{"course":{"updated_at":"2025-09-01T06:41:11.699364+00:00","title":{"tr":"Big Data (Büyük Veri)"},"duration_hours":48,"available_as_corporate":true,"cover_image_url":"https://lively-leaf-6126.fly.storage.tigris.dev/7814fe32-9d64-4647-a105-c1f72db2fbfb.png","order":5,"deleted_at":null,"duration_days":null,"video_conference_link":null,"hidden":false,"category_id":7,"short_title":{"tr":null},"level":null,"bogazici_link":null,"cover_image_x":50,"suggested_next_course_id":null,"id":5,"slug":{"tr":"big-data-buyuk-veri"},"schedule_info":null,"available_as_personal":true,"cover_image_y":50,"summary":{"tr":null},"bogazici_collab":false,"is_workshop":false,"corporate_cover_image_url":null,"lesson_count":0,"sidebar_copy":{"tr":null},"price_try":2500000,"has_lessons":false,"corporate_cover_image_x":50,"created_at":"2025-04-21T17:46:18.775404+00:00","description":{"tr":[{"type":"text","title":"Kurs Açıklaması","content":"

Veri Mühendisliğinde Uzmanlaşın: Temellerden Modern Mimarilere Uçtan Uca Büyük Veri Yolculuğu

Verinin en değerli kaynak olduğu günümüz dünyasında, bu verileri işleyebilen, depolayabilen ve değere dönüştürebilen profesyonellere olan talep hiç olmadığı kadar yüksek.

Bu kapsamlı kurs, sizi Büyük Veri dünyasının temellerinden alıp, en modern bulut tabanlı veri platformlarını tasarlayıp yönetecek ileri düzey yetkinliklere taşıyor. İlişkisel veritabanlarından NoSQL'e, HDFS'ten bulut depolamaya (AWS/Azure), Batch işlemeden gerçek zamanlı akışa (Spark & Kafka), Data Lake'lerden Lakehouse mimarilerine kadar tüm kritik konuları derinlemesine ve uygulamalı olarak ele alıyoruz.

Sadece teoride kalmayacak; Docker, Terraform (IaC), Apache Spark, Kafka, Airflow gibi endüstri standardı araçlarla laboratuvarlarda pratik deneyim kazanacak, veri boru hatları (pipelines) kuracak, optimize edecek ve operasyonel hale getireceksiniz. Veri kalitesi, güvenlik, yönetişim ve maliyet optimizasyonu gibi gerçek dünya zorluklarına çözümler üretebilen, aranan bir Veri Mühendisi olmak için gereken her şeyi bu kursta bulacaksınız. Kariyerinizde bir sonraki adımı atmaya hazırsanız veya bu konuda çalışıyor ve daha da yetkin hale gelmek istiyorsanız bu yolculuk tam da size göre!

"},{"type":"text","title":"Kursun Amacı","content":"

Bu kursun temel amacı, katılımcılara modern veri ekosisteminde başarılı bir Veri Mühendisi olmak için gereken teorik bilgiyi, pratik becerileri ve stratejik bakış açısını kazandırmaktır. Kurs sonunda katılımcılar şunları yapabiliyor olacaktır:

"}]},"discount_try_percentage":null,"show_price":false,"corporate_cover_image_y":50,"sections":{"tr":[{"title":"Büyük Veri Temelleri ve İlişkisel Veri Sistemleri","summary":"

Büyük Veri Nedir?

Büyük Veri Yaşam Döngüsü

İlişkisel Veri Tabanlarına Giriş

Veri Mimarilerinin Evrimi

Dağıtık Sistemler Temelleri

Bulut Geliştirme Ortamı Kurma (AWS/Azure Odaklı)

Laboratuvar 1

"},{"title":"Petabaytları Depolama: On-Prem ve Bulut Çözümler","summary":"

Geleneksel (On-Premise) Veri Depolama Çözümleri

Bulut Temelleri ve Altyapı Kurulumu

Bulutta Nesne Depolama Hizmetleri

Büyük Veri için Veri Formatları

"},{"title":"NoSQL ve Lakehouse Mimarisi","summary":"

NoSQL Veritabanları

Lakehouse Mimarisi

Laboratuvar 2

"},{"title":"Veri Alımı, Orkestrasyon ve ETL/ELT Süreçleri","summary":"

Veri Alımı Stratejileri (Data Ingestion)

Alım Araçları ve Teknolojiler

Veri Orkestrasyonu

Veri Boru Hatları için Kod Olarak Altyapı (IaC)

Laboratuvar 3

"},{"title":"Veri İşlemek İçin Apache Spark","summary":"

Spark Mimarisi & Temel Kavramlar

Spark SQL & DataFrame API

Spark Performans Ayarları

Bulutta Spark Yönetimi

Laboratuvar 4.1

Laboratuvar 4.2

"},{"title":"Gerçek Zamanlı Akan Veri İşleme (Streaming)","summary":"

