Kurs
Veri Mühendisliğini Anlamak
2 sa
346.4K
Databricks, veri, analitik ve yapay zeka çözümlerini ölçekli şekilde oluşturmak, devreye almak ve sürdürmek için açık bir analitik platformudur. Apache Spark üzerine kuruludur ve üç büyük bulut sağlayıcısından (AWS, Azure veya GCP) herhangi biriyle entegre olur; böylece bulut altyapısını bizim adımıza yönetip dağıtırken hayal edebileceğiniz her türlü veri bilimi uygulamasını sunar.
Bugün sizi Databricks'e kapsamlı bir girişle buluşturmak istiyorum; temel özelliklerinden pratik kullanım alanlarına ve sizi hızlıca başlatacak yapılandırılmış öğrenme yollarına kadar. Ortamınızı kurmaktan veri işleme, orkestrasyon ve görselleştirmeyi öğrenmeye kadar Databricks'e başlamak için ihtiyaç duyacağınız her şeyi burada bulacaksınız.
Neden Databricks Öğrenmelisiniz?
Databricks'i öğrenmek ve sağlam temellere sahip olmak sizin için bir dizi önemli avantaj sağlayabilir:
Databricks'in Temel Özellikleri
Databricks; ölçeklenebilirliği, iş birliğini ve iş akışı verimliliğini artıran beş ana özelliği bir araya getiren, veri mühendisliği, analitik ve makine öğrenimi için kapsamlı bir platformdur.
Databricks'in temel özellikleri. Görsel: Yazar.
Birleşik veri platformu
Databricks; veri mühendisliği, veri bilimi ve makine öğrenimi iş akışlarının üçünü de tek bir platformda birleştirir. Bu da veri işlemeyi, model eğitimini ve devreye almayı daha da kolaylaştırır. Bu alanları birleştirerek Databricks, yapay zeka girişimlerini hızlandırır; işletmelerin silo hâlindeki verileri eyleme dönüştürülebilir içgörülere çevirmesine ve iş birliğini geliştirmesine yardımcı olur.
Apache Spark entegrasyonu
Önde gelen dağıtık hesaplama çerçevesi Apache Spark, Databricks ile derinlemesine entegredir. Bu sayede Databricks, Spark yapılandırmasını otomatik olarak yönetir. Böylece kullanıcılar kurulumla uğraşmadan veri çözümleri geliştirmeye odaklanabilir.
Ayrıca Spark'ın dağıtık işleme gücü büyük veri görevleri için idealdir; Databricks bunu kurumsal düzeyde güvenlik, ölçeklenebilirlik ve optimizasyonla güçlendirir.
Delta Lake
Delta Lake, Databricks'in Lakehouse mimarisinin bel kemiğidir ve ACID işlemler, şema zorlaması ve gerçek zamanlı veri tutarlılığı gibi özellikler ekler. Bu, verinin güvenilirliğini ve doğruluğunu sağlar; Delta Lake'i hem toplu hem de akış verisini yönetmek için kritik bir araç hâline getirir.
MLflow
MLflow, uçtan uca makine öğrenimi yaşam döngüsünü yönetmek için açık kaynaklı bir platformdur. Deneyleri izlemekten model dağıtımını yönetmeye kadar MLflow, ML modelleri oluşturma ve operasyonelleştirme sürecini basitleştirir.
Ayrıca OpenAI ve Hugging Face gibi üretken yapay zeka araçlarıyla en yeni entegrasyonlarla MLflow, sohbet botları, doküman özetleme ve duygu analizi gibi ileri uygulamaları da kapsayacak şekilde yeteneklerini genişletir.
İş birliği araçları
Databricks aşağıdakilerle iş birliğini güçlendirir:
- Etkileşimli Not Defterleri: İş akışlarını belgelemek ve içgörüleri sorunsuzca paylaşmak için kodu, markdown'ı ve görselleri bir araya getirin.
- Gerçek Zamanlı Paylaşım: Anında geri bildirim ve akıcı ekip çalışması için not defterleri üzerinde canlı iş birliği yapın.
- Sürüm Kontrol Özellikleri: Değişiklikleri takip edin ve güvenli, verimli proje yönetimi için Git ile entegre olun.
Databricks Öğrenmeye Nasıl Başlanır
Databricks'e başlamak hem heyecan verici hem de göz korkutucu olabilir. Bu yüzden yeni bir teknolojiyi öğrenmenin ilk adımı, neden öğrenmek istediğinizi ve nasıl kullanmayı planladığınızı net biçimde anlamaktır.
Net hedefler belirleyin
Dalmadan önce, Databricks ile ne başarmak istediğinizi tanımlayın.
Bir veri mühendisi olarak büyük veri işlemesini sadeleştirmek mi istiyorsunuz? Yoksa öngörücü modelleri oluşturup devreye almak için ML yeteneklerinden yararlanmaya mı odaklanıyorsunuz?
