2026'da dbt: Veri Dönüşümleri, Test Stratejileri ve Mülakat Soruları
dbt (data build tool) ile veri dönüşümlerini, katmanlı modellemeyi, test stratejilerini ve 2026 veri mühendisliği mülakatlarında sorulan gerçek soruları uygulamalı olarak öğrenin.
Data Engineering
DATA
Tüm veri üretim zincirini kapsayan kapsamlı Data Engineering müfredatı. Docker ve GCP ile ortam kurulumundan Airflow ve dbt ile pipeline orkestrasyonuna, BigQuery ve PostgreSQL ile Data Warehouse oluşturmaya kadar. PySpark, Pub/Sub ve Apache Beam ile veri akışını yönetmeyi, Kubernetes ve Terraform ile üretime dağıtmayı öğren. CI/CD, izleme ve modern veri mimarileri en iyi uygulamalarında uzmanlaş.
Ne öğreneceksin
Geliştirme ortamları: Linux, Git, GitHub, VS Code, gelişmiş Python
CI/CD ve kod kalitesi: Ruff, Pylint, Poetry, GitHub Actions
Docker ve Docker Compose ile konteynerleştirme
FastAPI ile API geliştirme: tasarım, dağıtım, dokümantasyon
Data Lake: veri alımı, depolama, ham veri organizasyonu
BigQuery ile Data Warehouse: şemalar, bölümleme, optimizasyon
PostgreSQL: kurulum, yönetim, yönetilen çözümlerle karşılaştırma
Fivetran ve Airbyte ile veri alımı
dbt ile dönüşüm: modeller, testler, dokümantasyon, modülerlik
Apache Airflow ile orkestrasyon: DAG, zamanlama, izleme
PySpark ile Big Data: büyük ölçekli dönüşümler
Veri akışı: Google Pub/Sub, Apache Beam, Dataflow
Kubernetes: konteyner dağıtımı, ölçekleme, üretim kümeleri
Terraform ile Infrastructure as Code
Gelişmiş veritabanları: GraphDB, Document DB, Wide Column DB
Loglama, izleme ve pipeline gözlemlenebilirliği
Uzmanlaşılması gereken temel konular
Bu teknolojiyi anlamak ve mülakatlarını başarmak için en önemli kavramlar
1
Linux ve Shell: temel komutlar, bash betikleri, izinler, cron görevleri
2
Git ve GitHub: dallanma, merge, rebase, pull request, CI/CD iş akışları
3
Gelişmiş Python: OOP, decorator, generator, context manager, typing, async/await
4
CI/CD: linting (Ruff, Pylint), paketleme (Poetry), testler, GitHub Actions, pipeline
5
Docker: Dockerfile, imaj, konteyner, volume, ağ, multi-stage build
6
Docker Compose: çoklu konteyner servisleri, bağımlılıklar, healthcheck, yerel orkestrasyon
7
FastAPI: route, Pydantic modelleri, bağımlılıklar, middleware, dağıtım
8
Gelişmiş SQL: window function, CTE, analitik sorgular, optimizasyon, indeksleme
9
BigQuery: sunucusuz mimari, bölümleme, kümeleme, maliyetler, UDF, federatif sorgular
10
PostgreSQL: yapılandırma, replikasyon, indeksleme (B-tree, GIN, GiST), VACUUM, EXPLAIN ANALYZE
11
Veri Modelleme: yıldız şeması, fact/dimension tabloları, normalizasyon, SCD, data vault
12
ELT vs ETL vs ETLT: kalıplar, ödünleşimler, mimari seçimler
13
Fivetran ve Airbyte: bağlayıcılar, senkronizasyon modları, CDC, şema evrimi
14
dbt: modeller, kaynaklar, ref, testler, snapshot, artımlı modeller, Jinja makroları
15
Apache Airflow: DAG, operatör, sensör, XCom, bağlantılar, havuzlar, görev bağımlılıkları
16
PySpark: RDD vs DataFrame, dönüşümler, eylemler, bölümleme, broadcast değişkenler
17
Streaming: Pub/Sub (konu, abonelik), Apache Beam (PCollection, dönüşüm, pencereleme), Dataflow
18
Kubernetes: pod, deployment, service, ingress, ConfigMap, Secret, Helm, ölçekleme
19
Terraform: provider, kaynak, state, modül, plan/apply, infrastructure as code
20
IAM ve güvenlik: en az yetki ilkeleri, servis hesapları, GCP rolleri
21
NoSQL veritabanları: GraphDB (Neo4j), Document DB (MongoDB, Firestore), Wide Column (Cassandra, Bigtable)
22
Veri Mimarisi: Data Lake vs Data Warehouse vs Data Lakehouse, Data Mesh, Data Contract
23
İzleme ve gözlemlenebilirlik: loglama, metrikler, uyarılar, SLA/SLO/SLI, veri kalitesi kontrolleri
Son Data Engineering makaleleri
Data Engineering hakkındaki en son makale ve rehberlerimizi keşfet
Apache Spark 4: Yeni Ozellikler, Structured Streaming ve Mulakat Sorulari (2026)
Apache Spark 4 hakkinda kapsamli teknik rehber. ANSI SQL modu, VARIANT veri tipi, Real-Time Mode Streaming, Spark Connect ve Data Engineering mulakat sorulari detayli kod ornekleriyle inceleniyor.
Apache Kafka ile Veri Muhendisligi: Partition Stratejileri, Consumer Groups ve Streaming Mimarisi
Veri muhendisleri icin kapsamli Apache Kafka rehberi. Streaming mimarisi, partition stratejileri, consumer groups, KRaft modu, Debezium ile CDC, exactly-once semantigi ve mulakat sorulari. Python kod ornekleri ile aciklamali.