Rehber

İki paralel pist: geliştirici & LLM odaklı rehber

Bu sayfa sınav tarihinden çok üretilen sistem ve ürün disiplinine göre sıralı konuları işaretler. Süre çizgisi kişisel hıza bağlıdır; önemli olan her faz için ölçülebilir çıktı (deploy edilmiş proje, açılmış PR, yayınlanmış deney notu).

Bir yolu “sıfırdan sona eksiksiz” gitmeyi beklemeyin: çapraz paralel olarak ilerlemek normaldir (örneğin web + API fazlarını yan yana güçlendirmek).

Fine-tuning rehberi (blog) →Tüm blog yazıları →

Geliştirici yolu (web & ürün)

Next/React, TypeScript ve dağıtılabilir özelliklere doğru yükselen güncel ana hat.

Temel0–2 ay aktif öğrenme

Komut satırı, Git ve iletişim protokolleri

▹Terminal alışkanlığı: klasör yapısı, ortam değişkenleri, süreç (process) çıktısı okuma.
▹Git dallanma akışları (branch, merge/rebase seçimi takım normuna bağlı); anlamlı commit mesajı.
▹HTTP temelleri: metotlar, durum kodları, header sözlüğü, JSON gövdesi — Postman/Thunder Client ile deney.
▹Türkçe/İngilizce döküman okuma hızını artırma; teknik blog ve resmi döküman disiplinine alışmak.

Web2–5 ay (üst üste günlük pratik ile)

HTML, CSS erişilebilirlik ve TypeScript zemini

▹Semantik HTML, klavye odak sırası ve ARIA gerektiği yerleri bilmek (her şeye ARIA sıçramayın).
▹Responsive düzenler: mobil önceliği, Tailwind/Chakra-benzeri utility zihni ama özü anlamadan kütüphane seçmeyin.
▹TypeScript sıkı mod: union/unknown, generics’e yüzeysel değil ihtiyaç olduğunda derin bakış.
▹Basit Lighthouse ve axe ile erişilebilirlik rutini oluşturmak.

React3–8 ay gerçek proje ile

React 19 ekosisteminde komponent düşüncesi + Next.js App Router

▹Server vs Client bileşeni ayrımı: hangi kod nerede koşmalı veri yakınlığı kuralına göre.
▹Fetching stratejileri: SSR, streaming, paralel yükleme; gereksiz client bundle şişmesini durdurmak.
▹Durum yönetimi: React bileşeni içi yerel state ile başlayın; gerektiğinde global store/selectors.
▹Formlar ve doğrulama şeması (ör. Zod yaklaşımı) kullanıcı hatalarında tutarlı deneyim.

API4–12 ay paralel olarak

Back-end yüzeyi: REST tasarımı, kimlik doğrulama, veritabanı

▹OpenAPI/typed client üretimi; idempotent POST desenleri (ödemeler için anahtar).
▹OAuth/OpenID bağlamında token yenileme, refresh güvenliği ve CSRF yüzleri (framework’ünüze göre).
▹PostgreSQL/MySQL seçimi + indeks tasarımı; transaction sınırına dikkat (küçük ama sık tuzaklar).
▹Kuyruk (queue) için genel kavram: en azından SQS-benzeri tekrar deneme politikalarını görün.

DevOps+Sürekli

Dağıtım, gözlemlenebilirlik ve güvenlik zemin tabanı

▹Dockerfile çokkatmanlı yapısı, imaj güvenlik tarama (SCA girişi).
▹CI’da lint + birim/E2E; prod’da log korelasyonu (trace/request id).
▹Temel sızmaya karşı başlıklar ve bağımlılık güncellemesi rutini.

Mobil+2–4 ay seçmeli projede

React Native dokunuşu (isteğe bağlı ama rekabet gücü)

▹Expo ile hız prototip vs ham RN seçimini bilinçli karar olarak kaydedin.
▹Platform-specific edge-case klasör yapısı (`.ios.tsx` yaklaşımı vb.) ile tanışmak.

LLM / uygulamalı yapay zekâ yolu

Prompt’tan MCP ve fine-tuning öncesi kontrol listelerine dek üretken sistemi anlamayı hedefleyen sıra.

Ön bilgi1–3 ay paralel olarak

Lineer cebir ışığı + olasılık + Python ergonomisi

▹Vektör/matriks sezgisi yetmez ama zararlı değildir; gradyan düşünün (yön ve büyüklük).
▹Temel istatistik: beklenen değer, varyans Bayes sezgisi ışığında (abartılı değil pragmatik).
▹Python paket dizini yapısı, sanal ortam, debug ve veri yükleme ergonomisi.

ML2–6 ay yan proje ile

Klasik öğrenme kavramları ve değerlendirme disiplini

▹Eğitim/validasyon ayırması, overfitting sezgisi ve metrik tuzakları (accuracy maskesi).
▹Basit doğrusal/modeller ile veri tertibi ve özellik ölçekleme farkına alışmak.

