KURUMSAL EĞİTİM, PYTHON: SIFIRDAN ZİRVEYE AI VERİ HAZIRLAMA
Sıfırdan ileri seviyeye modern Python (3.14+); Polars ve Pandas 2.0 ile veri manipülasyonu, Büyük Dil Modelleri (LLM) ve RAG mimarileri için temiz veri hazırlama süreçlerini uçtan uca uzman seviyede öğrenin.
Eğitim Tanıtım Videosu
Eğitim kapsamında gerçekleştirilecek veri işleme laboratuvarları, veri mühendisliği projeleri ve eğitim metodolojimiz hakkında detaylı bilgi almak için tanıtım videomuzu izleyin.
Ham Veriden Yapay Zekaya
Modern veri mimarileriyle veriyi işleyip yapay zeka modelleri için yüksek kaliteli bir bilgi setine dönüştürme süreci.
EĞİTİM SÜRESİ, FORMATLARI VE KURUM ODAKLI YAKLAŞIM
Eğitim programlarımız, kurumunuzun hedefleri, ekip olgunluğu ve proje ihtiyaçlarına göre farklı yoğunluk seviyelerinde esnek olarak tasarlanmaktadır. Aşağıdaki formatlardan ihtiyacınıza en uygun olanı seçebilir veya tamamen özelleştirilmiş bir program talep edebilirsiniz.
- 1 Gün: Stratejik Farkındalık Semineri
- 5 Gün: Standart Teknik Eğitim Programı
- 10 Gün: Yoğun Uygulamalı (Hands-on) Eğitim
- 15-20 Gün: İleri Seviye Workshop & Proje Geliştirme Programı
- Ders Süresi: 50 dakika
- Eğitim Saatleri: 10:00 - 17:00 (İhtiyaca göre özelleştirilebilir)
Eğitimler, öğrenme verimliliğini artıracak şekilde yapılandırılmıştır. Her oturum 50 dakika eğitim + 10 dakika mola şeklinde planlanır. Gün içerisinde 12:00 - 13:00 saatleri arasında öğle arası verilir. Bu yapı ile katılımcılar, günlük ortalama 6 saat odaklı eğitim alır. Örneğin 5 günlük bir program toplamda 30 saatlik yoğun bir öğrenme deneyimi sunar.
- 1 Günlük Seminer:
Karar vericiler ve teknik ekipler için tasarlanmış bu formatta, ilgili teknolojinin temel prensipleri, sektörel etkileri ve kuruma sağlayacağı stratejik katkılar ele alınır. Amaç; farkındalık oluşturmak ve doğru yatırım kararlarını desteklemektir.- 5 Günlük Standart Program:
Konular sistematik bir şekilde ele alınır, teorik altyapı güçlü şekilde oluşturulur ve gerçek dünya senaryoları ile desteklenir. Katılımcılar; mimari yaklaşımlar, araçlar, kod yapıları ve uygulama örnekleri ile kapsamlı bir bilgi seviyesine ulaşır.- 10 Günlük Yoğun Hands-on Program:
Uygulama odaklı bu programda katılımcılar aktif olarak kod yazar, sistem kurar ve senaryolar geliştirir. Gerçek projelere yakın simülasyonlar ile öğrenme pekiştirilir. Özellikle yeni ekip kuran veya mevcut ekibini hızla yetkinleştirmek isteyen kurumlar için idealdir.- 15-20 Günlük İleri Seviye Workshop:
Katılımcılar yalnızca öğrenmez, aynı zamanda üretir. Eğitmen rehberliğinde gerçek bir sistem veya mimari geliştirilir. Ödevler, teknik değerlendirmeler ve yoğun workshop’lar ile ekiplerin ilgili teknolojiye tam hakimiyeti sağlanır. Özellikle organizasyon içinde yeni bir teknoloji dönüşümü planlayan kurumlar için önerilir.
Eğitimlerimiz uzaktan, müşteri lokasyonunda veya hibrit formatta gerçekleştirilebilir. Katılımcılar online platformlar (Microsoft Teams veya Zoom) üzerinden erişim sağlayabilir; eğitim süresince ekran paylaşımı, canlı kodlama, interaktif soru-cevap ve iş birliği araçları aktif olarak kullanılır.
