Veri mühendisleri, kuruluşların bilinçli kararlar almasını ve değerli içgörüler elde etmesini sağlayan veri altyapısının tasarımından, geliştirilmesinden ve yönetiminden sorumludur. İster sağlam veri hatları oluşturmak, ister veri kalitesini ve güvenliğini sağlamak, isterse de büyük miktarda bilgiyi işlemek ve analiz etmek olsun, veri mühendisleri verilerin gücünden yararlanmada çok önemli bir rol oynar.
Bu yazımızda, her veri mühendisinin aşina olması gereken 12 temel kavramı inceleyeceğiz:
Bu makalenin sonunda, bu on iki kavram hakkında kapsamlı bir anlayışa sahip olacak ve sizi bir veri mühendisi olarak mükemmelleşmek için gerekli bilgi ve uzmanlıkla donatacaksınız. Öyleyse, tüm veri mühendislerinin bilmesi gereken temel kavramları keşfetmeye başlayalım.
Veri modelleme, belirli iş gereksinimlerini karşılamak için verilerin yapısını ve organizasyonunu tasarlama sürecidir. Bir veri kümesi içindeki varlıkların, niteliklerin ve ilişkilerin tanımlanmasını ve verilerin bir planının veya temsilinin oluşturulmasını içerir. Veri modelleme, veri bağımlılıklarının anlaşılmasına, depolama ve erişimin optimize edilmesine ve verimli veri analizi ve raporlamanın kolaylaştırılmasına yardımcı olur.
Data Modeling in the Age of Big Data (TDWI) Eğitimi
Developing SQL Data Models Eğitimi
Veri ambarı, bir kuruluş içindeki birden fazla kaynaktan gelen verileri birleştiren merkezi bir depodur. Raporlama, analiz ve karar verme amaçları için tasarlanmıştır. Veri ambarları yapılandırılmış, geçmiş verileri sorgulama ve analiz için optimize edilmiş bir formatta depolar. Farklı sistemlerdeki verilerin birleşik bir görünümünü sağlamak için genellikle boyutsal modelleme ve veri toplama gibi teknikler kullanırlar.
Bilginç IT Academy'de çok çeşitli veri ambarı eğitimleri sunuyoruz. AWS'den TDWI'a, Agile'dan SQL'e, tüm platformlar veri ambarlarına ihtiyaç duyabilir ve eğitimlerimiz hepsini kapsıyor!
Veri gölü, yapılandırılmış, yarı yapılandırılmış ve yapılandırılmamış veriler dahil olmak üzere büyük hacimli ham ve işlenmemiş verileri depolayan merkezi bir depodur. Bir veri ambarının aksine, bir veri gölü önceden tanımlanmış bir şemayı zorunlu kılmaz, esneklik ve ölçeklenebilirlik sağlar. Veri gölleri, veri bilimcilerin, analistlerin ve veri mühendislerinin veri gölleri ve veri işleme çerçeveleri gibi çeşitli araç ve teknolojileri kullanarak çeşitli veri kümelerini keşfetmelerini ve bunlardan içgörü elde etmelerini sağlar.
Building Data Lakes on AWS Eğitimi
CDC, anlık veritabanı güncellemelerini kaydetmek için kullanılan bir yöntemdir. Değişikliklerin verilere bağlı olan diğer sistemlere anında yansıtılmasını sağlamak için, kullanıcıların verileri bir kaynak sistemde güncellenirken kaydetmelerini sağlar. Yeni veritabanı olayları gerçekleştikçe, CDC gerçek zamanlı veya gerçek zamana yakın bilgi hareketi sağlamak için verileri sürekli olarak taşır ve işler.
ETL, verileri çeşitli kaynaklardan ayıklamak, tutarlı bir biçime dönüştürmek ve tipik olarak bir veri ambarı veya veri gölü olan bir hedefe yüklemek için kullanılan bir süreçtir. Ayıklama, farklı sistemlerden veya veritabanlarından veri toplamayı içerir. Dönüştürme, veri temizleme, entegrasyon ve zenginleştirme işlemlerinin uygulanmasını içerir. Yükleme, dönüştürülen verilerin analiz ve raporlama için hedef sisteme yüklenmesini içerir.
Büyük veri işleme, geleneksel veri işleme araçlarının yeteneklerini aşan büyük ve karmaşık veri kümelerini işlemek ve analiz etmek için kullanılan teknikleri ve teknolojileri ifade eder. Büyük hacimli verileri işlemek, depolamak ve analiz etmek için Apache Hadoop veya Apache Spark gibi dağıtılmış bilgi işlem çerçevelerinin kullanılmasını içerir. Big data işleme, kuruluşların değerli içgörüler elde etmesini, kalıpları belirlemesini ve büyük ölçekte veri odaklı kararlar almasını sağlar.
