Büyük Veri (Bireysel-Kurumsal)

✅ Büyük verinin potansiyelinin farkındasınız ve bu alanda nasıl uzman olabileceğinizi mi merak ediyorsunuz?

✅ Büyük veri konusunda temelin var ve bu konuda daha da ilerlemek mi istiyorsunuz?

✅ Büyük veriyi mesleğine entegre ederek güncel mi kalmak istiyorsun?

Eğer bunlardan birine bile evet cevabı verdiyseniz, doğru yerdesiniz!

Kurs Tanıtımı:

Büyük veri, günümüzde endüstri ve teknolojinin en önemli parçalarına yerleşmiş bir kavram.

Bu kursla, büyük verinin temellerinden ileri seviye tekniklerine kadar geniş bir eğitim alacaksınız.

Alanında uzmanlaşmış eğitmenlerimizin rehberliğinde, en güncel büyük veri analiz yöntemlerini keşfedecek ve bu konuda kariyerinizi oluşturmak için gereken tüm bilgilere sahip olacaksınız.

Yetenek setinize büyük veri analizi ekleyerek, teknolojik değişimlerin ön saflarında yer alın!📈🌐

📘 Neler Öğreneceksiniz:

🧠 Büyük Veri Temelleri: Dağıtık sistemler, veri ambarları ve büyük veri mimarileri hakkında bilgi edineceksiniz.

🖥️ Hadoop & Spark & Kafka: Büyük veri için endüstri standartları olan Hadoop, Spark ve Kafka'yı ayrıntılı olarak öğreneceksiniz.

✍️ Uygulamalı Projeler: Gerçek dünyadan veri setleriyle büyük veri projeleri geliştireceksiniz.

Ön koşullar:

Bu kursa katılacak öğrencilerin python dilinde kodlamaya aşina olmaları beklenir (isteğe göre kursa python modülü de eklenebilir.)

Süre:

4 gün (ihtiyaca göre eklenen dersler olursa süre uzayabilir).

Ders İçeriği:

(İsteğe bağlı olarak modüller çıkarılıp yeni konular eklenebilir veya çıkartılıp gün sayısı azaltılabilir)

• Büyük Veri nedir ve neden günümüzde önemli?

• Hafıza Mimarisi

  • Gecikme

  • Lokallik

  • Cache

    • Cache miss vs Cache hit

  • Row-wise vs Column-wise

• Hadoop Ekosistemi

  • HDFS

  • YARN

  • MapReduce

  • Pig

  • Apache Ambari

  • Spark

• HDFS yapısında nasıl veri tutup çağırırım?

• MapReduce - Mapper and Reducer

• Pig Scripting

• Hive

• Introduction to Real-time Streams

• Kafka

  • Kafka mimarisi

  • Kafka Producers

  • Stream Processing

  • KTable

• Spark

  • Map Reduce

  • Framework's architecture

  • Resilient Distributed Dataset (RDD)

  • KeyVal RDD

• pyspark

  • Number of workers

  • Lazy Eval and Caching

  • Partition and Gloming

  • Map-reduce egzersiz

• Dataframe

  • RDD vs Dataframe

  • Temel işlemler

  • Apache Parquet

• Deserialization

• PCA (principal component analysis)

  • PCA using RDD

  • Analyzing data using PCA

• Spark kullanarak makine öğrenmesi