Kurum ve Katılımcı Odaklı Eğitim Yaklaşımı
Her eğitim programı, standart bir içerik sunumu değil; doğrudan kurumun hedeflerine, ekip yapısına ve mevcut olgunluk seviyesine göre tasarlanan özelleştirilmiş bir öğrenme deneyimidir. Bu yaklaşım, eğitimin yalnızca bilgi aktarımı değil, ölçülebilir çıktı üretmesi amacıyla kurgulanır.
Katılımcı Profiline Göre İçerik Kurgulama
-
Yeni işe alınmış ekipler:
- Amaç: Projelere hızlı adaptasyon
- İçerik: Temel kavramlar + kurum teknolojilerine hızlı geçiş
- Odak: Hands-on uygulamalar ve gerçek proje senaryoları
-
Teknik ekipler (Developer / Senior Developer):
- Amaç: Teknik derinlik ve üretkenlik artışı
- İçerik: Best practice, kod kalitesi, performans
- Odak: Uygulamalı geliştirme ve refactoring
-
Teknik mimar ekipler:
- Amaç: Doğru mimari ile teknoloji konumlandırma
- İçerik: Sistem tasarımı, scalability, distributed architecture
- Odak: Mimari kararlar ve gerçek dünya senaryoları
-
Yönetim ve karar verici katman:
- Amaç: Teknolojinin iş hedefleri ile hizalanması
- İçerik: Strateji, ROI, risk yönetimi
- Format: Seminer / Executive briefing
Sonuç
- Hemen uygulanabilir bilgi sağlanır
- Ekiplerin adaptasyon süresi kısaltılır
- Teknik ve yönetsel hizalanma oluşturulur
Yapay Zeka Çağında Python: Veriden Değere Yolculuk
2026 dünyasında Python, sadece bir programlama dili değil; yapay zeka, veri bilimi ve otomasyon evreninin ortak dili (lingua franca) haline gelmiştir. "Sıfırdan Zirveye" kavramı, sadece söz dizimi (syntax) öğrenmekten ibaret değildir; bir fikri, ham veriden alıp modern yapay zeka modellerinin eğitebileceği yüksek kaliteli bir bilgi setine dönüştürme yeteneğidir. Yapay zeka projelerinin %80'i veri hazırlama aşamasında şekillenir; doğru işlenmemiş veriyle en gelişmiş model bile başarısızlığa mahkumdur.
Modern veri mühendisliği, klasik metodolojilerin çok ötesine geçmiştir. Artık sadece Pandas ile tablo yönetmiyoruz; Polars (Rust tabanlı) ile milyonlarca satırı saniyeler içinde işliyor, DuckDB ile bellek içi (in-memory) analitik sistemler kuruyoruz. Büyük Dil Modelleri (LLM) ve RAG (Retrieval-Augmented Generation) mimarileri için veriyi parçalamak (chunking), temsil etmek (embeddings) ve vektör veritabanlarına aktarmak, yeni nesil veri uzmanlığının temel taşıdır.
Pythonic ve Güvenli Kod
Kodun sadece çalışması yeterli değildir; 2026 standartlarında kodun "Pythonic" olması, tip güvenliği (Type Hinting) sunması gerekir.
AI-Ready Veri Boru Hatları
Scikit-learn, Polars ve modern araçlarla yapay zekanın ihtiyacı olan saf veriyi ("Clean Data") üreten mimariler.
Eğitim Hedefi
Eğitim sonunda katılımcılar; Python 3.14+ standartlarında modern kodlama tekniklerini (Structural Pattern Matching, Walrus Operator vb.) akıcı bir şekilde kullanabilir; karmaşık veri yapılarını (Collections, Iterators, Generators) bellek dostu bir şekilde yönetebilir; Polars ve Pandas 2.0 kullanarak büyük veri setlerini yüksek performansla manipüle edebilirler.
