Miuul Orijinal

Data Engineer Path

Veri Mühendisliği, Büyük Veri'nin yeni dünyasının temelidir. Veri kariyerinizi ilerletmek için temel bir beceri olan üretime hazır veri altyapısı oluşturmak için şimdi kaydolun.

Ön Kayıt Ol Sana özel - esnek ödeme planlarına göz at

4 ay

Tahmini Süre

9

Eğitim

4

Sektörel Proje

+800

Bitirme Sorusu

Sertifika

Mezuniyette

₺108K

Yıllık Kazanç

Endüstriden Güç Alan Programlar Sunuyoruz

Eğitim programlarımız lider şirketlerle kurduğumuz ortaklıklar ile güçlendirilmiş ve inovatif ekipler tarafından kullanılmaktadır.

MODÜLLER

Data Engineer Path

9 modülden oluşan bu Data Engineer Path'te veri modelleri tasarlamayı, veri ambarları ve veri gölleri oluşturmayı, veri işlem hatlarını otomatikleştirmeyi ve çok büyük veri kümeleriyle çalışmayı öğrenecek; programın sonunda bir capstone projesini tamamlayarak yeni becerilerinizi birleştireceksiniz.

Modül 1 8 saat

Database Fundamentals

Veritabanı geliştirme ve yönetimi ile ilgili temel kavramları ve teknolojileri öğreniyoruz. İlişkisel veritabanları, SQL (Transact SQL (T-SQL), hem DDL, hem DML), nasıl veri tabanı oluşturulacağını, bir veri tabanındaki verilerin nasıl değiştirileceğini, tabloların, sorguların, veri türlerinin, normalleştirmenin, saklı yordamların ve bir veri tabanının yönetilmesi hakkında bilgi edineceksiniz. 

Modül 2 5 saat

Open Source Big Data Basics

Büyük veri, geleneksel yaklaşımla işlenip yönetilemeyecek kadar büyük ve karmaşık veriye işaret eder. Veri günümüzde şirket ve kurumların çalışma şekillerini kökten değiştirmeye başlamıştır. Bu durum önümüzdeki yıllarda daha da hayati bir noktaya gelecek. Veriyi stratejik bir değer olarak gören şirketler görmeyenlere göre öne geçecektir.

Neredeyse iki yılda bir üretilen verinin ikiye katlandığı bir dünyada artık veriyi tek bir makineye sıkışarak işlemek, saklamak, analiz etmek zorlaşmaktadır. Üstelik artık her şeyin tek bir makinede olduğu sistemler tek nokta kırılganlığı taşıdığından veri işleyen sistemler ister istemez ölçeklenmektedir.

Bu modülde büyük verinin başlangıcından beri var olan ve halen dünya büyük verisinin çoğunu saklayan ve işleyen açık kaynak kodlu projeler uygulama seviyesinde öğrenilecektir. Aynı zamanda büyük veri ve dağıtık veri işlemenin temel mantığı özümsenecektir.

Endüstri projesi veri sponsoru :

Apache Hadoop açık kaynak kodlu büyük veri dünyasının en önde gelen popüler platformudur. Bu bölümde Hadoop Dağıtık Dosya Sistemi (HDFS), Kaynak Yönetimi (YARN) ve dağıtık veri işleme çerçevesi MapReduce öğrenilecektir. Veri Hadoop'a nasıl taşınır? Hadoop'dan veri nasıl alınır? MapReduce ile HDFS üzerindeki veri nasıl işlenir? YARN ResourceManager arayüzlerinden işler nasıl takip edilir gibi konular öğrenilecektir.

HDFS üzerinde saklanan veri üzerinde SQL benzeri bil sorgulama diliyle sorgulama yapılmasına imkân sağlayan ve büyük veri dünyasında veri ambarı (data warehouse) / veri gölü (data lake) yapılarında sıklıkla kullanılan bir projedir. Hive veri tabanı ve tablo yaratma, veri setlerini Hive tablosu haline getirme, SQL editörünü Hive'a bağlama, SQL sorgu dosyalarını Hive üzerinde çalıştırma, Hadoop dosya formatları, Partitioning ve Bucketing gibi konular öğrenilecektir.

Hadoop ile ilişkisel veri tabanları arasında veri transferi sağlayan bir projedir. Sqoop ile PostgreSQL veri tabanında sorgu çalıştırma, Hadoop, Hive ve PostgreSQL arasında karşılıklı olarak veri aktarımları uygulamalı olarak öğrenilecektir.

