Veri Mühendisliği ve MLOps rehberleri

Anlamsal arama sistemi kurma rehberi: içerik bölümleme, gömme üretimi, indeksleme, hibrit sorgu, sıralama ve ilgililik değerlendirmesi örneklerle anlatılıyor.

Apache Flink DataStream API, olay zamanı ve watermark, pencere türleri, durum yönetimi ve checkpoint ile akış işleme hattını adım adım kurmayı öğrenin.

Farklı sistemlerdeki verileri entegre etme yöntemleri: toplu ve akış alımı, değişiklik yakalama (CDC), konnektör araçları, şema yönetimi, kalite ve izleme.

Gerçek zamanlı analitik altyapısının katmanları: olay alımı, akış işleme, durum saklama, sunum, pencereleme ve hata yönetimi örneklerle anlatılıyor.

Büyük dil modeli uygulamaları için test seti, puanlayıcı, karşılaştırma ve sürekli değerlendirme nasıl kurulur; güvenlik testleri ve sık yapılan hatalar.

MLflow ile ML deneyleri nasıl izlenir: run, parametre, metrik ve artefakt kaydı, deney karşılaştırma, model kaydı ve tekrarlanabilirlik için pratik yöntem.

Apache NiFi ile kaynaktan hedefe veri akışı nasıl kurulur: FlowFile, işlemci, geri basınç, hata yolları ve izlenebilirlik adım adım anlatılıyor.

Snowflake'te maliyet ve performans iyileştirme: warehouse boyutlandırma, auto-suspend, mikro bölüm ve kümeleme, önbellek ve kaynak izleme yöntemleri.

Üretimdeki makine öğrenmesi modelinde veri kayması nasıl izlenir: kayma türleri, ölçüm yöntemleri, gecikmeli etiketler, uyarı tasarımı ve müdahale adımları.

Ana veri uzmanının görevleri, mükerrer kayıt temizliği ve altın kayıt gibi işleri, gereken beceriler ve bu role giden öğrenme yolu.

Veri mimarının görevlerini, veri mühendisi ve veri analistinden farkını, gereken becerileri ve kariyer yolunu örneklerle öğrenin.

Apache Hudi ile Apache Iceberg'i yazma yolu, upsert, artımlı okuma, bakım işleri ve motor desteği açısından karşılaştırın; iş yükünüze göre formatı seçin.

Akış işleme, sürekli gelen verinin her kayıt geldiği anda işlenmesidir. Toplu işlemeden farkını, pencereleme mantığını ve kullanım alanlarını örnekle öğrenin.

Ana veri yönetimi (MDM), müşteri, ürün, tedarikçi gibi temel verilerin kurum genelinde tek ve doğru kayıtla yönetilmesidir. Yöntem ve örnek.

Change Data Capture'ın ne olduğunu, log tabanlı yaklaşımı, Debezium ile akışını, olay yapısını ve veri senkronizasyonundaki kullanımını örnekle öğrenin.

GraphRAG ve bilgi grafiğinin ilişkileri kullanarak yapay zeka yanıtlarını nasıl iyileştirdiğini, klasik RAG'dan farkını örnekle öğrenin.

LLM uygulamalarında guardrails'in ne olduğunu, girdi ve çıktı kontrollerini, hangi riskleri azalttığını ve nasıl katmanlandırıldığını örnekle öğrenin.

Küçük dil modellerinin (SLM) ne olduğunu, büyük modellerden farkını, kuantizasyonla cihazda çalışmasını ve kullanım alanlarını örnekle öğrenin.

Feature store'un ne olduğunu, çevrimdışı ve çevrimiçi depoyu, eğitim-sunum çarpıklığını nasıl önlediğini ve nerede kullanıldığını örnekle öğrenin.

RLHF nedir? Dil modellerinin insan tercihleriyle nasıl hizalandığını, tercih verisi, ödül modeli ve politika optimizasyonu adımlarıyla örnekle öğrenin.

Yavaş değişen boyut (SCD), veri ambarında boyut verisi zamanla değiştiğinde geçmişi nasıl koruyacağınızı belirleyen modelleme tekniğidir. Türleri ve örnek.

Sentetik veri, gerçek veriyi taklit eden ama gerçek kişilere ait olmayan üretilmiş veridir. Nasıl üretildiği, örnekler ve kalite değerlendirmesi.

Veri boru hattı nedir, veriyi kaynaktan hedefe nasıl taşır ve dönüştürür? Aşamalar, örnek akış, ETL ile farkı ve güvenilir hat için temel ilkeler.

Veri gözlemlenebilirliği nedir? Tazelik, hacim, şema ve dağılım izlemesi veri hatlarındaki sorunları nasıl erken yakalar, veri kalitesi testinden farkı.

Veri soyağacı yani data lineage nedir, verinin kaynaktan rapora izlenmesi nasıl yapılır, etki analizi ve denetimde ne işe yarar, örnekle anlatılıyor.