Kaggle ile Veri Bilimi Öğrenmek 2026: Sıfırdan Master Türkçe Derin Rehber

## 1. Giriş: Kaggle Nedir? Kaggle, 2010'da Anthony Goldbloom tarafından kurulan, 2017'de Google tarafından satın alınan **dünyanın en büyük veri bilimi + makine öğrenmesi topluluğu platformudur**. ### 1.1 Platformun Beş Ana Bileşeni ### 1.2 Neden Kaggle? **(1) Ücretsiz GPU/TPU:** Notebooks'ta haftalık 30 saat ücretsiz NVIDIA T4 GPU × 2 veya TPU v3-8. Öğrenci için $300+ değerinde. **(2) Gerçek dünya verisi:** Yarışmalarda Walmart satış, Microsoft malware, Facebook reklam optimizasyon gibi gerçek şirket verisi. Akademik tatlı problem değil, gerçek noise + biases. **(3) Topluluk öğrenmesi:** Top kernel'leri (notebook'ları) okuyarak sektör en iyilerinin code stilini, feature engineering tekniklerini görebilirsin. Ücretsiz mentorluk. **(4) Kanıt-tabanlı portfolio:** "X yarışmasında top %1" — bu CV'de işveren tarafından kontrol edilebilir, somut kanıt. **(5) İş bağlantısı:** Kaggle Days etkinlikleri, Discussion'da hiring manager'larla tanışma, Discord toplulukta refer. ## 2. Kaggle Hesap Açmak ve İlk Adımlar Intro to Programming kursu (Python sıfırdan). 2 saat."},{"name":"Discord katıl","text":"Kaggle resmi Discord + Türk Kaggle topluluk Discord (aktif)"},{"name":"İlk Notebook fork","text":"Bir popüler notebook fork et, üzerinde değişiklik yap, Save Version (private OK)"},{"name":"Titanic","text":"kaggle.com/c/titanic -> Always-open intro yarışma. Sample submission ile başla, ilk leaderboard yerini al."}]'> ### 2.1 Phone Verification Kritik Kaggle'ın **anti-spam** mekanizması olarak 2018'den beri zorunlu. Türkiye numarası kabul edilir (+90). **Doğrulama yapmadan yapamayacakların:** - GPU/TPU notebook çalıştırma - Yarışmalara submit - Dataset upload (1MB üzeri) - Discussion'a yazma (bazı yarışmalarda) **Yapmak için:** Account Settings → Phone Verification → +90 5XX XXX XXXX → SMS kodu girer. ## 3. Beş Tier Detayı ### 3.1 Novice (Yeni Başlayan) Hesap açan herkes. Hiçbir gereksinim yok. Geç: - Profil oluştur (avatar, bio) - Tek bir yarışmaya, notebook'a ya da dataset'e join et ### 3.2 Contributor (Katkıda Bulunan) Süre: 1-2 hafta. Çok kolay tier. ### 3.3 Expert Burası ilk anlamlı sıralama. Her kategori için ayrı: **Süre:** Disiplinli çalışmayla 3-6 ay. İlk gerçek hedef. **Strateji ilk Bronze:** - Tabular yarışma seç (CV/NLP zor başlangıç) - 100-200 kişilik küçük yarışmada top %25 - VEYA ücretsiz featured yarışma (binlerce katılımcı) ile %10 ### 3.4 Master **Süre:** 1-3 yıl, ciddi yatırım. ### 3.5 Grandmaster En üst tier — dünya çapında 200-300 kişi. **Süre:** 3-10 yıl, hayatınızı Kaggle'a adamış kişiler. ### 3.6 Medal Kazanma Eşikleri ## 4. Kaggle Learn — 20+ Ücretsiz Kurs Kaggle'ın 2018'den beri sunduğu mini kurslar serisi. Her kurs 2-5 saat, hands-on coding pratiği, sonunda sertifika. **Tamamen ücretsiz**, kayıt bile gerekmez. Bu kurslar geleneksel Coursera'dan farklı: konuya direkt