Kubernetes Bootcamp for Data Professionals Eğitimi

Kubernetes Bootcamp for Data Professionals Eğitimine Genel Bakış

Veri bilimcilerin, makine öğrenmesi mühendislerinin, veri mühendislerinin ve veri analistlerinin ihtiyaçlarına özel olarak tasarlanmış kapsamlı bir bootcamp programı. Kubernetes, konteynerli uygulamaların dağıtımını, ölçeklendirilmesini ve yönetimini otomatikleştiren açık kaynaklı bir konteyner yönetim platformu olup, veri bilimi, makine öğrenmesi ve veri mühendisliği alanlarında artan konteynerizasyon ihtiyacıyla birlikte artık bir zorunluluk haline gelmiştir. Bu bootcamp, Jupyter Notebook ortamlarının dağıtımından makine öğrenmesi modellerinin servisleştirilmesine, ETL süreçlerinin zamanlanmasından veri görselleştirme araçlarının yönetimine kadar veri ekosisteminin tüm yönlerini kapsamaktadır. Katılımcılar yalnızca teorik kavramları kavramakla kalmayacak, aynı zamanda veri odaklı gerçek dünya senaryolarında Kubernetes ortamında güven kazanacaklardır.

İçerik

Kubernetes Fundamentals for Data Professionals:

• Konteynerizasyon ve veri iş yükleri için konteyner avantajları

• Kubernetes temel kavramları ve mimarisi: Pods, Deployments, Services, ConfigMaps

• 12-Factor metodolojisinin veri uygulamalarına uygulanması

• Veri pipeline'ları ve ML modelleri için konfigürasyon yönetimi

Building Data Containers:

• Veri uygulamaları için Dockerfile oluşturma

• Python veri bilimi stack'leri (pandas, duckdb, polars, scikit-learn vb.)

• Çok aşamalı build'ler ve optimize edilmiş veri konteynerleri

• Tekrarlanabilir veri ortamları için en iyi pratikler

Data Workload Architecture:

• Veri uygulamaları için Pod tasarım kalıpları: Init containers, Sidecars

• Volume yönetimi: PersistentVolumes ve PersistentVolumeClaims

• Veri setleri, model artifact'ları ve sonuçların depolanması

Deploying Data Applications:

• Veri iş yükleri için deployment stratejileri: Rolling updates, Blue/Green, A/B testing

• Jobs ve CronJobs ile batch işleme ve zamanlanmış veri pipeline'ları

• ETL süreçleri ve hata yönetimi

Package Management for Data Platforms:

• Helm ile veri araçları kurulumu (Jupyter, PostgreSQL vb.)

• Kustomize ile ortama özel konfigürasyonlar

• Dev, test ve production için overlay'ler

Monitoring and Observability:

• Veri servisleri için health check'ler: Readiness ve liveness probes

• Prometheus metrikleri ve Grafana dashboard'ları

• Kubernetes'te veri uygulamalarının debug edilmesi

Environment Configuration and Security:

• ConfigMaps ve Secrets yönetimi

• CPU ve memory kaynak yönetimi, otomatik ölçeklendirme

• ServiceAccounts, RBAC ve SecurityContexts

Data Services and Networking:

• Service türleri ve Ingress controller'lar

• Service discovery, DNS ve network policy'ler

• Uçtan uca veri platformu mimarisi

Final Projesi (3 seçenek):

• ML Model Deployment Pipeline

• Data Processing and Analytics Platform

• Interactive Data Science Environment

Kimler Katılabilir?

• Veri bilimciler

• Makine öğrenmesi mühendisleri

• Veri mühendisleri

• Veri analistleri

• Büyük veri projelerinde çalışan profesyoneller

• ML modellerini üretim ortamına taşımayı hedefleyenler

• Konteyner teknolojilerini veri projelerinde kullanmak isteyenler

Önkoşullar:

• Temel Linux bilgisi

• Temel Docker bilgisi

• Python veri ortamları hakkında temel bilgi

Sertifika

• Katılım Sertifikası verilir.

Sertifika Şartları:

• Derslerin en az %70'ine katılım

• Ödevlerin en az %70'ini tamamlama

• Bitirme projesinden 100 üzerinden en az 70 puan alma

Kariyer Fırsatları

• Veri uygulamaları için konteyner mimarileri tasarlayabilirsiniz.

• Veri işleme ve makine öğrenmesi iş yükleri için en uygun Kubernetes kaynaklarını kullanabilirsiniz.

• Veri bilimi ve analitik ortamları için kalıcı depolama çözümlerini yapılandırabilirsiniz.

• Veri pipeline'larını Kubernetes üzerinde zamanlayabilir ve yönetebilirsiniz.

• Jupyter, PostgreSQL, ML model sunucuları gibi veri araçlarını Helm ile dağıtabilirsiniz.

• Veri uygulamalarınız için izleme ve gözlemlenebilirlik çözümleri oluşturabilirsiniz.

• Veri hizmetlerinizi güvenli bir şekilde dış dünyaya açabilirsiniz.

• Ekibinizde aranan bir Kubernetes uzmanı olarak öne çıkabilirsiniz.

Eğitmen

• Erkan Şirin (Senior Data/ML Engineer, AWS Solution Architect)