AspNet Core MVC ile Web Programlama

Eğitim Hakkında

Bu eğitim, modern web uygulamalarının ASP.NET Core MVC çatısı altında nasıl geliştirileceğini öğrenmek isteyen yazılım geliştiricilere yöneliktir. Katılımcılar, Model-View-Controller (MVC) mimarisi, Entity Framework Core ile veri erişimi, kimlik doğrulama ve yetkilendirme (ASP.NET Identity), Razor syntax ile dinamik HTML üretimi, API geliştirme, JavaScript ile dinamik işlemler ve web uygulamasının farklı katmanları hakkında derinlemesine bilgi sahibi olur. Uygulama odaklı bu eğitim sonunda, katılımcılar kurumsal seviyede .NET tabanlı web çözümleri geliştirebilecek donanıma ulaşır.

Ön Koşullar

• Temel C# bilgisi
• HTML, CSS ve temel JavaScript bilgisi
• Veritabanı yapıları ve SQL hakkında temel düzeyde bilgi sahibi olma
•  

Eğitim Süresi

Toplam Süre: 5 Gün (Günde 6 saat)
Toplam Eğitim Saati: 30 saat
Eğitim Formatı: Uygulamalı ve interaktif yüz yüze /online ortam

Kimler Katılmalı?

• Web geliştirme alanına adım atmak isteyen yazılımcılar
• .NET teknolojilerini kullanarak kurumsal uygulama geliştirmek isteyenler
• NET Web Forms, PHP, Java gibi yapılardan geçiş yapmak isteyen geliştiriciler
• Yazılım mühendisliği veya bilgisayar mühendisliği öğrencileri
• Full-stack developer olarak .NET platformunda çalışmak isteyen tüm yazılımcılar

Eğitim İçeriği

1. MVC Mimarisiyle Uygulama Geliştirme

• MVC Pattern Nedir?
• Controller, View ve Model Oluşturma
• Controller Yöntemleri ve View’lar Arası Geçiş
• Arama Özelliği, Yeni Alan Ekleme ve Validasyon
• Detay ve Silme İşlemleri

2. Entity Framework Core (EF Core) ile Veri Erişimi

• EF Core’a Giriş ve Paket Kurulumu
• Entity ve DbContext Oluşturma
• Migration’lar ile Veritabanı Güncelleme
• MVC ile Entegre Kullanım
• SQL Server Type Mapper ve Transaction Yönetimi

3. ASP.NET Identity ile Kimlik Doğrulama ve Yetkilendirme

• Kimlik Doğrulama (Authentication)
• Bireysel Kullanıcı Hesapları ve Roller
• 2 Faktörlü Doğrulama
• Yetkilendirme (Authorization)

4. Controller ile Request İşleme

• Routing ve Model Binding
• Model Validation
• Dosya Yükleme İşlemleri
• Dependency Injection Kullanımı
• Controller Testleri

5. Razor ile HTML Üretimi

• Razor View Syntax ve Derleme
• Layout’lar, HTML ve Tag Helpers
• Partial Views
• View’da DI (Dependency Injection) Kullanımı

6. JavaScript ile Dinamik Etkileşim

• JavaScript ve jQuery Kullanımı
• AJAX ile Veri Alışverişi
• Partial Update Senaryoları

7. ASP.NET Core Temelleri

• Application Startup ve Middleware Yapısı
• Static Files, Routing, URL Rewrite
• Hata Yönetimi (Error Handling)
• SignalR ile Gerçek Zamanlı Veri
• Globalization & Localization
• Configuration, Logging, Environment Management
• Session ve Uygulama Durumu Yönetimi

8. Web API Geliştirme

• API Controller ile RESTful API Geliştirme
• Minimal API Kullanımı
• HTML ve JSON Formatları
• Güvenlik Katmanları ve Client Uygulama İletişimi

9. ASP.NET Core Sunucu Teknolojileri

• Kestrel, ASP.NET Core Module, WebListener
• OWIN ve Request Features
• ASP.NET vs ASP.NET Core Karşılaştırması

Eğitim Sonunda Kazanacaklarınız

• NET Core MVC mimarisiyle modern web uygulamaları geliştirme
• Entity Framework Core ile veritabanı işlemlerini yönetme
• Kimlik doğrulama, yetkilendirme ve kullanıcı yönetimi
• Web API geliştirerek servis tabanlı mimariler kurma
• MVC + Razor + JavaScript ile dinamik kullanıcı arayüzleri oluşturma
• NET Core altyapısı, middleware yapısı ve hosting seçenekleri hakkında bilgi edinme

Implementing a SQL Data Warehouse 2019 Eğitimi

Eğitim Hakkında

Bu eğitim, modern veri ambarı çözümlerinin SQL Server 2019 altyapısıyla nasıl tasarlanıp hayata geçirileceğini öğrenmek isteyen profesyonellere yöneliktir. Eğitim boyunca veri ambarı mimarisi, boyutsal modelleme, ETL süreçleri, SSIS kullanımı, veri kalitesi ve ana veri yönetimi gibi konular ele alınacak; ayrıca Azure SQL Data Warehouse çözümleriyle bulut entegrasyonu da uygulamalı olarak incelenecektir. Katılımcılar, kurumsal veri ambarı çözümlerinin uçtan uca planlanması, geliştirilmesi ve yönetilmesi konusunda yetkinlik kazanacaktır.

