Eğitimin Amacı ve Kapsamı
Mikroservis veya operasyonel veri tabanı sahipleri kendi uygulama ihtiyaçları için şema değiştirdiğinde, bu tabloları CDC veya event stream üzerinden tüketen analitik ve yapay zeka hatları kırılır. Bu program, veri sözleşmelerini (data contracts) bir bürokrasi belgesi olarak değil, API sözleşmeleri gibi versiyonlanan ve otomatik doğrulanan bir mühendislik arayüzü olarak kurmayı öğretir.
OpenDataContractStandard (ODCS) ve Data Contract CLI kullanımı, JSON Schema/Avro/Protobuf ile şema evrimi, Kafka Schema Registry ve Git tabanlı CI/CD doğrulaması uygulamalı olarak işlenir. Katılımcılar kurumun bir mikroservis veya tablo arayüzü için canlıya alınabilir bir data contract örneği ve değişiklik yönetimi akışı hazırlar.
Kimler Katılmalı?
- Veri platformu, veri mühendisliği ve streaming altyapı ekipleri
- Olay (event) ve analitik veri üreten yazılım/backend geliştiriciler ve mimarlar
- Veri yönetişimi ve veri ürünü (data product) sahipleri
- Ön koşul: JSON/YAML, Git iş akışları ve temel SQL veya API bilgisi
Kazanımlar
- Şema, semantik kurallar, PII sınıflandırması, tazelik SLA'i ve sahiplik içeren ODCS uyumlu sözleşmeler yazar
- Geriye ve ileriye dönük uyumluluk (backward/forward compatibility) kurallarıyla güvenli şema evrimi tasarlar
- Uygulama kodundaki şema değişikliklerini pull request aşamasında sözleşmeye karşı otomatik denetler
- Sözleşme tanımından dbt modelleri, DDL ifadeleri ve katalog metadata'sını otomatik üretir
- Üretici ve tüketici ekipler arasında sürtüşmesiz versiyon geçişi ve kullanımdan kaldırma (deprecation) süreci kurar
Konular
Neden Data Contracts? CDC Tuzağı ve Üretici-Tüketici Kopukluğu
- İç uygulama tablolarını doğrudan çekmenin (CDC) yarattığı kırılganlık
- Veriyi bir API ve ürün (data product) arayüzü olarak konumlandırma
Sözleşme Anatomisi ve OpenDataContractStandard (ODCS)
- YAML yapısında şema, alan tipleri, iş anlamı ve kalite kısıtları
- SLA, gecikme (latency), saklama süresi ve güvenlik/PII etiketleri
Şema Evrimi ve Uyumluluk Kuralları
- JSON Schema, Avro ve Protobuf ile serileştirme ve Schema Registry
- Backward, forward ve full compatibility; major/minor versiyonlama
Data Contract CLI ve CI/CD Otomasyonu
- Git PR aşamasında breaking change tespiti ve otomatik sözleşme testleri
- Sözleşmeden SQL DDL, dbt staging modeli ve katalog kaydı üretme
Organizasyonel Benimseme ve Olay Yönetimi
- Yazılım ekiplerini yormayan contract-first ve code-first yaklaşımları
- Sözleşme ihlallerinde yönlendirme, istisna yönetimi ve deprecation takvimi
Bu Kategorideki Diğer Eğitimler
-
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.
- Canlı Kurs
- 5 modül
-
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.
- Canlı Kurs
- 5 modül
-
Karmaşık PDF tabloları, taranmış formlar, ses kayıtları ve görselleri OCR, Docling, Whisper ve vision-language modellerle yüksek doğrulukta yapısal metin ve metadata'ya dönüştürme.
- Canlı Kurs
- 5 modül
-
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.
- Canlı Kurs
- 5 modül
-
Apache Airflow ile üretim seviyesinde DAG geliştirme: TaskFlow API, dynamic task mapping, dataset/asset-aware zamanlama, Kubernetes üzerinde izole çalıştırma, hata yönetimi ve AI/RAG pipeline orkestrasyonu.
- Canlı Kurs
- 5 modül
-
Kirli Veri Temiz CV: Gerçek Hayat, Mülakat ve Kariyer
Gerçek dünyadaki eksik ve kirli verilerle uçtan uca regresyon modelleme, iş paydaşlarına model sunumu, teknik mülakat simülasyonları ve dikkat çeken Data Science CV/GitHub portföy stratejileri.
- Canlı Kurs
- 4 modül
Bizimle iletişime geçin
