Yeni Başlayanlar için Big Data Eğitim (Udemy)

Bu eğitim Udemy üzerinden yayınlanacak olup , temel programlama bilgisine sahip katılımcıların uygulamalı olarak Hadoop, NoSQL, Spark, Spark Machine Learning,Kafka, MongoDB, ElasticSearch gibi Big Data teknolojilerini öğrenmesi için tasarlanmıştır.Büyük veriler üzerinde çalışma deneyimine sahip eğitmenler tarafından bu eğitimi alacaksınız

Kursa erişmek için alttaki linki kullanabilirsiniz

https://www.udemy.com/big-data-hadoop-spark-nosql-egitimi/?couponCode=BUYUKVERI02

  • Kurs ücreti 99 TL ‘ dir
  • Ders kaydından sonra eğitim alanlar için özel olarak açılmış “BigDataUdemyEğitim” kapalı facebook grubuna ekleneceksiniz . Her türlü sorularınızı bu grupta paylaşabilirsiniz
  • Ders içeriği sayfanın altındadır . Mavi ile belirtilen başlıkların çekimi tamamlanmıştır , turuncu ile belirtilen başlıkların çekimi devam etmektedir 
  • Aldığınız eğitimlerden memnun kalmazsanız 1 ay içerisinde Udemy üzerinden iade edebilirsiniz . İade şartlarını udemy üzerinden inceleyebilirsiniz
  • Spark uygulamaları Java ile geliştirilecektir .
  • Uygulamalar windows platformu üzerinde anlatılacaktır
  • Hadoop uygulamaları Cloudera üzerinden anlatılacaktır.Bu sayede en çok kullanılan Big Data platformlarından bir tanesinde uygulama yapmış olacaksınız (Cloudera için en az 8 GB Ram gereklidir) 
  • Apache Spark ve Kafka uygulamaları Eclipse üzerinde yapılacaktır .  
  • Eğitim materyallerine Udemy içerisinden erişebileceksiniz  Böylece kurulumları kendi bilgisayarınızda yapabileceksiniz ve uygulamaları deneyebileceksiniz
  • Linkedin profilim   Profil 
  • Geçmiş etkinlikler 

 

Ders içeriği

Section 1-Giriş Bölümü (Tamamlandı)

  • Lecture 1 : Big Data Nedir ? 
  • Lecture 2 : Cloudera Kurulumu 
  • Lecture 3 : Big Data Uygulaması Yapıyoruz (Hive , Hdfs , Hadoop)
  • Lecture 4 : Eclipse ve Jdk kurulumu
  • Lecture 5 : NoSql Nedir
  • Lecture 6 : MySQL Kurulumu

Section 2-Giriş Bölümü (Tamamlandı)

  • Lecture 1 : Hadoop Nedir ? 
  • Lecture 2 : Hadoop Bileşenleri
  • Lecture 3 : Hadoop Kurulum Modları
  • Lecture 4 : Hadoop Yüksek Kullanılabilirlik
  • Lecture 5 : Yarn mimarisi

Section 3-Hadoop Hdfs ve MapReduce Mimarisi (Tamamlandı)

  • Lecture 1 : Hadoop Hdfs Mimarisi  
  • Lecture 2 : Büyük Verileri Hadoop’a Nasıl Aktarabiliriz
  • Lecture 3 : Lab : Hdfs komutları
  • Lecture 4 : Hadoop Hdfs veri formatları (Avro , Parquet , Text)
  • Lecture 5 : Hadoop MapReduce Mimarisi

Section 4-Apache Pig ile Hadoop MapReduce Programlama (Tamamlandı)

  • Lecture 1 : Apache Pig Nedir ? 
  • Lecture 2 : Apache Pig veri tipleri 
  • Lecture 3 : Pig aritmetik operatörler
  • Lecture 4 : Pig ilişkisel operatörler
  • Lecture 5 : Pig fonksiyonlar
  • Lecture 6 : Pig join & Union
  • Lecture 7 : Pig Udf
  • Lecture 8 : Lab – Pig ve Mysql Bağlantısı

