data101

Tanım:
- Veri mühendisliği, verilerin toplanması, işlenmesi, depolanması ve analizi için ölçeklenebilir ve güvenilir sistemlerin tasarlanması ve inşa edilmesi sürecidir.
- Veri bilimciler ve analistler için yüksek kaliteli ve erişilebilir veri altyapısı oluşturmayı hedefler.

Veri Boru Hatları (Data Pipelines) Oluşturma:
- Veri kaynaklarından verilerin toplanması ve hedef sistemlere aktarılması için otomatik süreçler oluşturma.
Veri Kalitesi ve Temizliği:
- Verilerin doğruluğunu ve tutarlılığını sağlamak için veri doğrulama ve temizleme işlemleri uygulama.
Veri Depolama Çözümleri:
- Veri ambarları, veri gölleri ve NoSQL veritabanları gibi depolama sistemlerinin tasarımı, optimizasyonu ve yönetimi.
Performans ve Ölçeklenebilirlik:
- Büyük veri setleriyle çalışırken sistemlerin performansını optimize etmek ve ölçeklenebilir mimariler oluşturmak.
Veri Güvenliği ve Uyum:
- Verilerin güvenliğini sağlamak ve yasal düzenlemelere (örneğin, GDPR, KVKK) uyumlu sistemler geliştirmek.

Veri Mühendisliği:
- Odak Alanı: Verilerin hazırlanması, yönetilmesi ve dağıtılması.
- Sorumluluklar: Veri boru hatlarının oluşturulması, veri depolama çözümleri, performans optimizasyonu.
Veri Bilimi:
- Odak Alanı: Verilerin analizi, modelleme ve yorumlanması.
- Sorumluluklar: İstatistiksel analiz, makine öğrenmesi modellerinin geliştirilmesi, tahminler ve içgörülerin elde edilmesi.

Bulut Tabanlı Veri Çözümleri:
- AWS, Azure, Google Cloud gibi platformlar üzerinde veri işleme ve depolama hizmetlerinin kullanımı.
Gerçek Zamanlı Veri İşleme:
- Apache Kafka, Apache Flink, Apache Spark Streaming gibi teknolojilerle gerçek zamanlı veri akışlarının işlenmesi.
DataOps ve MLOps:
- Veri operasyonlarının ve makine öğrenmesi modellerinin sürekli entegrasyonu ve dağıtımı için pratikler.
Lakehouse Mimarisi:
- Veri gölü ve veri ambarının özelliklerini birleştiren hibrit mimariler.
Konteynerizasyon ve Orkestrasyon:
- Docker ve Kubernetes ile uygulamaların paketlenmesi ve yönetimi.