Bilişim, Yapay Zeka, Oyun Kodlama ve Python konularında her yaşa yönelik ders veriyorum

🤔 Neden Özel Ders Veriyorum? Eğitim Felsefem ve Motivasyonum

Bir Yapay Zeka Uzmanı, Veri Bilimci ve Bilişim Eğitmeni olarak kariyerimde edindiğim en önemli ders, bilginin paylaşılmadığı sürece değerinin sınırlı olduğudur. Özel ders vermeyi tercih etmemin ardında yatan temel nedenler ve felsefem şunlardır:

1. ⚙️ Hızla Değişen Teknolojiye Hızlı Adaptasyon

2. 🎯 Kişiselleştirilmiş Başarıya Odaklanma

Her öğrencinin öğrenme hızı, ilgi alanı ve kariyer hedefi farklıdır. Büyük gruplara yapılan dersler bu bireysel ihtiyaçları karşılamakta yetersiz kalır.

Problem Çözücü Zihniyet: Amacım sadece kod öğretmek değil; öğrencime algoritmik düşünceyi, bir yazılımcı gibi problem çözme yeteneğini kazandırmaktır. Bire bir dersler bu düşünce yapısının yerleşmesi için en verimli ortamdır.

Projelerde Derinleşme: Öğrencinin tutkulu olduğu konulara (bir oyun projesi, bir veri analiz aracı) odaklanarak, teorik bilgiyi somut bir başarı hikayesine dönüştürmesine rehberlik ediyorum.

3. ✨ Potansiyeli Açığa Çıkarma Misyonu

Teknolojinin karmaşık görünümü birçok yetenekli kişinin bu alana adım atmaktan çekinmesine neden oluyor.

Erişilebilir Yapay Zeka: Yapay Zeka ve Makine Öğrenimi gibi karmaşık konuları, herkesin anlayabileceği, adım adım ilerleyen ve motive edici bir dille sunarak bu alandaki gizli kalmış yetenekleri ortaya çıkarmayı kendime misyon edindim.

Kısacası, özel ders veriyorum çünkü sadece bilgi aktarmak değil; öğrencimin kendine olan güvenini inşa etmek ve onu geleceğin teknolojisini yazan aktif bir yaratıcıya dönüştürmek istiyorum.

1. Yapay Zeka ve Python Eğitmeni | Ekim 2023 - (Devam Ediyor)

Kurum: Bilishim Okulu Çalışma Şekli: Yarı Zamanlı | Uzaktan YETENEKLER: Yapay Zeka | Üretken Yapay Zeka (GenAI) | Büyük Dil Modelleri (LLM'ler) | Veri Bilimi | Python | Veri Analizi | Makine Öğrenimi | Derin Öğrenme | Bilgisayarlı Görü | Pygame

2. Veri Bilimci | Temmuz 2022 - Şubat 2024

Kurum: Terapi Medya & Prodüksiyon Çalışma Şekli: Tam Zamanlı | Uzaktan SORUMLULUKLAR/YETENEKLER:

Eyleme dönüştürülebilir içgörüler üretmek için Python (Pandas, Matplotlib) kullanarak Google Analytics/Search Console verilerini analiz etti.

Rakip SEO stratejilerini izlemek amacıyla bir Python web kazıyıcısı (BeautifulSoup/Scrapy) geliştirdi.

Spam bağlantıları azaltmak için backlink (geri bağlantı) kalitesini ve aylık organik trafiği tahmin etmek üzere makine öğrenimi modelleri oluşturdu.

Daha yüksek SERP (Arama Motoru Sonuç Sayfası) sıralamaları için Doğal Dil İşleme (NLP) kullanarak içerik optimizasyonunu otomatik hale getirdi.

3. Veri Bilimi Mentoru | Ocak 2022 – Ocak 2024

Kurum: Global AI Hub | İstanbul, Türkiye YETENEKLER: Veri Bilimi | Python | Veri Analizi | Makine Öğrenimi | Derin Öğrenme

4. Dış Ticaret İstihbarat Uzmanı | Eylül 2021 – Mayıs 2022

Kurum: Nüve Çekirdek Ticaret | Ankara, Türkiye YETENEKLER: Numpy | Pandas | Python | Veri Analizi | Problem Çözme

💎 Size Neler Kazandırabilirim? Somut Başarı ve Kariyer Avantajları

Bana ayıracağınız zaman ve emek karşılığında, size sadece bilgi değil; teknoloji dünyasında rekabet etmenizi sağlayacak somut beceriler, pratik araçlar ve profesyonel bir zihniyet kazandıracağım:

1. 🥇 Sektörün En Çok Aranan Dili: Python Ustalığı

Fonksiyonel Yetkinlik: Temel komutlardan başlayarak, Python'ı sadece yazım dili olarak değil; Veri Analizi (Pandas) ve Makine Öğrenimi (Scikit-learn, TensorFlow) gibi ileri düzey amaçlar için bir araç olarak kullanabilme becerisi.

