Bu projede, Amazon Web Services (AWS) bulut platformunun çeşitli hizmetlerinden yararlanılarak veri analizi gerçekleştirilmiştir. Proje, veri işleme, dönüştürme, depolama, analiz ve görselleştirme adımlarını içermektedir. Aşağıda kullanılan AWS hizmetleri ve projede kullanılan programlama dili hakkında bilgiler bulunmaktadır.
- AWS Lambda: Veri işleme ve dönüştürme işlemleri için kullanılmıştır. Lambda fonksiyonları, veri üzerinde gerekli manipülasyonları gerçekleştirmektedir.
- AWS S3: Yedekleme, arşivleme ve veri paylaşımı için kullanılmıştır. Veriler S3'te saklanarak güvenli bir şekilde depolanmıştır.
- AWS Glue: ETL (Extract, Transform, Load) işlemleri ve veri cataloglama için kullanılmıştır. Veriler AWS Glue ile işlenip sınıflandırılmıştır.
- AWS Athena: SQL tabanlı sorgularla verilerin analizi yapılmıştır. Athena, S3 üzerinde bulunan verilerle SQL sorguları çalıştırmak için kullanılmıştır.
- Amazon QuickSight: Verilerin görselleştirilmesi ve raporlanması için kullanılmıştır. Analiz edilen veriler, QuickSight ile görsel raporlara dönüştürülmüştür.
- AWS IAM (Identity and Access Management): Erişim kontrolü ve güvenliği için kullanılmıştır. IAM, projeye kimlerin erişebileceğini ve ne tür işlemler yapabileceklerini belirlemiştir.
- AWS CloudWatch: İzleme ve uyarı mekanizmaları için kullanılmıştır. CloudWatch, sistemdeki hataları ve performans problemlerini izlemek amacıyla yapılandırılmıştır.
- Python: Projede veri işleme ve analizi yapmak için Python dili kullanılmıştır.
Bu projede, aşağıdaki YouTube videosu bir rehber olarak kullanılmıştır:
Bu proje, AWS platformunun sunduğu güçlü hizmetleri kullanarak veri analizi yapma ve bulut tabanlı bir çözüm oluşturma amacını taşımaktadır. Proje sunumu, AWS hizmetlerinin nasıl entegre edileceği ve veri analizi için nasıl kullanılacağı hakkında bilgi vermektedir.