Seaborn ve Plotly ile verideki gizli desenleri profesyonel grafiklerle ortaya koyabilir; sentez veri üretimi ve ileri özellik mühendisliği (Feature Engineering) ile model doğruluğunu artırabilir; yapay zeka modelleri için kritik olan veri temizleme, normalizasyon süreçlerini otomatize edebilir; LLM'ler için veri hazırlama ve vektör veritabanlarına veri aktarım süreçlerini yöneterek uçtan uca veri boru hatları kurabilirler.
Eğitim İçeriği
Modern Python Temelleri ve AI Dünyasına Giriş
- Modern Syntax: Structural Pattern Matching, Type Hinting ve PEP 8.
- Memory Management: Python'da bellek nasıl çalışır? Nesne yönetimi.
- Pythonic Philosophy: "Zen of Python" ile okunaklı kod üretimi.
- AI Ecosystem: Anaconda, Jupyter Lab ve VS Code çalışma ortamı.
İleri Veri Yapıları ve Algoritmik Düşünce
- Collections Mastery: namedtuple, Counter, deque, defaultdict.
- Iterators & Generators: Milyonlarca satırı bellek tüketmeden işleme.
- Big-O Notation: Kod hızının veri büyüdükçe değişimi ve analiz.
- Error Handling: Kurumsal projelerde hata yönetimi (Context Managers).
Polars ve Pandas 2.0: Yüksek Performans
- The Rust Era: Polars ile çok çekirdekli, ışık hızında manipülasyon.
- Pandas Evolution: Arrow backend ile hızlandırılmış Pandas kullanımı.
- Data Wrangling: Merging, Joining ve hiyerarşik indeksleme.
- Time Series: Zaman damgalı verilerin analizi ve manipülasyonu.
Keşifçi Veri Analizi (EDA) ve Hikaye Anlatımı
- Visual Engineering: Seaborn ile istatistiksel, Plotly ile interaktif grafik.
- Insight Detection: Korelasyon, dağılım testleri ve anomali tespiti.
- Business Dashboards: Verinin hikayesini yöneticilere aktarma.
- Missing Data Patterns: Eksik veriler ve stratejik doldurma yöntemleri.
İleri Özellik Mühendisliği (Feature Engineering)
- Scaling & Transformation: Log-transform, Standard Scaler, Box-Cox.
- Categorical Alchemy: Target Encoding, One-Hot ve Ordinal.
- New Feature Generation: Domain Expertise ile anlamlı kolonlar türetme.
- Synthetic Data: Gerçek veri azsa; yapay veri üretim teknikleri.
AI Veri Hazırlama ve Clean-Data Pipelines
- Scikit-learn Pipelines: Tüm ön işleme adımlarını tek objede birleştirme.
- Column Transformers: Farklı veri türlerine farklı adımlar uygulama.
- Custom Transformers: Kendi veri ön işleme sınıfını (class) yazma.
- Data Quality Framework: Otomatik test mekanizmaları.
LLM ve RAG İçin Veri Mimarisi
- Tokenization & Embedding: Kelimelerin sayılara dönüşümü.
- Chunking Strategies: Dokümanları anlamlı parçalara (semantic) ayırma.
- Vector Databases Prep: Pinecone ve Milvus için veriyi zenginleştirme.
- Context Management: Yapay zekaya en iyi bağlamı (context) sunma.
Web-to-AI: Otomatik Veri Toplama
- Playwright with Python: Modern sitelerden (SPA) asenkron veri çekme.
- JSON/XML Processing: API'lerden gelen veriyi yapılandırma.
- Etik & Legal Scraping: Robots.txt ve crawling nezaket kuralları.
- Automated Ingestion: Periyodik veri toplayan botların inşası.
MLOps Temelleri ve Model Deployment
- FastAPI for Models: Veri süreçlerini API olarak sunma.
- Streamlit with AI: Görselleştirme projelerini web uygulamasına dönüştürme.
- Basic Dockerization: Python uygulamasını heryerde çalışır hale getirme.
- Environment Isolation: Poetry ve Pipenv ile paket yönetimi.
Master Project: Uçtan Uca AI Veri Fabrikası
- Real-World Scenario: Gerçek veri setini çekme, temizleme ve modelleme.