Ön Koşullar

• SQL Server üzerinde temel veri tabanı bilgisi (tablolar, sorgular, ilişkiler vb.)
• T-SQL sorgulama bilgisi (SELECT, JOIN, GROUP BY, vb.)
• Temel düzeyde SSIS bilgisi avantaj sağlar, ancak zorunlu değildir
• Daha önce “Querying SQL Server” veya “Administering SQL Server” eğitimlerinden birini almış olmak önerilir

Eğitim Süresi

Toplam Süre: 5 Gün (Günde 6 saat)
Toplam Eğitim Saati: 30 saat
Eğitim Formatı: Uygulamalı ve interaktif yüz yüze/online ortam

Kimler Katılmalı?

• BI (Business Intelligence) uzmanları ve veri mühendisleri
• SQL Server geliştiricileri ve veritabanı yöneticileri
• Veri ambarı projelerinde görev alan analistler ve yazılımcılar
• SQL Server Integration Services (SSIS) ile ETL geliştirenler
• Kurumsal düzeyde veri yönetimi, raporlama ve analiz altyapılarını kurmak isteyen tüm IT profesyonelleri

Eğitim İçeriği

1. Introduction to Data Warehousing

• Veri ambarı nedir? Ne zaman ve neden kullanılır?
• Veri ambarı çözümü için temel mimari ve planlama yaklaşımı

2. Planning Data Warehouse Infrastructure

• Altyapı planlamasında dikkat edilmesi gerekenler
• Donanım ve performans ihtiyaçlarının analizi

3. Designing and Implementing a Data Warehouse

• Boyutsal modelleme yaklaşımları
• Dimension ve Fact tablolarının tasarımı
• Fiziksel veri ambarı yapılarının kurgulanması

4. Columnstore Indexes

• Columnstore indekslerin avantajları
• Oluşturma ve yönetim adımları
• Performans üzerinde etkisi ve kullanım senaryoları

5. Implementing an Azure SQL Data Warehouse

• Azure platformunun veri ambarı avantajları
• Azure SQL Data Warehouse kurulumu ve geliştirme adımları
• Azure Data Factory ile veri taşıma ve entegrasyon

6. Creating an ETL Solution

• SSIS ile ETL kavramına giriş
• Kaynak verinin analiz edilmesi
• Veri akışı (Data Flow) bileşenleriyle dönüşüm süreçlerinin uygulanması

7. Implementing Control Flow in an SSIS Package

• SSIS paketlerinde akış kontrolü (Control Flow)
• Dinamik paketler oluşturma, konteyner kullanımı
• Veri tutarlılığı sağlama yöntemleri

8. Debugging and Troubleshooting SSIS Packages

• Paket hata ayıklama teknikleri
• SSIS loglama mekanizmaları
• Hata işleme stratejileri

9. Implementing a Data Extraction Solution

• Artımlı veri çekme (Incremental ETL)
• Değişen verinin tespiti ve yükleme işlemleri
• Temporal tablolarla versiyon kontrolü

10. Enforcing Data Quality

• Veri kalitesi nedir? Neden önemlidir?
• Data Quality Services (DQS) kullanımıyla veri temizleme ve eşleştirme

11. Master Data Services

• MDS kavramı ve temel kullanım alanları
• Hiyerarşiler ve koleksiyonlar
• Ana veri merkezi (Master Data Hub) kurulumu

12. Extending SQL Server Integration Services

• SSIS paketlerinde script kullanımı
• Özel bileşenlerle SSIS genişletme

13. Deploying and Configuring SSIS Packages

• SSIS proje dağıtımı
• Paket çalıştırma planlaması ve izleme

14. Consuming Data in a Data Warehouse

• BI ve raporlama kavramlarına giriş
• Azure SQL Data Warehouse ile analiz uygulamaları
• Raporlama çözümleriyle entegrasyon

