AI için Veri Mühendisliği
Veri mühendisliği 1995'ten 2026'ya nasıl evrimleşti? DBA, ETL Developer, Data Engineer, Analytics Engineer ve AI Data Engineer rolleri arasındaki farklar, yetkinlik matrisi, Türkiye ve global maaş aralıkları, günlük iş akışı.
İçindekiler
Modül 0: Giriş ve Lokal Stack
- 1
AI Çağında Veri Mühendisi Kimdir? DBA'dan AI Data Engineer'a 30 Yıllık Evrim
Veri mühendisliği 1995'ten 2026'ya nasıl evrimleşti? DBA, ETL Developer, Data Engineer, Analytics Engineer ve AI Data Engineer rolleri arasındaki farklar, yetkinlik matrisi, Türkiye ve global maaş aralıkları, günlük iş akışı.
- 2
Bu Kursta Ne Öğreneceksin? 11 Part, 34 Modül, 3 Capstone — Tam Yol Haritası
AI için Veri Mühendisliği kursunun tam yol haritası: 11 part, 34 modül, ~150 ders, 3 capstone proje. Hangi modül ne öğretiyor, hangi sırayla gitmek mantıklı, atölyeler ne içeriyor — kurs içeriğinin haritalı önizlemesi.
- 3
Atölye Kurulumu — uv + Docker Compose ile Postgres, MinIO, Kafka, Spark, Jupyter
Bu kursun tamamında kullanacağın profesyonel lokal veri stack'ini kur: uv ile Python 3.12, Docker Compose ile Postgres 16 + pgvector + MinIO + Kafka + Spark + JupyterLab. Adım adım, hata mesajları dahil.