- End-to-End Pipeline: Tek komutla tüm veri akışını yöneten sistem.
- Performance Optimization: Sistemin hızını ve bellek kullanımını optimize etme.
- Presentation: Çıkan sonuçların iş değerini kanıtlama.
Eğitim Yöntemi
- Live Coding Sessions: Eğitmen ve katılımcıların aynı anda kod yazdığı interaktif seanslar.
- Dirty Data Challenge: Katılımcılara kasıtlı olarak "bozuk" bir veri seti verilir ve kısıtlı sürede temizlemeleri istenir.
- Kaggle Mini-Competitions: Sınıf içi veri hazırlama yarışmaları ile rekabetçi öğrenme.
- Peer Review: Yazılan kodların birbirleri tarafından kurumsal standartlara göre incelenmesi.
- Capstone Project: Eğitimin sonunda, katılımcının portfolyosuna ekleyebileceği devasa bir AI projesi.
Hedef Kitle
Kariyer Değiştirenler
Yapay zeka dünyasına Python ve Veri ile sağlam bir adım atmak isteyenler.
Veri Analistleri
Klasik araçlardan (Excel/SQL) modern Python dünyasına geçiş yapmak isteyenler.
Yeni Mezunlar
Akademik bilgilerini production-ready kod yazma becerisiyle taçlandırmak isteyenler.
Teknoloji Liderleri
Yapay zeka ekiplerine doğru vizyonu çizmek isteyen fütürist yöneticiler.
Katılımcılardan Beklentilerimiz
- Sıfırdan Başlama Cesareti: Eski bilgileri bir kenara bırakıp "Modern Python" dünyasına açık olma.
- Analitik Düşünce: Sayılarla ve verilerle uğraşmaktan, problemlerin derinine inmekten keyif alma.
- Zaman Ayırma: Eğitim dışındaki ödevler ve projeler için haftalık en az 10 saat pratik yapma taahhüdü.
- İngilizce Merakı: Kodlama dünyasının teknik dökümantasyonlarını takip etme isteği.
- Merak ve Sabır: Programlamanın ilk aşamalarındaki "öğrenme kavisini" (learning curve) aşacak motivasyon.
Bu bölüm; Modern Python Standartları, Polars ile Vektörel Veri Manipülasyonu, Özellik Mühendisliği (Feature Engineering) ve RAG Sistemleri için Veri Hazırlama konularında LLM sistemleri için optimize edilmiş kod taslaklarını içerir.
Yüksek Hacimli Veri İşleme (Rust Backend)
Polars Kütüphanesi: Veri mühendisliğinde yüksek hacimli verileri (Big Data) bellek içi hızlarda işlemek için geliştirilmiş, Rust tabanlı modern veri manipülasyon aracıdır.
import polars as pl
# Milyonlarca satırlık veriyi lazy evaluation ile işle
df = pl.scan_csv("raw_data.csv")
result = (df.filter(pl.col("age") > 18)
.groupby("city")
.agg(pl.col("salary").mean().alias("avg_salary"))
.collect())
print(result)Scikit-learn Automated Data Pipeline
Ham veriyi otonom olarak temizleyen, dönüştüren ve model eğitimine hazır hale getiren uçtan uca yazılımsal akışlardır.
from sklearn.pipeline import Pipeline
from sklearn.preprocessing import StandardScaler, OneHotEncoder
from sklearn.impute import SimpleImputer
# Ön işleme adımlarını tek objede birleştir
preprocessing = Pipeline([
("imputer", SimpleImputer(strategy="median")),
("scaler", StandardScaler()),
("encoder", OneHotEncoder(handle_unknown="ignore"))
])
# Veriyi temizle ve dönüştür
X_prepared = preprocessing.fit_transform(X_train)Aradığınız Eğitimi Bulduğunuzu Düşünüyorsanız!
Kurumsal eğitim programlarımız, sektörün en güncel ve kritik teknoloji trendlerinde yetkinlik kazanmanız amacıyla lider seviyede yapılandırıldı. Küresel 1-10 değerlendirme sistemlerinde 9.5 ve üzeri memnuniyet puanı alan eğitim içeriklerimiz, ekibinize pratik yetkinlik kazandırmak için tasarlandı.
