Büyük Veri Analitiğine Giriş: Veri Denizinde Yüzme Sanatı!

Eğitim Süresi: 6 Saat (1 Gün)

Eğitim Tanımı: Günümüz dünyasında veri, yeni petrol olarak adlandırılıyor ve bu devasa veri yığınını anlamak, analiz etmek ve ondan değer yaratmak, modern dünyanın en kritik becerilerinden biri haline geldi. Bu eğitimde, “Büyük Veri” kavramının derinliklerine inerek, verinin hacmi, hızı ve çeşitliliği gibi temel özelliklerini keşfedecek, büyük veri sistemlerinin arkasındaki felsefeyi ve CAP Teoremi gibi temel prensipleri öğreneceksiniz. Eğitimin sonunda, büyük veri ortamlarının nasıl hazırlandığını, temel analitik yöntemleri ve gerçek dünyadaki çarpıcı kullanım örneklerini kavramış olacak, veri odaklı düşünme yeteneğinizi geliştireceksiniz. Kod yazma ön koşulu olmadan herkesin katılabileceği bu eğitim, sizi veri denizinde başarılı bir şekilde yüzmeye hazırlayacak!

Eğitimin Somut Çıktıları ve Katkıları:

• Büyük Veri Uzmanlığına İlk Adım: Büyük verinin temel kavramlarını, özelliklerini (3V’ler, 5V’ler) ve neden önemli olduğunu anlayarak bu alandaki bilgi birikiminizi artıracaksınız.
• CAP Teoremini Anlama: Dağıtık sistemlerin temel kısıtlamalarından biri olan CAP Teoremini (Tutarlılık, Erişilebilirlik, Bölünme Toleransı) detaylı bir şekilde öğrenerek büyük veri mimarilerinin neden bu şekilde tasarlandığını kavrayacaksınız. Bu sayede doğru sistem seçimleri yapma becerisi kazanacaksınız.
• Veri Odaklı Düşünme Yeteneği: Büyük veri analitiğinin iş süreçlerine nasıl değer kattığını anlayarak veriyle problem çözme ve karar alma becerilerinizi geliştireceksiniz.
• Gerçek Dünya Uygulamaları: Büyük verinin perakende, sağlık, finans ve daha birçok sektörde nasıl kullanıldığını somut vaka analizleriyle görecek, kendi iş alanlarınızda büyük veri potansiyelini keşfedeceksiniz.
• Teknolojik Farkındalık: Hadoop, Spark, NoSQL veritabanları gibi büyük veri teknolojilerinin temel amaçlarını ve hangi durumlarda kullanıldığını öğrenerek teknolojik bakış açınızı genişleteceksiniz.
• Sektörel Trendleri Yakalama: Büyük verinin gelecekteki önemini ve kariyerinize katacağı değeri kavrayarak kendinizi geleceğin iş dünyasına hazırlayacaksınız.
• Etkileyici Tartışmalar: Büyük verinin etik, gizlilik ve güvenlik boyutlarını ele alarak bu konulardaki güncel tartışmalara bilinçli bir şekilde katılabileceksiniz.
• Sertifika İmkanı: Eğitimi başarıyla tamamlayan katılımcılara katılım sertifikası verilecektir.

---

Eğitim İçeriği Detaylı Planı:

Saat 1: Büyük Veriye Giriş: Kavramlar, Temeller ve Neden Büyük Veri?

• Veri Çağı ve Dönüşümü: Neden “Büyük Veri” kavramına ihtiyaç duyuldu? Geleneksel veri yönetimi sistemlerinin yetersizlikleri.
• Büyük Verinin Temel Özellikleri: 3V’ler ve Ötesi:
  • Hacim (Volume): Petabaytlar, Exabaytlar ve Zettabaytlar.
  • Hız (Velocity): Gerçek zamanlı veri akışı ve işleme gereksinimi.
  • Çeşitlilik (Variety): Yapısal, yarı yapısal ve yapısal olmayan veri türleri.
  • (Ek V’ler: Doğruluk/Veracity, Değer/Value)
• Büyük Verinin İş Dünyasına Katkıları: Karar verme süreçlerinin iyileştirilmesi, müşteri deneyimi, operasyonel verimlilik, yeni gelir akışları.
• Büyük Verinin Zorlukları: Depolama, işleme, analiz, güvenlik ve gizlilik.

Saat 2: Büyük Veri Mimarileri ve CAP Teoremi

• Dağıtık Sistemler ve Büyük Veri İlişkisi: Büyük verinin neden tek bir sunucuda işlenemediği.
• CAP Teoremi: Dağıtık Sistemlerin Temel Kısıtlaması:
  • Tutarlılık (Consistency): Tüm düğümlerin aynı anda aynı veriye sahip olması.
  • Erişilebilirlik (Availability): Her isteğin, bir düğümün çökmesi durumunda bile yanıt alması.
  • Bölünme Toleransı (Partition Tolerance): Ağdaki kesintilere rağmen sistemin çalışmaya devam etmesi.
  • CAP Teoremi: Bu üç özellikten herhangi ikisinin seçilebileceği, üçünün birden mümkün olmadığı.
  • Farklı sistemlerin CAP tercihlerine örnekler (Örn: RDBMS vs NoSQL).
• Temel Büyük Veri Mimarileri:
  • Veri Gölleri (Data Lakes) ve Veri Ambarları (Data Warehouses) arasındaki farklar.
  • Lambda Mimarisi ve Kappa Mimarisi (Kısaca değinilecek).

