Ace quick missions & earn crypto rewards while gaining real-world Web3 skills. Şimdi Katıl ! 🔥
Veri mühendisliği, STEM alanındaki en kazançlı kariyer seçeneklerinden biridir. Çok yönlü, nitelikli uzmanlara yüksek talep var - ve Python tabanlı DataCamp Veri Mühendisi kariyer yolu onlardan biri olmanıza yardımcı olabilir. Bugün, bu kariyer yolundaki tüm kurslara göz atacağız.
Elbette bu DataCamp Veri Mühendisi incelemesine başlamadan önce bu rolün ne anlama geldiğini ve veri bilimcilerden nasıl farklılaştığını anlamamız gerekiyor. Veri mühendisliğini bu kadar talep gören bir kariyer seçimi yapan şeyin ne olduğunu öğreneceksiniz. Ve elbette, tam olarak nasıl olduğunu göreceksiniz DataCamp başlamanıza yardımcı olabilir.
Bunu zaten anlamış olabilirsiniz - Python ile DataCamp Veri Mühendisi kariyer yolu, bu sektöre atlama taşlarınız olarak işlev görecektir. Eğitiminizin bir parçası olarak üzerinde çalışacağınız her kursa, yani tüm kursa bakacağız. 70 saatin üzerinde bir sürede, genç bir Python programcısından pazara hazır bir veri mühendisine dönüşebileceksiniz.
Öyleyse, yeni kariyer yolculuğunuza başlayalım.
İçindekiler
Neden DataCamp Veri Mühendisi Kariyer Yolu Kursunu Seçmelisiniz?
DataCamp Veri Mühendisi kariyer yolu incelemesine geçmeden önce, bu kariyer yolunun neleri içerdiğini ve sektörde yerinizi almak için hangi becerilere ihtiyacınız olduğunu belirleyelim. İlk olarak, veri mühendislerinin ne yaptığına ve bu alanın neden bu kadar kazançlı olduğuna bir göz atacağız.
Şu Anda Etkin Olan Güncel Teklifler:Take advantage of this special Udacity coupon code & access selected Udacity courses for free! Learn new skills & develop your career at zero cost.
"Veri mühendisi" ve "veri bilimcisi" terimlerini birbirinin yerine kullanmak size cazip gelebilir. Sonuçta, her ikisi de aynı sektörden geliyor gibi görünüyor ve teknoloji sektöründe inanılmaz derecede değerli roller. Ancak ikisi arasında bazı önemli farklar vardır.
Veri bilimciler doğrudan verilerle çalışır. Verileri toplar ve analizini gerçekleştirirler. Esasen tüm veri akışıyla ilgilenir ve bunları daha kolay anlayabileceğimiz görselleştirmelere dönüştürürler.
Ancak verilerin sorunsuz bir şekilde akmasını sağlamak için bir altyapıya ihtiyaç vardır. Veri mühendisleri burada devreye girer - veri bilimcilerin yapmaları gerekenleri yapabilmelerini sağlayan sistemler oluştururlar. Veriler ağ boyunca hareket etmesi gereken bir akış ise, veri mühendisleri boru hattını oluşturmaktan sorumludur.
Dolayısıyla veri mühendisliği, veri bilimi ve iş analitiği dünyasında oldukça önemli bir iştir. Veri sistemlerini iyi anlamayı, programlama dilleri hakkında bilgi sahibi olmayı ve ayrıntılara dikkat etmeyi gerektirir.
Veri mühendislerinin her işin ustası olduğunu söyleyebiliriz - diğer dillerin yanı sıra Python ve SQL bilmeleri, farklı işletim sistemleriyle çalışmaları, veri ambarlarını ve makine öğrenimini anlamaları ve iş zekası araçlarıyla çalışabilmeleri gerekir. Ve bu, yaratıcılık ve dikkat gibi daha genel becerilere girmeden geçerlidir.
LinkedIn'in 2020 ABD Gelişen Meslekler Raporu'na göre, veri okuryazarlığı becerilerinin ve teknik becerilerin tüm kapsamına sahip olmak küçük bir başarı değil, veri̇ mühendi̇sli̇ği̇ en çok aranan i̇şlerden bi̇ri̇.
