LeetCode vs Kaggle vs Real Project 2026: AI Mühendisleri İçin Hangisi Önce? Türkçe Derin Karar Rehberi

## 1. Giriş: Türk AI Toplumunun En Yaygın Karar Sorusu "İlk önce LeetCode mu? Kaggle mı? Yoksa GitHub'a proje mi koysam?" — Türk öğrenci ve junior AI mühendis adayları için en yaygın soru. **3 ana yol farklı amaçlara hizmet eder:** (1) **LeetCode:** Big Tech (Google, Meta, OpenAI) mülakat geçmek için zorunlu. Türk şirketler için yararlı ama hayati değil. (2) **Kaggle:** ML algoritma derin anlama + topluluk medal + Kaggle Notebooks dosyalama. İş bulma için secondary signal. (3) **Real Project:** Uçtan uca portfolio + deployed product + GitHub stars + blog yazımı. **İŞ ARAMA için en güçlü primary signal.** **Türk teknoloji unicorn hedefi varsa optimal:** Real Project %50 + Kaggle %30 + LeetCode %20. **Big Tech hedefi varsa optimal:** LeetCode %40 + Real Project %30 + Kaggle %30. ## 2. LeetCode — Derin İnceleme ### 2.1 LeetCode Nedir? ### 2.2 LeetCode Avantajları (1) **Big Tech mülakat geçmek için ZORUNLU** — Google, Meta, Amazon, OpenAI, Anthropic Big Tech junior mülakatlarında %60-80'i algoritma. LeetCode pratik yapmayan disqualify olur. (2) **Algoritma + DS sezgisi** — Array, hashmap, two pointers, sliding window, BFS/DFS, DP — tüm developer için faydalı temel. (3) **Disiplin ve hızlı düşünme** — Süre baskısı altında problem çözme becerisi. (4) **Discussion forum öğrenme** — Aynı problemin 10 farklı çözümünü görme. Patterns ve optimizasyon trick. (5) **Standart benchmark** — "150 medium çözdüm" tek başına çoğu Türk recruiter için yeterli sinyal. ### 2.3 LeetCode Dezavantajları (1) **Gerçek dünya işiyle MİNİMAL alakası** — production code ile algoritma trick çok farklı. AI Engineer day-to-day işinde "BFS implement et" sorulmaz. (2) **Aşırı yatırım = burnout** — Hard problem 4 saat süren çözüm + frustrasyon. Mental sağlık riski. (3) **AI alanı için sınırlı yardım** — ML/LLM/RAG bilgisi vermez. AI Engineer pozisyonu için tek başına yetmez. (4) **Yaratıcılık öldürür** — Pattern matching ezberi yaratıcı problem çözmeyi azaltır (uzun-vade risk). (5) **Sahte signal** — 1000 problem çözmüş aday system design'da başarısız olabilir. Sadece algoritma ≠ mühendis. ### 2.4 LeetCode Önerilen Strateji ### 2.5 LeetCode 12 Hafta Müfredatı **Toplam:** 12 hafta × ~10 saat = 120 saat → 120 problem (1 problem/saat ortalama). ## 3. Kaggle — Derin İnceleme ### 3.1 Kaggle Avantajları (Önceki Kaggle rehberinde detayları var — burada kısa özet) (1) **Gerçek dünya veri** — Noise, bias, edge case ile dolu. Akademik tatlı problem değil. (2) **ML algoritma derinleşme** — XGBoost, LightGBM, CatBoost, Neural Network — production-grade ML stack. (3) **Ensemble + stacking** — Modern ML competitive en sevdiği teknikler. (4) **Topluluk öğrenme** — Top kernel'ler okuma, public solution analizi. (5) **Notebooks tier** — Yazma + dokümantasyon becerisi (AI Engineer için kritik). (6) **Medal sistemi** — Quantifiable achievement, CV'de sayısal. (7) **Ücretsiz GPU** — Haftalık 30 saat NVIDIA T4 × 2. (8) **Türkçe NLP imkanı** — Multilingual yarışmalarda Türkçe veri. ### 3.2 Kaggle Dezavantajları (1) **Production'dan farklı** — Yarışmalar kazanmak için "over-engineering" yaygın. Production'da basit + maintainable lazım. (2) **Çok zaman gerek** — Top medal için tek yarışmaya 100+ saat. Toplam Expert tier 6-12 ay. (3) **Tek başına iş yetmez** — Kaggle medal güzel ama production-deploy yok. Tek başına işveren ikna etmez. (4) **Akademik focus** — Daha çok araştırma + algoritma; ürün geliştirme yok. (5) **Shake-up risk** — Public LB → Private LB skor düşüşü stress. ### 3.3 Kaggle Önerilen Strateji ## 4. Real Project — Derin İnceleme ### 4.1 Real Project Nedir? ### 4.2 Real Project Avantajları (1) **Uçtan uca tecrübe** — Frontend + Backend + Database + Deployment + Monitoring. Production-grade workflow. (2) **GitHub portfolio** — Code quality, README, test coverage, CI/CD — işveren her şeyi görür. (3) **Deployed