Akan veri işleyen sistemler ve uygulamaların kalbinde yer alan oldukça popüler bir dağıtık akan veri platformudur. Kafka'nın temel özellikleri, kavramları, topic oluşturma, Python ile Kafka'ya mesaj gönderme ve okuma, console consumer/producer ve consumer grupları kullanımı uygulamalı olarak öğrenilecektir. Cloudera Multinode cluster üzerinde Kafka demosu yapılacaktır.

Modül 3 8 saat

NoSQL

NoSQL büyük veri ihtiyaçlarını ilişkisel veri tabanlarının kısıtlarına çözüm getiren esnek şemalı, ölçeklenebilen ve farklı veri formatlarıyla çalışmaya izin veren veri tabanlarıdır.

Bu eğitimde NoSQL'in temel mantığını oluşturan  CAP teoremini anladıktan sonra NoSQL veri tabanları hakkında genel bilgi edineceğiz ve yüzlerce NoSQL veri tabanından öne çıkan MongoDB, Cassandra ve Elasticsearch'ü uygulamalı olarak öğreneceğiz.

NoSQL'in en temel kavramı olan CAP teoremi sade ve basit bir örnek ile öğrenilir. NoSQL veri tabanları, türleri, her türün önde gelen ürünleri ve türlerin birnirlerine olan üstünlük ve eksiklikleri ele alınır.

Doküman bazlı veri tabalarının en popüler temsilcisi olan MongoDB'ye basit bir girişin ardından mongo shell kullanma, temel create, delete, update ve insert operasyonları, mongodb kullanıcısı yaratma ve rollerini belirleme. Python driver ile MongoDB kullanma. Spark ile MongoDB'den veri okuma ve yazma icra edilir.

Apache Cassandra temel kavramları, çalışma mantığı ve RDBMS'ten farklılıkları öğrenilir. Cassandra shell erişimi, bir csv dosyası Cassandra'ya tablo olarak yükleme, basit sorgular çalıştırma, python driver kullanımı, Spark ile veri okuma yazma konuları öğrenilir.

Elasticsearch mimarisi, terminolojisi öğrenilir. Kibana arayüz aracılığıyla temel index operasyonları icra edilir. Python driver ve Apache Spark ile Elasticsearch indeksleme ve sorgulama operasyonları icra edilir. Logstash ile Elasticsearch'e veri gönderimi örneği icra edilir.

Modül 4 8 saat

Batch Data Procession with Apache Spark

Spark, dağıtık veri işlemenin zorlu tarafını geliştiriciden yalıtarak ona bütünleşik ve kullanımı kolay API’ler sunan analitik bir veri işleme platformudur. Spark'ın bütünleşik programlama modeli, veri açısından zengin analitik uygulamalar geliştirenler için onu en iyi seçim haline getirir. Spark ile parti veya akan veri işlemek mümkündür.

Büyük verileri bildiğiniz SQL’i kullanarak sorgulamak çok kolaydır. Apache Spark, açık kaynaklı bir proje olarak, hızla ve ölçeklenerek yeniliği ateşliyor. Bu eğitimde popüler veri bilimi programlama dili Python ile Spark nasıl kullanılır öğrenilecek ve veri manipülasyonundan, kodların optimize edilmesine kadar geniş ölçekte veri işlemenin püf noktaları öğrenilecektir.

Son olarak işlenen verilerin düzenli ve sistematik olarak nasıl saklanacağı ve buradan bu veriyi tüketecek iç dış müşterilere en güncel, tutarlı ve doğru şekilde nasıl sunulabileceği görülecektir.

Büyük ölçekli verilerin dağıtık olarak veri manipülasyonu yapılmasını sağlar. Spark'ın temelleri, veri okuma, filtreleme, yeni özellikler ekleme, dönüştürme, diske yazma, kullanıcı tanımlı fonksiyon yazma, SparkSQL fonksiyonlarını kullanma, aggregation, Spark'ı YARN modunda çalıştırma gibi konular uygulama seviyesinde öğrenilecektir.

Spark ile ilişkisel veri tabanları, HDFS, Hive gibi farklı veri kaynaklarına okuma yazma yapılır. Farklı veri formatları ve sıkıştırma algoritmaları ile veriler okunur yazılır.

Performans optimizasyonuna çok açık olan Spark için performans ve kaynakları etkin kullanma incelikleri öğrenilir. Dinamik kaynak kullanımı, partitioning ve bucketing, adaptive query, shuffle partitions gibi konular ele alınmaktadır. Notebook ortamında kod yazarak br iş problemini çözen geliştimeler yapmak kadar bu kodların canlı ortamda çalışacak hale getirilmesi de önemlidir. Notebook ortamından kodların PyCharm IDE'sine çıkarılması, spark-submit opsiyonları, farklı cluster yöneticilerinin seçimi, uygulamaya ait argümanların komut satırından gönderilmesi gibi konular öğrenilir.

Büyük veri dünyasındaki ACID problemine çözüm getiren ve büyük veriyi daha da özgürleştirerek ilişkisel veri tabanı konforunu dağıtık devasa veri üzerinde sağlayan proje olan DeltaLake öğrenilecektir. Delta lake ile büyük veri üzerinde upsert, update, insert, delete gibi temel CRUD operasyonları ele alınacaktır.

Modül 5 8 saat

Spark Machine Learning

Spark, dağıtık veri işlemenin zorlu tarafını geliştiriciden yalıtarak ona bütünleşik ve kullanımı kolay API’ler sunan analitik bir veri işleme platformudur. Spark'ın bütünleşik programlama modeli, veri açısından zengin analitik uygulamalar geliştirenler için onu en iyi seçim haline getirir. Spark ile parti veya akan veri işlemek mümkündür.

Spark'ın onlarca farklı özelliklerinden bir tanesi da makine öğrenmesi modellerini büyük ölçekteki veriler üzerinde mümkün kılmasıdır. Bu eğitimde Spark ML kütüphaneleri tanınacak ve bu kütüphaneler yardımıyla supervised, unsupervised öğrenme yöntemleriyle örnek modeller geliştirilecektir.

Spark makine öğrenmesi kütüphanelerinin tanıtımı ve Spark ML Pipelines temel kavramları ele alınarak makine öğrenmesi uygulamalarına giriş ve ön hazırlık yapılır.

En yaygın gözetimli öğrenme yöntemlerinden olan Regresyon ile model geliştirilecek ve veri hazırlık süreci detaylı olarak ele alınacaktır. Regresyon model değerlendirme kütüphanesi kullanılarak başarı metrikleri elde edilecektir. Spark ML Calassification algoritmalarından birisiyle ve örnek bir veri seti üzerinde ML Pipelines kullanarak sınıflandırma modeli geliştirilecektir. Sınıflandırma model değerlendirme kütüphanesi kullanılarak başarı metrikleri elde edilecektir.

Spark ML kütüphanesinde bulunan KMeans algoritması örnek bir veri seti üzerinde kullanarak kümeleme modeli geliştirilecektir. Kümeleme model değerlendirme kütüphanesi kullanılarak ideal küme sayısı bulunacaktır.

En popüler NLP kütüphanesi olan Spark NLP temel kavramları, Spark ile kullanımı öğrenilerek örnek metin işleme yapılacaktır.

Modül 6 8 saat

Streaming Processing with Apache Spark

Apache Spark Streaming, hem toplu iş hem de akış iş yüklerini yerel olarak destekleyen, ölçeklenebilir, hataya dayanıklı bir akan veri işleme sistemidir. Spark Streaming, veri mühendislerinin ve veri bilimcilerinin Kafka, Flume ve Amazon Kinesis dahil -ve bunlarla sınırlı olmamak üzere- çeşitli kaynaklardan gerçek zamanlı verileri işlemesine olanak tanıyan temel Spark API'nin bir uzantısıdır.

Bu eğitimde gerçek senaryolara dayalı olarak Spark Streaming ile nasıl veri manipülasyonu yapılır, farklı kaynaklardan nasıl veri okunur ve işlenen veriler farklı kaynaklara tekrar nasıl yazılır öğrenilecektir.

 

Modül 7 8 saat

Data Pipelines and Workflow Scheduling

Verinin işletmeler ve kurumlar için öneminin her geçen gün artmasıyla beraber verinin yönetimi ve periyodik hareketlerinin düzenlenmesi bir zorunluluk haline gelmiştir. Kimi zaman bazı işletmelerde yüzlerce veya binlerce günlük veri hareketi olmaktadır. Tüm bu hareketlerin tasarlanması, takibi ve yönetilmesi ise gelişmiş araçları gerektirmektedir.

Bu eğitimde bu ihtiyaçları karşılamaya yönelik geliştirilmiş önde gelen veri akışı düzenleme ve otomatikleştirme araçlarından Airflow, Jenkins, Logstash ve NiFi ile uygulamalı örnekler yapılacaktır.

Airflow, data pipeline tasarlamak,  bunu programlama diliyle ifade etmek ve mevcut iş akışlarını izlemek için geliştirilmiş açık kaynaklı bir workflow scheduling aracıdır. Airflow içinde hazır bulunan yüzlerce operatör ile veriakışı tasarlamak mümkündür. Bir veri kaynağından verinin alınması, Spark ile işlenip PostgreSQL veri tabanında farklı tablolara yazılması örneği uygulamalı olarak öğrenilecektir.

Önde gelen açık kaynaklı otomasyon sunucusu Jenkins, herhangi bir projeyi oluşturmayı, dağıtmayı ve bunu otomatik hale getirmeyi sağlayan açık kaynak kodlu bir araçtır. Jenkins her türlü ihtiyacı karşılayacak yüzlerce eklentiye sahiptir. Örnek olarak bir maven projesini derleyip jar haline getirme ve bu jar dosyasını canlı ortama dağıtma uygulanacaktır.

Logstash, çok sayıda kaynaktan veri alan, bunları dönüştüren ve ardından en sevdiğiniz veri depolama ortamına gönderen ücretsiz, açık kaynaklı, ve sunucu tarafında çalışan data pipeline aracıdır. Örnek olarak çeşitli kaynaklardan alınan verilerin Elasticsearch'e indekslemesi uygulanacaktır.

Apache NiFi bir web ara yüzüyle veri akış hattını tasarlama, yönetme ve izlemeyi mümkün kılan açık kaynak kodlu ölçeklenebilir bir araçtır. Örnek olarak log sodyalarının hdfs'e aktarılması, ilişkisel veri tabanından Kafka'ya veri akışı tasarlama yapılacaktır.

Modül 8 8 saat

Container Environments for Data Engineers

Uygulama ihtiyaçları hızla artmakta ve bu ihtiyacı karşılamak üzere baş döndürücü hızla uygulama geliştirilmektedir. Artık uygulamaların kesintisiz çalışması, ihtiyaç değişikliklerine karşı esnek olması ve bu değişiklik taleplerinin çok kısa sürede yerine getirilmesi zorunluluk ötesi bir standart haline gelmiştir. Tüm bu özellikler uygulamaların konteyner halinde ve yine konteyner ortamlarında çalışmasıyla çok daha mümkün ve kolaydır.

Bu eğitimde temel ve popüler konteyner teknoloileri olan Docker ve Kubernetes ile uygulama kodu nasıl paketlenip imaj haline getirilir ve konteyner olarak çalışır, çalışan bu konteyner Kubernetes üzerinde nasıl dağıtılır öğrenilecektir.

Docker ile konteyner dünyasına giriş yapılacaktır. Temel Docker komutları, volume, port yönlendirme, uygulama kodlarını imaj haline getirme ve Dockerhub'a gönderme uygulamalarla öğrenilecektir.

Geliştirilen uygulamaları imaj haline getirmek için Dockerfile dosyalarının oluşturulması, imajların oluşturulması, otomasyon ve deployment araçlarıyla bu imajlardan çalışan konteynerların dağıtımının yapılması uygulamalı olara öğrenilecektir.

Kubernetes konteyner orkestrasyonunun en popüler aracıdır. Kubernetes temel kavramları, kubectl komutları, pod oluşturma, deployment oluşturma, ingress, service, volume kavramları uygulamalı örneklerle öğrenilecektir.
 

Uygulama kodlarının imaj haline geitirlmesi ve bu imajların Kubernetes üzerinde sunulması uygulamalı olarak öğrenilecektir.

Modül 9 4 saat

Model Deployment

Model Deployment, geliştirilen bir makine öğrenimi modelini canlı sistemde çalıştırma sürecidir. Makine öğrenimi modelleri, izole edilmiş geliştirme ortamlarında geliştirilir ve test edilir. Bir model canlı ortam için hazır olduğunda, MLOps, modeli canlı ortamda çalıştırmak için veri bilimcileri, DevOps ve makine öğrenimi mühendisleri arasında uygulanan bir süreçtir.

Bu eğitimde model geliştirmeden modeli canlı ortamda çalıştırmaya uzanan süreç mercek altına alınacak ve popüler DevOps yaklaşımlarından CI/CD uygulamaları ile MLOps’un popüler platformu olan Mlflow üzerinden uygulamalar yapılacaktır. Ayrıca konteynılaşma trendine uygun olarak modeller Docker imajı haline getirilerek hem Docker konteynır olarak hem de Kubernetes üzerinde Deployment nesnesi olarak canlı ortamda nasıl devreye alınacağı görülecektir.

Endüstri projesi veri sponsoru :

Temel felsefesi ve süreci ele alınmaktadır. "MLOps işini kim yapar?", "DevOps ve Data Engineering ile ilişkisi nedir?", "MLOps olgunluk dereceleri nelerdir?" gibi sorulara cevap buluyoruz.

DevOps’un yaygın yaklaşımı CI/CD model deployment için kullanımı öğrenilecektir. Jenkins, Git, Gitea ve Docker kullanarak bir hamlede modelimizi canlı ortamda çalıştırıyoruz.

En popüler MLOps araçlarından olan MLflow'un makine öğrenmesi hayat döngüsündeki yerini ve bu döngüye olan katkılarını öğreneceğiz. MLflow tracking server aracılığıyla geliştireceğimiz Spark makine öğrenmesi modeline ait hiper-parametre ve başarı metriklerini MLflow'a göndereceğiz ve beğendiğimiz bir modeli MLflow ile sunarak örnek tahminler yapacağız.

Konteynırlaşma trendi baş döndürücü hızlar ilerlerken uygulama yapıları da hızla mikro-servis mimarisine dönüşmektedir. Böyle trende paralel olarak makine öğrenmesi modellerinin de imaj haline getirilmesi ve konteynır ortamlarında kullanılması gerekmektedir. Docker ve Kubernetes temellerini öğrendikten sonra modellerin imaj haline getirilerek Docker konteyner ve Kubernetes deployment objesi olarak sunulmasını uygulamalı olarak öğreneceğiz.

Endüstri Projeleri

Eğitim içeriklerini gerçek iş dünyası projeleriyle güçlendirerek eşsiz kılmak için lider firmalar ile veri sponsorluğu kuruyoruz. Erişeceğiniz projelerin bir kısmına 👀 atın.

Programlama Dilleri ve Araçlar

Data Engineer Path’te öğrenerek, projelerde ve iş hayatında kullanmaya başlayacağınız programlama dilleri ve araçlar

Sizi sıfır noktasından işe hazır hale getiriyoruz

Kendi takviminizde dilediğiniz zaman erişerek öğrenmeye başlayabileceğiniz; sektör problemlerini odağına alarak parçalara ayrılmış modüllerden öğrenerek Veri Bilimci olacaksınız.
Eğitim içeriklerini gerçek iş dünyası projeleriyle güçlendirerek eşsiz kılmak için lider firmalar ile veri sponsorluğu kuruyoruz. Modüllerin sonunda bulunan bitirme projeleri ile sektörel uygulamalar üzerinde deneyim kazanın.
Farklı ülkelerde bulunan mentor ağımız bitirme projelerinize geri dönüş yapıp; öğrenim deneyiminiz boyunca size destek oluyoruz.
Program içeriğine özel hazırlanmış Miuul CheatSheet'ler ile ihtiyacın olan bilgiler elinin altında olsun. Ayrıca yüzlerce quiz ve ekstra destekleyici dokümanlar ile pratiğini güçlendirebileceksiniz.
Herhangi bir -ücretli- Miuul programından tüm mezun olanlar bir sertifika alırlar. Mezuniyet sürecini tamamladığınızda sertifikanız sistem tarafından oluşturularak size teslim edilecektir.
BUGÜN BAŞLA

Data Engineer Ol

Bu eğitimi tamamlamak için ortalama süre 4 aydır.

AYLIK ERİŞİM

Abone olarak kullandığın kadar öde

$ 99 .00 /ay

  • Tüm materyallere aylık erişim
  • Kendi hızında öğrenme esnekliği
  • Dilediğin zaman aboneliğini sonlandır
EN POPÜLER

6 AYLIK ERİŞİM

Tek seferde öde ve 15% tasarruf et

$ 440 .00 /tek seferlik

  • Tüm materyallere 6 aylık erişim
  • Aylık erişime göre 15% tasarruf et
  • Dilediğin zaman aboneliği sonlandır

Çeşitli ölçeklerdeki kurumlar ekipleri için Miuul'u kullanıyor.

Çalışanlarınıza özel teklif almak için bize yazın

Sık Sorulan Sorular

Data Engineer Path, orta düzeyde Python ve SQL becerilerine sahip öğrenciler için tasarlanmıştır. Programı başarıyla tamamlamak için öğrencilerin aşağıdaki programlama kavramlarına hakim olmaları faydalı olacaktır:

  • Dizeler, sayılar ve değişkenler
  • İfadeler, işleçler ve ifadeler
  • Listeler, demetler ve sözlükler
  • Koşullar, döngüler
  • Prosedürler, nesneler, modüller ve kitaplıklar
  • Sorun giderme ve hata ayıklama
  • Araştırma ve dokümantasyon
  • Problem çözme
  • Algoritmalar ve veri yapıları
  • Tablo tanımlama ve düzenleme

Genel olarak, net olmayan bir şey varsa veya program ile ilgili sorunlarınız varsa, tüm sorularınızı yanıtlamak için hemen size destek olmaya çalışacağız. Geri bildiriminizi veya eleştirinizi hemen duymaktan da mutluyuz, böylece sizin için düzeltebiliriz.

Ancak yine de satın alma işleminizden memnun değilseniz, ilk 30 gün içinde geri ödeme talebinde bulunabilirsiniz. Geri ödeme istemek için bize [email protected] adresinden bir e-posta göndermeniz yeterlidir. Lütfen geri ödeme isteme nedeninizi ve platformumuzdaki hesabınız için kullandığınız e-posta adresini ekleyin.

Eğitim programlarımızı her zaman geliştiriyoruz ve özellikle öğrenci geri bildirimlerine dayalı olarak daha fazla değer katıyoruz, bu nedenle neyi daha iyi yapabileceğimizi sizlerle iletişim kurarak bilmek istiyoruz.

Veri mühendisliği alanının önümüzdeki birkaç yıl içinde hızla büyümeye devam etmesi bekleniyor ve endüstriler arasında veri mühendislerine büyük talep var.

Miuul, veri mühendisliği kariyerinizi ilerletebilmeniz için birinci sınıf bir öğrenme deneyimi sunmak için sektör profesyonelleriyle işbirliği yaptı. Veri ardışık düzenlerini çalıştırma, ilişkisel ve NoSQL veri modelleri oluşturma, bulutta veritabanları oluşturma ve daha pek çok uygulamalı deneyim elde edeceksiniz. Miuul, sizi veri mühendisliği alanında yüksek değeri olan işler için niteliklendirecek ve sevdiğiniz bir işe girmenize yardımcı olacak adımlarda destekleyecektir.

Bu programının sonunda, etkileyici bir gerçek dünya projeleri portföyüne ve sektör uygulamalı deneyime sahip olacaksınız.

Programın başarılı bir şekilde tamamlanması için, sağlanan tüm kaynakları her hafta -haftada belirlediğiniz minumum iki gün- izlemek ve size videolarda gösterdiğim tüm projeleri yapmak önemlidir.

Kendi hızınızda çalışın ve diğerine geçmeden önce bir modülü gerçekten anlamak ve uygulamak için zaman ayırın. En önemli şey pratik yapmak, pratik yapmak ve pratik yapmaktır. Teknolojileri pratikte uygularken daha hızlı öğrenmenize ve işte size güven vermenize yardımcı olacaktır.

Her modülde, yalnızca modüldeki teknolojiyi değil, aynı zamanda önceki modüllerde öğrenmiş olduğunuz diğer araçlarla kombinasyonu da uygulayabileceğiniz bir uygulamalı laboratuvar bulunmaktadır. Ayrıca, diğer katılımcılarla bilgi alışverişinde bulunmak, mentorunuza soru sormak ve başkalarına yardım etmek için her fırsatınızı kullanın, çünkü en iyi yollardan biri de başkalarına öğretmek ve yardımcı olmaktır.

Data Engineer olmaya hazır mısın?

Öğrenmeye bugün başla - şimdi senin zamanın.

Ön Kayıt Ol
© 2021 Miuul