Eğitim Sonunda Kazanacaklarınız

• SQL Server 2019 üzerinde veri ambarı tasarım prensiplerini kavrama ve uygulama
• Fact ve dimension tabloları doğru şekilde tasarlayabilme
• SSIS ile profesyonel düzeyde ETL paketleri oluşturabilme ve yönetebilme
• Azure SQL Data Warehouse’a geçiş süreci, veri taşıma ve analiz konularında uzmanlaşma
• Veri kalitesi süreçleri ve Master Data Services (MDS) ile merkezi veri yönetimi altyapısı kurma
• Veri ambarındaki verilerin raporlanması ve analizinde en iyi uygulamaları öğrenme

Administering SQL Server 2019 Eğitimi

Eğitim Hakkında

Bu eğitim, Microsoft SQL Server 2019’un sistem yöneticileri ve veritabanı yöneticileri (DBA’ler) tarafından etkili şekilde kurulması, yönetilmesi, izlenmesi ve korunmasına yönelik kapsamlı bilgi ve uygulamaları içerir. Eğitim boyunca SQL Server kurulumu, konfigürasyonu, yedekleme-geri yükleme stratejileri, güvenlik, izleme, veri transferi, otomasyon, replikasyon ve yüksek erişilebilirlik gibi ileri düzey yönetimsel konular pratik örneklerle ele alınacaktır. Katılımcılar, SQL Server altyapılarını güvenli, kararlı ve performanslı şekilde yönetebilecek bilgi birikimine sahip olacaklardır.

Ön Koşullar

• Temel düzeyde SQL bilgisi (T-SQL sorgulama yetkinliği)
• Veritabanı kavramlarına aşinalık
• Windows Server ortamlarına temel düzeyde hâkimiyet
• Daha önce “Querying SQL Server” veya benzeri bir eğitimi almış olmak avantaj sağlar

Eğitim Süresi

Toplam Süre: 5 Gün (Günde 6 saat)
Toplam Eğitim Saati: 30 saat
Eğitim Formatı: Uygulamalı ve interaktif yüz yüze/online ortam

Kimler Katılmalı?

• Veritabanı yöneticileri (DBA)
• Sistem yöneticileri ve IT altyapı uzmanları
• SQL Server’ı üretim ortamlarında yöneten teknik ekip üyeleri
• SQL Server yönetimini kariyer hedefi olarak belirleyen adaylar
• Uygulama geliştiricilerinden, veri altyapısını daha iyi anlamak isteyen kişiler

Eğitim İçeriği

1. SQL Server Kurulumu ve Konfigürasyonu

• SQL Server ön gereksinimleri
• SQL Server kurulumu ve yönetimi
• Servis konfigürasyonu ve donanım ihtiyacının ölçülmesi
• SQLIOSIM kullanımı ve kurulum otomasyonu

2. Veritabanı ve Dosya Yönetimi

• Veritabanı planlama ve oluşturma
• File / FileGroup yönetimi
• Metadata inceleme, dosya taşıma
• Buffer Pool Extension konfigürasyonu

3. Disaster Recovery (Yedekleme & Geri Yükleme)

• Yedekleme stratejileri
• Transaction log mimarisi
• Tam, diferansiyel ve transaction log yedekleme
• Restore işlemleri, zaman bazlı geri dönüş
• Snapshot’lar, sistem veritabanı kurtarma

4. SQL Server Güvenliği ve Yetkilendirme

• Security model, kullanıcı ve rol yönetimi
• Şifreleme, anahtar ve sertifikalar
• Sabit/veritabanı roller ve özel rol tanımlama
• Yetkilendirme seviyeleri ve şema bazlı kontrol

5. İzleme ve Performans Takibi

• Current Activity & System Monitor
• Data Collector ve SQL Profiler
• DDL tetikleyicileri, Event Notification
• Audit mekanizması ve uyarı sistemleri

6. Veri Transferi

• Veri transfer mimarisi
• Import/Export Wizard ve SSIS kullanımı
• SSIS ile ETL işlemleri, dağıtım, bcp aracı

7. Veritabanı Bakımı

• Veri bütünlüğü kontrolleri
• Index bakımı, dosya boyutu yönetimi
• Otomatik bakım görevlerinin planlanması

8. Gelişmiş Yönetim Araçları

• Policy-Based Management
• Çoklu sunucu yönetimi
• Resource Governor kullanımı

9. Görev Otomasyonu

• SQL Server Agent konfigürasyonu
• Zamanlanmış görevler, operatörler
• Otomatik görev scriptleri ve güvenliği

10. SQL Server Replikasyonu

• Replikasyon mimarisi ve tanımları
• Merge, Snapshot, Transactional replikasyon
• Publication & Subscription
• HTTP Merge yapısı

11. Yüksek Erişilebilirlik (High Availability)

• Log Shipping
• Database Mirroring
• SQL Server Clustering
• Peer-to-Peer Replication
• Always On Availability Groups

