Kurs
Veri Mühendisliğini Anlamak
TemelBeceri Seviyesi
Güncel 09.2025Kursa Ücretsiz Başlayın
Şuna dahil:Premium or Takımlar
TheoryData Engineering2 sa11 video32 Egzersiz2,300 XP340K+Başarı Belgesi
Ücretsiz Hesabınızı Oluşturun
veya
Devam ederek Kullanım Şartlarımızı, Gizlilik Politikamızı ve verilerinizin ABD’de saklandığını kabul etmiş olursunuz.Binlerce şirketten öğrencinin sevgisini kazandı
2 veya daha fazla kişiyi mi eğitiyorsunuz?
DataCamp for Business ürününü deneyinKurs Açıklaması
Veri Mühendisliğinin Temellerini Anlamak
Bu kursta, veri mühendislerinin temel sorumluluklarını, veri bilimcilerinden ne kadar farklı olduklarını ve bir kuruluş içinde veri akışını nasıl kolaylaştırdıklarını öğreneceksiniz. Uygulamalı alıştırmalar aracılığıyla, hayali bir müzik akışı şirketi olan Spotflix’i takip ederek, veri mühendislerinin verileri nasıl topladığını, temizlediğini ve katalogladığını öğreneceksiniz.
Kişisel Durumlarda Uygulama
Kursun sonunda, şirketinizdeki veri mühendislerinin ne iş yaptığını anlayacak, bir veri mühendisiyle sohbet edebilecek duruma gelecek ve kendi veri mühendisliği yolculuğunuza başlamak için sağlam bir temele sahip olacaksınız.
Önkoşullar
Bu kurs için herhangi bir önkoşul yoktur1
What is data engineering?
In this chapter, you’ll learn what data engineering is and why demand for them is increasing. You’ll then discover where data engineering sits in relation to the data science lifecycle, how data engineers differ from data scientists, and have an introduction to your first complete data pipeline.
2
Storing data
It’s time to talk about data storage—one of the main responsibilities for a data engineer. In this chapter, you’ll learn how data engineers manage different data structures, work in SQL—the programming language of choice for querying and storing data, and implement appropriate data storage solutions with data lakes and data warehouses.
3
Moving and processing data
Data engineers make life easy for data scientists by preparing raw data for analysis using different processing techniques at different steps. These steps need to be combined to create pipelines, which is when automation comes into play. Finally, data engineers use parallel and cloud computing to keep pipelines flowing smoothly.
Veri Mühendisliğini Anlamak
Kurs Tamamlandı
Başarı Belgesi Kazanın
Bu kimlik bilgisini LinkedIn profilinize, özgeçmişinize veya CV'nize ekleyinSosyal medyada ve performans incelemenizde paylaşın
Şuna dahil:Premium or Takımlar
Şimdi KaydolunBugün 19 milyondan fazla öğrenciye katılın ve Veri Mühendisliğini Anlamak eğitimine başlayın!
Ücretsiz Hesabınızı Oluşturun
veya
Devam ederek Kullanım Şartlarımızı, Gizlilik Politikamızı ve verilerinizin ABD’de saklandığını kabul etmiş olursunuz.