1. Gün – Kubernetes Temelleri ve İlk Uygulama

• Containerization & Kubernetes GirişKonteynerlerin veri iş yüklerindeki faydalarıKubernetes core concepts ve mimarisiPods, Deployments, Services, ConfigMapsTemel kubectl komutları
• Konfigürasyon & Uygulama Tasarımı12-Factor metodolojisiStateless vs Stateful uygulamalarEnvironment variables ve external config
• Hands-on: İlk data uygulamasını Kubernetes üzerinde çalıştır

2. Gün – Data Container & Workload Tasarımı

• Data Container OluşturmaDockerfile yazımı (Python stack: pandas, duckdb, scikit-learn vb.)Multi-stage build, dependency managementReproducible data environments
• Pod Design PatternsInit containers, sidecars, multi-container podsVolume Management: PersistentVolume, PVC, ephemeral storage
• Hands-on: Jupyter Notebook container + multi-container data processing app

3. Gün – Uygulama Deployment & Yönetim

• Deployment StratejileriRolling updates, blue/green, basit A/B testingJobs ve CronJobs ile batch & scheduled pipelines
• Package ManagementHelm’e giriş: charts, templates, hazır data tool’ların kurulumuCustomization & environment-specific config (Helm + Kustomize temel)
• Hands-on: Scheduled data pipeline + Helm ile data stack kurulumu

4. Gün – Monitoring, Security ve Networking

• Monitoring & TroubleshootingHealth checks, probes, logs, Prometheus & Grafana basit metriklerDebugging ve common troubleshooting yöntemleri
• Security & ConfigurationConfigMaps & SecretsResource limits, autoscaling basicsRBAC, ServiceAccounts, SecurityContext
• Networking & IntegrationService types (ClusterIP, NodePort, LoadBalancer)Ingress controllers & service discoveryNetwork policies & güvenlik
• Final Mini Project:
  Katılımcılar kendi seçtikleri bir senaryoyu uygular:ML model deployment pipelineData processing & analytics workflowJupyterHub tabanlı veri bilimi ortamı