1. Big Data Temelleri ve Kavramları

• Big Data Nedir?: Büyük veri kavramının tanımı, özellikleri ve iş dünyasında nasıl kullanıldığı
• Big Data'nın Özellikleri: Veri çeşitliliği, hız, hacim, doğruluk ve değer (5V)
• Büyük Veri Çeşitleri: Yapısal, yarı yapısal ve yapısal olmayan veri tipleri
• Büyük Veri Ekosistemi: Hadoop, Spark, NoSQL gibi büyük veri teknolojileri

2. Big Data Analizine Giriş

• Veri Toplama ve Depolama: Verinin nasıl toplandığı ve büyük veri platformlarına nasıl depolandığı
• Veri İşleme Yöntemleri: Batch ve stream processing farkları
• Veri Ön İşleme: Veri temizleme, entegrasyon ve dönüştürme
• Veri Formatları ve Depolama Sistemleri: Parquet, Avro, JSON gibi formatlar ve HDFS, Amazon S3 gibi depolama sistemleri

3. Büyük Veri İçin Veri Madenciliği ve Analitik Yöntemler

• Veri Madenciliği Temelleri: Sınıflandırma, kümeleme, ilişkilendirme analizi ve regresyon analizi
• İleri Düzey Veri Analizi Teknikleri: Zaman serisi analizi, istatistiksel analiz ve makine öğrenimi algoritmaları
• Makine Öğrenimi ve Yapay Zeka: Supervised ve unsupervised learning, karar ağaçları, k-means, regresyon, sınıflandırma ve denetimli öğrenme

4. Hadoop ve Spark Kullanarak Big Data Analizi

• Hadoop Ekosistemi: Hadoop HDFS, MapReduce ve YARN
• Apache Spark: Spark’ın yapısı, RDD’ler ve DataFrames, Spark SQL, MLlib ve Spark Streaming
• Hadoop ve Spark Arasındaki Farklar: İki teknolojinin karşılaştırılması ve hangi durumlarda kullanılacağı
• Uygulama Geliştirme ve İşlemeyi Hızlandırma: Spark ile verinin hızlı işlenmesi ve Hadoop ile büyük veri setlerinin depolanması

5. NoSQL Veri Tabanları ve Big Data Analizi

• NoSQL Tabanlı Veritabanları: MongoDB, Cassandra, HBase ve CouchDB
• NoSQL ve Geleneksel SQL Arasındaki Farklar: İlişkisel veritabanları ve NoSQL veritabanları arasındaki temel farklar
• Veri Yönetimi ve İleri Seviye NoSQL Kullanımı: NoSQL veritabanları ile büyük verilerin yönetimi

6. Veri Görselleştirme ve Raporlama

• Big Data için Veri Görselleştirme: Veri görselleştirme araçları (Tableau, Power BI) ile büyük verinin analiz edilmesi
• Büyük Veriyi Yorumlama ve Raporlama: Analiz edilen verilerin anlamlı görsellerle raporlanması
• İnteraktif Raporlar: Kullanıcı etkileşimli veri görselleştirmeleri ve dinamik raporlama

7. Büyük Veri Güvenliği ve Etik

• Veri Güvenliği: Büyük verinin güvenliği, şifreleme ve yetkilendirme işlemleri
• Veri Mahremiyeti ve Etik: Veri gizliliği, anonimleştirme, etik veri kullanımı ve yasalar
• Veri İhlali ve Risk Yönetimi: Büyük veri güvenliği tehditleri ve bunlara karşı alınabilecek önlemler

8. Büyük Veri Uygulamaları ve Gerçek Dünya Senaryoları

• Finansal Sektör Uygulamaları: Risk analizi, kredi puanı modelleme, dolandırıcılık tespiti
• Sağlık Sektöründe Big Data: Hasta verisi analizi, sağlık hizmetlerinde veri madenciliği
• E-Ticaret ve Pazarlama: Müşteri davranış analizi, kişiselleştirilmiş pazarlama
• IoT ve Big Data: IoT cihazlarından elde edilen verilerin işlenmesi ve analizi

9. Big Data ve Bulut Teknolojileri

• Bulut Bilişim ve Big Data: Amazon Web Services (AWS), Microsoft Azure ve Google Cloud Platform (GCP) kullanarak büyük veri analizi
• Veri Depolama ve Hesaplama: Bulut ortamında verilerin saklanması ve işlenmesi
• Büyük Veri için Bulut Tabanlı Çözümler: Veri işleme, analiz ve raporlama araçlarıyla bulut altyapısının entegrasyonu

10. Eğitimde Kazanılacak Yetenekler ve Sertifikalar

• Büyük Veri Analizinde Uzmanlık: Katılımcılar, büyük veri setlerini analiz etme, veri madenciliği tekniklerini uygulama ve sonuçları raporlama becerisi kazanacaklardır.
• Makine Öğrenimi ve İstatistiksel Analiz: Makine öğrenimi algoritmalarını kullanarak büyük veriden anlamlı sonuçlar çıkarma yeteneği elde edeceklerdir.
• Büyük Veri Araçlarında Uzmanlık: Hadoop, Spark, NoSQL veritabanları gibi büyük veri teknolojilerinde derinlemesine bilgi ve deneyim kazanacaklardır.
• Sertifika: Eğitim sonunda katılımcılara, büyük veri analizi konularında uluslararası geçerliliği olan sertifikalar verilecektir.