Peki, böylesine yüksek talep gören ve yüksek beceri gerektiren bir sektöre giriş noktanızı nasıl bulacaksınız? Girişiminize Python ile DataCamp Veri Mühendisi kariyer yolu kursunu takip ederek başlayabilirsiniz. Bu, platform tarafından sunulan birçok yoldan biridir. Kariyer yolları sizi gelecekteki hayalinizdeki işe hazırlamaya adanmış bir dizi kurstur.
DataCamp kursları size ilgi çekici bir ortam sağlar, oyunlaştırılmış öğrenme fırsatı da sunar. Bununla birlikte, DataCamp Veri Mühendisi yoluna girmeden önce, Python ve SQL'in nasıl çalıştığını zaten anlamış olmanız gerekir. DataCamp Python ve SQL kursları yeni başlayanlar için uygundur, böylece uzaklara gitmenize gerek kalmaz.
19 kurs ve 2 değerlendirme boyunca 73 saatlik içerikle DataCamp Veri Mühendisi yolu, çok yönlü bir profesyonel olma yolunda ilerlemenize yardımcı olacaktır. Bu kariyer yolunun büyüklüğü göz önüne alındığında, her bir kursu derinlemesine inceleyemeyiz. Bununla birlikte, burada kursların kısa açıklamalarını bulacaksınız.
Bunları üç kategoride gruplandırdık: başlangıç, orta ve ileri düzey. Elbette, her bir kursu DataCamp Veri Mühendisi yolunda listelendikleri şekilde takip etmeniz önerilir. Ancak, bazı kurslara daha uzun süre devam etmekten çekinmeyin - ve hatta başka bir kursa atlayın kariyer veya beceri parkuru, hepsi aynı fiyata!
Lafı daha fazla uzatmadan, başlangıç seviyesinden başlayarak DataCamp Veri Mühendisi kariyer yolundaki tüm kursları burada bulabilirsiniz.
DataCamp Veri Mühendisi Kariyer Yolu Kursları: Yeni Başlayanlar
Daha önce de belirttiğim gibi, Python ve SQL bilmek, bir dereceye kadar, DataCamp Veri Mühendisi kariyer yolu kurslarını anlamak için bir ön koşuldur. Dolayısıyla, "yeni başlayanlar" derken genel olarak programlamayı değil, özellikle bu alanı kastediyorum. Bunu aradan çıkardıktan sonra, bu kategoriye giren kurslara bir göz atalım.
İlk kategori Python becerilerinizi geliştirmenize yardımcı olacak, böylece bu programlama dilini verimli bir şekilde kullanabileceksiniz. Elbette, DataCamp Veri Mühendisi yolu boyunca Python'a geri dönmeye devam edeceksiniz, ancak ilk birkaç kursun neredeyse tamamı özellikle Python tabanlıdır.
DataCamp, tüm farklı seviyelerdeki yeni yetme veri mühendislerinin bu zorlu göreve hazır olmalarını sağlamak için erişimi kolay bir Herkes için Veri Mühendisliği kursu sunuyor.
Bu ilk kurs için henüz kodlama becerilerinizi test etmeniz gerekmeyecek. Herkes için Veri Mühendisliği, veri mühendislerinin ne yaptığını ve çalışmalarının veri bilimcilerine nasıl yardımcı olduğunu anlamanızı sağlamak için tasarlanmış bir eğitimdir.
İlk bölümde veri mühendislerinin tam olarak ne olduğunu öğreneceksiniz. Veri biliminde bu rolün önemi hakkında daha fazla bilgi edinecek ve veri boru hatları oluşturmanın temellerini öğreneceksiniz.
Ardından, analistlerin ihtiyaç duydukları bilgileri kolayca arayabilmelerini ve düzenleyebilmelerini sağlamak için veri yapısı ve bununla nasıl çalışılacağı hakkında daha fazla bilgi edineceksiniz. Son olarak, veri işlemeyi ele alacaksınız. Bu, gereksiz verilerin filtrelenmesini sağlamak için veri manipülasyonu ve temizleme gibi görevleri içerir.
Zaten bildiğiniz gibi, bu kariyer yolu zaten bazı Python becerilerine sahip olduğunuzu varsayar. Sonuçta, yolun tam başlığı Python ile Veri Mühendisi. Dolayısıyla, bu programlama dilini zaten yeterince iyi anladığınızı kanıtlamanız gerekir.
Signal DataCamp'in benzersiz değerlendirme sistemidir. Bilginizin nerede eksik olabileceğini anlamanıza ve bu boşlukları nasıl doldurabileceğinizi görmenize yardımcı olmak için geliştirilmiştir. Signal size güçlü ve zayıf yönlerinizin net ve görsel bir taslağını sunar.
