After doing these courses, I feel confident creating professional visualizations and dashboards
Shoebur RahmanProcurement Specialist, Giz Bangladesh
Kurs Açıklaması
Veri Mühendisliğine Başlayın
Veri mühendisliği alanında kariyer yapmayı merak ediyor ama nereden başlayacağınızı bilmiyor musunuz? Ya da belki de bir sonraki adımları atmadan önce veri mühendislerinin ne yaptıkları hakkında daha fazla bilgi edinmek istersiniz? Bu dört saatlik kurs, veri mühendisliğine giriş niteliğinde olup, bu işi yapmak için anlamanız gereken temel kavramları, teknikleri ve araçları ele almaktadır.Veri Mühendisliği Kavramlarını ve Tekniklerini Öğrenin
Öncelikle veri mühendisi ile veri bilimcisi arasındaki farkları (ve bunların nasıl birlikte çalıştıklarını) öğrenecek, ardından bu mesleğin araçları hakkında daha fazla bilgi edinecek, özellikle bulut bilişim ve paralel bilişim hakkında konuşacaksınız. İkinci bölümün sonunda, SQL ve NoSQL uygulamalarını, DataFrames kullanımını ve paralel hesaplamanın neden bu kadar önemli olduğunu anlayacaksınız.Uygulamalı Alıştırmalarda ETL Gerçekleştirme
ETL süreci, veri mühendisinin iş akışının temelini oluşturur. Verilerin analiz ve içgörü elde etmek için nasıl çıkarıldığını, dönüştürüldüğünü ve yüklendiğini öğreneceksiniz. Kursun sonunda, tüm bu bilgileri gerçek dünya verilerini kullanarak bir ETL sürecini kendiniz gerçekleştirip planlayarak uygulamaya koyacaksınız.Alıştırmalarımız ve interaktif testlerimiz, yeni bilgilerinizi gözden geçirmenize ve pekiştirmenize olanak tanır, böylece Başarı Belgesi'nizi aldıktan sonra bu bilgileri güvenle tartışabilir ve uygulayabilirsiniz.
Bu giriş dersi, veri mühendisliği konusunda bilgilerinizi geliştirmenize ve profesyonel bir veri mühendisi olmak için atmanız gereken adımları net bir şekilde öğrenmenize olanak tanıyan veri mühendisliği programının bir parçasıdır.
Ön Koşullar
Müfredat
Kurs içeriği
1
Data Engineering'e Giriş
Bu ilk bölümde, data engineering dünyasıyla tanışacaksın! Bir data engineer ile data scientist arasındaki farkları keşfet, data engineer'ların kullandığı çeşitli araçlara genel bir bakış edin ve bulut teknolojisinin data engineering'de nasıl bir rol oynadığını daha iyi anla.
- Veri mühendisliği nedir?50 XP
- Veri mühendisinin görevleri50 XP
- Data engineer mı yoksa data scientist mi?100 XP
- Veri mühendisliği problemleri50 XP
- Veri mühendisinin araçları50 XP
- Veritabanı türleri50 XP
- İşleme görevleri50 XP
- Zamanlama araçları50 XP
- Bulut sağlayıcıları50 XP
- Neden bulut bilişim?50 XP
- Bulut bilişimde büyük oyuncular100 XP
- Bulut hizmetleri100 XP
2
Data engineering araç kutusu
Artık bir data engineer ile data scientist arasındaki temel farkları bildiğine göre, data engineer'ın araç kutusunu keşfetmeye hazırsın! Data engineer'ların kullandığı farklı veritabanı türlerini detaylıca öğren, paralel hesaplamanın bu araç kutusunun temel taşı olduğunu gör ve zamanlama çatılarıyla veri işleme işlerini nasıl planlayacağını keşfet.
3
Extract, Transform and Load (ETL)
Data engineer'ların araç kutusunu gördüğüne göre, şimdi bir data engineer'ın günlük iş akışının bel kemiğine geçme zamanı! ETL ile farklı kaynaklardan ham veriyi nasıl çıkaracağını, bu ham veriyi işe yarar içgörülere dönüştürmeyi ve tüketilmeye hazır şekilde ilgili veritabanlarına yüklemeyi öğreneceksin.
4
Vaka Çalışması: DataCamp
Önceki üç bölümde öğrendiklerini, DataCamp'ten gerçek bir data engineering kullanım senaryosunu tamamlayarak taçlandır! Ham kurs puanlama verisini ETL süreciyle dönüştürüp DataCamp öğrencileri için uygulanabilir kurs önerilerine çevirecek ve bu süreci zamanlayacaksın!
Data Engineering'e Giriş
Kurs
Tamamlandı