giriş, lab odaklı, kompakt. AI/ML temellere giriş için **en kısa yol**. ### 4.1 Tüm Kaggle Learn Kursları (2026) ### 4.2 Önerilen Kurs Sırası (Sıfırdan 6 Ay) **Toplam:** ~67 saat × 6 ay = haftada 3 saat çalışma yeterli. Aralarda yarışma submit etmek + notebook pratiği yapılırsa 12 ay sonra Expert tier hazır. ## 5. Yarışma Tipleri ve Stratejileri ### 5.1 Yarışma Kategorileri ### 5.2 Verilen Veri Tipi ### 5.3 Yarışma Süresi Boyunca Tipik Akış ## 6. Tabular Yarışmalar — En Hızlı Medal Yolu (1) **GPU şart değil** — CPU + RAM yeterli. Donanım yatırımı yok. (2) **Hızlı iterate** — bir model ~5-15 dakika eğitilir. Günde 5-10 deneme. (3) **Olgun stack** — XGBoost/LightGBM/CatBoost neredeyse tüm tabular yarışmaları kazanır. (4) **Topluluk açık** — Public notebook'lar çok detaylı. Kopya + kendi twist'in. (5) **Medal eşiği daha rahat** — CV/NLP yarışmaları büyük takımlarla kazanılır. Tabular tek kişi mümkün. ### 6.1 Tabular Standart Stack ### 6.2 Tabular Yarışma Feature Engineering İpuçları ## 7. Computer Vision Yarışmaları ### 7.1 CV Yarışma Karakteristik (1) **GPU şart** — Kaggle GPU haftalık 30 saat ücretsiz ama büyük modeller için yetmeyebilir. Colab Pro ($10/ay) veya kendi GPU gerek. (2) **Pretrained model zorunlu** — Sıfırdan eğitim mantıksız. ResNet, EfficientNet, ViT pretrained başlangıç noktası. (3) **Hyperparameter daha fazla** — Augmentation, learning rate, batch size, epoch — çok sayıda kombinasyon. (4) **Takım kurmak avantaj** — Tek başına Expert seviyede CV medal almak çok zor. 3-4 kişilik takım daha güçlü. ### 7.2 CV Yarışma Stack ### 7.3 Popüler CV Yarışmaları Tarihi ## 8. NLP Yarışmaları ### 8.1 NLP Yarışma Karakteristik NLP yarışmalar 2018 BERT lansmanından sonra tamamen değişti. 2024-2026'da LLM era yeni dinamik getirdi. ### 8.2 Türkçe NLP — Niş Avantaj Birçok küresel NLP yarışmasında multilingual veri seti var. Türkçe karakter handling + tokenization + dil-spesifik özellikler bilen Türk Kaggle'cılar avantajlı. Türkçe modeller: dbmdz/bert-base-turkish-cased, savasy/bert-base-turkish-sentiment-cased, Hugging Face top Türkçe modeller. ## 9. Code Competitions — Yeni Format ### 9.1 Code Competition Pratiği ## 10. Notebooks Tier — Ayrı Bir Yol Yarışmalarda medal almak zor + zaman alıcı. Alternatif: kaliteli **public Notebooks** yayınlayarak Notebooks tier'da yükselmek. Tipik Notebook formatı: - EDA (Exploratory Data Analysis) - Tutorial - Visualization showcase - Model walkthrough Top Notebooks yazarları (Andrada Olteanu, Khoongweihao, vb.) Kaggle GM tier'a Notebooks ile ulaştı. **İş arama için:** İyi yazılmış Notebooks, CV'de yarışma medal'ından bile daha güçlü olabilir (dokümantasyon + code quality + storytelling). ### 10.1 İyi Bir Notebook Anatomisi ## 11. Discussion ve Topluluk Discussion forumları çok değerli: - Yarışma boyunca yeni teknikler paylaşılır - Public/private leaderboard analizi - Bug raporları, organizatör cevapları - Networking ### 11.1 Discussion Tier Yolu Quality discussion = high-upvote yorum. 