Becerilerinize bağlı olarak, gelişmenize yardımcı olacak kurslar için kişiselleştirilmiş öneriler alacaksınız. Buna erken bir kontrol noktası olarak bakabilirsiniz - hangi Python becerilerinde iyisiniz ve nelere daha fazla odaklanmalısınız? Bu değerlendirmeyi tamamlamak, veri mühendisliği yolculuğunuzda kaybolmadan yolunuza devam etmenize yardımcı olacaktır.
Ve işin en iyi yanı da şu: DataCamp Signal değerlendirmelerini ücretsiz olarak tamamlayabilirsiniz. Böylece Python becerilerinizi geliştirdikten sonra DataCamp Veri Mühendisi yoluna geri dönebilir ve programlama becerilerinize daha fazla güvenebilirsiniz.
Bu arada Herkes için Veri Mühendisliği kursu size bu iş hakkında temel bilgiler verdi, ancak henüz hangi araçları gerektirdiğini öğrenmediniz. Bu Veri Mühendisliğine Giriş kursu tam da bu konuyu ele almak için burada.
Bu kariyer yolu ve gerektirdikleri hakkındaki bilgilerinizi pekiştireceksiniz. Bu eğitimin temel kısmı, veri mühendisi araç setini tanımaktır. Her şeyden önce, veritabanları ve bunların nasıl kullanılacağı hakkında bilgi edineceksiniz. Ardından popüler işleme ve zamanlama araçlarından bazılarına göz atacaksınız.
Bu eğitimdeki amacınız, temel veri mühendisliği iş akışı olan Ayıklama, Dönüştürme ve Yükleme (ETL) hakkında bilgi sahibi olmaktır. Ham verilerle çalışma şansınız olacak ve görevlerinizin bir parçası olarak DataCamp tabanlı bir vaka çalışmasında tüm ETL sürecini tamamlayacaksınız.
Alakalı konular hakkında kapsamlı bilgi mi arıyorsunuz? Sizin için benzer yazılar topladık. Göz atın!
DataCamp Veri Mühendisi Kariyer Yolu Kursları: Orta Seviye
Temel bilgileri tamamladıktan sonra, bir adım daha ileri gidelim. Aşağıdaki kurslar, verimli bir şekilde çalışmak için orta düzeyde Python ve SQL bilgisine sahip olmanızı gerektirecektir.
Python'a zaten aşina olduğunuz için pandas kütüphanesi hakkında bilgi sahibi olmalısınız. DataCamp Veri Mühendisi yolunuzdaki bu sonraki adımda birincil aracınız olarak hareket edecektir. Farklı dosya formatlarından gerekli verileri çıkarmak için pandas'ı nasıl kullanacağınızı öğreneceksiniz.
İlk olarak, düz dosyalardan veri çıkarma ile çalışacak ve bunların nasıl değiştirilebileceğini göreceksiniz. Eksik verileri ve hataları ele alma stratejileri ile tanışacaksınız. Ardından, Excel dosyalarını yüklemeye geçeceksiniz. Elektronik tablolar çok yaygın bir veri depolama yöntemidir, bu nedenle bu tür veri dosyalarıyla çok sık karşılaşacaksınız.
Ayrıca veritabanlarından veri işleyerek SQL becerilerinizi kullanabileceksiniz. Son olarak, web API'lerini kullanarak genel veritabanlarından veri çekebileceksiniz. Bu eğitim boyunca, yeni bilgilerinizi sağlamlaştırmanıza ve becerilerinizi test etmenize yardımcı olacak çeşitli vaka çalışmaları üzerinde çalışacaksınız.
Veri mühendisliği, kodun kapsamlı bir şekilde ele alınmasını gerektirir. Oluşturacağınız sistemlerin büyük olasılıkla büyük veri yüklerini işlemesi gerekecektir. Bu nedenle, yazdığınız kodun yalnızca mümkün olduğunca hatasız olduğundan değil (sonuçta insan hatası %100 önlenemez), aynı zamanda verimli olduğundan ve hızlı yürütme sağladığından da emin olmalısınız.
