Data Engineering Project Bootcamp

• Veri mühendisliğinde seviye atlamak ve vites yükseltmek seni heyecanlandırıyorsa,
• Kod ve sorgu yazmak için parmakların gıdıklanıyorsa,
• İş hayatına proje deneyimiyle daha da yaklaşmak istiyorsan,
• Portföyünü harika projelerle donatmak ve CV’ni güçlendirmek istiyorsan,
• İş görüşmeleri ve mülakatlarda anlatacak bir şeylerin olsun istiyorsan,
• Mevcut işinde daha başarılı olmak istiyorsan,
• Veri Mühendisliği Proje Eğitimi tam sana göre!

Veri Mühendisliği Proje Eğitiminde 6 hafta boyunca katılımcılarla birlikte canlı olarak sıfırdan başlayıp son aşamaya kada uçtan uca bir proje gerçekleştirilir. Bu proje eğitimi, sektörde uzun yıllar tecrübesi olan birçok veri mühendisinin görüş ve önerileri alınarak titizlikle tasarlandı ve hazırlandı. İş hayatında ve eğitimlerde genellikle daha önce başkaları tarafından kurulmuş bir altyapı ve platform üzerinde geliştirme yapılır. Ancak bu eğitim, altyapı, platform ve DataOps kurulum süreçlerini de deneyimlemeni sağlar.

• Eğitimin süresi: 6 hafta
• Canlı dersler: Cumartesi günleri saat 10:00 - 13:00 arasında
• Ön hazırlık yok.

Kimler İçin Uygun:

• VBO Data Engineering Bootcamp eğitimi katılımcıları
• Projeyi yapmak için kendini yeterli seviyede hissedenler

Bir bakıma Advanced versiyonu olacak. Sıfır teori tamamen proje yapılacak. Her hafta projenin ilerleyen kısmı öğrencilere github ile paylaşılacak. Öğrenciler de github’a developer olacaklar. Ödevleri projenin bir parçası olacak ve PR gönderecekler.

Sıfır teori, %100 proje geliştirme!

• DE Bootcamp’in ileri seviye versiyonudur.
• Tüm proje Kubernetes üzerinde geliştirilir.
• Her hafta projenin ilerleyen kısmı GitHub üzerinden paylaşılır.
• Öğrenciler GitHub’a developer olarak eklenir.
• Öğrenciler bitirdikleri projeyi eğitim sonunda canlı olarak sunarlar.Olist Brezilya E-Ticaret Veri Analizi ve Görselleştirme Projesi

Bu proje, Brezilya'nın en büyük pazaryerlerinden Olist'in açık veri setini analiz ederek online perakende dinamiklerine yönelik stratejik içgörüler sunmayı amaçlar. Birbiriyle ilişkili 9 tablodan oluşan veri seti — siparişler, sipariş kalemleri, ödemeler, değerlendirmeler, ürünler, satıcılar, müşteriler, coğrafi konum ve kategori çevirileri — veri mühendisliğinin temel süreçleriyle işlenir ve kullanıcı dostu görselleştirmelerle anlamlı çıktılara dönüştürülür. Veri seti gerçek bir boyutsal model kurmayı zorunlu kılacak kadar zengindir: birden fazla fact tablosu, ortak boyutlar, kar tanesi şeklinde modellenmiş bir coğrafya ve çeviri gerektiren bir ürün kategori hiyerarşisi.

Proje Kapsamı

Altyapı ve platform kurma: Kubernetes ve data platformunu birlikte kuruyoruz.

Satış ve Kategori Analizi: En çok ciro üreten ürün kategorileri, öne çıkan satıcılar ve kategori bazlı eğilimler belirlenir.

Coğrafi Analiz: Satışlar ve siparişler, müşterinin bulunduğu eyalet ve şehir kırılımında incelenir.

Teslimat SLA Analizi: Gerçekleşen ve tahmini teslim süreleri karşılaştırılır; bölgelere göre geç teslimat oranları çıkarılır.

Ödeme Analizi: Ödeme tipi dağılımı ve taksitli alışveriş davranışı analiz edilir.

Müşteri Memnuniyeti: Değerlendirme puanlarının dağılımı ve teslimat performansıyla ilişkisi incelenir.

Kilit Performans Göstergeleri (KPI): Toplam sipariş, toplam ciro, ortalama sepet tutarı, ortalama değerlendirme puanı ve zamanında teslimat oranı gibi metriklerin analizi yapılır.

Bu proje, Olist verilerinin analitik ortamda modellenerek analiz ve raporlamaya hazır hâle getirilmesini sağlar. Modern veri mühendisliği araçları (Python, Apache Spark, Airflow 3, Trino, Iceberg, Nessie, Kubernetes, Helm) ve gerçek dünya verileri kullanarak uygulamalı, gerçek bir proje deneyimi sunar.

Önemli Notlar:

Şu kriterleri sağlayan katılımcılar için sertifika düzenlenecektir:

1. Proje çalışmasının en az %70’ine katılmak.

2. Projeyi canlı olarak başarıyla sunmak.

Öğrenciler ile paylaşılacak kaynaklar: Eğitim video kayıtları, sanal makine, sunumlar ve derste kullanılan örnek kodlar VBO Platformu üzerinden paylaşılacaktır.