## Profesyonel Sertifika – 16 Kurs Serisi Gelişmekte olan veri mühendisliği alanında bir kariyere hazırlanın. Bu programda **5 aydan kısa sürede işe hazır olmak** için Python, SQL ve veritabanları gibi gerekli becerileri öğreneceksiniz. Veri mühendisliği, veri toplama, işleme ve **ham verileri yararlı bilgilere dönüştürmek** için sistemler oluşturmayla ilgilenir. Veri mühendisleri, veri bilimcilerin ve iş zekası analistlerinin karar vermek için ihtiyaç duyduğu temel bilgileri sağlar. Bu program size, en yaygın kullanılan programlama dillerinden biri olan Python da dahil olmak üzere, işverenlerin endüstri rollerinde aradıkları veri mühendisliğinin temellerini öğretecektir. Ayrıca pratik laboratuvarlar ve projeler aracılığıyla **SQL, RDBMS, ETL, veri ambarları, NoSQL, büyük veri ve Spark** konusunda uzmanlaşacaksınız. **Verileri ayıklamak, dönüştürmek ve yüklemek (ETL) için Python programlama dilini** ve Linux/UNIX komut dosyalarını kullanmayı öğreneceksiniz. İlişkisel veritabanları (RDBMS) ile çalışacak ve SQL komutlarını kullanarak verileri sorgulayacak, ayrıca NoSQL veritabanlarını ve yapılandırılmamış verileri kullanacaksınız. Ayrıca üretken yapay zeka araçlarının ve tekniklerinin veri mühendisliğinde nasıl kullanıldığını da öğreneceksiniz. Programın tamamlanmasının ardından, uzmanlığınızı kanıtlayacak bir **proje portföyüne** ve IBM’den profesyonel bir sertifikaya sahip olacaksınız. Ayrıca, IBM’den dijital bir rozet kazanacak ve sedasyon görüşmeleri ve özgeçmiş desteği de dahil olmak üzere iş aramanızda size yardımcı olacak **kariyer kaynaklarına erişim kazanacaksınız**. Bu program ACE® tarafından önerilmektedir; bitirdiğinizde **12’ye kadar akademik kredi kazanabilirsiniz**. ## Uygulamalı Öğrenme Projesi Bu profesyonel sertifika sırasında Python, SQL, ilişkisel veritabanları, NoSQL veritabanları, Apache Spark, veri işlem hatları oluşturma, veritabanlarını yönetme ve çalışma konularında uygulamalı deneyim kazanmak için uygulamalı laboratuvarlar ve projeler gerçekleştireceksiniz. veri ambarları ile. ### Projeler:
– Kahve zincirinin operasyonlarını iyileştirmesine yardımcı olacak ilişkisel bir veritabanı tasarlamak. – Nüfus, suç ve okul anketlerine ilişkin demografik verileri sorgulamak için SQL kullanma. – Linux’ta değiştirilen dosyaları yedekleyen bir Bash betiği yazmak. – MySQL, PostgreSQL ve IBM Db2 veritabanlarını içeren veri platformunun kurulması, test edilmesi ve optimizasyonu. – Airflow ve Kafka’yı kullanarak ETL gerçekleştirmek ve işlem hatları oluşturmak için yol trafik verilerini analiz edin. – Katı atık yönetimi firmasına veri ambarı tasarımı ve kurulumu. – MongoDB, Cassandra ve Cloudant NoSQL veritabanlarındaki verileri aktarın, sorgulayın ve analiz edin. – Apache Spark uygulaması oluşturarak makine öğrenimi modelini eğitmek. – Uçtan uca veri mühendisliği platformunun tasarımı, kurulumu ve yönetimi.