Eğitim Sonunda Kazanacaklarınız

• SQL Server 2019’un kurulum, yapılandırma ve güncelleme süreçlerini uygulamalı olarak öğrenme
• Veritabanı oluşturma, yönetme, taşıma ve izleme işlemlerinde tam yetkinlik
• Yedekleme ve kurtarma stratejilerini geliştirme, test etme ve uygulama becerisi
• SQL Server güvenlik modelini tanıma ve etkili şekilde rol, kullanıcı ve izin yönetimi
• SQL Server Agent ile görevleri otomatize etme ve uyarı sistemleri oluşturma
• Replikasyon ve yüksek erişilebilirlik çözümlerini uygulama seviyesinde anlama
• Gerçek dünya senaryolarıyla ileri düzey veritabanı yönetimi pratiği

Querying SQL Server 2019 Eğitimi

Eğitim Hakkında

Querying SQL Server 2019 Eğitimi, veri tabanı sorgulama dillerine giriş yapmak ve Microsoft SQL Server ortamında etkili sorgular yazabilmek isteyen bireyler için tasarlanmış uygulamalı bir eğitimdir. Eğitim boyunca katılımcılar, SQL Server Management Studio (SSMS) kullanımı, temel ve ileri düzey T-SQL sorgularının yazılması, veri gruplama, çoklu tablo sorgulama (JOIN), veri sıralama ve filtreleme gibi konularda uzmanlaşır.

Eğitim, gerçek dünya senaryolarıyla desteklenmiş örneklerle yürütülür ve katılımcıların SQL Server’da sorgu yazma pratiğini artırmayı hedefler.

Ön Koşullar

• Temel bilgisayar ve ofis programları bilgisi
• SQL veya veri tabanı hakkında ön bilgi gerekmez
• Veriyle çalışma motivasyonu ve temel algoritma mantığına aşinalık fayda sağlar
• Daha önce Excel, veri analizi ya da raporlama aracı kullananlar daha hızlı adapte olabilir

Eğitim Süresi

Toplam Süre: 5 Gün (Günde 6 saat)
Toplam Eğitim Saati: 30 saat
Eğitim Formatı: Uygulamalı ve interaktif yüz yüze/online ortam

Kimler Katılmalı?

• SQL öğrenmek isteyen veri analistleri, raporlama uzmanları ve BI geliştiricileri
• Temel veri sorgulama becerilerini kazanmak isteyen yazılım geliştiriciler
• SQL Server ile çalışan sistem yöneticileri ve teknik ekip üyeleri
• Veriyle çalışan ancak teknik altyapısını güçlendirmek isteyen tüm profesyoneller
• Üniversite öğrencileri, kariyerine veri odaklı bir alanda başlamak isteyenler

Eğitim İçeriği

Giriş ve Temel Kavramlar

• Veri, veri tabanı ve DBMS nedir?
• İlişkisel veri tabanı yapısı ve tablo mantığı
• SQL dili ve kullanım alanları
• SQL Server ve SSMS arayüzüne giriş
• Sorgu çalıştırma yöntemleri

T-SQL’e Hızlı Başlangıç

• SQL ile neler yapılabilir?
• Temel T-SQL bileşenleri ve komut sınıflandırması
• SELECT komutu ile veri çekme
• Tabloları ve kolonları listeleme

SELECT ile Veri Sorgulama

• Basit SELECT sorguları
• DISTINCT ve SELECT COUNT(DISTINCT)
• Kolon ve tablo takma adları (aliasing)

Operatörler ve Filtreleme

• Aritmetik operatörler
• WHERE koşulu ile karşılaştırma ve mantıksal operatörler
• AND – OR, IN, LIKE, BETWEEN, IS NULL
• LIKE operatöründe joker karakterler (wildcards)

Sıralama ve Sonuç Sınırlandırma

• ORDER BY
• OFFSET – FETCH
• TOP komutu kullanımı

Gruplama ve Gruplanmış Verilerle Çalışma

• Toplama fonksiyonları: SUM, COUNT, MIN, MAX, AVG
• DISTINCT ile aggregate fonksiyonlar
• GROUP BY ve HAVING kullanımı
• HAVING ve WHERE farkı
• GROUPING SETS, CUBE ve ROLLUP
• SQL sorgulama sırası (query processing order)

Çoklu Tablolarla Sorgulama (JOIN)

• Veri tabanı şeması ve tablo ilişkileri
• Birincil anahtar (PK) ve yabancı anahtar (FK)
• JOIN türleri ve kullanım mantığı
  • INNER JOIN
  • LEFT / RIGHT JOIN
  • FULL JOIN
  • CROSS JOIN
  • SELF JOIN ve ileri düzey JOIN yapıları

