Next-Gen Data Engineer & Cloud Data Architect Bootcamp

Next-Gen Data Engineer & Cloud Data Architect Bootcamp

Yapay Zekayı Besleyen Güç Olun: Türkiye’nin İlk ve Tek AI-Ready Modern Veri Mühendisliği ve Bulut Mimarlığı Programı!

• Süre: 10 Hafta (Canlı Dersler + Uygulamalı Lab Oturumları)

• Format: Online Canlı Eğitici Liderliğinde + WhatsupTopluluk Desteği

• Ön Koşul: Temel SQL bilgisi ve en az bir programlama diline (tercihen Python) aşinalık

Neden Bu Bootcamp?

Bugün yapay zeka ve veri bilimi projelerinin %80’i model yetersizliğinden değil, altyapı ve veri kalitesi sorunlarından dolayı başarısız oluyor. Şirketler artık sadece model eğiten değil; veriyi kaynaktan alıp temizleyen, güvenli bir şekilde buluta taşıyan ve yapay zeka modellerinin anlık tüketebileceği devasa veri hatları (pipelines) kurabilen uzmanlar arıyor.

Klasik ETL araçlarının ötesine geçiyoruz. Bu programda, modern veri ambarı mimarilerini (Data Lakehouse), gerçek zamanlı veri akışlarını (Streaming) ve yapay zeka destekli veri mühendisliği araçlarını uçtan uca öğreneceksiniz. Modern Şirketlerin çalışabilmesi için önce size ihtiyacı var!

Detaylı Müfredat

Modern Veri Mühendisliği Temelleri & Python ile ETL

• Teorik Odak: Geleneksel ETL (Extract-Transform-Load) neden öldü? ELT ve Modern Data Stack (MDS) felsefesi. Yapay zeka ve analitik için veri modelleme prensipleri (Star Schema vs. Data Lakehouse).

• Uygulama / Lab: Python kullanarak farklı kaynaklardan (API, NoSQL, Yapılandırılmamış Veriler) veri çekme, temizleme ve normalize etme süreçlerinin kodlanması.

• Araçlar: Python, Pandas, PostgreSQL, Docker.

Cloud Data Warehousing & Google Cloud Platform (GCP) Mimarlığı

• Teorik Odak: Bulut mimarisine geçiş kuralları. Dağıtık depolama ve hesaplama (Distributed Computing) mantığı. Google Cloud üzerinde veri stratejisi kurgulamak.

• Uygulama / Lab: GCP üzerinde mimari tasarım. BigQuery ile devasa veri kümeleri üzerinde partition ve cluster stratejileri geliştirerek maliyet ve performans optimizasyonu.

• Araçlar: Google Cloud Platform, BigQuery, Cloud Storage.

Modern Data Stack: dbt (data build tool) ile Veri Dönüşümü

• Teorik Odak: “Analytics Engineering” kavramı. SQL tabanlı veri dönüşümleri nasıl yazılımcı disipliniyle (Git, CI/CD, Test) yönetilir?

• Uygulama / Lab: BigQuery üzerindeki ham verileri dbt kullanarak iş kurallarına göre dönüştürme. Veri kalitesi testleri (Data Quality) yazma ve dbt dokümantasyonunu otomatik üretme.

• Araçlar: dbt Core / Cloud, Jinja SQL, Git.

Veri İş Akışı Yönetimi (Orchestration) & Apache Airflow

• Teorik Odak: Onlarca veri iş hattı (pipeline) birbirine bağımlı olarak nasıl hatasız çalışır? DAG (Directed Acyclic Graph) mimarisi ve hata anında kurtarma (Retry) senaryoları.

• Uygulama / Lab: Apache Airflow kullanarak, veriyi kaynaktan çeken, dbt modelini tetikleyen ve hata durumunda Slack/E-posta ile uyarı atan uçtan uca otonom bir iş akışı tasarlama.

• Araçlar: Apache Airflow, Docker Compose.

Real-Time Data Streaming (Gerçek Zamanlı Veri Akışları)

• Teorik Odak: Batch (Yığın) veri işlemenin yetmediği yerler: Anlık veri akış mimarileri. Pub/Sub ve Mesaj Kuyrukları (Message Queues) nasıl çalışır?

• Uygulama / Lab: Apache Kafka veya Google Cloud Pub/Sub kullanarak, anlık olarak akan kullanıcı loglarını yakalama, işleme ve veri ambarına kayıpsız aktarma.

• Araçlar: Apache Kafka, GCP Pub/Sub.

No-Code / Low-Code Büyük Veri Entegrasyonu

• Teorik Odak: Kurumsal dünyada hız kazanmak: Kod yazmadan büyük veri hatları kurma ve veri yönetişimi (Data Governance).

• Uygulama / Lab: KNIME veya Dataiku platformları üzerinde gelişmiş veri birleştirme, temizleme ve veri ambarlarına otomatik yükleme süreçlerinin tasarlanması.