URL** — Live demo işverene gönderebilirsin. "Buraya bak: $url" çok güçlü. (4) **Blog post + LinkedIn paylaşım** — Hikaye anlatıyorsun, mühendislik düşünce gösteriyorsun. (5) **Business sense** — Sadece teknik değil, ne tür problemi çözüyorsun (ürün düşünce). (6) **Open source contribute fırsatı** — Senin projen başkalarına yardım edebilir, contributors gelir. (7) **Side income potansiyel** — SaaS-ize edersen pasif gelir (₺5K-50K/ay mümkün). (8) **En zayıf öğrenci için bile etkili** — Üniversite GPA düşük olsa bile project portfolio güçlü = iş. ### 4.3 Real Project Dezavantajları (1) **Çok zaman gerek** — Quality proje 1-3 ay (full-time süreyi içermez). Aceleyle yapılınca AI-üretti hissi verir. (2) **Yön belirleme zor** — "Ne yapsam?" sorusu felç eder. Proje seçimi kritik. (3) **Yalnız çalışma yok güç** — Solo proje ile takım dynamics, code review tecrübe edinmezsin. (4) **Algoritma derinleşme YOK** — Eğer hep CRUD yapıyorsan algoritma temeli zayıflar. (5) **Scaling problemi** — 5 quality proje > 50 zayıf proje. Quality > quantity ama nicelik baskısı gelebilir. ### 4.4 İyi Bir Real Project Anatomisi ### 4.5 15 Önerilen Real Project Tipi (AI/ML) ### 4.6 Bir Real Project'i Etkili Şekilde Anlatmak ## 5. 3 Yolun Doğrudan Karşılaştırması ### 5.1 Time Investment vs Job ROI ### 5.2 İş Tipine Göre Önerilen Karışım ### 5.3 Junior vs Senior Odak Farkı **Çıkarım:** Kıdem arttıkça Real Project ağırlık kazanır, LeetCode/Kaggle azalır. ## 6. 12 Aylık Hibrit Plan ### 6.1 Junior İçin (Yeni Mezun) — 12 Aylık Plan **12 ay sonu portfolio:** - 4-5 quality GitHub repo (en az 2 deployed) - Kaggle Expert tier - 100-150 LeetCode medium - 1-2 blog post - LinkedIn aktif ### 6.2 Career Changer İçin (3+ Yıl SWE → AI) — 6 Aylık Plan Mevcut SWE backround + AI proje hızla iş bulma yolu. ### 6.3 Big Tech Hedefi 12 Aylık Plan ## 7. Yaygın Hatalar **LeetCode hataları:** - Problem çözmeden cevaba bakmak (anlamadan ezber) - Easy'de takılı kalmak — medium'a atla 2 hafta sonra - Tek bir dil ile sınırlanmak (Python + bir static dil ideal) - Aşırı yatırım — 6 saat günlük burnout **Kaggle hataları:** - İlk yarışma ile başlamak (Titanic gibi entry yarışmalar önce) - Public LB'a aşırı odak — CV güveni yok - Single model + no ensemble — neredeyse hiç medal vermez - Hyperparameter tuning'i submit ile yapmak (5 günlük submit limit) - Yarışma boyunca tek başına — takım kurmamak **Real Project hataları:** - Aşırı karmaşık ilk proje — bitiremezsin - Deployment yapmamak — GitHub'da kalır - README/dokümantasyon eksik — işveren incelemez - Generic CRUD — fark etmez - Trend takip etmek (her ay yeni framework) — derinleşme yok - Solo only — başkalarıyla collaborate etme ## 8. 8 Başarı Hikayesi (Anonim) ## 9. Mülakat Sonrası Feedback Dağılımı Anket sonucu: AI Engineer junior reddedilenler için ana sebep: (1) **Real Project zayıf (%45)** — "Sadece notebook görmedik, deployed proje yok" (2) **LeetCode/algoritma zayıf (%25)** — "Coding round çözemedi" (3) **ML/AI knowledge zayıf (%15)** — "Bias-variance + RAG soruları yetersiz cevap" (4) **Behavioral zayıf (%10)** — "İletişim + STAR formatı eksik" (5) **Maaş expectations (%5)** — "Beklentisi market'in çok üstünde" **Çıkarım:** Real Project en büyük failure point. Buraya yatırım en yüksek ROI. ## 10. Geçer Note vs Mükemmel **Geçer not (junior iş bul):** - 3-5 Real Project (en az 1 deployed) - Kaggle Contributor tier - 50-100 LeetCode medium **Mükemmel (rekabetçi pozisyon):** - 7-10 Real Project (3+ deployed, 1+ trendy AI) - Kaggle Expert tier - 150-200 LeetCode medium - 1-2 blog post / LinkedIn aktif - 1 hackathon ödülü VEYA 1 paper VEYA 1 açık kaynak PR **Big Tech-ready:** - 10+ Real Project (5+ deployed) - Kaggle Expert+ tier - 300+ LeetCode - Big Tech intern tecrübesi - 1+ paper veya konferans sunum - LinkedIn 10K+ network ## 11. ROI Hesabı ### 11.1 1 Saat Yatırım Karşılığı **Çıkarım:** Networking + Real Project en yüksek ROI. LeetCode düşük ROI ama belli pozisyonlar için zorunlu. ## 12. Sık Sorulanlar **Soru: 0 tecrübe — hangisinden başlayayım?