DL3–12 ay karma yoğunluklu

Sinir ağları, Transformer ve NLP modern hat

▹Otomatik türev (autograd) fikrine alışmak; mikro grafik olarak düşünme.
▹Attention sezgisi: neden dizilerde uzun menzilli ilişkilendirmeye ihtiyaç var?
▹Pretrain → fine-tune hikâyesi ve tokenizer sınırları (bilinmez kelime düşüşleri).

UygulamaSürekli pratik

Prompt tasarımı, yapılandırılmış çıktı ve RAG ilkelleri

▹Sistem talimatları + kullanıcı talimatları ayrımı; versiyonlama zihni.
▹JSON şema çıkışı ve doğrulama (parse edilemezse retry politikanız).
▹Embedding + yakınlık mantığı; chunk seçiminde insani önyargı tuzakları.

Üretim6+ ay derin projeler ile

Eval’ler, maliyet gözlem ve MCP/araç yönlendirmesi

▹LLM-as-judge ölçümünü fazla yükseltmemek — referans insan denetimi hâlâ değerlidir.
▹Trace ID üzerinden model sürümü + prompt özeti saklama (izlenebilirlik).
▹MCP/function calling araç parametre doğruluğu model kalitesinden ayrı test edilir.
▹Fine tuning harcanmadan önce veri güvenilirliği kriterleri çıkarın.

SorumlulukSürekli

Güvenlik, önyargı ve red-team düşünüşü

▹Jailbreak / prompt injection’a karşı sadece “filtrasyon” güven planı olarak yetmez.
▹Kullanım koşulu ve günlük politikaları yazılı olarak tutmak (özellikle dahili araçlar).

2025–2026 notları

Gündemi takip etmek için odak başlıklar

✦Araç entegrasyonu (MCP) ve çok-model yönlendirmesi küçük ekipte bile yaygınlaşıyor.
✦Streaming çıktılar UI durum karmaşıklığı yaratır; iptal/tekrar (cancel/retry) tasarı şart.
✦Uzak veri bağlamıyla çalışırken gecikme ve token maliyetini ilk günden izleyici panellerde görün.
✦Çok dillilik gereksinimi embedder seçimini sık sık sıkıştırır — erken doğrula.
✦Regülasyon baskısı arttığında anonim veri politikası yazılı süreç değildirse eğitime gidemezsiniz.

Daha fazla ipucu ve kaynak türleri

→Açık kaynak repo klonlamak yerine küçük kendi projenizi fork’layarak okuyun (gerçek hata çıkarır).
→Katılımcı olarak hackathon/issue triage yapmak CV’den zengin bağlam sağlar.
→Llama-index / HF Hub / Papers with Code kombinleriyle günceli tarayın.
→Kariyer sıçramalarında yayın/portfolyoda “neyi öğrendim + sistemi göz önünde çıkış” anlatmak önem taşır.

İki paralel pist: geliştirici & LLM odaklı rehber

Bir yolu “sıfırdan sona eksiksiz” gitmeyi beklemeyin: çapraz paralel olarak ilerlemek normaldir (örneğin web + API fazlarını yan yana güçlendirmek).

Geliştirici yolu (web & ürün)

Next/React, TypeScript ve dağıtılabilir özelliklere doğru yükselen güncel ana hat.

Temel0–2 ay aktif öğrenme

Komut satırı, Git ve iletişim protokolleri

▹Terminal alışkanlığı: klasör yapısı, ortam değişkenleri, süreç (process) çıktısı okuma.
▹Git dallanma akışları (branch, merge/rebase seçimi takım normuna bağlı); anlamlı commit mesajı.
▹HTTP temelleri: metotlar, durum kodları, header sözlüğü, JSON gövdesi — Postman/Thunder Client ile deney.
▹Türkçe/İngilizce döküman okuma hızını artırma; teknik blog ve resmi döküman disiplinine alışmak.

Web2–5 ay (üst üste günlük pratik ile)

HTML, CSS erişilebilirlik ve TypeScript zemini

▹Semantik HTML, klavye odak sırası ve ARIA gerektiği yerleri bilmek (her şeye ARIA sıçramayın).
▹Responsive düzenler: mobil önceliği, Tailwind/Chakra-benzeri utility zihni ama özü anlamadan kütüphane seçmeyin.
▹TypeScript sıkı mod: union/unknown, generics’e yüzeysel değil ihtiyaç olduğunda derin bakış.
▹Basit Lighthouse ve axe ile erişilebilirlik rutini oluşturmak.

React3–8 ay gerçek proje ile

React 19 ekosisteminde komponent düşüncesi + Next.js App Router

▹Server vs Client bileşeni ayrımı: hangi kod nerede koşmalı veri yakınlığı kuralına göre.
▹Fetching stratejileri: SSR, streaming, paralel yükleme; gereksiz client bundle şişmesini durdurmak.
▹Durum yönetimi: React bileşeni içi yerel state ile başlayın; gerektiğinde global store/selectors.
▹Formlar ve doğrulama şeması (ör. Zod yaklaşımı) kullanıcı hatalarında tutarlı deneyim.