SET Operatörleri ve PIVOT İşlemleri

• UNION ve UNION ALL
• EXCEPT ve INTERSECT
• PIVOT ve UNPIVOT ile veri dönüştürme işlemleri

Eğitim Sonunda Kazanacaklarınız

• SQL Server ortamında güvenle sorgu yazabilme becerisi
• Temel ve orta düzey T-SQL komutlarına hâkimiyet
• Gerçek hayattaki veri sorgulama ihtiyaçlarını karşılayacak pratik deneyim
• JOIN’ler, gruplama, filtreleme ve veri sıralama tekniklerini uygulayabilme
• PIVOT ve diğer ileri sorgu teknikleriyle çalışabilme
• Veri analizi, raporlama, BI ve yazılım geliştirme alanlarında güçlü bir temel

Temel Python Eğitimi

Eğitim Hakkında

Temel Python Eğitimi, programlamaya giriş yapmak isteyen katılımcılar için Python dili üzerinden sistematik ve uygulamalı bir başlangıç sunar. Eğitim, yazılım mantığını öğrenmek isteyen yeni başlayanlardan, veri analizi, yapay zekâ ve otomasyon projelerinde Python’a ihtiyaç duyan teknik profesyonellere kadar geniş bir katılımcı kitlesine hitap eder.

Katılımcılar; değişkenler, veri tipleri, kontrol yapıları, fonksiyonlar, nesne yönelimli programlama, dosya işlemleri ve veritabanı bağlantısı gibi konuları adım adım öğrenecek, eğitim sonunda orta seviye Python projelerini tek başına geliştirebilecek bilgi ve yetkinliğe ulaşacaktır.

Ön Koşullar

• Programlama bilgisi
• Temel bilgisayar kullanımı ve algoritma mantığına ilgi duymak yeterlidir.
• Kodlama disiplinine açık olmak ve düzenli pratik yapmak öğrenme sürecini hızlandırır.

Eğitim Süresi

Toplam Süre: 5 Gün (Günde 6 saat)
Toplam Eğitim Saati: 30 saat
Eğitim Formatı: Uygulamalı ve interaktif yüz yüze /online ortam

Kimler Katılmalı?

• Programlama dünyasına giriş yapmak isteyen herkes
• Yazılım geliştirme temellerini Python üzerinden öğrenmek isteyen öğrenciler
• Veri bilimi, yapay zekâ ve makine öğrenmesi gibi alanlara yönelmek isteyenler
• Test, otomasyon, veritabanı işlemleri gibi alanlarda Python kullanmak isteyen teknik personel
• Python diline ihtiyaç duyan tüm mühendislik, istatistik veya iş analitiği profesyonelleri

Eğitim İçeriği

• Python Giriş
  • Python programlama dilini tanıma
  • Python ve IDE Kurulumu
  • Output işlemleri
• Data Types – Veri Türleri ve Bilgisayarın Çalışma Mantığı
  • NoneType ve Numeric (Sayısal) Veri Tipleri
  • Dizi Halindeki Veri Tipleri
  • Listeler (List)
  • Demetler (Tuple)
  • Setler (Set)
  • Sözlükler (Dictionary)
• Operators – Operatörler
  • Arithmetic Operators (Aritmetik Operatörler)
  • Assignment Operators (Atama operatörleri)
  • Comparison Operators (Karşılaştırma operatörleri)
  • Logical Operators (Mantıksal operatörler)
  • Operatörlerde KISA DEVRE (Associativity (Birleşme Özelliği))
  • Unary Operators (Tek terimli operatör)
  • Identity Operators (Benzerlik Operatörleri)
  • Bitwise Operators (Bitsel operatörler)
  • Membership Operators (Üyelik Operatörleri)
  • Ternary Conditional Operators – Üçlü Karşılaştırma Operatörleri
  • Number System Conversion (Sayı Sistemi Dönüşümü)
• Math Modülü – Veri Alma işlemleri – DEBUG
  • Math modülü incelemesi
  • Input işlemleri
  • Hata ayıklama
• Flow Control – Akış Kontrolü
  • If Clauses – If deyimi
  • Nested If Clauses – İç içe If deyimi
  • For Loop – For döngüsü
  • While Loop – While döngüsü
  • Break, Continue, Pass Statements – Break, Continue, Pass İfadeleri
  • Range Function – Range İfadesi
  • ASCII T
• Functions – Fonksiyonlar
  • Fonksiyonlara Giriş
  • Dönüş değeri olmayan parametresiz (argümansız) fonksiyonlar
  • Dönüş değeri olmayan parametreli (argümanlı) fonksiyonlar
  • Dönüş değeri olan parametresiz (argümansız) fonksiyonlar
  • Dönüş değeri olan parametreli (argümanlı fonksiyonlar
  • Birden fazla dönüş değeri olan fonksiyonlar ve paketten çıkarma işlemi
  • Pass by value (değer geçişi) – Pass by reference (adres geçişi)
  • Types of Arguments (Argümanların tipleri)
  • Variable-Length Arguments (Sınırsız sayıda değer alma işlemleri)
  • Local Variable (Yerel değişken) vs Global Variable (Global değişken)
  • Recursive ve Iterative Fonksiyonlar
  • Lambda Anonymous Function (İsmi olmayan fonksiyon)
  • Özel Fonksiyonlar (map, filter, reduce, zip, enumerate, all, any fonksiyonu)
  • Decorators (Dekoratörler diğer bir adıyla Süsleyiciler)
• Modules – Modüller
  • Modüllerle Çalışma
  • Kendi modülümüzü oluşturma ve kullanma
  • Special Variable (Özel değişken) olan namedeğişkeninin işlevi