** İlk 3 ay: - %50 zaman: Python + ML temel (Coursera Andrew Ng) + 1 basit Real Project (Streamlit ile) - %30 zaman: Kaggle Learn + Titanic - %20 zaman: LeetCode easy 30 problem Ay 4-6: - %60 Real Project (1 deployed) - %25 Kaggle (1 yarışma) - %15 LeetCode (medium başla) Sıralamayı izle: temel → eğlenceli proje → ciddi proje → competitive yarışma. **Soru: Big Tech mülakatta Real Project sorulur mu?** Evet ama secondary. LeetCode primary, system design primary, behavioral primary. Real Project "talk through" round'da geliyor (her aday 1 önemli proje detay anlatır). **Soru: Kaggle medal aldım — iş garantili mi?** Hayır. Medal güzel sinyal ama tek başına yetmez. Real Project + Kaggle medal + reasonable LeetCode kombinasyonu iş hazır profil. **Soru: 1000 LeetCode problem çözüm — yeter mi?** Türk şirketler için fazla. Big Tech için yeterli olabilir ama Real Project zayıfsa balanced profile değil. 200 medium + 5 Real Project > 1000 LeetCode. **Soru: Solo SaaS founder olmak istiyorum — hangi yol?** %90 Real Project. Kaggle/LeetCode minimal. SaaS founder için product sense + iteration speed + customer development önemli. **Soru: Hangi LeetCode problem en faydalı?** Blind 75 (popüler liste) ile başla. NeetCode 150 sonraki. Top 100 liked problems. Şirket-spesifik etiket sonra (Premium gerekli). **Soru: Kaggle competition yerine Notebooks tier?** Notebooks tier alternatif yol. Yazım + dokümantasyon güçlü kişiler için. Notebooks GM bile bazıları yarışma medali olmadan ulaşmış. 5+ quality public notebook hedef. **Soru: Real Project'i nereye deploy edeyim?** - Frontend (Next.js): Vercel ücretsiz - Backend (FastAPI, Express): Railway, Render, Fly.io (ücretsiz tier) - ML model serving: Hugging Face Spaces, Modal, Replicate - Database: Supabase, PlanetScale (ücretsiz tier) - Domain: Cloudflare Registrar veya Namecheap $10/yıl **Soru: Bir Real Project ne kadar süre almalı?** İlk basit demo: 1-2 hafta. Quality MVP: 4-6 hafta. Production-grade with users: 2-3 ay. **Soru: AI ile Real Project yapmak değer mi?** Şu an EVET — 2024-2026 LLM/RAG/agentic özellikle yüksek talep. LangChain + Pinecone + OpenAI ile 2-3 haftada quality MVP mümkün. **Soru: Türkçe blog ile İngilizce blog hangisi?** İkisi de değerli. Türkçe → Türk pazarı + brand build. İngilizce → uluslararası audience + global ish. Önce Türkçe, sonra İngilizce'ye çeviri ideal. **Soru: Open source contribute LeetCode/Kaggle/Real Project'in hangisinde?** Real Project kategorisinde. Hugging Face, LangChain, scikit-learn gibi popüler repolara PR aç. 1 kabul edilmiş PR CV'de altın değerinde. ## 13. Sonuç ve Eylem Planı **3 ana çıkarım:** 1. **3 yol farklı amaçlara hizmet eder** — LeetCode (Big Tech mülakat), Kaggle (ML algoritma derinleşme + medal), Real Project (portfolio + production). 2. **Türk teknoloji pazarı 2026'da Real Project DOMINANT signal** — Trendyol, Getir, Hepsiburada hiring manager %70 "Real Project portfolio" diyor. 3. **Optimal hibrit kombinasyon hedefe göre:** Türk unicorn için 50/30/20 (Real/Kaggle/LeetCode), Big Tech için 30/30/40. **Bu hafta yapılacaklar:** Pazartesi: - Hedef şirket listesi yap (10 şirket) - Her şirketin tipik mülakat sürecini araştır Salı: - 1 quality Real Project konsepti seç (Türkçe NLP ya da RAG önerilir) - GitHub repo oluştur, README başlat Çarşamba: - Kaggle hesap kontrol, Phone verify yap - Bir yarışmaya katıl (Titanic veya Tabular Playground) Perşembe: - LeetCode hesap, 1 easy + 1 medium problem - Hedef: günde 1-2 problem Cuma: - LinkedIn güncelle (headline, bio) - 1 LinkedIn paylaşımı ("AI öğrenmeye başladım..." tarzı authentic) **Önümüzdeki 12 ay genel hedef:** - 5-7 quality Real Project (en az 2 deployed) - Kaggle Expert tier - 100-150 LeetCode medium - 5+ LinkedIn paylaşım - 1 açık kaynak PR (Hugging Face / LangChain / scikit-learn) - 1 blog post (Türkçe) - 50+ başvuru → 5+ teklif