Günümüzün veri odaklı dünyasında, kuruluşlar hem şirket içinde hem de bulutta karmaşık veri ekosistemlerini tasarlayabilen, yönetebilen ve optimize edebilen profesyonellere ihtiyaç duymaktadır. Bu benzersiz eğitim programı, geleneksel kurumsal veritabanları ile modern, bulut tabanlı, yapay zeka destekli veri mühendisliği uygulamaları arasındaki boşluğu kapatmak için tasarlanmıştır. İster Oracle, ister PostgreSQL veya Google Cloud'un yönetilen veritabanı hizmetleriyle (Cloud SQL, AlloyDB, BigQuery veya Firestore gibi) çalışın, bu program size modern veri rollerinde başarılı olmanız için gereken araçları, teknikleri ve bakış açısını sağlayacaktır. 📘 Programın Önemli Noktaları 🔹 Modül 1: Veri Mühendisliğinin Temelleri • Veri hatları: toplu ve gerçek zamanlı • SQL ve NoSQL temelleri • Veri modelleme ilkeleri • dbt ve Git ile sürüm kontrollü veriler 🔹 Modül 2: Oracle ve PostgreSQL Veritabanı Yönetimi • Mimariye derinlemesine bakış (Oracle 19c/23ai ve PostgreSQL 16+) • Yedekleme, kurtarma ve yüksek erişilebilirlik kavramları • Dizin oluşturma, bölümlendirme ve performans ayarlama • Kullanıcı erişimi, denetim ve güvenlik en iyi uygulamaları 🔹 Modül 3: Google Cloud Yönetimli Veritabanları • Cloud SQL'e Giriş (PostgreSQL / MySQL / SQL Server) • Kurumsal iş yüklerinde PostgreSQL için AlloyDB kullanımı • Analitik iş yükleri için BigQuery • Sunucusuz NoSQL mimarisi için Firestore • IAM, VPC, Bulut İzleme ve Günlük Kaydı entegrasyonu 🔹 Modül 4: Yapay Zeka Destekli Veri İş Akışları • Vektör veritabanları ve yerleştirmeler (örneğin, pgvector) • Veri zenginleştirme ve analitiği için LLM'lerin entegrasyonu • Vertex AI'nın BigQuery ile kullanımı • Anormallik tespiti ve dolandırıcılık modellerinin otomatikleştirilmesi • Python ve Cloud Functions ile akıllı veri hatları oluşturulması 🔹 Modül 5: DevOps, İzleme ve Otomasyon • Kod Olarak Altyapı (DBaaS için Terraform) • Veritabanı geliştirme için CI/CD • Prometheus, Grafana ve GCP araçlarıyla izleme • Hibrit ortamlarda maliyet optimizasyonu