Bu eğitimde, çalıştırdığınız kodun hızını ve etkinliğini artırmak için hesaplama kaynaklarınızı nasıl koruyacağınızı öğreneceksiniz. Python Standart Kütüphanesi'nin yanı sıra en yaygın kullanılan Python araçlarından bazılarına erişmenizi sağlayacak NumPy ve pandas ile çalışacaksınız.
NumPy dizilerinin nasıl çalıştığını görecek, kodunuzdaki darboğazları arayacak ve bunları ortadan kaldırmak için stratejiler uygulayacaksınız. Ayrıca kodunuzun profilini çıkararak kodunuzu optimize edecek ve döngü kalıpları yazmayı deneyeceksiniz.
Verimli Python Kodu Yazma öne çıkan DataCamp Python kurslarımızdan biridir ve bu kurslar hakkında daha fazla bilgiyi buradan edinebilirsiniz.
Python kodunuzda, görevleri tamamlamaktan ve kodunuzun bakımını ve gezinmesini kolaylaştırmaktan sorumlu kod bileşenleri olan çok sayıda işlev yer alacaktır. Fonksiyon yazmak için en iyi uygulamaları öğrenmek, veri mühendisliği projelerinizde size son derece yardımcı olacaktır.
Bu eğitimde, okunması, bakımı ve kullanımı kolay bir kod oluşturmak için docstring'lerle çalışacaksınız. Bağlam yöneticileri ve dekoratörlerle tanışacaksınız. Ayrıca, fonksiyonları pratikte nasıl kullanacağınızı öğrenmenize yardımcı olmak için vaka çalışmaları ve pratik programlama görevleri üzerinde çalışacaksınız.
Python'da Fonksiyon Yazma ve diğer derinlemesine Python kursları hakkında bilgiyi burada bulabilirsiniz.
Unix kabuğu, Python kodunu çalıştırmak için kullanılan bir komut satırı yorumlayıcısıdır. Kullanılabilirliği evrenseldir - kabuk ile farklı Python uygulamalarını birleştirebilir, programlama görevlerinizi otomatikleştirebilir ve programlarınızı bulut sistemlerinde ve kümelerde çalıştırabilirsiniz.
Shell'e Giriş dersinde, bu komut satırı yorumlayıcısını verimli bir şekilde kullanmayı öğreneceksiniz. Unix kabuğunun kısa bir tarihini ve yarım yüzyıl sonra bile nasıl endüstrinin favorilerinden biri olarak kalmayı başardığını öğreneceksiniz.
Daha teknik bir bakış açısıyla, verileri manipüle edeceksiniz. Bazı karmaşık programlama görevlerini tamamlamak için basit araçlar kullanacaksınız. Unix tamamen komutları birleştirmekle ilgilidir, bu nedenle kabuk ile daha verimli bir programcı olacaksınız.
Son olarak, sadece hazır ayarlarla çalışmayacaksınız. Eğitimin sonunda, gelecekteki projelerinizde yeniden kullanabileceğiniz kendi araçlarınızı nasıl oluşturacağınızı ve birleştireceğinizi öğreneceksiniz.
Bu Shell'de Veri İşleme kursu, bir önceki kursta edindiğiniz bilgiler üzerine inşa edilmiştir. Burada, belirli komut satırı becerileri üzerinde çalışacaksınız. Bunlar kodunuzu optimize etmenize, projeleriniz üzerinde çalışırken zaman kazanmanıza ve basit komut satırlarıyla veri işlemeyi tamamlamanıza yardımcı olacaktır.
Web sunucularından veri indirmek için komut satırını kullanmayı öğreneceksiniz. Curl ve Wget gibi bir dizi farklı araç kullanacaksınız. Csvkit komut satırı kütüphanesi, veri önizlemeleri, filtreleme ve manipülasyon işlemlerini kolaylaştırmanıza yardımcı olacaktır.
Bu eğitimde herkese açık Spotify veri kümeleri kullanıldığından, programlarınızı gerçek dünya verilerini kullanarak yürütme fırsatı bulacak ve veri mühendisliği projelerinizde tekrarlayabileceğiniz bir deneyim elde edeceksiniz.
Bulut tabanlı analitik işlem hatları oluşturmayı düşünüyorsanız, Bash komut dosyası yazma sanatında ustalaşmanız gerekir. Bash, veri mühendislerinin veri manipülasyonu ve boru hattı geliştirme için kullandığı bir komut dosyası dilidir. Bash ile daha önce deneyiminiz yoksa bu eğitim size temel bilgileri verecektir.
Bash kabuklarını bilmek, tek bir komut satırıyla tüm bir programı çalıştırmanıza olanak tanır. Bu eğitimde basit komut satırı ardışık düzenleri, dize ve sayısal değişkenler ve kontrol deyimleri yazmayı öğreneceksiniz.
Bash Komut Dosyasına Giriş kursuyla, programlarınızı nasıl otomatikleştireceğinizi ve süreçlerin sizin sürekli gözetiminiz olmadan da sorunsuz çalışmasını sağlamak için yürütmeleri nasıl planlayacağınızı bileceksiniz.
Merak ediyor olabilirsiniz - veri bilimi ve veri mühendisliği iki farklı şey değil mi? Evet, farklıdır. Ancak bir veri mühendisi olarak veri bilimcilerle yakın bir şekilde çalışacaksınız ve bu iki alan iç içe geçmiş durumda.
Birim testi, proje geliştirmenin gerekli bir parçasıdır. Kaynak kodun tek tek birimlerini test etmek, geliştirme süresini azaltmak ve hangi kod bileşenlerinin gerçekten beklendiği gibi çalıştığını görmek için yararlıdır. Python'da Veri Bilimi için Birim Testi dersinde Python kullanarak tam bir test paketinin nasıl yazılacağı öğretilecektir.
Bu eğitimde temel birim testlerinin nasıl yazılacağını ve çalıştırılacağını öğreneceksiniz. Hiçbir kod başlangıçtan itibaren tamamen kusursuz olmadığından, hataları nasıl tespit edeceğinizi ve düzelteceğinizi öğreneceksiniz. Test sonuçlarını doğru bir şekilde yorumlayabilecek ve birim test yapısının mevcut uygulamalarının neler olduğunu bileceksiniz.
Python, nesne yönelimli programlama (OOP) için kullanılabilen çok paradigmalı bir dildir. Tüm verileri ve kodu nesneler olarak ele aldığınız bu programlama yöntemi, verimli ve mantıklı olarak kabul edilir ve sizi daha temiz, takip etmesi daha kolay kod yazmaya hazırlar.
Python'da Nesne Yönelimli Programlama dersinde, OOP'nin temel ilkelerini ve bunları projelerinizde nasıl uygulayabileceğinizi öğreneceksiniz. Nesne yönelimli programlama kolayca yeniden kullanılabilir, gelecekteki projelerinizin verimli ve optimize olmasını sağlar ve yeni kod satırları yazmak için daha az zaman harcarsınız.
Bu eğitim size kendi niteliklerinizi, kurucularınızı ve yöntemlerinizi geliştirme konusunda uygulamalı deneyim sağlayacaktır. Her bölümü bitirdiğinizde, temiz, verimli ve en önemlisi işlevsel kod yazabileceksiniz.
Python'da Nesne Yönelimli Programlama hakkında daha fazla bilgi edinmek için genel bakışımızı burada bulabilirsiniz.
Veri işlem hatları geliştirme süreci karmaşıktır. Yeni başladığınızda, gelecekteki şablonlarınızı ayarlamak için genellikle önce manuel olarak çok fazla iş yapmanız gerekir. Hava akışları bu süreci hızlandırmanıza yardımcı olabilir; veri mühendisliği iş akışlarınızla ilgili zamanlama, hata işleme ve diğer süreçleri otomatikleştirmek için kullanılırlar.
Bu Python'da Airflow'a Giriş eğitimi size Apache Airflow ile çalışmanın temellerini öğretecektir. Bu eğitim veri mühendisliği ağırlıklıdır, bu nedenle alana girmek için size iyi bir temel sağlayacaktır.
En çok kullanılan veri mühendisliği iş akışlarını ve Airflow'un bunları tamamlamak için gereken adımları teke indirmeye nasıl yardımcı olabileceğini öğreneceksiniz.
Airflow aracılığıyla süreçlerinizi izleyerek iş akışı sürenizi nasıl optimize edeceğinizi göreceksiniz. Eğitimin sonunda, Airflow'u kullanarak kendi üretim kalitesinde iş akışlarınızı oluşturabilecek ve bunları pratikte uygulayabileceksiniz.
Spark, Python ile çalışıyorsanız sıklıkla karşılaşacağınız bir araçtır. Özellikle büyük miktarlarda veri ile çalışırken paralel hesaplama ile çalışmak için kullanılır. PySpark'a Giriş eğitiminde Spark araç setinde yer alan bir veri yönetimi paketi olan PySpark'ın kullanımı hakkında her şeyi öğreneceksiniz.
Bu eğitimde, veri yönetimi görevleriniz için Spark'ı nasıl kullanacağınızı öğreneceksiniz. Veri sunumunun en yaygın yöntemlerinden biri olan tabloları okuma ve yazma üzerinde çalışacaksınız. Ardından, özellikle PySpark aracına geçeceksiniz. Burada, veri sorgularınızı nasıl optimize edeceğinizi ve yalnızca gerekli verileri nasıl filtreleyeceğinizi göreceksiniz.
Bitirmeden önce, makine öğrenimi işlem hatları hakkında biraz bilgi edinecek ve bunları kendi başınıza nasıl geliştirebileceğinizi öğreneceksiniz. Bu eğitimi tamamladıktan sonra Spark ile verimli bir şekilde çalışabilecek ve kendi veri modellerinizi oluşturabileceksiniz.
AWS kısaltmasını duymuş olabilirsiniz - Amazon Web Services. Bunlar, veri mühendisliği görevlerinizi optimize etmek ve donanımınızın iş yükünü azaltmak için kullanabileceğiniz bulut tabanlı hizmetlerdir. Bu eğitimde, Basit Depolama Hizmeti olarak da bilinen S3 ile çalışmayı öğreneceksiniz.
Bulut teknolojisi giderek daha popüler hale geliyor. Güvenli, yönetimi kolay ve kendi kurum içi sunucularınızın bakımını yapmaktan çok daha hafif ve uygun maliyetli. Dolayısıyla, bulut hizmetleriyle nasıl çalışılacağını bilmek her iyi veri mühendisi için çok önemlidir.
Bu Python'da AWS Boto'ya Giriş eğitimi size AWS ile çalışmanın temellerini sağlayacaktır. Verilerle ilgili projeleriniz için bulutu nasıl kuracağınızı öğreneceksiniz. Doğru protokolleri takip ettiğinizden ve verilerinizi tehlikeye atmadığınızdan emin olmak için güvenlik hususları ele alınmaktadır.
Elbette, çoğu DataCamp kursunda olduğu gibi, gerçek dünya verilerini kullanan vaka çalışmaları üzerinde çalışarak kursu tamamlamadan önce becerilerinizi uygulamaya koyacaksınız.
Bu, ikinci değerlendirme kontrol noktanız ve ileri düzey konulara girmeden önceki son durağınız. Zaten farkında olduğunuz gibi, DataCamp Signal ile ücretsiz değerlendirmeler sunar. Tüm kullanıcıların zayıf yönlerini bulmaları ve bireyselleştirilmiş öğrenme planlarıyla güçlü yönlerini pekiştirmeleri için.
Şimdiye kadar, farklı veri yönetimi araçları ve bulut hizmetleriyle çalışabilen yetkin bir Python kullanıcısı olmalısınız. SQL becerilerinizi tazelemenin zamanı geldi. Bu değerlendirme, veri analizi söz konusu olduğunda SQL ile ilgili yeterliliğinizi belirleyecektir.
Sürecinizi takip edebilecek ve hazır olduğunuzda DataCamp Veri Mühendisi kariyer yolu kurslarına geri dönebileceksiniz.
DataCamp Veri Mühendisi Kariyer Yolu Kursları: İleri Düzey
Önümüzde sadece bir avuç kurs kaldı. Daha ileri düzey konulara girerken, veri mühendisliği alanında hayalinizdeki kariyeri gerçeğe dönüştürmeye bir adım daha yaklaşıyorsunuz.
İlişkisel veritabanları, veri depolamanın en verimli yollarından biri olarak kabul edilir. Bu tür veritabanları, verileri ilişkiler halinde düzenlemek için kullanılır - birbirlerine ilişkiler yoluyla bağlanan benzersiz tablolar. Verileri depolamanın verimli bir yoludur ve fazlalıklardan kaçınmanıza yardımcı olur.
Bu SQL'de İlişkisel Veritabanlarına Giriş kursu size kendi projeleriniz için bu tür veri depolama araçlarını nasıl geliştirebileceğinizi öğretecektir. Çalışmalarınıza aktarabileceğiniz bir deneyim kazanmanızı sağlamak için akademik araştırmalar sırasında toplanan gerçek hayat verileriyle çalışacaksınız.