Saat 3: Büyük Veri Teknolojilerine Genel Bakış ve Ortam Kurulumu

• Hadoop Ekosistemi:
  • HDFS (Hadoop Distributed File System): Büyük veriyi depolama.
  • MapReduce: Büyük veriyi işleme.
  • YARN: Kaynak yönetimi.
• Apache Spark: Hızlı Veri İşleme Motoru:
  • Spark’ın MapReduce’tan farkı ve avantajları.
  • Spark Core, Spark SQL, Spark Streaming, MLlib.
• NoSQL Veritabanları:
  • Neden NoSQL? Farklı NoSQL türleri (Anahtar-Değer, Doküman, Sütun Odaklı, Grafik Veritabanları).
  • Örnekler (MongoDB, Cassandra, Redis) ve kullanım alanları.
• Ortam Hazırlığı:
  • Bulut Ortamlarında Büyük Veri (AWS S3, Azure Data Lake Storage, Google Cloud Storage) ve neden tercih edildiği.
  • Mini bir Hadoop/Spark ortamının temel bileşenlerinin sanal makine üzerinde ya da bir online platformda (örneğin Google Colab ile Spark’ın temel kurulumu) nasıl kurulabileceğine dair kavramsal anlatım ve genel bakış.

Saat 4: Büyük Veri Analitiği Süreçleri ve Yöntemleri

• Veri Toplama ve Entegrasyon:
  • Farklı kaynaklardan veri toplama yöntemleri (Batch, Streaming).
  • API’ler, Sensörler, Sosyal Medya verileri.
• Veri Temizleme ve Dönüştürme:
  • Veri kalitesi sorunları ve çözüm yaklaşımları.
  • Ön işleme teknikleri (Normalizasyon, Standardizasyon, Eksik Veri Yönetimi).
• Keşifsel Veri Analizi (EDA) Büyük Veride:
  • Veri dağılımlarını anlama.
  • Korelasyonlar ve Aykırı Değerler.
  • Büyük veri görselleştirme araçlarına genel bakış (Tableau, Power BI, D3.js).
• Temel Analitik Yöntemler:
  • Tanımlayıcı Analitik (Descriptive Analytics): Ne oldu?
  • Teşhis Edici Analitik (Diagnostic Analytics): Neden oldu?

Saat 5: Büyük Veride Temel Makine Öğrenmesi ve Kullanım Örnekleri

• Büyük Veride Makine Öğrenmesi Neden Önemli? Ölçeklenebilirlik, büyük veri setleriyle çalışma.
• Spark MLlib ile Temel Makine Öğrenmesi Algoritmalarına Giriş:
  • Regresyon (Linear Regression).
  • Sınıflandırma (Logistic Regression, Decision Trees).
  • Kümeleme (K-Means Clustering).
  • (Uygulama: Kavramsal olarak, küçük bir veri seti üzerinde Spark MLlib ile basit bir modelin nasıl çalıştığı adım adım gösterilecek, kod yazımı yerine iş akışı ve mantığına odaklanılacak.)
• Büyük Veri Analitiği Uygulama Alanları (Vaka Analizleri):
  • Perakende: Kişiselleştirilmiş öneri sistemleri, stok optimizasyonu.
  • Finans: Dolandırıcılık tespiti, risk yönetimi.
  • Sağlık: Hastalık teşhisi, ilaç keşfi.
  • Pazarlama: Hedefli reklamcılık, müşteri segmentasyonu.
  • Akıllı Şehirler: Trafik yönetimi, enerji optimizasyonu.

Saat 6: Büyük Verinin Geleceği, Etik ve Kariyer Yolları

• Büyük Veri ve Yapay Zeka Entegrasyonu: Gelecek trendleri ve süper zeka arayışı.
• Büyük Veri ve Etik Sorunlar:
  • Veri Gizliliği ve Güvenliği (GDPR, KVKK).
  • Algoritma Yansızlığı (Bias) ve Ayrımcılık.
  • Şeffaflık ve Hesap Verebilirlik.
• Büyük Veri Analisti, Mühendisi ve Bilimcisi Kariyer Yolları:
  • Gerekli beceriler ve yetkinlikler.
  • Öğrenme kaynakları ve sertifikasyonlar.
• Soru-Cevap ve Kapanış: Katılımcıların soruları ve genel değerlendirme.

Eğitim Katılımcıları İçin Notlar:

• Bu eğitim, büyük veri kavramlarına ve temel mantığına odaklanmaktadır. Yoğun kod yazımı beklenmemektedir.
• Eğitim materyalleri (sunumlar, vaka analizleri ve ek okuma kaynakları) katılımcılarla paylaşılacaktır.
• Eğitim boyunca aktif katılım ve soru sorma teşvik edilmektedir.