• Object Oriented Programming – Nesneye Yönelik Programlama
  • Built-in Types (Tanımlı Tipler) (Python’da varsayılan veri tipleri)
  • Fonksiyon objeleriyle çalışma
  • Kendi class’ımızı (sınıfımızı – veri tipimizi) oluşturma
  • Special Variables ve Special Methods (Özel değişkenler ve metotlar)
  • Class kullanılarak oluşturulan objelerin özelliklerinin özelleştiri
  • Objelerin bilgilerinin güncellenmesi ve karşılaştırılması
  • Instance vs Class (Static) Variables
  • Instance vs Class vs Static Methods
  • Inner Class (class içinde class)
  • Inheritence (Kalıtım)
  • MRO – Method Resolution Order
  • Constructor
  • Polymorphism (Çok biçimlilik)
  • Duck Typing (Ördek Yazımı)
  • Operator Overloading (Operatörün aşırı yüklenmesi)
  • Magic Methods (Büyülü Metotlar)
  • Method Overloading (Metotun aşırı yüklenmesi)
  • Method Overriding (Metotun geçersiz kılınması)
  • Abstract Classes (Soyut Sınıflar) ve Abstract Methods (Soyut Metotlar)

• Iterators – Generators
  • Iterators(İteratörler – Yineleyici) Kavramı
  • Generators (Üreteçler)
  • Kendi fonksiyonumuzu modüle ekleme

• Exception Handling
  • Exception Handling (İstisnayı idare etme)
  • Exception bilgisi görüntüleme ve finally anahtar kelimesi
  • Multi Exception Handling (Çoklu Olağandışılığı İdare Etme)
  • Programımıza aykırı durumları Handle Etme (Logical Error)
  • Duruma göre kendi Exception’ımızı (olağandışılığımızı) fırlatma
• Dosya İşlemleri
  • Dosya oluşturma ve yazma işlemleri
  • Dosya okuma işlemleri
  • Dosyalarda kullanılan fonksiyonlar
  • Dosyalarda değişiklik yapma
• SQLite Veritabanı
  • SQLite Veri tabanı ve tablo oluşturma
  • Tablolara veri ekleme
  • Tablodaki verileri çekme
  • Tablodaki verileri silme ve güncelleme

Eğitim Sonunda Kazanacaklarınız

• Python programlama dilinde yetkinlik kazanma
• Temel algoritmalar ve kontrol yapıları kurma becerisi
• Fonksiyonel ve nesne yönelimli programlama pratiği
• Hata yönetimi, dosya işlemleri ve veritabanı bağlantısı kurabilme
• Veri işleme, otomasyon ve analiz gibi ileri konulara sağlam bir temel
• Kendi başına projeler geliştirebilecek teknik özgüven

Designing and Implementing a Microsoft Azure AI Solution (AI-102T00

Eğitim Hakkında

Designing and Implementing a Microsoft Azure AI Solution (AI-102T00) eğitimi, yazılım geliştiricilerin, Yapay Zekâ Mühendisi rolünü üstlenerek Azure AI servislerini planlama, tasarlama, geliştirme, dağıtma ve yönetme becerilerini kazandırmayı amaçlar.
Bu eğitim sürecinde Azure Cognitive Services, Azure Cognitive Search, Azure OpenAI gibi hizmetlerin kullanımı gösterilecek; C# veya Python ile REST API’ler ve SDK’lar üzerinden gerçek dünya senaryoları ele alınacaktır

Ön Koşullar

• Yazılım geliştirme bilgisi (özellikle C# veya Python dillerinden en az biriyle çalışma deneyimi)
• Azure temelleri hakkında bilgi sahibi olmak (Azure portal kullanımı, kaynak oluşturma, temel servis mantığı)
• REST API’ler ile çalışma deneyimi (JSON, HTTP istekleri, authentication işlemleri)
• Temel veri işleme ve yapay zekâ kavramlarına aşinalık (makine öğrenmesi, NLP, görsel işleme gibi alanlara giriş düzeyinde bilgi)
• Azure AI hizmetleriyle daha önce çalışmamış olsa bile genel bulut ve yazılım geliştirme pratiği olan kişiler bu eğitime katılabilir.

