Ön Koşul
Eğitime katılabilmek için veritabanı temelleri ve temel düzeyde SQL sorgulama bilgisine sahip olunması gerekmektedir.
Eğitim Hakkında
Bu eğitim, kurumsal düzeyde karar destek sistemlerinin temelini oluşturan veri ambarı (Data Warehouse) mimarisi ve modelleme prensiplerini kapsamlı şekilde ele alır. Katılımcılara, veri ambarlarının tasarımında kullanılan mimari yaklaşımlar, modelleme teknikleri (dimensional vs. normalized), ETL süreçleri ve modern veri platformları hakkında teorik bilgi ile birlikte pratik bakış açısı kazandırılması hedeflenmektedir. Eğitim boyunca hem klasik hem de modern DWH yapıları karşılaştırmalı olarak incelenecek, gerçek hayat senaryoları ve en iyi uygulamalar üzerinden
anlatılacaktır.
Kimler İçindir?
• Veriyi daha derinlemesine analiz edebilmek ve yönetebilmek isteyen Veri Analistleri ve Veri Mühendisleri
• İş zekâsı projelerinde veri ambarını etkin bir şekilde kullanmak isteyen İş Zekâsı Uzmanları
• Veri yönetimi ve modelleme süreçlerini projelerine entegre etmek isteyen Yazılım Geliştiriciler
• Şirketlerindeki veri akışını ve veri saklama süreçlerini daha iyi yönetmek isteyen Kurumsal IT Uzmanları
• Veri ambarı ve modelleme konusunda güçlü bir temel oluşturmak isteyen yeni mezunlar ya da uzmanlaşmak isteyen kişiler
Sertifika
Eğitimlerimize %80 oranında katılım gösterilmesi ve eğitim müfredatına göre uygulanacak sınav/projelerin başarıyla tamamlanması durumunda, eğitimin sonunda dijital ve QR kod destekli “BT Akademi Başarı Sertifikası” verilmektedir.
Eğitim İçeriği
• Veri ambarı nedir? Neden gereklidir?
• OLTP vs OLAP sistemleri
• Karar destek sistemlerinde veri ambarının rolü
• Inmon Yaklaşımı (Top-down)
• Kimball Yaklaşımı (Bottom-up)
• Hybrid Yaklaşımlar
• Boyutsal Modelleme Temelleri
• Yıldız (Star) ve Kar Tanesi (Snowflake) şemaları
• Boyut ve olgu (dimension & fact) kavramları
• Yavaş değişen boyutlar (SCD Type 1, 2, 3)
• Hiyerarşiler ve Drill-down analiz
• İş gereksinimlerinin analizi
• Kavramsal, Mantıksal ve Fiziksel modelleme
• Modelleme araçları (ERwin, SAP PowerDesigner, dbt, vb.)
• ETL/ELT kavramları
• Kaynak sistem analizleri
• Veri temizleme, dönüştürme, yükleme stratejileri
• Zamanlanmış işler ve veri kalitesi kontrolleri
• Index’leme, partisyonlama
• Özet tablolar (aggregation tables)
• Veri arşivleme stratejileri
• Erişim kontrolleri
• Metadata yönetimi
• Veri doğruluğu ve tutarlılığı
• Bulut tabanlı veri ambarları (BigQuery, Snowflake, Redshift vb.)
• Veri gölleri ve Lakehouse mimarileri
• Veri Mesh ve Domain-Oriented mimariler
• Örnek bir veri ambarı senaryosu
• Modelleme uygulaması
• ETL tasarımı ve dashboard ile sonuçların sunulması
Neden Bu Eğitimi Almalısınız ?
• Katılımcılara veri ambarı (Data Warehouse) mimarisi ve modelleme süreçlerini öğretmek
• Veri entegrasyonu, ETL (Extract, Transform, Load) ve ELT (Extract, Load, Transform) süreçlerini anlamalarını sağlamak
• Boyutsal modelleme (Dimensional Modeling) ve şema tasarımı (Star Schema, Snowflake Schema) konularında bilgi kazandırmak
• Büyük veri setlerinin analizine yönelik stratejik veri tasarımı becerileri kazandırmak
• Kurumsal veri yönetimi süreçlerini anlamalarına yardımcı olmak
• Veri ambarı kurulumunun iş zekâsı projelerine nasıl entegre edileceğini göstermek
• Gerçek hayattan örneklerle katılımcıların öğrendiklerini pekiştirmelerini sağlamak
Önemli Notlar
Program ücretlerine KDV dahil değildir.
Paylaş: