Eğitim içeriği EnSight Academy tarafından oluşturulmuştur.

Microsoft dokümanları ve en iyi uygulama (best practice) yaklaşımları göz önünde bulundurularak hazırlanmıştır. Güncellemeler takip edilerek eğitim içeriği belirli aralıklarla yenilenmektedir.

1. Microsoft Fabric Temel Kavramlar

• Modern Veri Yönetimi Çözümü (All in One): Microsoft Fabric
• Fabric İş Yükleri (Data Factory, Data Engineering, Data Warehouse vb.)
• Mimari Altyapı (Depolama, Motorlar, Kaynak Bağlantıları vb.)
• Tenant (Kiracı), Workspace (Çalışma Alanı) ve Fabric Kapasiteler (F-SKU)
• Fabric Öğeleri ve Özellikleri

2. OneLake İçerisinde Modern Veri Yönetimi

• Madalyon Mimarisi ve Task Flow ile Bileşen Yönetimi
• Delta Lake ve Parquet Format (ACID Garantileri)
• Lakehouse Yapısı (Apache Spark ve SQL motorları)
• Lakehouse İçerisine Dosya Yükleme ve Tablo Oluşturma Yöntemleri
• SQL analytics endpoint (SQL Uç Noktası) Kullanımı

3. Veri Alma (Ingestion) Yöntemleri

• Data Factory ve Özellikleri (Azure Data Factory vs. Fabric Data Factory)
• Shortcuts (Kısayollar)
• Dataflow Gen2 (Veri Akışları) ve Power Query
• Pipelines (Veri Hatları)
• Eventstream (Gerçek Zamanlı Veriler)
• Mirroring (Aynalama) Database
• OneLake Dosya Geçişi

4. Veri Temizleme, Dönüştürme ve Düzenli Akış

• Spark Veri Çerçeveleri (DataFrames)
• Notebooklar
• Notebooklar İçerisinde Veri Hazırlayıcı (Data Wrangler) ile Veri Profilleme ve Operasyonlar
• Notebooklarda Kaynak-source Yönetimi, Versiyon Kontrolü
• Pipelines (Veri Hatları) Aktiviteleri ile Düzenli Veri Akışları ve Zamanlama

5. Fabric Veri Ambarı (Warehouse)

• Warehouse Yapısı (SQL motoru)
• Warehouse ile Lakehouse Arasındaki Farklar
• T-SQL ile Veri Okuma ve Yazma İşlemi

6. Semantik Model Oluşturma ve Raporlama

• Direct Lake Modu Özellikleri
• Semantic (Anlamsal) Model ile Çalışma
• Farklı Çalışma Alanları Arasında Kısayol ile Erişim Özelliği (Veri Düzenleme ve Raporlama Çalışma Alanları arasında)

7. Fabric’de Yapay Zeka

• Fabric’de Copilot Altyapısı ve Teknik Özellikleri
• Data Factory’de Copilot Kullanımı
• Notebooklarda Copilot Kullanımı
• Power BI’da Copilot Kullanımı
• Data Agent (AI Skill) ile Anlamsal Modelle Sorular Yöneltme

8. Fabric Yönetimi

• Admin Portal ve Dikkat Edilmesi Gereken Ayarlar
• Fabric Capacity Metrics Uygulaması ile Harcama Takibi
• Tahmini Maliyet ve Kapasite Hesaplama Uygulamaları

Fabric Atölye Çalışma Adımları

1. Ortam Hazırlığı

• Portal Azure üzerinde Resource Group ve Storage Account Oluşturma Adımları
• Containers Oluşturma ve Blob’a Örnek Veri Seti Yükleme
• Azure SQL Database Oluşturma ve Örnek Veri Seti Yükleme
• Microsoft Fabric Kapasite Seçimi
• Çalışma Alanına Fabric Kapasitesinin Tanımlanması

2. Veri Toplama (Bronze Lakehouse)

• Lakehouse Oluşturma ve Task Flow ile Orkestrasyon
• Lakehouse İçerisinde Dosya/Alt Dosya Yönetimi
• Lakehouse İçerisine Dosya Yükleme ve Tablo Oluşturma
• Azure Data Lake Storage’a Shortcut (Kısayol) ile Bağlanma
• Azure Data Lake Storage’a Dataflow Gen2 ile Bağlanma ve Power Query ile Veri Düzenleme
• Azure SQL Database’e Pipeline (Veri Hattı) ile Bağlanma (Copy data aktivitesi)

3. Veri Temizleme ve Dönüştürme (Silver Lakehouse)

• Lakehouse Oluşturma ve Task Flow ile Orkestrasyon
• Notebooklar ile Veri Okuma (Yapılandırılmamış veri formatlarından csv, json) veri çerçevesi oluşturma
• Şema Tanımlama
• Keşifçi Veri Analizi, Veri Kalite Kontrol Adımları (min, max, mean vb.)
• Filtreleme, Temizleme ve Düzenleme Çalışmaları
• DataFrame’in SQL View’ine Dönüşümü
• Tablo Formatına Dönüştürme

4. Modelle ve Analiz Hazırlığı (Gold Lakehouse)

• Lakehouse Oluşturma ve Task Flow ile Orkestrasyon
• Notebooklar ile Silver Lakehouse’dan Veri Alma
• Notebooklar ile Silver Lakehouse’dan Veri Alma

5. Anlamsal Model

• Yeni Anlamsal Model Oluşturma, Düzenleme ve Power BI ile Bağlama
• Direct Query-Import-Direct Lake Performans Karşılaştırma

6. Copilot

• Copilot ile Power BI Raporu Oluşturma

Notlar

• Eğitim üç (3) iş günü süresince gerçekleştirilmektedir.
• Eğitim içeriği, Microsoft’un aylık yayınladığı güncellemeler ile revize edilmektedir.
• Eğitim, Microsoft Sertifikalı: Power BI Veri Analisti Uzmanı eğitmen ile gerçekleştirilmektedir.
• Eğitimin verimliliği için en fazla 10-15 kişilik katılımcı grupları önerilmektedir.
• Eğitim, iş süreçlerine veri analizi, görselleştirme ve raporlama dahil etmek isteyen her bilgi (teknik altyapı gerekmeksizin) düzeyinden katılımcı için uygundur.
• Eğitim boyunca teknik ve pratik uygulamalar bir arada gerçekleştirilerek katılımcının tüm eğitim sürecine aktif katılımı desteklenecektir.
• Eğitim farklı departman veri setleri ile (satış, satınalma, üretim, İK vb.) desteklenerek katılımcıların yetkinliklerine bağlı iş senaryoları üzerine raporlama örnekleri çalışılacaktır. Son eğitim günü katılımcıların kendi departman raporlarını üretebilecekleri, eğitmen desteğiyle atölye çalışmalarına ayrılmıştır.
• Eğitim sonunda katılımcı farklı veri kaynaklarından elde ettiği veri setleri ile anlamsal modeller yaratabilir, DAX ile iş senaryolarına yönelik anahtar göstergeler (KPI) oluşturabilir, Power BI raporlarını geliştirebilir, düzenleyebilir, verilerinin güvenliğini sağlayabilir ve paylaşabilir yetkinliğe sahip olacaktır.
• Eğitim sonunda gerçekleşecek Değerlendirme Sınavı sonucuna bağlı olarak (70 ve üzeri) katılımcılara Microsoft Çözümleri Partneri EnSight Bilgi Teknolojileri’nce düzenlenen başarı sertifikası verilecektir.