C/SQL2025MAI : SQL Server 2025 ile Modern Veri Geliştirme ve AI Entegrasyonu

2 gün (12 Saat) İleri Sınıf Veritabanı Geliştirme ve Sorgulama

Bu eğitim, SQL Server üzerinde çalışan geliştiricilerin yalnızca sorgu yazan değil, modern veri problemlerini çözebilen, analitik düşünebilen ve yeni nesil teknolojileri etkin kullanabilen profesyonellere dönüşmesini hedefler. Eğitim kapsamında SQL Server Management Studio, VS Code, DACPAC yapıları ve GitHub Copilot gibi araçlarla geliştirici üretkenliği artırılırken; JSON, Regex, Fuzzy Search ve Data Profiling gibi tekniklerle veri işleme yetkinlikleri güçlendirilir. Analitik SQL tarafında Window fonksiyonları, CTE yapıları, zaman serisi analizleri ve boyutsal modelleme yaklaşımları ele alınarak katılımcıların veri üzerinde daha derin analizler yapabilmesi sağlanır. Ayrıca Columnstore Index ve In-Memory OLTP gibi performans odaklı yapılarla, gerçek hayat senaryolarında doğru mimari kararlar verebilme bakış açısı kazandırılır. Eğitimin en dikkat çekici bölümlerinden biri olan SQL Server 2025 Vector Search ve AI entegrasyonu ile katılımcılar, klasik arama yaklaşımlarının ötesine geçerek semantic (anlamsal) arama sistemlerini deneyimler. Full-Text Search ile Vector Search’ün karşılaştırmalı olarak ele alındığı bu bölümde, modern veri platformlarının AI ile nasıl bütünleştiği uygulamalı olarak gösterilir.

Eğitim İçeriği

Module 1: SQL Server Geliştirici Araç Seti ve Modern Geliştirme Pratikleri

  • SQL Server Management Studio (SSMS) ile verimli geliştirme teknikleri
  • SSMS 22 ile gelen geliştirici odaklı yenilikler
  • SSMS üzerinde solution / project / diagram ile çalışma
  • Visual Studio Code ile Data-Tier Application Framework (DACPAC, BACPAC) kullanımı
  • Database Schema Compare & Data Compare ile fark yönetimi
  • Veri taşıma ve otomasyon araçları: bcp utility, sqlcmd, SqlPackage
  • Veritabanı Uzmanları için GitHub temelleri ile versiyonlama yaklaşımı
  • SSMS içinde GitHub Copilot ile AI destekli SQL geliştirme

Module 2: Modern Veri İşleme ve Veri Dönüşüm Yetkinlikleri

  • Veri Keşfi ve Data Profiling Teknikleri
  • JSON veri tipi ve JSON fonksiyonları ile yarı-yapısal veri yönetimi
  • Regular Expressions (Regex) desteği ile gelişmiş metin işleme
  • Fuzzy String Matching ve Approximate Search ile benzerlik bazlı arama
  • Temporal Tables (Zamanlı Tablolar) ile veri geçmişi ve değişim takibi
  • PolyBase ile Veri Sanallaştırma (Data Virtualization) ve farklı veri kaynaklarına erişim

Module 3: Analitik SQL ve Veri Modelleme Yetkinlikleri

  • Window (Analitik) fonksiyonları ile gelişmiş veri analizi
  • CTE, Recursive CTE ve Windowing Fonksiyonları ile kompleks sorgu yapıları
  • Time Series fonksiyonları ile zaman bazlı analizler
  • Dimension model kurgusu ve analitik sorgu yaklaşımları
  • Columnstore Indexler ile analitik performans optimizasyonu
  • In-Memory OLTP ile yüksek performanslı işlem senaryoları
  • Graph veri tabanı desteği ile ilişkisel olmayan veri modelleme

Module 4: SQL Server 2025 ile Vector Search ve AI Entegrasyonu

  • Klasik arama yaklaşımları: LIKE ve Full-Text Search temel mantığı
  • Keyword-based arama ile semantic (anlamsal) arama farkları
  • Vector nedir? Embedding nedir? Veri ilişkilerinde yeni yaklaşım
  • SQL Server 2025 Vector veri tipi, Vector fonksiyonları ve Vector Index yapısı
  • Vector Search ile benzerlik (similarity) tabanlı arama
  • External AI modelleri ile entegrasyon (Ollama, ONNX, OpenAI)
  • Full-Text Search ve Vector Search karşılaştırmalı uygulama senaryoları
  • Gerçek kullanım senaryoları ile semantic search uygulamaları

Öncesinde Önerilenler

Öncesinde önerilen herhangi bir eğitim mevcut değil.

Sonrasında Önerilenler

Sonrasında önerilen herhangi bir eğitim mevcut değil.