Gerçek Zamanlı Veri İşleme Kavramları

Streaming Platformları ve Kafka

Spark Structured Streaming

Apache Flink’e Giriş (Karşılaştırmalı Genel Bakış)

Laboratuvar 5.1

Laboratuvar 5.2

"},{"title":"Veri Kalitesi, Güvenlik ve Yönetişim","summary":"

Veri Kalitesi Yönetimi

Veri Yönetişimi Temelleri

Büyük Veri Güvenliği

"},{"title":"Veriyi Sunma - Analitik & BI Entegrasyonu","summary":"

Büyük Veri Analitiği Araçları

Modern Bulut Veri Deposusu

İş Zekası (BI) Araçları ile Entegrasyon

Veri API’si ve Sunum Katmanlarına Giriş

Laboratuvar 6

"},{"title":" Büyük Veri Pipeline Operasyonelleştirme","summary":"

İzleme, Günlükleme ve Alarm Yönetimi

Veri Boru Hatlarını Test Etme

CI/CD Yaklaşımları

Maliyet Yönetimi ve Optimizasyonu

Laboratuvar 7

"},{"title":"Güncel Trendler ve Kariyer","summary":"

Yeni Trendler

Kariyer ve Sürekli Öğrenme

"},{"title":"Capstone Projesi (Bitirme Projesi)","summary":"

Uçtan Uca Büyük Veri Projesi

"}]},"published_at":"2025-04-21T17:46:38.301357+00:00","promotional_video_url":null,"units":[],"course_instructors":[{"course_id":5,"instructor_id":6,"is_active":true,"instructor":{"deleted_at":null,"slug":{"tr":"sukru-yusuf-kaya"},"bio":{"en":"

Şükrü Yusuf Kaya is an expert with over ten years of hands-on experience in artificial intelligence, machine learning, and advanced data engineering. With a strong academic background in computer engineering, statistics, and cybersecurity, he leads organizations in rapidly generating business value from data by ensuring the seamless transition of research outputs into production environments. He has designed end-to-end artificial intelligence architectures in critical sectors such as finance, telecommunications, defense, and manufacturing, delivering reliable, scalable, and regulation-compliant solutions under demanding operational constraints.

His projects in both public and private sectors span a wide range, including enterprise-scale RAG-based information access systems, real-time fraud detection platforms, production line video analytics, and performance optimization of distributed big data infrastructures. The MLOps framework he designed for internal teams reduced development costs by shortening the model lifecycle by 40%, while significantly improving transparency in model versioning and monitoring.

In addition to consulting, Kaya designs and delivers advanced technical training programs. He has mentored and trained hundreds of engineers through comprehensive curricula ranging from fine-tuning large language models to autonomous AI agent architectures, and from cloud-native high-performance computing clusters to production-grade deployment practices. His teaching approach, grounded in problem-driven explanations, live coding sessions, and industry-specific case studies,enables participants to directly apply acquired knowledge to real-world projects.

His research focuses on high-precision anomaly detection in dynamic systems by combining large language models with multi-source real-time video streams. His long-term objective is to develop explainable and cyber-secure AI systems capable of triggering autonomous interventions within seconds in closed-loop industrial environments.

📈 Enterprise AI Strategy Design & ROI Optimization
💾 Lakehouse & Streaming Data Architectures
🧠 Large Language Models (LLM) & RAG Solutions
🤖 AI Agents & Autonomous Task Execution
🛰️ Swarm AI for Autonomous Drone & Robotics Systems
📹 Nanosecond Video Analytics & Edge AI
🏭 Industrial IoT & Digital Twin Systems
🔒 Trustworthy & Explainable AI
👥 Privacy-Preserving & Federated Learning
💳 FinTech Fraud Detection & AML Systems
🗺️ Geospatial Big Data & Dynamic Logistics
🔬 Multi-Modal Medical Diagnostic Systems
🛡️ Adversarial Resilience & AI Red-Teaming
🗄️ MLOps – CI/CD, Feature Stores & Model Monitoring
📉 Time Series Analysis & Anomaly Detection
🧬 Synthetic Data Generation
♻️ Energy AI & Carbon Optimization
⚛️ Quantum-Assisted Machine Learning
💻 Multi-Node HPC & Distributed GPU Training

For customized consulting, project development, and advanced training solutions, please contact us.