Verileri düz tablolardan veritabanına nasıl taşıyacağınızı ve tutarlılığını nasıl sağlayacağınızı öğreneceksiniz. Pratik becerilere ek olarak, ilk günden itibaren verimli bir veri mühendisi olarak çalışmak için bazı ipuçları ve püf noktaları da alacaksınız.
SQL Temelleri DataCamp'teki beceri yolu, muhtemelen veritabanı yönetimi söz konusu olduğunda bu dilin ne kadar harika bir araç olduğunu biliyorsunuzdur. Veritabanı tasarımı, bir veri mühendisinin temel görevlerinden biridir - bu nedenle, iyi bir veritabanı tasarımının neleri gerektirdiğini bildiğinizden emin olmalısınız.
Veritabanı Tasarımı kursunda, ürününüzün yüksek performanslı veri yönetimi sunmasını sağlamak için önerilen endüstri uygulamalarıyla çalışacaksınız. İki yaygın veri işleme yaklaşımı hakkında bilgi edineceksiniz: OLTP ve OLAP. En iyi ne zaman uygulandıklarını anlamak, veritabanı tasarım sürecinizi geliştirecektir.
Gelişmiş veri modelleme teknikleri ile çalışacak ve veritabanlarını normalleştirmeyi öğreneceksiniz. Eğitimin sonunda, iş ihtiyaçlarınıza göre ayarlayabileceğiniz kendi veritabanlarınızı tasarlama ve yönetme konusunda etkin olacaksınız.
Ölçeklenebilirlik, uygulama geliştirmenin önemli bir yönüdür. Ürününüzün verimli bir şekilde çalıştığından ve kullanıcı arayüzünün dizüstü bilgisayarınızda da telefon ekranınızda olduğu kadar iyi olduğundan emin olmanız gerekir. Bu aynı zamanda veri yönetimi uygulamalarının geliştirilmesi için de geçerlidir - sonuçta veri her yerdedir.
Scala'ya Giriş dersinde, özellikle ölçeklenebilirlik için geliştirilmiş olan bu programlama dili hakkında bilgi edineceksiniz. Kısa ve öz olmasıyla öne çıkan genel amaçlı bir programlama dilidir.
Scala kullanırken farklı veri türleri ile çalışmayı öğreneceksiniz. Bu dille kod yazmanın birkaç farklı yolu vardır, bu nedenle ele alınması gereken çok sayıda temel konu vardır. Bitirdiğinizde, kendi başınıza çalışan bir program kodu yazabilecek kapasiteye sahip olacaksınız.
Büyük Veri terimini daha önce mutlaka duymuşsunuzdur. Oldukça açıklayıcıdır - Büyük Veri, çeşitli işletmelerin günlük olarak işlediği çok büyük miktarlarda veriyi ifade eder. Büyük Veri'ye uyum sağlamak için bir mühendis olarak işiniz yeterli boru hatları geliştirmektir.
Bu PySpark ile Büyük Veri Temelleri kursu, edindiğiniz PySpark becerilerini tazelemek için sizi birkaç adım geriye götürecektir. Spark çerçevesi, önemli ölçüde yüksek hızı sayesinde Büyük Veri yönetimi için kullanılır. Aslında Apache Spark, Büyük Veri için en iyi çerçevelerden biri olarak kabul edilir - ve bunu kendiniz test edeceksiniz.
Büyük Veri yönetiminin nasıl çalıştığını öğrenmek için farklı modüller, çerçeveler ve veri kümeleriyle çalışacaksınız. Motor oluşturma sanatını anlamanıza yardımcı olacak bir dizi gerçek hayat veri kaynağına erişiminiz olacak.
Büyük miktarlarda veri ile çalışıyorsanız, büyük olasılıkla hepsini işlemeniz gerekmeyecektir. Her şeyi manuel olarak hazırlamak çok fazla zaman alacaktır. Neyse ki Apache Spark hayatınızı kolaylaştırmaya yardımcı olmak için burada.
Bu Python ile Apache Spark'ta Veri Temizleme kursu size bu ham veri hazırlama sürecini tanıtacaktır. Bu işlem, verilerin güvenilirliğini ve kalitesini sağlamak için yapılır. Odak noktanız Spark ile çalışmaktır, çünkü bu programlama dili daha hızlı çalışır ve aynı anda birkaç karmaşık görevi çalıştırmak için yalnızca bir çerçeve gerektirir.