200+ upvote alan tek bir comment Gold getirir. Strateji: - Yarışma başında detaylı EDA paylaşımı - Yeni paper özetleri - Top public notebook'lara constructive eleştiri - Veri seti hata raporları ## 12. Takım Kurmak Takım yarışmaya bağlı: - **Tabular yarışma:** Solo daha çok ödüllendiriliyor (Solo Silver Master için zorunlu). Takım 2-3 kişi mantıklı. - **CV/NLP yarışma:** 3-5 kişi takım yaygın. Farklı uzmanlık (CV expert + ensemble expert + EDA expert) güç. - **Code competition:** 2-3 kişi, kod review için faydalı. **Takım üyesi nasıl bulunur?** - Discord (Kaggle, Türk Kaggle) - Notebooks/discussion'da aktif kişilere DM - Local meetup (İstanbul Kaggle Days, Ankara Data Science Meetup) - GitHub'da benzer interest'lere PR contribute ### 12.1 Takım Dinamiği ## 13. Türk Kaggle Ustaları Türk Kaggle topluluğu küçük ama aktif: ### 13.1 Türk Kaggle Topluluğu - **Discord:** "Kaggle Türkiye" sunucusu (~500 üye, aktif) - **Telegram:** Türk Data Science grupları - **Meetup:** Kaggle Days İstanbul (yılda 1, sonbahar) - **LinkedIn:** "Kaggle Türkiye" LinkedIn grupları ## 14. İş Arama İçin Kaggle Profili Optimize İşveren bakarken neye bakar? (1) **Tier:** Expert+ tier işveren tarafından "AI alanında ciddi" sinyali. Master+ premium. (2) **Public Notebooks:** En az 5 quality public notebook (10+ upvote her biri ideal). EDA + tutorial + technical deep-dive karışık. (3) **Yarışma çeşitliliği:** Sadece Titanic değil. Tabular + CV + NLP varyasyonu. (4) **GitHub link:** Profil bio'da GitHub link zorunlu. Notebooks GitHub'a da push'la. (5) **LinkedIn entegrasyon:** Kaggle accomplishments'larını LinkedIn'e ekle. (6) **Profil bio:** Türkçe + İngilizce + lokasyon (İstanbul/Ankara) + uzmanlık alanı. (7) **Recent activity:** Son 3 ay aktif görünmek. Inaktif profil olumsuz. ### 14.1 Kaggle CV Tek-Satır Örneği CV'de iyi format: "Kaggle Competitions Expert (Top 0.2% globally), 3× Silver medals in tabular ML, 1× Bronze in NLP. 12 published Notebooks with 500+ upvotes total. Specialized in Turkish NLP and time series forecasting." Bu cümle 1 satırda iş ilanı keyword screening'i için optimize. ## 15. GPU/TPU Notebook Stratejileri Kaggle Notebook ücretsiz GPU/TPU stratejisi: ### 15.1 GPU vs TPU **GPU (T4):** Çoğu PyTorch kodu uyumlu. CV/NLP yarışmalar için varsayılan. **TPU (v3-8):** TensorFlow/Jax ile en hızlı. PyTorch desteği var (torch_xla) ama setup karmaşık. Büyük model + büyük batch için TPU lider. **Pratik öneri:** Yeni başlayan PyTorch + GPU. İleri seviye TPU'yu öğren. ## 16. Kaggle ile İlgili 10 Pratik İpucu ## 17. Sık Sorulanlar **Soru: Kaggle Notebook'ta veri korunur mu?** Notebook'lar default **private**. Save Version → Private OK. Public yapmak istediğinde "Save & Run All (Commit)" → Sharing → Public seçeneği. Verisini Kaggle ile paylaşmak istemiyorsan: dataset'i private dataset olarak yükle (Kaggle saklar ama indirilemez). **Soru: Phone verify Türkiye numarası ile çalışır mı?