25 yılı aşkın eğitim sektörü birikimimizi, küresel savunma sanayii ve kurumsal DevOps/Siber Güvenlik danışmanlığı tecrübelerimizle harmanlıyoruz. Ekiplerinizin ihtiyaç duyduğu pratik becerileri, tamamen kuruma özel özgün laboratuvar senaryolarıyla destekleyerek sunuyoruz.
Eğitimin ardından tüm katılımcılara özel GitHub depoları üzerinden hazır çalışma ortamları (labs) ve hayat boyu erişebilecekleri dokümantasyon kütüphanesi açılmaktadır. Kurumsal hedeflerinizi uzmanlığımızla gerçeğe dönüştürün.
Eksiksiz Eğitim Kataloğu
Hands-on Kurumsal Eğitim, Workshop ve Turquality Programları
Tüm eğitimlerimiz, 35 yıllık mühendislik deneyiminin süzgecinden geçmiş, tamamen gerçek dünya senaryolarına (Case Study) dayalı ve hands-on (uygulamalı) olarak sunulmaktadır. Materyaller Git üzerinden dinamik olarak paylaşılır ve katılımcı ihtiyaçlarına göre özelleştirilmiş danışmanlık katmanı içerir.
Yapay Zeka, Üretken AI ve AGI Stratejileri
Genel Yapay Zeka (AGI) vizyonundan otonom ajan mimarilerine, kurumsal RAG ve Fine-Tuning stratejilerinden açıklanabilir AI standartlarına uzanan derinlemesine programlar.
DevOps, Kubernetes ve Platform Otomasyonu
Cloud-native altyapıların kurulumu, orkestrasyonu ve yönetiminde endüstriyel standartlar (NIST, CNCF) ile yüksek erişilebilirlik çözümleri.
Siber Güvenlik, DevSecOps ve Defansif Teknolojiler
Yazılım yaşam döngüsünün her aşamasında güvenlik (Security by Design), siber farkındalık ve kurumsal SOC operasyonları uzmanlığı.
Blockchain, Web3 ve Akıllı Sözleşme Geliştirme
Merkeziyetsiz internet (Web3) ekosisteminde; DAO yapıları, NFT mülkiyeti ve Solidity ile güvenli kontrat geliştirme uzmanlığı.
Yazılım Mimarisi, Big Data ve Veri Yönetimi
Event-driven sistemler, mikroservis modernizasyonu ve yüksek trafikli projelerin mimari tasarımı ve optimizasyonu.
Mikroservis Yazılım Üretimi ve Programlama Dilleri
Çok dilli (Polyglot) geliştirme ortamlarında mikroservis tasarımı, asenkron programlama ve temiz kod standartları.
Proje Yönetimi, Agile ve SAFe Metodolojileri
Kurumsal çevikliğin (Business Agility) sağlanmasında; Scrum, Kanban ve SAFe framework'lerinin uygulanması ve PMP standartları.
Teknik Workshop ve Derin Dalış (Deep Dive) Seansları
Spesifik mühendislik problemlerine odaklanan, kısa süreli ancak yoğun uygulama içeren laboratuvar çalışmaları.
Turquality ve Kurumsal Gelişim Programları
Globalleşen kurumlar için Turquality standartlarında teknoloji modernizasyonu, dijital dönüşüm ve stratejik yönetim eğitimleri.
Tüm Workshoplar Sizin İçin Özel Hazırlananan Kurumsal Workshoplarımız
Workshoplar konuların 360 derece açıdan ele alındığı, konuların derinlemesine işlendiği, handsonlar ile katılımcıların birlikte çalışma fırsatı bulduğu en kapsamlı eğitim formatımızdır.
Tüm Seminerlerimiz Sizin İçin Özel Hazırlananan Kurumsal Seminerlerimiz
Tüm seminerlerimiz sizin senaryolarınız ve ihtiyaçlarınız için size özel hazırlanır. Katılımcı profiline uygun özel örnekler ve katılımı teşvik edecek özel içerikler ile zenginleştirilir.