3 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.
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.