Model Online/Fiziksel
Süre
Modüller 5 modül

Eğitimin Amacı ve Kapsamı

Birçok kurumda her yeni yapay zeka projesi için mevcut veri platformundan bağımsız, kopya veri hatları ve izole vektör veri tabanları kurulur; bu da kısa sürede güvenlik açıklarına, tutarsız yanıtlara ve yüksek altyapı maliyetine yol açar. Bu ileri seviye program, analitik ve yapay zeka iş yüklerini tek bir tutarlı mimari altında birleştiren tasarım ilkelerini ele alır.

Batch ve gerçek zamanlı (streaming) veri akışları, açık lakehouse depolama, online/offline feature store, hibrit vektör arama mimarisi, LLM'ler için semantic layer, yetkilendirme yayılımı (ACL propagation) ve maliyet/performans ödünleşimleri incelenir. Katılımcılar kendi kurumlarının mevcut mimarisini değerlendirip hedef AI-ready referans mimari ve geçiş yol haritası hazırlar.

Kimler Katılmalı?

  • Kurumsal veri ve yapay zeka altyapısını tasarlayan veri ve çözüm mimarları
  • Veri platformu, MLOps ve AI platform ekiplerinin teknik liderleri
  • Teknoloji seçimi ve mimari standartlardan sorumlu mühendislik yöneticileri
  • Ön koşul: veri ambarı/lakehouse, dağıtık sistemler ve bulut mimarisi deneyimi

Kazanımlar

  • Batch, mikro-batch ve streaming (Kafka/Flink) katmanlarını AI kullanım senaryolarının gecikme gereksinimlerine göre boyutlandırır
  • Tablosal veri, feature store ve vektör indeksleri arasında veri kopyalamasını azaltan birleşik depolama mimarisi kurgular
  • Text-to-SQL ve analitik agent'lar için tutarlı metrik üreten semantic layer katmanını konumlandırır
  • Kaynak sistemdeki erişim yetkilerinin (RBAC/ABAC) RAG ve agent sorgularına kadar korunmasını sağlayan güvenlik mimarisi tasarlar
  • Kurum için AI-ready data checklist, semantic layer taslağı ve çok aşamalı mimari dönüşüm planı oluşturur

Konular

AI-Ready Referans Mimari ve Tasarım İlkeleri
  • BI, tahminsel ML, RAG ve agentic sistemlerin veri erişim desenleri
  • Gölge (shadow) veri hatlarını önleyen birleşik platform topolojisi
Birleşik Depolama: Lakehouse, Feature Store ve Vektör Katmanı
  • Açık tablo formatları (Iceberg/Delta) üzerinde çok modlu veri yönetimi
  • Online/offline feature store ve özel vektör veri tabanı vs entegre vektör indeks seçimi
Gerçek Zamanlı Bağlam ve Streaming Veri Akışları
  • CDC (Debezium), Kafka ve Flink ile anlık bağlam ve özellik güncelleme
  • Tazelik (freshness) SLA'leri ile altyapı maliyeti arasındaki ödünleşimler
Semantic Layer, Knowledge Graph ve AI Erişim Katmanı
  • İş kavramlarını ve metrikleri standartlaştıran semantic layer mimarisi
  • Agent'ların güvenli veri sorgulaması için MCP ve API ağ geçidi desenleri
Güvenlik, Yetki Yayılımı ve Çok Kiracılı (Multi-Tenant) Yönetişim
  • Kaynaktan vektör indeksine RBAC/ABAC ve satır/doküman bazlı filtreleme
  • Veri egemenliği, KVKK/EU AI Act izlenebilirliği ve birim maliyet (FinOps) yönetimi

Bu Kategorideki Diğer Eğitimler

  • Data Quality Tests

    dbt tests, Soda Core ve Great Expectations ile veri hatlarında şema, iş kuralı, referans bütünlüğü ve istatistiksel dağılım testleri yazma; hatalı veriyi CI/CD ve staging aşamasında yakalama.

    Veri Bilimi ve AI-Ready Veri Mühendisliği Kurumsal
    Canlı Kurs
    5 modül
    İncele
  • Data Contracts

    Yazılım ekipleri ile veri/AI ekipleri arasındaki veri alışverişini OpenDataContractStandard (ODCS), Schema Registry ve CI/CD kontrolleriyle güvenceye alan uygulamalı data contract eğitimi.

    Veri Bilimi ve AI-Ready Veri Mühendisliği Kurumsal
    Canlı Kurs
    5 modül
    İncele
  • Lineage ve Data Catalog

    OpenMetadata ve DataHub ile kurumsal veri kataloğu kurulumu, iş terimleri sözlüğü, otomatik metadata hasadı ve OpenLineage ile kaynaktan BI/AI çıktısına kadar kolon bazlı lineage takibi.

    Veri Bilimi ve AI-Ready Veri Mühendisliği Kurumsal
    Canlı Kurs
    5 modül
    İncele
  • Data Observability

    Veri hatlarında tazelik, hacim, şema ve dağılım anomalilerini otomatik yakalama, alert yorgunluğunu önleme, kök neden analizi ve veri olay (incident) yönetimi; veri ve AI platform ekipleri için.

    Veri Bilimi ve AI-Ready Veri Mühendisliği Kurumsal
    Canlı Kurs
    5 modül
    İncele
  • Document / Audio / Image Ingestion

    Karmaşık PDF tabloları, taranmış formlar, ses kayıtları ve görselleri OCR, Docling, Whisper ve vision-language modellerle yüksek doğrulukta yapısal metin ve metadata'ya dönüştürme.

    Veri Bilimi ve AI-Ready Veri Mühendisliği Kurumsal
    Canlı Kurs
    5 modül
    İncele
  • dbt ve Transformation Workflows

    dbt Core/Cloud ile modüler SQL dönüşümü, staging-intermediate-mart katmanları, Jinja ve makrolar, incremental modeller, snapshot'lar, testler ve CI/CD iş akışları; veri ve analitik mühendisleri için.

    Veri Bilimi ve AI-Ready Veri Mühendisliği Kurumsal
    Canlı Kurs
    5 modül
    İncele

Bizimle iletişime geçin