GradInTech

Veri Mühendisliği Eğitimi

4 aylık uygulamalı veri mühendisliği eğitimi ile kariyerinize yön verin!

Program Detayları

Yüksek Lisans Fırsatı

  • Her 200 kayıt için 1 öğrencinin yüksek lisans harç ücreti tarafımızdan karşılanacak.
  • Vize, konaklama ve yaşam masrafları öğrenciye ait
  • Öğrencilik süresince çalışma imkanı
  • Seçim kriterleri: Eğitim süresince gösterilen performans ve katılım

Eğitim İçeriği

1. Temel Kavramlar

  • Veri mühendisliğine giriş: roller, görevler, veri yaşam döngüsü
  • Temel veri tabanı kavramları: OLTP vs OLAP, normalization/denormalization
  • SQL ileri seviye: window functions, CTE'ler, incremental yüklemeler
  • Veri modelleme: yıldız şeması, kar tanesi şeması, yavaş değişen boyutlar (SCD)

2. Programlama & Çerçeveler

  • Python veri mühendisliği için: Pandas, PySpark, SQLAlchemy
  • Bash & Linux temel komutları
  • Versiyon kontrol: Git & GitHub/GitLab

3. Veri İşleme ve ETL/ELT

  • Batch vs streaming kavramları
  • Apache Airflow (3.0+), DAG yapıları, sensörler, operatorler
  • dbt ile modern SQL transformation
  • Spark & PySpark temel işleme

4. Bulut ve Depolama

  • AWS S3, GCP GCS, Azure Data Lake
  • Data warehouse sistemleri: Snowflake, Redshift, BigQuery
  • Lakehouse konsepti (Delta Lake, Iceberg, Hudi)
  • Veri tabanı türleri: PostgreSQL, MongoDB, Redis

5. Veri Akışı & Gerçek Zamanlı Sistemler

  • Apache Kafka, Kinesis, Pub/Sub
  • Stream processing: Spark Streaming
  • CDC (Change Data Capture)

6. Veri Kalitesi & Gözlemlenebilirlik

  • Veri testleri: Great Expectations, dbt tests
  • Monitoring & alerting: Prometheus, Grafana
  • Data lineage ve metadata yönetimi

7. Proje Uygulamaları

  • Gerçek bir ETL projesi: API → S3 → Snowflake → dbt/Airflow → BI
  • Streaming projesi: Kafka → Spark Streaming → MongoDB → Dashboard
  • Veri kalitesi projesi: Great Expectations ile validation
  • Tam uçtan uca bulut veri platformu kurulumu

Eğitim Yaklaşımı

  • Gerçek dünya projelerinde pratik uygulama
  • Modern veri stack'i üzerinde hands-on deneyim
  • Endüstri standardı best practice'ler
  • Kapsamlı proje portföyü oluşturma
  • Her hafta tecrübeli bir teknoloji çalışanından son gelişmeleri dinleme ve soru-cevap oturumu

Eğitim Ücreti ve Kayıt

Eğitim ücreti £350 olup, başlangıçta ödenmektedir.