Eğitim Süresi

Toplam Süre: 4 Gün (Günde 6 saat)
Toplam Eğitim Saati: 24 saat
Eğitim Formatı: Uygulamalı ve interaktif yüz yüze /online ortam

Kimler Katılmalı?

• Azure AI servislerini kullanarak gerçek uygulamalar geliştirmek isteyen yazılım geliştiriciler,
• Yapay zekâ içeren projeleri planlamak, yönetmek ve dağıtmak isteyen AI mühendisi adayları,
• Azure portal’ı, C# veya Python bilen, REST/JSON ile çalışmış kişiler,
• Bot, akıllı arama, görsel/ses/konuşma analizi gibi alanlarda ürün geliştirmek isteyen profesyoneller.

Eğitim İçeriği

1. Planlama ve Hazırlık

• Azure AI hizmetleri genel görünümü, mimari tasarım ve sorumlu AI ilkeleri

2. Cognitive Services Oluşturma & Tüketme

• Kaynak oluşturma, endpoint/key yönetimi, REST API ve SDK kullanımı .

3. Güvenlik & İzleme

• Kimlik doğrulama, ağ güvenliği, maliyet/performans/telemetri izleme, konteyner ortamına dağıtım

4. Görsel İşleme (Computer Vision)

• Görsel analiz, sınıflama, nesne-tanıma, yüz, OCR, video analizi .

5. Doğal Dil İşleme

• Dil algılama, duygu analizi, varlık tanıma, çeviri, soru-cevap, konuşma-to-text ve tersi .

6. Bilgi Madenciliği (Cognitive Search)

• Azure AI Search ile akıllı arama, enrichment, knowledge store, semantik ve vektör arama

7. Belgeleri İşleme (Document Intelligence)

• Form ve belge verilerinden otomatik veri çıkarma, önceden eğitilmiş & özel modeller .

8. Generative AI & OpenAI

• Azure OpenAI entegrasyonuyla doğal dil, kod, görüntü üretimi ve RAG tabanlı çözümler .

Eğitim Sonunda Kazanacaklarınız

• Azure AI çözümlerini analiz ederek doğru servisleri seçme, planlama ve güvenli bir şekilde yapılandırma,
• Cognitive Services ile çeşitli AI senaryolarını uygulamaya dönüştürme,
• Görsel, dil, konuşma, belge, arama ve generative AI alanlarında uçtan uca çözüm geliştirme,
• Çözümleri konteynerlarda dağıtma, izleme, güvenliğini sağlama ve maliyet optimizasyonu yapma,
• AI-102 sınavına hazırlık yaparak Azure AI Engineer Associate sertifikasına başvuru yapabilecek seviyeye gelme

Claude ile Uygulama Geliştirme Eğitimi

Eğitim Hakkında

Bu eğitim, Anthropic’in güçlü yapay zekâ modeli Claude’u kullanarak uygulama geliştirme süreçlerine yeni bir boyut kazandırmak isteyen geliştiriciler, ürün yöneticileri ve teknoloji meraklıları için tasarlanmıştır. Eğitim boyunca Claude’un API yetenekleri, doğal dil işleme (NLP), veri analizi, içerik üretimi, otomasyon ve yapay zekâ destekli uygulama senaryoları detaylı biçimde ele alınacaktır. Katılımcılar, Claude ile etkileşimli uygulamalar nasıl geliştirilir, kullanıcı girdileri nasıl işlenir ve Claude’un çıktıları nasıl yorumlanır gibi konularda uygulamalı bilgi sahibi olacaktır.

Ön Koşullar

• Temel düzeyde yazılım geliştirme bilgisi (Python, JavaScript veya benzeri bir dil tercihen)
• API kullanımı konusunda temel bilgi
• Yapay zekâ ve makine öğrenmesi kavramlarına genel bir aşinalık (tercih edilir ama zorunlu değildir)

Eğitim Süresi

Toplam Süre: 3 Gün (Günde 6 saat)
Toplam Eğitim Saati: 18 saat
Eğitim Formatı: Uygulamalı ve interaktif yüz yüze /online ortam

Kimler Katılmalı?