Bu eğitimin sonunda, veri dosyalarınızı verimli bir şekilde temizleyebilecek ve işleme için hazırlayabileceksiniz. Her zamanki gibi, gerçek hayattan verileri kullanma ve ilk boru hatlarınızdan bazıları üzerinde çalışmaya başlama fırsatınız olacak.
MongoDB, yapılandırılmış verileri keşfetmek için kullanılan bir NoSQL veritabanı programıdır ve DataCamp Veri Mühendisi eğitimin son dersinin konusudur. MongoDB'nin temellerini ve veri ararken ve analiz ederken size nasıl yardımcı olabileceğini öğreneceksiniz.
Bu Python'da MongoDB'ye Giriş kursunda esnek bir şekilde yapılandırılmış verilerle çalışacaksınız. Dosyalarınızı filtrelemek ve ilişkilendirmek için yapı ve alt yapı seviyeleri üzerinde çalışacaksınız. Kalıpları değerlerle nasıl eşleştireceğinizi göreceksiniz.
Yapılandırılmış veri analizi zaman alan bir proje olabilir. Bu nedenle, veri bütünlüğünden ödün vermeden bazı kısayollar gösterilecektir.
Bu eğitimin sonunda, yalnızca bant genişliğiyle ilgili darboğazları nasıl aşacağınızı ve sunucularınızda MongoDB'den nasıl yararlanacağınızı bilmekle kalmayacak, aynı zamanda profesyonel bir veri mühendisi olma yolunda ilerleyeceksiniz.
Fiyatlandırma
Gördüğünüz gibi, DataCamp Veri Mühendisi kariyer yolu içindeki bazı kurslara ve değerlendirmelere ücretsiz olarak erişilebiliyor. Peki ya diğer kurslar?
Önemli bir taahhütte bulunmadan sadece kurslar hakkında bir fikir edinmek istiyorsanız, her kursun ilk bölümüne tamamen ücretsiz olarak göz atabilirsiniz. Bu size gelecek şeyler için bir tadımlık verecektir. Bununla birlikte, birkaç düzine ilk bölüm sizi bir uzmana dönüştürmeyecektir.
Bunun yerine, DataCamp Premium planına abone olarak doğru şekilde öğrenmeye başlayabilirsiniz. $25/ay karşılığında bu kariyer yolundaki her bir kursa ve daha fazlasına erişebileceksiniz. DataCamp kataloğu size veri bilimi, veri mühendisliği ve iş analitiği alanlarında uzmanlaşmış 350'den fazla kurs sunar.
Kurslara ek olarak, projeler, gerçek hayat verilerini kullanan diğer kariyer ve beceri parkurları, ve hatta erişim serti̇fi̇ka programları gibi etkinliklere de katılabileceksiniz. Kaçırmak istemeyeceğiniz çok şey var.
Biliyor Muydunuz?
Kariyeriniz için hangi online eğitim platformunun daha iyi olduğunu merak etmiş miydiniz?
Kripto Para Borsalarıyla alakalı kapsamlı yazılarımızı, rehberlerimizi ve eğitici yazılarımızı inceleyin. Bilgi sahibi olun ve buna göre karar verin!
Son Sözler
Veri mühendisliği alanında kariyer yapmak için yolunuzu çizdiniz. Bundan sonra nereye gitmelisiniz?
Öncelikle, bu kurs parkurunu tamamladıysanız, deneyiminizi duymak isteriz. DataCamp Veri Mühendisi Kariyer Yolu kursları hakkında yorumunuzu aşağıdaki yorumlara bırakabilirsiniz.
Şimdi ne yapabileceğinize gelince, neden DataCamp ile kalmıyorsunuz? Premium plan ile diğer kariyer alanlarına geçiş yapabilirsiniz. Makine Öğrenimi Bilim İnsanı yolu bunun en güzel örneği!
Ya da daha teknik konulara girmek isterseniz DataCamp beceri parkurları sizi bekliyor. SQL Temelleri ve R Temelleri beceri parçaları için kısa rehberlerimiz var, böylece daha fazlasını öğrenebilirsiniz.
Ve şimdi - veri mühendisliği yolculuğunuzun tadını çıkarın. Önünüzde pek çok fırsat varken, kesinlikle sizin için doğru yolu bulacaksınız!
Makale Uzmanları ve Analistleri Hakkında
