# Data Engineering için Data Modeling (Data Engineering)

> Star schema, snowflake, Data Vault, normalizasyon, SCD tipleri, grain, toplanabilir metrikler

- 20 mülakat soruları
- Mid-Level
- [Mülakat Soruları: Data Engineering](https://sharpskill.dev/tr/technologies/data-engineering/mulakat-sorulari.md)

## 1. Star schema nedir?

**Cevap**

Star schema, merkezi bir fact table'ın dimension table'lar ile çevrelendiği boyutsal bir veri modelidir. Fact table, metrikleri ve dimension'lara giden foreign key'leri içerir, dimension'lar ise tanımlayıcı öznitelikleri tutar. Bu basit, denormalize edilmiş yapı, join'leri en aza indirerek analitik sorgu performansını optimize eder.

## 2. Fact table ile dimension table arasındaki fark nedir?

**Cevap**

Fact table, niceliksel ölçümleri (metrikler) ve dimension'lara giden foreign key'leri içerir. Olayları veya işlemleri kaydeder. Dimension table, fact'lerin filtrelenmesini ve gruplandırılmasını sağlayan tanımlayıcı öznitelikleri (kim, ne, nerede, ne zaman) içerir. Fact'ler sayısal ve toplanabilirken, dimension'lar metinsel ve tanımlayıcıdır.

## 3. Bir fact table'ın grain'i nedir?

**Cevap**

Grain, fact table'daki bir satırın detay seviyesini tanımlar. Bir satırın tam olarak neyi temsil ettiği sorusuna cevap verir. Örneğin, satır başına bir satış, gün başına ürün başına bir satış veya saat başına bir satış. Grain'i tanımlamak boyutsal modellemenin ilk adımıdır çünkü hangi dimension'ların gerekli olduğunu ve hangi toplama seviyesinin saklanacağını belirler.

## 17 soru daha mevcut

- Star schema ile snowflake schema arasındaki fark nedir?
- Conformed dimension nedir?

Ücretsiz kaydol: https://sharpskill.dev/tr/login

## Diğer Data Engineering mülakat konuları

- [Linux & Shell - Temeller](https://sharpskill.dev/tr/technologies/data-engineering/mulakat-sorulari/linux-shell-basics.md): 20 soru, Junior
- [Git & GitHub - Temeller](https://sharpskill.dev/tr/technologies/data-engineering/mulakat-sorulari/git-github-fundamentals.md): 20 soru, Junior
- [Data Engineering için ileri düzey Python](https://sharpskill.dev/tr/technologies/data-engineering/mulakat-sorulari/python-advanced-de.md): 25 soru, Junior
- [Docker - Temeller](https://sharpskill.dev/tr/technologies/data-engineering/mulakat-sorulari/docker-fundamentals.md): 25 soru, Junior
- [Google Cloud Platform - Temeller](https://sharpskill.dev/tr/technologies/data-engineering/mulakat-sorulari/gcp-fundamentals.md): 20 soru, Junior
- [CI/CD ve Kod Kalitesi](https://sharpskill.dev/tr/technologies/data-engineering/mulakat-sorulari/ci-cd-code-quality.md): 20 soru, Mid-Level
- [Docker Compose](https://sharpskill.dev/tr/technologies/data-engineering/mulakat-sorulari/docker-compose.md): 20 soru, Mid-Level
- [FastAPI - Veri API'leri](https://sharpskill.dev/tr/technologies/data-engineering/mulakat-sorulari/fastapi.md): 20 soru, Mid-Level
- [Data Engineering için İleri Seviye SQL](https://sharpskill.dev/tr/technologies/data-engineering/mulakat-sorulari/sql-advanced-de.md): 20 soru, Mid-Level
- [Data Lake - Mimari ve Veri Alımı](https://sharpskill.dev/tr/technologies/data-engineering/mulakat-sorulari/data-lake.md): 20 soru, Mid-Level
- [Data Engineering için BigQuery](https://sharpskill.dev/tr/technologies/data-engineering/mulakat-sorulari/bigquery-de.md): 20 soru, Mid-Level
- [PostgreSQL - Yönetim](https://sharpskill.dev/tr/technologies/data-engineering/mulakat-sorulari/postgresql-admin.md): 20 soru, Mid-Level
- [Fivetran & Airbyte - Veri Alımı](https://sharpskill.dev/tr/technologies/data-engineering/mulakat-sorulari/fivetran-airbyte.md): 20 soru, Mid-Level
- [dbt - Temeller](https://sharpskill.dev/tr/technologies/data-engineering/mulakat-sorulari/dbt-fundamentals-de.md): 20 soru, Mid-Level
- [Apache Airflow - Temeller](https://sharpskill.dev/tr/technologies/data-engineering/mulakat-sorulari/airflow-fundamentals.md): 20 soru, Mid-Level
- [Kubernetes - Temeller](https://sharpskill.dev/tr/technologies/data-engineering/mulakat-sorulari/kubernetes-fundamentals.md): 20 soru, Mid-Level
- [dbt - Gelişmiş özellikler](https://sharpskill.dev/tr/technologies/data-engineering/mulakat-sorulari/dbt-advanced-de.md): 20 soru, Senior
- [ETL / ELT / ETLT Desenleri](https://sharpskill.dev/tr/technologies/data-engineering/mulakat-sorulari/etl-elt-patterns.md): 20 soru, Senior
- [Apache Airflow - İleri Seviye](https://sharpskill.dev/tr/technologies/data-engineering/mulakat-sorulari/airflow-advanced.md): 20 soru, Senior
- [Airflow + dbt - Pipeline Orkestrasyonu](https://sharpskill.dev/tr/technologies/data-engineering/mulakat-sorulari/airflow-dbt-integration.md): 20 soru, Senior
- [PySpark - Büyük Ölçekli İşleme](https://sharpskill.dev/tr/technologies/data-engineering/mulakat-sorulari/pyspark.md): 20 soru, Senior
- [Google Pub/Sub - Veri Streaming](https://sharpskill.dev/tr/technologies/data-engineering/mulakat-sorulari/pubsub-streaming.md): 20 soru, Senior
- [Apache Beam & Dataflow](https://sharpskill.dev/tr/technologies/data-engineering/mulakat-sorulari/apache-beam-dataflow.md): 20 soru, Senior
- [Kubernetes - Üretim ve Ölçeklendirme](https://sharpskill.dev/tr/technologies/data-engineering/mulakat-sorulari/kubernetes-advanced.md): 20 soru, Senior
- [Terraform - Infrastructure as Code](https://sharpskill.dev/tr/technologies/data-engineering/mulakat-sorulari/terraform.md): 20 soru, Senior
- [NoSQL Veritabanları](https://sharpskill.dev/tr/technologies/data-engineering/mulakat-sorulari/nosql-databases.md): 20 soru, Senior
- [Modern Data Architecture](https://sharpskill.dev/tr/technologies/data-engineering/mulakat-sorulari/data-architecture.md): 20 soru, Senior
- [İzleme ve Gözlemlenebilirlik](https://sharpskill.dev/tr/technologies/data-engineering/mulakat-sorulari/monitoring-observability.md): 20 soru, Senior
- [IAM ve Veri Güvenliği](https://sharpskill.dev/tr/technologies/data-engineering/mulakat-sorulari/iam-security-de.md): 20 soru, Senior

---

Source: SharpSkill (https://sharpskill.dev), tech interview preparation for your real stack.
HTML version of this page: https://sharpskill.dev/tr/technologies/data-engineering/mulakat-sorulari/data-modeling-de