data engineeringSQLdata modelingstar schemasnowflake schemaETLquality gatesdata contractPIISCDml_input
Data Engineering ve SQL ile ML için Veri Ürünü (Şema, ETL, Kalite Kapıları)
SQL tabanlı veri mühendisliğiyle üretim hazır bir ML veri ürünü inşa edin. Şemadan ETL’e, kalite kapılarından data contract’a kadar kurumsal standartlarla uçtan uca ilerleyin.
24 saat6 oturumOrtaSertifika
₺10.000
- ✓30 gün iade garantisi
- ✓Tamamlama sertifikası
- ✓24 saat içerik
- ✓6 oturum
Güvenli ödeme · Anında erişim
Bu Kurs Kimler İçin?
🧱Veri MühendisleriSQL ile güvenilir, testli ve izlenebilir veri ürünleri üretmek isteyenler.
📈Analytics Engineer / BI EngineerModelleme + dönüşüm + kalite kapılarıyla analitik katmanı sağlamlaştırmak isteyenler.
🤖ML Platform / MLOpsModel giriş verisini üretim kalitesinde standartlaştırmak isteyen ekipler.
🧑💼Veri Ürünü SorumlularıData contract ve yönetişimle veri ürünlerini ölçeklemek isteyenler.
Ön Koşullar
- →Temel SQL (SELECT, JOIN, GROUP BY)
- →Veritabanı temel kavramları (tablo, anahtar, normalizasyon)
- →ETL/ELT kavramına giriş düzeyinde aşinalık
Ne Öğreneceksin?
✓ML için uygun fact/dim veri modelini tasarlar (star vs snowflake, granülerlik)
✓Join güvenliği ve referans bütünlüğü kontrollerini uygular
✓ETL boru hattı tasarlar; zamanlama, loglama ve izleme prensiplerini kurar
✓SQL dönüşümlerinde null/duplicate kontrolleri ve SCD stratejileri uygular
✓PII/gizlilik gereksinimlerini veri ürününe entegre eder
✓Data contract ve quality gates ile üretim hazır ml_input tablosu üretir
✓Tüketici ekipler için dokümantasyon ve çıktı paketini teslim eder
Müfredat
6 oturum · 4 saat- Data product kavramı ve Bronze/Silver/Gold katmanları
- OLTP vs OLAP ve analitik şema yaklaşımı
- Fact/dimension ayrımı ve star şema temelleri
- Kurumsal veri stratejisi ve ürün sahibi bakışı
- Mini görev: fact/dim taslağı çizimi
Elde Edeceklerin
veri_modeli_diyagrami.pdf (veya diyagram görseli)
pipeline_code.sql / pipeline.py (ETL boru hattı kodu)
quality_report.md
ml_input.csv
data_contract.md