** Evet. +90 ile başlayan numara. Cep telefonu önerilir (sabit hat bazen sorunlu). **Soru: Kaggle medal'leri "fake" olabilir mi?** Sahte yarışma medal'leri çıkartılır — Kaggle bunları geriye dönük kaldırıyor. Solo medal kontrolü zaman zaman yapılır. Etik dışı davranma — uzun vade kariyere zarar. **Soru: Kaggle Expert tier ABD'de iş için yeter mi?** Tier tek başına yetmez ama kapı açar. ABD remote işverenler Master+ tercih eder. Expert + güçlü portfolio (GitHub) iyi başlangıç. **Soru: Türkçe yarışma var mı?** Doğrudan Türkçe yarışma yok ama multilingual yarışmalarda Türkçe veri sık. Teknofest gibi yerli platformlarda Türkçe yarışmalar var (Kaggle dışı). **Soru: Kaggle Datasets ile nasıl tier alınır?** Quality dataset upload (büyük + temiz + iyi dokümante) → upvote alır. Tarafsız konular (örn İstanbul gayrimenkul fiyatları, Türk hava durumu) yerel datasets iyi seçim. **Soru: GPU saatim bitti — ne yapayım?** Haftalık reset bekle (Pazar gece reset). Veya Google Colab ($10/ay Pro) + Kaggle hibrit. Tahmine dayalı: GPU pahalı işlemleri Pazartesi gibi haftanın başında yapmak iyi. **Soru: Submission limit gün başı 5 — yetmiyor?** Hyperparameter tuning'i submit yerine local CV ile yap. Final submission için CV güçlü olanı seç. Eski yarışmalarda her gün 5 limiti dolduran çoğu kişi public LB overfit yapıyor. **Soru: Kaggle vs Real Project — hangisi iş için?** Hibrit en güçlü: Kaggle medal (yapı + algoritma) + Real project (uçtan uca + production). Sadece Kaggle olan profil "araştırmacı" görünür, sadece real project olan "demolu mühendis" görünür. İkisi birlikte komple. **Soru: AI dönüşümüyle Kaggle değer kaybeder mi?** Hayır — Kaggle 2024-2026'da LLM Playground, Generative AI yarışmaları ekledi. Klasik tabular yarışmalar AI ile entegre (LangChain ile tabular query, vs.). Kaggle adapt ediyor. ## 18. Sonuç ve 30 Günlük Plan **3 ana çıkarım:** 1. **Kaggle veri bilimi öğrenmek için dünya çapında en olgun platform.** Ücretsiz GPU + topluluk + gerçek veri. 2. **6-12 ay disiplinli çalışmayla Expert tier mümkün.** İş arama için "Kaggle Expert" rozeti somut sinyal. 3. **Notebooks tier yarışmaya alternatif yol** — yazım/dokümantasyon güçlü kişiler için. **İlk 30 günlük plan:** Gün 1-7: - Kaggle hesap + phone verify - Profil oluştur (avatar, bio, GitHub link) - Kaggle Learn Intro to Programming + Python kursları - Discord Kaggle Türkiye katıl Gün 8-14: - Kaggle Learn Pandas + Intro to ML - Titanic yarışmasına ilk submission - 1 public notebook fork et + değiştir + save Gün 15-21: - Kaggle Learn Intermediate ML + Feature Engineering - Titanic'te top %50 hedef - 1 EDA notebook public yayınla Gün 22-30: - House Prices yarışması katıl - XGBoost + LightGBM dene - 1 yorum + 5 upvote (Contributor tier hedef) **12 ay sonra hedef:** Competitions Expert + 5 quality public notebook + Discord aktif + LinkedIn'de Kaggle vurgulu profil.