ve veri mimarları için farklı seviyelerde eğitim seçenekleri sunar.
Sayfadaki eğitim portföyü; Apache Kafka, Hadoop, Spark, BigQuery, Vertica, Python, vektör veritabanları, gerçek zamanlı veri akışı ve büyük veri mimarisi gibi alanları kapsar. Doğru program; ekibin teknik seviyesi, kullanılan platformlar, veri hacmi ve hedeflenen iş senaryosu birlikte değerlendirilerek seçilmelidir.
Big Data, geleneksel araçlarla ekonomik veya verimli biçimde işlenmesi zorlaşan büyük ve karmaşık veri kümelerini ifade eder. Büyük veri yalnızca veri miktarıyla ilgili değildir; verinin ne kadar hızlı üretildiği, hangi formatlarda geldiği, ne kadar güvenilir olduğu ve iş açısından nasıl değere dönüştürüldüğü de önemlidir.
Kafka eğitimleri; broker, topic, partition, replication, producer, consumer ve consumer group gibi temel bileşenlerden yönetim, güvenlik ve performans konularına kadar uzanır. İleri seviye programlarda şema tasarımı, Schema Registry, teslimat garantileri, hata yönetimi, KSQL, Kafka Connect ve CDC tabanlı entegrasyonlar ele alınabilir.
Hadoop eğitimleri; dağıtık dosya sistemi HDFS, kaynak yönetimi, küme kurulumu ve bakımı ile Hive ve Pig gibi veri işleme araçlarını kapsar. Yönetici, geliştirici ve veri analisti rollerine göre farklılaşan programlarda Linux ve SQL bilgisi yararlı olabilir.
Apache Spark; büyük veri kümeleri üzerinde dağıtık işleme, SQL tabanlı analiz, akış işleme ve makine öğrenmesi iş yüklerinde kullanılabilir. Spark eğitimi seçerken programın kullandığı Spark sürümü, programlama dili, uygulama ortamı ve ele alınan bileşenler kayıt öncesinde kontrol edilmelidir.
BigQuery ve Vertica programları; büyük ölçekli veri kümelerinin SQL ile sorgulanması ve analitik iş yüklerinin yürütülmesine odaklanır. Başlangıç ve ileri seviyedeki programlar; veri hazırlama, sorgu tasarımı, performans ve platforma özgü analitik özellikler açısından farklılaşabilir.
Vektör Veritabanları Eğitimi; embedding üretimi, benzerlik araması, chunking, metadata, indeks ve uzaklık metriği seçimi gibi konuları ele alır. Bu teknolojiler semantik arama, öneri sistemleri ve RAG tabanlı üretken yapay zekâ uygulamalarının veri erişim katmanında kullanılabilir.
Big Data daha çok büyük ve hızlı veri akışlarının altyapısı, depolanması ve işlenmesiyle ilgilenir. Veri bilimi ise veriden anlam çıkarmak için istatistik, analiz ve makine öğrenmesi yöntemlerini kullanır. Veri mühendisleri güvenilir veri akışları ve platformlar kurarken veri bilimcileri bu verileri analiz ve model geliştirme amacıyla kullanabilir. Alanlar farklıdır ancak aynı projede birbirini tamamlar.
Gerekli ön bilgi programa göre değişir. Strateji ve temel kavram eğitimlerinde teknik ön koşul aranmayabilir. Geliştirici ve veri analizi programlarında SQL, Python, Java veya Scala; yönetim programlarında ise Linux ve ağ temelleri gerekebilir. İleri düzey eğitime geçmeden önce ilgili program sayfasındaki ön koşullar incelenmelidir.
Big Data eğitimleri sanal sınıf/online formatta ve kurumlara özel olarak planlanabilir. İçerik; kullanılan veri platformu, ekip rolleri, teknik seviye ve hedeflenen veri işleme senaryolarına göre uyarlanabilir. Uygulama ortamı, yazılım sürümleri, laboratuvar gereksinimleri ve eğitim takvimi planlama aşamasında netleştirilmelidir.
Big Data, geleneksel araçlarla verimli biçimde işlenmesi zorlaşan; hacim, hız, çeşitlilik, güvenilirlik ve değer boyutlarıyla değerlendirilen büyük ve karmaşık veri kümelerini ifade eder.
Programına göre dağıtık depolama ve işleme, Hadoop, Spark, Kafka, veri pipeline’ları, gerçek zamanlı akış, bulut analitiği, SQL, Python ve veri mimarisi gibi konuları öğretebilir.
Big Data büyük ölçekli verinin altyapısı, taşınması, depolanması ve işlenmesine; veri bilimi ise verinin analiz edilmesine ve modeller geliştirilmesine odaklanır. İki alan çoğu projede birlikte çalışır.
Seçim kullanılan kurumsal platforma ve role bağlıdır. Hadoop eğitimi HDFS, YARN ve ekosistem bileşenleri için; Spark eğitimi dağıtık veri işleme, SQL, streaming veya makine öğrenmesi iş yükleri için tercih edilebilir.
Gerçek zamanlı veri akışı ve olay odaklı sistemler geliştiren veri mühendisleri, backend geliştiriciler, sistem yöneticileri, DevOps ve platform ekipleri için uygundur.
Programa göre değişir. SQL ve Python yaygın bir başlangıç sağlar; bazı Hadoop ve Kafka programlarında Java, Spark programlarında Python veya Scala bilgisi yararlı olabilir.
Temel ve strateji programlarında teknik ön koşul bulunmayabilir. Uygulamalı geliştirici, yönetim ve ileri seviye programlarda Linux, SQL veya programlama bilgisi gerekebilir.
Evet. Eğitimler sanal sınıf/online formatta planlanabilir; içerik, platform, uygulamalar ve teknik seviye kurumun veri mimarisine ve ekip hedeflerine göre uyarlanabilir.
Katılım belgesi, değerlendirme ve sertifika koşulları programa göre değişebilir. Verilecek belge ve varsa sınav koşulları eğitim öncesinde BlueMark Academy’den teyit edilmelidir.
