6 yazı
AI/ML mühendis adayı + öğrenciler için 3 ana öğrenme yolunun derin karşılaştırması: LeetCode (algoritma odak, Big Tech mülakat için), Kaggle (yarışma + ML algoritma + Notebooks tier), Real Project (uçtan uca, GitHub portfolio, production tecrübe). Her birinin avantajı, zaman yatırımı, iş bulma katkısı, hangi pozisyon için hangi öncelik, Türk şirket vs ABD Big Tech vs Avrupa farklılığı, hibrit strateji önerileri, Junior vs Senior odak farkı, 12 aylık önerilen karışım, time-investment ROI hesabı, 8 başarı hikayesi, yaygın hatalar, mülakat sonrası feedback dağılımı.
AI/ML mülakat sorularına detaylı hazırlık rehberi: aday tarafı (5 aşamalı süreç, 50+ teknik soru ve cevapları, ML system design, behavioral STAR, salary negotiation, Türk şirket pattern'ları), işveren tarafı (etkili teknik mülakat yapma, hangi soruyu sormamalı, bias-ücretsiz değerlendirme, junior vs senior soru farkı), 4 rol için spesifik sorular (Data Scientist, ML Engineer, AI Engineer, Research Scientist), Trendyol/Getir/Türk banka mülakat formatları, GPT-5/Claude ile mülakat pratiği, mock interview platformları (Pramp, interviewing.io), AI ile cheat detection nasıl yapılıyor, kod canlı yazma kuralları, salary negotiation gerçek senaryolar (Türkiye + ABD remote).
Türk üniversite öğrencileri (CS, EE, Endüstri, Matematik, İstatistik) için sıfırdan mezuniyete kadar AI portföy stratejisi: 4 yıllık plan yıl yıl, 15+ önerilen proje tipi detayı, Trendyol/Getir/Hepsiburada/Turkcell internship başvuru süreci, AGÜ/Boğaziçi/ODTÜ/Bilkent/Hacettepe gibi Türk üniversitelerinde AI olanaklar, Erasmus + Avrupa staj fırsatları, Google STEP / Microsoft Explore / Meta University programları, ABD üniversite master başvuru süreci, GitHub + LinkedIn + kişisel website kurulum, hackathon + Teknofest + ACM ICPC, akademik araştırma + paper yayını, açık kaynak contribute, KAGGLE tier hedefi, ilk maaş ₺40-70K (intern) → ₺60-100K (junior), Türkiye-ABD-Avrupa kariyer karşılaştırması, 10 başarı hikayesi.
Kaggle ile veri bilimi öğrenmek için sıfırdan Master seviyesine kapsamlı Türkçe rehber: platform yapısı (Notebooks, Competitions, Datasets, Models, Discussions), 5 ilerleme tier'ı (Novice → Contributor → Expert → Master → Grandmaster), her tier için gereksinim + sürec, Kaggle Learn 20+ ücretsiz kurs detayı, ilk yarışmadan ilk medala 6 aylık plan, ensemble + stacking + blending teknikleri, GPU/TPU notebook stratejileri, tabular vs CV vs NLP yarışma farkları, Türk Kaggle ustalarının başarı hikayeleri, takım kurma + skor paylaşımı taktikleri, code competitions, Notebooks tier ayrı yolu, dataset/discussion medal stratejisi, iş bulmak için Kaggle profilini optimize etme, 10 pratik öneri.
Sıfırdan yapay zeka mühendisi olmak için 12 aylık detaylı yol haritası: Ay 1-2 Python + matematik temeli, Ay 3-4 klasik ML, Ay 5-6 deep learning + PyTorch, Ay 7-8 LLM + RAG + agentic, Ay 9-10 MLOps + production, Ay 11-12 specialized + iş arama. Her ay için spesifik kurslar (Coursera, fast.ai, DeepLearning.AI), kitaplar, milestone projeler, Türkçe kaynaklar (BTK Akademi, Coursera Türkçe altyazı), günlük çalışma planı, portfolio gereksinimleri (5-10 GitHub projesi), Kaggle stratejisi, sertifikalar, iş başvuru taktikleri. KOBİ/freelance/yurt dışı iş seçenekleri.
AI Engineer, ML Engineer, Data Scientist rollerinin derin teknik + kariyer karşılaştırması: tarihsel kökenler (2010 Data Scientist → 2015 ML Engineer → 2023 AI Engineer), günlük iş tanımı, tech stack (PyTorch/TF/scikit-learn vs LangChain/MCP/vector DB), Türkiye maaş aralıkları 2026 (₺55K-300K), küresel karşılaştırma (ABD $130K-500K), iki ana kariyer yolu (akademi vs sanayi), 7 ana farklılık, hangi rol senin için, geçiş stratejileri, mülakat soruları, kıdem seviyeleri (junior/mid/senior/staff/principal), Türk şirket örnekleri (Trendyol, Getir, Turkcell, BiTaksi), 6 Türk specialized niş.