• Uygulama geliştiriciler ve yazılım mühendisleri
• Ürün yöneticileri ve dijital dönüşüm profesyonelleri
• AI çözümlerini ürünlerine entegre etmek isteyen girişimciler

Eğitim İçeriği

Gün 1 – Temeller ve Başlangıç

Sabah – Claude Tanıtımı

• Claude modellerine genel bakış (Opus 4, Sonnet 4)
• Doğru modeli seçme: performans ve maliyet dengesi

Öğle Öncesi – API Temelleri

• API anahtarı alma ve yetkilendirme
• Messages API yapısı ve mesaj akışı
• Uygulamalı: Python/Node ile örnek uygulama

Öğleden Sonra – Prompt Mühendisliği

• Claude 4 için prompt teknikleri
• Bilgi çıkarımı ve yapılandırma örnekleri
• Uygulama: yapılandırılmış çıktı üreten prompt tasarımı

Gün 2 – API’ler, Araçlar ve Multimodalite

Sabah – Gelişmiş API Kullanımı

• Mesaj Gruplama (Message Batches API)
• Prompt önbellekleme ve performans
• Kod örneği: önbellekleme katmanı ekleme

Öğle Öncesi – Dosya & PDF Analizi

• Dosya yükleme ve analiz etme
• PDF içerik işleme

Öğleden Sonra – Araç Kullanımı & Ajanlar

• Claude’un araç kullanımı özellikleri
• JSON tabanlı görev ajanı geliştirme
• Mini ajan uygulaması: özgeçmiş ayrıştırıcı

Gün 3 – İleri Seviye Mimari ve Uygulama

Sabah – Model Context Protocol (MCP)

• MCP nedir ve ne işe yarar
• Backend entegrasyonu ile kullanımı

Öğle Öncesi – Görsel Yetenekler

• Görsel veri işleme, grafik/şema yorumlama
• Uygulama: görselden yapılandırılmış veri elde etme

Öğleden Sonra – Ajan Sistemleri & Değerlendirme

• Çok adımlı planlamaya sahip akıllı ajanlar
• Değerlendirme kriterleri ve otomasyon
• Proje: uçtan uca Claude destekli iş akışı

Ek Modül – RAG (Retrieval-Augmented Generation)

• Harici bilgi kaynaklarıyla Claude kullanımı
• LlamaIndex veya veri tabanı entegrasyonu
• Soru-cevap sistemi kurma

Eğitim Sonunda Kazanacaklarınız

• Claude API’sini etkin kullanabilme
• Gelişmiş prompt tasarımı
• Multimodal ve tool-agent sistemleri
• Yapay zeka değerlendirme ve üretime hazırlık

Collaboration Automation (CLAUTO)

Eğitim Hakkında

Ön Koşullar

CLCOR certification or knowledge, CCNA certification or knowledge

Eğitim Süresi

Toplam Süre: 5 Gün (Günde 6 saat)
Toplam Eğitim Saati: 30 saat
Eğitim Formatı: Uygulamalı ve interaktif yüz yüze /online ortam

Kimler Katılmalı?

• Collaboration Administrators
• Devnet specialists

Eğitim İçeriği

Section 1: Introduction to Cisco Collaboration and Automation

               – Overview of Cisco collaboration tools (Cisco Unified Communications Manager, Webex, etc.)

               – Introduction to automation and its benefits in Cisco collaboration

               – Exploring common collaboration tasks that can be automated

Section 2: Python Basics for Automation

               – Introduction to Python programming language

               – Setting up Python environment (IDE, libraries, etc.)

               – Basic Python syntax and data types

               – Loops in Python

               – Define function in Python

Section 3: GIT and GitHUB/GitLAB

               – Introduction of Git

               – Git Usage and feature

               – GitHub/GitLab and its usage

Section 4: Working with Cisco Collaboration APIs

               – Introduction to Cisco Collaboration APIs (RESTful APIs, AXL, etc.)

               – Understanding API documentation and authentication

               – Making API requests using Python (requests library)

Section 5: Automating Call Management and Daily Task

               – Automating call routing and forwarding

               – Automating voice gateway

               – Automating user provisioning and account management

               – Modifying settings and configurations using APIs

               – Bulk operations and automating repetitive tasks

               – Retrieving call logs and call history data

Section 6: Monitoring and Analytics Automation

               – Retrieving and analyzing collaboration data (usage, performance, etc.)

               – Generating reports and dashboards using Python libraries

               – Proactive monitoring and alerting for collaboration systems

Q&A and open discussion

Eğitim Sonunda Kazanacaklarınız

• git (version kontrol)
• postman
• python knowledge and  python libraries usage
• rest api usage
• automation scripting of cucm and vg