Ana hedeflerinizi belirleyerek buna uygun, odaklı bir öğrenme planı oluşturabilirsiniz. Başlıca hedefinize göre bazı ipuçları:
- Odak noktanız veri mühendisliği ise veri alımı, dönüştürme ve yönetimi için Databricks araçlarını; ayrıca Apache Spark ve Delta Lake ile sorunsuz entegrasyonunu öğrenmeye öncelik verin.
- Odak noktanız makine öğrenimi ise deney takibi, model yönetimi ve dağıtım için MLflow'u anlamaya; ayrıca TensorFlow ve PyTorch gibi kütüphaneler için yerleşik destekten yararlanmaya odaklanın.
Temellerle başlayın:
Databricks'e başlamak düşündüğünüzden daha kolay olabilir. Bunu yapmak için sizi adım adım bir yaklaşımla yönlendireceğim; böylece platformun temel unsurlarına kolayca aşina olabilirsiniz.
Ücretsiz kaydolun
Öncelikle Databricks Community Edition üzerinde ücretsiz bir hesap oluşturun; bu sürüm platformun temel özelliklerine ücretsiz erişim sağlar. Ücretli abonelik gerektirmeden Workspaces, Clusters ve Notebooks ile denemeler yapmanıza olanak tanıdığı için uygulamalı keşif için idealdir.
Databricks kayıt ana görünümü ekran görüntüsü. Görsel: Yazar
Bilgilerinizi girdikten sonra aşağıdaki görünüm karşınıza çıkacaktır.
Databricks kayıt ana görünümü ekran görüntüsü. Görsel: Yazar
Bu noktada sizden bir bulut sağlayıcısı kurmanızı ya da Community Edition ile devam etmenizi isteme seçeneği sunulacaktır. Erişilebilirliği korumak için Community Edition'ı kullanacağız. Kurumsal sürüme göre daha az özellik sunsa da eğitimler gibi daha küçük kullanım senaryoları için idealdir ve bir bulut sağlayıcısı kurulumu gerektirmez.
Community Edition'ı seçtikten sonra e-posta adresinizi doğrulayın. Doğrulama sonrasında sizi şu şekilde bir ana pano karşılayacaktır:
Databricks ana sayfası ekran görüntüsü. Görsel: Yazar
Arayüzle başlayın
Giriş yaptıktan sonra yerleşimi anlamaya zaman ayırın. İlk bakışta arayüz basit görünebilir; ancak biraz daha keşfettiğinizde veya hesabınızı yükselttiğinizde pek çok harika özelliği bulacaksınız:
- Workspaces: Projelerinizi, not defterlerinizi ve dosyalarınızı burada düzenlersiniz. Burası tüm çalışmalarınızın merkezi gibidir.
- Not Defterleri: Aynı not defteri içinde çeşitli programlama dillerinde kod yazıp çalıştırın.
- Küme Yönetimi: Veri işlemeyi gerçekleştiren sanal makine gruplarıdır. Veri dönüşümleri ve makine öğrenimi gibi görevler için ihtiyaç duyacağınız işlem gücünü sağlarlar.
- Tablo Yönetimi: Yapılandırılmış veriyi verimli şekilde düzenleyin ve analiz edin.
- Pano Oluşturma: İçgörüleri görselleştirmek için doğrudan çalışma alanında etkileşimli panolar oluşturun.
- Birlikte Düzenleme: Sorunsuz iş birliği için ekip arkadaşlarınızla not defterleri üzerinde gerçek zamanlı çalışın.
- Sürüm Kontrolü: Not defteri değişikliklerini takip edin ve sürümleri zahmetsizce yönetin.
- İş Zamanlama: İş akışlarını düzene sokmak için not defteri ve betik çalıştırmalarını belirli aralıklarla otomatikleştirin.
Temel kavramları öğrenin
Databricks'in, onu ustalıkla kullanmak isteyen herkes için temel kalacak üç ana kavramı vardır:
- Kümeler (Clusters): Databricks'in omurgası olan kümeler, kodunuzu çalıştıran hesaplama ortamlarıdır. İşleme ihtiyaçlarınıza uygun şekilde nasıl oluşturacağınızı, yapılandıracağınızı ve yöneteceğinizi öğrenin.
- Jobs: Yinelenen görevleri, not defterlerinizi veya betiklerinizi bir zamanlamayla çalıştıran işler oluşturarak otomatikleştirin; iş akışlarını sadeleştirin.
- Not Defterleri: Kod yazıp çalıştırdığınız, sonuçları görselleştirip bulguları belgelediğiniz etkileşimli belgelerdir. Python, SQL ve Scala gibi birden çok dili destekler; bu da onları çeşitli görevler için çok yönlü kılar.
Databricks nedir ve veri profesyonelleri için neden önemlidir?
Databricks öğrenmenin üç ana avantajı nedir?
Databricks'i kapsamlı bir platform yapan temel özellikler nelerdir?
Yeni başlayanlar Databricks'e nasıl başlayabilir?
Profesyoneller Databricks ile nasıl güncel kalabilir?
Konular