Section 4-Apache Hive ile Hadoop MapReduce Programlama (Tamamlandı)

  • Lecture 1 : Apache Hive Nedir ? 
  • Lecture 2 : Apache Hive veri tipleri 
  • Lecture 3 : Lab – Hive Tablo Oluşturma 
  • Lecture 4 : Hive Partition
  • Lecture 5 : Lab – Hive örnek sorgular

Section 5-Apache Spark Giriş (Çekim devam ediyor)

  • Lecture 1 : Apache Spark Nedir ? 
  • Lecture 2 : Apache Spark Mimarisi
  • Lecture 3 : Spark ile Eclipse ortamında proje oluşturma
  • Lecture 4 : RDD  Dönüşüm (Transformation) Yapıları
  • Lecture 5 : RDD Action Metodları
  • Lecture 6 : Cloudera üzerinde örnek Spark Uygulaması

Section 6-Spark SQL  ve Dataset (Çekim devam ediyor)

  • Lecture 1 : Spark SQL ve Dataset Yapıları
  • Lecture 2 : Spark Encoder
  • Lecture 3 : Spark ile Json,CSV,Avro,Parquet entegrasyonu
  • Lecture 4 : Spark Mysql Bağlantısı
  • Lecture 5 : Spark Hive Entegrasyonu

Section 7-Apache Spark ile anlık veri analizi  (Çekim devam ediyor)

  • Lecture 1 : Anlık veri analizi (Real time streaming) Nedir ? 
  • Lecture 2 : Structured Streaming’e giriş 
  • Lecture 3 : Structured Streaming Mimarisi
  • Lecture 4 : Structured Streaming ile sonuçların kaydedilmesi
  • Lecture 5 : Structured Streaming ile IOT örneği

Section 8-Apache Spark ile makine öğrenmesi  (Çekim devam ediyor)

  • Lecture 1 : Spark MLib Nedir ? 
  • Lecture 2 : Spark ile Karar Ağacı (Decision Tree) uygulaması
  • Lecture 3 : Spark ile Naive Bayes uygulaması
  • Lecture 4 : Spark ile Kmeans uygulaması
  • Lecture 5 : Spark ile Tavsiye Motoru (Recommendation Engine) uygulaması 

 

Section 9-Apache Kafka’ya Giriş (Çekim devam ediyor)

  • Lecture 1 : Kafka Nedir ? 
  • Lecture 2 : Kafka Topic mimarisi
  • Lecture 3 : Windows üzerinde kafka kurulumu
  • Lecture 4 : Partition ve broker kavramı
  • Lecture 5 : Producer ve consumer mimarisi
  • Lecture 6 : Lab – Java ile Kafka Producer uygulaması
  • Lecture 7 : Lab – Java ile Kafka Consumer uygulaması
  • Lecture 8 : Lab – Kafka ve Spark Streaming uygulaması 

Section 10-MongoDb’ye Giriş (Çekim devam ediyor)

  • Lecture 1 : MongoDB Nedir ? 
  • Lecture 2 : MongoDB windows kurulumu
  • Lecture 3 : MongoDB Veri modeli ve veri tipleri
  • Lecture 4 : Veritabanı ve collection oluşturma
  • Lecture 5 : Veri kaydetme ve sorgulama
  • Lecture 6 : Veri Güncelleme ve silme
  • Lecture 7 : Verilerin sıralanması
  • Lecture 8 : Verilerin indexlenmesi

Section 11-Elasticsearch’e Giriş (Çekim devam ediyor)

  • Lecture 1 : Elasticsearch Nedir ? 
  • Lecture 2 : Elasticsearch windows kurulumu
  • Lecture 3 : Index Api yapısı
  • Lecture 4 : Get Api Yapısı
  • Lecture 5 : Delete Api Yapısı
  • Lecture 6 : Verilerin güncellenmesi
  • Lecture 7 : Verilerin sorgulanması

 

 

 

Please follow and like us:

Yazar: serkan sakınmaz

serkansakinmaz@gmail.com