","tr":"Şükrü Yusuf Kaya, yapay zekâ, makine öğrenmesi ve ileri veri mühendisliği alanlarında on yılı aşkın saha deneyimine sahip bir uzmandır. Bilgisayar mühendisliği, istatistik ve siber güvenlik ekseninde şekillenen güçlü akademik arka planı sayesinde, araştırma çıktılarının üretim ortamlarına sorunsuz taşınmasını sağlayarak kurumların veriden hızla katma değer üretmesine öncülük eder. Finans, telekomünikasyon, savunma ve imalat gibi kritik sektörlerde uçtan uca yapay zekâ mimarileri tasarlamış; zorlu operasyonel kısıtları gözeterek güvenilir, ölçeklenebilir ve regülasyon-uyumlu çözümler hayata geçirmiştir.\n\nKamu ve özel sektörde yürüttüğü projeler, Kurumsal RAG tabanlı bilgi erişim sistemlerinden gerçek zamanlı dolandırıcılık tespitine, üretim hattı video analitiğinden dağıtık büyük veri platformlarının performans optimizasyonuna kadar geniş bir yelpazeyi kapsar. İç ekipler için tasarladığı MLOps çerçevesi, model yaşam döngüsünü %40 kısaltarak geliştirme maliyetlerini düşürmüş, aynı zamanda model sürümleme ve izleme süreçlerinin şeffaflığını artırmıştır.\n\nDanışmanlığın yanı sıra Kaya, üst düzey teknik eğitim programları da geliştirmekte ve yürütmektedir. Büyük dil modellerinin ince ayarından otonom AI ajan mimarisine, bulut-yerel yüksek performanslı hesaplama kümelerinden üretim ortamında devreye alıma kadar uzanan kapsamlı içeriklerle yüzlerce mühendise mentorluk ve sınıf içi eğitim vermiştir. Problem odaklı anlatım, canlı kodlama oturumları ve sektör-spesifik vaka analizleri üzerine inşa ettiği pedagojik yaklaşım, katılımcıların edinilen bilgiyi projelerine doğrudan aktarmalarını mümkün kılar.\n\nAraştırmalarını büyük dil modelleri ile çok-kaynaklı gerçek zamanlı video akışlarını birleştirerek, dinamik sistemlerde yüksek hassasiyetli anomali tespiti üzerine yoğunlaştırmaktadır. Nihai hedefi, kapalı çevrim üretim hatlarında saniyeler içinde otomatik müdahaleyi tetikleyebilen, açıklanabilir ve siber güvenli yapay zekâ çözümleri geliştirmektir.\n\n\n📈 Kurumsal AI Strateji Tasarımı & Yatırım Getirisi (ROI) Optimizasyonu\n💾 Lakehouse & Streaming Veri Mimarileri \n🧠 Büyük Dil Modelleri (LLM) ve RAG Çözümleri \n🤖 AI Ajanları & Otonom Görev Yürütme \n🛰️ Swarm AI: Otonom Drone & Robot Filolarında İş Birliği \n📹 Nano-Saniye Video Analitiği & Edge-AI \n🏭 Endüstriyel IoT & Dijital İkiz \n🔒 Güvenilir & Açıklanabilir AI \n👥 Gizliliği Korumalı / Federated Learning \n💳 FinTech Dolandırıcılık & AML Tespiti \n🗺️ Jeo-Uzamsal Büyük Veri & Dinamik Lojistik \n🔬 Çok-Modelli Medikal Teşhis Sistemleri\n🛡️ Adversarial Dayanıklılık & Red-Teaming \n🗄️ MLOps – CI/CD, Feature Store & Model İzleme\n📉 Zaman Serisi & Anomali Tespiti \n🧬 Sentetik Veri Üretimi \n♻️ Enerji AI & Karbon Optimizasyonu \n⚛️ Kuantum Destekli Makine Öğrenmesi \n💻 Çok-Düğümlü HPC & Dağıtık GPU Eğitimleri\n\nÖzel danışmanlık, proje ve eğitim çözümleri için iletişime geçebilirsiniz."},"profile_image_url":"https://lively-leaf-6126.fly.storage.tigris.dev/9ca0018b-4a12-4ce8-9002-b0a39a5d9bbf.PNG","updated_at":"2026-01-21T09:42:39.506050+00:00","id":6,"created_at":"2025-05-28T06:59:05.900828+00:00","name":"Şükrü Yusuf Kaya","title":{"en":"Senior Artificial Intelligence Engineer · Consultant · Trainer","tr":"Kıdemli Yapay Zeka Mühendisi · Danışman · Eğitmen"},"bogazici":false,"order":2}}],"category":{"id":7,"updated_at":"2026-01-21T08:33:28.944427+00:00","deleted_at":null,"parent_id":null,"created_at":"2025-04-21T18:52:41.237286+00:00","name":{"en":"Big Data","tr":"Big Data (Büyük Veri)"},"order":1},"course_group":{"role":"Hızlandırılmış","course_id":5,"id":21,"group_id":3,"order":8},"instances":[],"future_instances":[]},"instance":null,"current_user":null,"corporate":false}