API4–12 ay paralel olarak

Back-end yüzeyi: REST tasarımı, kimlik doğrulama, veritabanı

▹OpenAPI/typed client üretimi; idempotent POST desenleri (ödemeler için anahtar).
▹OAuth/OpenID bağlamında token yenileme, refresh güvenliği ve CSRF yüzleri (framework’ünüze göre).
▹PostgreSQL/MySQL seçimi + indeks tasarımı; transaction sınırına dikkat (küçük ama sık tuzaklar).
▹Kuyruk (queue) için genel kavram: en azından SQS-benzeri tekrar deneme politikalarını görün.

DevOps+Sürekli

Dağıtım, gözlemlenebilirlik ve güvenlik zemin tabanı

▹Dockerfile çokkatmanlı yapısı, imaj güvenlik tarama (SCA girişi).
▹CI’da lint + birim/E2E; prod’da log korelasyonu (trace/request id).
▹Temel sızmaya karşı başlıklar ve bağımlılık güncellemesi rutini.

Mobil+2–4 ay seçmeli projede

React Native dokunuşu (isteğe bağlı ama rekabet gücü)

▹Expo ile hız prototip vs ham RN seçimini bilinçli karar olarak kaydedin.
▹Platform-specific edge-case klasör yapısı (`.ios.tsx` yaklaşımı vb.) ile tanışmak.

LLM / uygulamalı yapay zekâ yolu

Prompt’tan MCP ve fine-tuning öncesi kontrol listelerine dek üretken sistemi anlamayı hedefleyen sıra.

Ön bilgi1–3 ay paralel olarak

Lineer cebir ışığı + olasılık + Python ergonomisi

▹Vektör/matriks sezgisi yetmez ama zararlı değildir; gradyan düşünün (yön ve büyüklük).
▹Temel istatistik: beklenen değer, varyans Bayes sezgisi ışığında (abartılı değil pragmatik).
▹Python paket dizini yapısı, sanal ortam, debug ve veri yükleme ergonomisi.

ML2–6 ay yan proje ile

Klasik öğrenme kavramları ve değerlendirme disiplini

▹Eğitim/validasyon ayırması, overfitting sezgisi ve metrik tuzakları (accuracy maskesi).
▹Basit doğrusal/modeller ile veri tertibi ve özellik ölçekleme farkına alışmak.

DL3–12 ay karma yoğunluklu

Sinir ağları, Transformer ve NLP modern hat

▹Otomatik türev (autograd) fikrine alışmak; mikro grafik olarak düşünme.
▹Attention sezgisi: neden dizilerde uzun menzilli ilişkilendirmeye ihtiyaç var?
▹Pretrain → fine-tune hikâyesi ve tokenizer sınırları (bilinmez kelime düşüşleri).

UygulamaSürekli pratik

Prompt tasarımı, yapılandırılmış çıktı ve RAG ilkelleri

▹Sistem talimatları + kullanıcı talimatları ayrımı; versiyonlama zihni.
▹JSON şema çıkışı ve doğrulama (parse edilemezse retry politikanız).
▹Embedding + yakınlık mantığı; chunk seçiminde insani önyargı tuzakları.

Üretim6+ ay derin projeler ile

Eval’ler, maliyet gözlem ve MCP/araç yönlendirmesi

▹LLM-as-judge ölçümünü fazla yükseltmemek — referans insan denetimi hâlâ değerlidir.
▹Trace ID üzerinden model sürümü + prompt özeti saklama (izlenebilirlik).
▹MCP/function calling araç parametre doğruluğu model kalitesinden ayrı test edilir.
▹Fine tuning harcanmadan önce veri güvenilirliği kriterleri çıkarın.

SorumlulukSürekli

Güvenlik, önyargı ve red-team düşünüşü

▹Jailbreak / prompt injection’a karşı sadece “filtrasyon” güven planı olarak yetmez.
▹Kullanım koşulu ve günlük politikaları yazılı olarak tutmak (özellikle dahili araçlar).

Gündemi takip etmek için odak başlıklar

✦Araç entegrasyonu (MCP) ve çok-model yönlendirmesi küçük ekipte bile yaygınlaşıyor.

✦Streaming çıktılar UI durum karmaşıklığı yaratır; iptal/tekrar (cancel/retry) tasarı şart.

✦Uzak veri bağlamıyla çalışırken gecikme ve token maliyetini ilk günden izleyici panellerde görün.

✦Çok dillilik gereksinimi embedder seçimini sık sık sıkıştırır — erken doğrula.

✦Regülasyon baskısı arttığında anonim veri politikası yazılı süreç değildirse eğitime gidemezsiniz.

Daha fazla ipucu ve kaynak türleri

→Açık kaynak repo klonlamak yerine küçük kendi projenizi fork’layarak okuyun (gerçek hata çıkarır).

→Katılımcı olarak hackathon/issue triage yapmak CV’den zengin bağlam sağlar.

→Llama-index / HF Hub / Papers with Code kombinleriyle günceli tarayın.

→Kariyer sıçramalarında yayın/portfolyoda “neyi öğrendim + sistemi göz önünde çıkış” anlatmak önem taşır.