Eğitimin Amacı ve Kapsamı
İş birimlerinin her yeni rapor veya filtre değişikliği için veri ekiplerinden talepte bulunması hem analitik süreçleri yavaşlatır hem de mühendislik kapasitesini tüketir. Bu program, ilişkisel veri tabanı mantığını ve SQL sorgulama dilini sıfırdan ele alarak katılımcıların ihtiyaç duydukları veriyi doğrudan ve hatasız çekmesini sağlar.
PostgreSQL veya kurumun kullandığı SQL motoru üzerinde filtreleme, sıralama, çoklu tablo birleştirme (INNER, LEFT, FULL JOIN), gruplama, koşullu ifadeler (CASE WHEN), tarih ve metin fonksiyonları uygulamalı olarak işlenir. Kurumun şemasına benzer bir örnek veri tabanıyla çalışılır ve eğitim sonunda sık kullanılan iş metrikleri için tekrar kullanılabilir bir sorgu kütüphanesi oluşturulur.
Kimler Katılmalı?
- Veri tabanından doğrudan rapor ve analiz çekmek isteyen iş ve veri analistleri
- Pazarlama, finans, ürün ve operasyon ekiplerindeki raporlama uzmanları
- Temel veri sorgulama yetkinliği kazanmak isteyen proje yöneticileri ve QA uzmanları
- Ön koşul: temel tablo ve Excel mantığına aşinalık yeterlidir
Kazanımlar
- İlişkisel veri modelini, primary key ve foreign key ilişkilerini doğru okur
- SELECT, WHERE, ORDER BY ve LIMIT ifadeleriyle hedef veri kümesini filtreler
- Farklı JOIN türlerini kullanarak satır çoğalması yaratmadan tabloları birleştirir
- GROUP BY ve HAVING ile özet metrikler ve kırılımlı raporlar üretir
- NULL değerleri, tarih aralıklarını ve
CASE WHENdönüşümlerini güvenli şekilde yönetir
Konular
İlişkisel Veri Tabanı Mantığı ve İlk Sorgular
- Tablo, şema, primary/foreign key kavramları
- SELECT, DISTINCT, WHERE ve mantıksal operatörler
Gruplama ve Özetleme Fonksiyonları
- COUNT, SUM, AVG, MIN/MAX ile metrik hesabı
- GROUP BY ve HAVING arasındaki fark ve filtreleme sırası
Tabloları Birleştirme (JOIN İşlemleri)
- INNER, LEFT, RIGHT ve FULL OUTER JOIN senaryoları
- Bire-çok ilişkilerde satır çoğalmasını (fan-out) önleme
Veri Dönüştürme, Tarih ve Metin Fonksiyonları
- CASE WHEN, COALESCE ve tip dönüşümleri (CAST)
- Tarih farkları, dönem kırılımları ve metin temizleme
Alt Sorgular ve Temel CTE Kullanımı
- WHERE ve FROM içinde alt sorgular
- WITH (Common Table Expressions) ile okunabilir sorgu yazımı
Bu Kategorideki Diğer Eğitimler
-
Window fonksiyonları, recursive CTE'ler, kohort ve zaman serisi sorguları, yarı-yapısal (JSON) veri işleme ve EXPLAIN ANALYZE ile sorgu optimizasyonu; büyük veri kümelerinde çalışan analist ve mühendisler için.
- Canlı Kurs
- 5 modül
-
RAG, LLM ve makine öğrenmesi sistemleri için uçtan uca veri mühendisliği: veri sözleşmeleri, medallion mimarisi, feature ve embedding pipeline'ları, lineage ve metadata yönetimi.
- Canlı Kurs
- 5 modül
-
Kaynak sistemlerdeki sessiz şema ve veri bozulmalarını önlemek için otomatik veri kalitesi testleri (dbt, Great Expectations, Soda) ve üretici-tüketici arasında uygulanabilir data contract tasarımı.
- Canlı Kurs
- 5 modül
-
OpenLineage, DataHub/OpenMetadata ve veri gözlemlenebilirliği araçlarıyla veri varlıklarını keşfetme, kolon bazlı lineage çıkarma ve veri hatlarındaki gecikme veya dağılım kaymalarını erken yakalama.
- Canlı Kurs
- 5 modül
-
PDF, Word, taranmış belge, çağrı merkezi ses kaydı ve görüntülerden RAG ve multimodal yapay zeka sistemleri için ölçeklenebilir veri hazırlama, parçalama, metadata zenginleştirme ve indeksleme hatları.
- Canlı Kurs
- 5 modül
-
Apache Iceberg tabanlı lakehouse depolama, dbt ile modüler ve testli veri dönüşümü ve Apache Airflow ile orkestrasyon; ölçeklenebilir ve açık standartlı veri platformu kuran mühendisler için.
- Canlı Kurs
- 5 modül
Bizimle iletişime geçin