Büyük Verinin Temelleri Eğitimi
Büyük Veri - Big Data Nedir? isimli blog yazımızı okuyarak daha fazla bilgi edinebilirsiniz.
Real-time data kavramı, üretildikleri anda işlenen ve analiz edilen, anında içgörü ve eylemlere olanak tanıyan verileri ifade eder. Gerçek zamanlı veri işleme, verilerin neredeyse gerçek zamanlı olarak veya minimum gecikmeyle yakalanmasını, işlenmesini ve sunulmasını içerir. Gerçek zamanlı veriler genellikle çevrimiçi işlem işleme (OLTP), dolandırıcılık tespiti, borsa analizi ve IoT cihazlarının izlenmesi gibi uygulamalarda kullanılır.
Veri güvenliği, verilerin yetkisiz erişim, kullanım, ifşa, değişiklik veya imhaya karşı korunmasını içerir. Veri mühendisleri, verilerin gizliliğini, bütünlüğünü ve kullanılabilirliğini sağlamak için güvenlik önlemlerinin uygulanmasında çok önemli bir rol oynar. Bu, hassas verileri yaşam döngüsü boyunca korumak ve yasal gerekliliklere uymak için erişim kontrolleri, şifreleme, veri maskeleme, denetim ve izleme mekanizmalarının uygulanmasını içerir.
Data Governance, bir kuruluş içindeki verilerin genel yönetimini ifade eder. Veri kullanımı, kalitesi, gizliliği ve uyumluluğu için politikaların, prosedürlerin ve yönergelerin tanımlanmasını içerir. Veri mühendisleri, veri yaşam döngüsü boyunca veri bütünlüğü, tutarlılığı ve güvenliğini sağlamak için veri yönetişimi ilkelerini anlamalıdır.
Data Governance in a Self-Service World Eğitimi
Data Governance Skills for the 21st Century Eğitimi
TDWI Data Governance Fundamentals: Managing Data as an Asset Eğitimi
Veri işlem hatları (data pipelines), verileri çeşitli kaynaklardan ayıklayan, uygun bir biçime dönüştüren ve bir hedefe yükleyen bir dizi süreçtir. Veri mühendislerinin büyük hacimli verileri işlemek, farklı veri kaynaklarını entegre etmek ve veri tutarlılığı ile doğruluğunu sağlamak için verimli ve güvenilir veri işlem hatları oluşturmaya aşina olmaları gerekir.
Agile geliştirme, demokratikleşme, self-servis ve analitiğin organizasyonel ceplerinin baskısı altında, çok sayıda ve karmaşık veri işlem hatları kolayca kaosa dönüşebilir. Bunun sonucunda ortaya çıkan yönetişim zorlukları ve veri kullanımının öngörülemezliği sorunların sadece başlangıcıdır. Bu nedenle, ister kurumsal düzeyde ister self-servis olsun, veri hattı yönetimi veri analizi çıktılarının izlenebilir, tekrarlanabilir ve üretim gücüne sahip olmasını sağlamalıdır. Sağlam veri hattı yönetimi, herhangi bir veri deposunun hem kaynak hem de hedef olarak hizmet verebileceği günümüzün çift yönlü veri akışlarını anlar ve ilişkiselden Hadoop'a kadar bir dizi sistemde çalışır.
Data Pipelines: Workflow and Dataflow for Todays Data Architectures Eğitimi
Veri akışı, verilerin üretildikleri anda gerçek zamanlı olarak işlenmesini ve analiz edilmesini içerir. Veri mühendisleri, Apache Kafka veya Apache Flink gibi akış işleme çerçevelerinin kavramlarını anlamalı ve akış verileri üzerinde anında içgörü ve eylemler sağlamak için gerçek zamanlı veri işleme işlem hatlarını tasarlayıp uygulayabilmelidir.
Developing Event-Driven Applications with Apache Kafka and Red Hat AMQ Streams
Bu kavram, verilerin doğruluğu, eksiksizliği, tutarlılığı ve güvenilirliğini ifade eder. Veri mühendisleri, veri doğrulama, temizleme ve zenginleştirme tekniklerini uygulayarak veri kalitesinin sağlanmasında çok önemli bir rol oynar. Veri kalitesi sorunlarını etkili bir şekilde belirlemek ve ele almak için veri kalitesi ölçümlerini, profil oluşturma araçlarını ve veri temizleme metodolojilerini anlamalıdırlar.
Veri mühendisliğine başlamaya hazır mısınız? Bir veri mühendisi olarak mükemmelleşmek için eğitimlerimizi, ücretsiz dokümanlarımızı ve ücretsiz sertifikalı online eğitimlerimizi keşfedin. İlk eğitiminiz için hazırsanız, siz ve ekibiniz için yerinde, yüz yüze veya uzaktan eğitim sağlayabiliriz, bugün bize ulaşın!