• Araçlar: KNIME / Dataiku Enterprise Analytics.

AI-Ready Capstone Project & Cloud Deployment

• Odak: Katılımcıların tamamen production-ready, canlıya alınabilir devasa bir bulut veri mimarisini sıfırdan kurması ve yapay zeka modellerine hazır hale getirmesi.

• Araçlar: Terraform (IaC), GCP Cloud Run, BigQuery, Airflow, CI/CD Pipelines.

Büyük Bitirme Projesi (Capstone Project)

Enterprise AI-Ready Real-Time Data Platform

Gerçek bir e-ticaret veya bankacılık senaryosunu simüle ediyoruz. Sıfırdan kuracağınız veri platformu şu adımları içerecek:

1. Veri Akışı: Kullanıcıların web sitesindeki anlık tıklama (clickstream) verileri ve alışveriş geçmişi Apache Kafkaile yakalanacak.

2. Depolama ve Dönüşüm: Veriler anlık olarak GCP BigQuery‘ye akacak, burada dbt kullanılarak otomatik temizlenecek ve yapay zeka modellerinin hemen okuyabileceği “Feature Store” (Özellik Mağazası) yapılarına dönüştürülecek.

3. Orkestrasyon ve İzleme: Tüm bu süreç Apache Airflow ile her dakika denetlenecek, veri kalitesi testlerinden geçmeyen hatalı veriler karantinaya alınacak.

Kimler İçin Uygun

Bu Program Size Ne Kazandıracak?

Veri Dünyasının En Çok Aranan İsmi Olun. Veri Bilimciler ve Yapay Zeka mühendisleri temiz ve hazır veri olmadan çalışamazlar. Bu bootcamp’i bitirdiğinizde; verinin mimarisini çizen, bulut altyapısını kuran ve büyük veri hatlarını yöneten bir Cloud Data Architect unvanıyla mezun olacaksınız. Özellikle veri göçü (Cloud Migration) yapan ve yapay zekaya devasa yatırımlar yapan global şirketlerin ilk tercihi olacaksınız

– Google Cloud Professional Data Engineer sertifikasına hazırlık

-AWS Certified Data Engineer – Associate sertifikasına hazırlık

– Cloudera Hadoop Admin ve Cloudera Developer sertifikasına hazırlık

Sıkça Sorulan Sorular (SSS)

• Soru: Veri Bilimi (Machine Learning) bilmem gerekiyor mu?

  • Cevap: Hayır. Bu programın odağı modelleri eğitmek değil, modellerin çalışacağı sağlam veri altyapısını ve boru hatlarını kurmaktır. Verinin mühendislik tarafına odaklanıyoruz.

• Soru: Google Cloud Platform (GCP) kullanmak ücretli mi?

  • Cevap: Eğitim boyunca Google Cloud’un yeni hesaplara verdiği 300 dolarlık ücretsiz deneme (free-tier) kredisini kullanacağız. Ekstra bir maliyetiniz olmayacak.

• Soru: dbt ve Airflow bilmek iş bulma sürecimi nasıl etkiler?

  • Cevap: Geleneksel veri ambarı araçları (SSIS, Informatica vb.) artık yerini modern araçlara bırakıyor. Şu an yurt içi ve yurt dışı ilanlarda dbt ve Airflow bilgisi modern veri ekiplerinin “olmazsa olmaz” (must-have) şartıdır.

Ders Günü ve Saati

– Cumartesi (11:00 – 14:00)

– Haftada 3 Saat Eğitmen Eşliğinde Online Eğitim; 12 Saat Uygulama ve Bireysel Çalışma

Eğitim Başlangıcı

Temmuz  2026

Eğitim başlayana kadar ön hazırlık eğitim videolarına erişiminiz olabilmektedir.

Yaklaşan Eğitimler

Temmuz 2026– Kasım 2026

Eğitim boyunca öğreneceğiniz başlıkları Roadmap’te görebilirsiniz.

Fiyatlar

-Bootcamp Ücreti: 55.000 TL

-Erken kayıt avantajlı özel indirimle: 39.000 TL

Kampanya Fırsatları

Data Engineer Bootcamp  erken kayıt indirimi ile  39.000 TL ücretle sunulmaktadır.

Eğitiminizi derinleştirmek ve farklı alanlarda uzmanlaşmak için şimdi tam zamanı!

Data Engineering & Big Data Bootcamp(Örnek Ders)

Veri mühendisliği alanında uzman Zekeriya Besiroglu, sektörel deneyimlerini derslere entegre ederek katılımcılarımıza uygulamalı ve veri mühendisliği alanında en güncel teknolojilere dayalı bir eğitim sunuyor.

Canlı ders örneğimizi izlemek için YouTube kanalımızı ziyaret edebilirsiniz.

https://youtu.be/xa47oN4Uj8U

Başvuru Formu:

https://forms.gle/qP3XAxiyVoo71X9M6