Proje Geliştirme: Okul ödevlerinden veya kariyer geçişinden bağımsız olarak, sıfırdan çalışan bir otomasyon betiği veya veri görselleştirme aracı oluşturma yeteneği.

2. 🧠 Yapay Zeka ile Geleceğe Yön Verme

AI Temelleri ve Uygulamaları: Yapay Zeka'nın karmaşık matematiksel temellerini, gündelik hayatta kullanabileceğiniz pratik Makine Öğrenimi (ML) modelleri kurma seviyesine indirme.

Veri Bilimi Zihniyeti: Verileri temizleme, analiz etme ve bu verilerden işe yarar içgörüler çıkarma yeteneği—bu sayede sadece kod yazan değil, veriye dayalı kararlar alan biri olmanızı sağlama.

3. 🕹️ Algoritmik Düşünce ve Yaratıcılık

Oyun Kodlama Pratiği: Pygame gibi araçlarla kendi oyununuzu tasarlayarak, en karmaşık algoritmaları ve Nesne Yönelimli Programlama (OOP) prensiplerini eğlenceli ve uygulamalı bir şekilde içselleştirme.

Güçlü Problem Çözme: Bir kodlama hatasıyla (bug) karşılaştığınızda pes etmek yerine, sistematik bir şekilde sorunun kaynağını bulma ve çözme alışkanlığı (Bir yazılımcının en değerli becerisi).

4. 💼 Kariyer ve Portfolyo Avantajı

Gerçek Dünya Projeleri: Benimle çalıştığınız sürece, özgeçmişinize ekleyebileceğiniz, işverenlerin dikkatini çekecek, Veri Analizi veya NLP tabanlı içerik optimizasyonu gibi somut projeler geliştirme imkanı.

Sektör Mentorluğu: İş deneyimlerime dayanarak size doğru kariyer yolunu seçme, CV hazırlama ve teknik mülakatlara hazırlanma konusunda doğrudan tavsiyeler sunma.

Özetle: Size sadece bir ders saati satmıyorum; size bir eğitmen, bir sektör profesyoneli ve bir mentor olarak, teknoloji dünyasında kendinize sağlam bir yer edinmeniz için gereken tam donanımlı beceri setini kazandırıyorum.

🌟 Hakkımda Bilmeniz Gerekenler: Deneyim, Uzmanlık ve Eğitim Felsefem

Bilişim, Yapay Zeka, Oyun Kodlama ve Python Eğitmeni olarak, eğitim yolculuğunuzda size eşlik edecek kişi hakkında bilmeniz gereken en önemli detaylar şunlardır:

1. Sadece Eğitmen Değil, Aktif Bir Uygulayıcıyım

Veri Bilimi Deneyimi: Bir dönem tam zamanlı Veri Bilimci olarak çalıştım (Terapi Medya & Prodüksiyon). Bu süreçte Google Analytics/Search Console verilerini analiz ettim, SEO stratejilerini takip ettim ve trafik tahminleri için Makine Öğrenimi modelleri geliştirdim.

Sektör Pratiği: Bu sayede derslerimde sadece akademik bilgileri değil, gerçek iş dünyasında karşılaşılan problemleri ve pratik çözüm yollarını aktarıyorum.

2. Yapay Zeka (AI) Odaklı Güçlü Bir Temel Sunuyorum

Geniş AI Yetkinliği: Ders içeriklerim; Makine Öğrenimi, Derin Öğrenme, Doğal Dil İşleme (NLP), Üretken Yapay Zeka (GenAI) ve Büyük Dil Modelleri (LLM'ler) gibi sektörün en güncel ve talep gören konularını kapsar.

Geleceğe Hazırlık: Amacım sizi sadece bugünün teknolojisine değil, geleceğin trendlerine de hazırlamaktır.

3. Kişiselleştirilmiş ve Proje Bazlı Öğrenime İnanıyorum

Mentorluk Geçmişi: Global AI Hub'da Veri Bilimi Mentoru olarak görev aldım. Bu, bire bir rehberlik ve kişiselleştirilmiş öğrenme konusunda derin deneyime sahip olduğum anlamına gelir.

Somut Çıktılar: Derslerim teoriden çok, sizin CV'nize ekleyebileceğiniz ve yetkinliğinizi ispatlayacak somut projelere (Oyun, Veri Analiz Uygulaması vb.) odaklanır.

4. Öğrencinin Hızına ve Hedefine Odaklanırım

Her öğrencinin öğrenme stili farklıdır. Eğitim sürecini sizin bireysel hedeflerinize (kariyer geçişi, sınav hazırlığı veya hobi) ve hızınıza göre ayarlayarak en yüksek verimi hedeflerim.

🛠️ Dersleri Nasıl İşlerim? Proje Odaklı ve Uygulamalı Metodoloji

Derslerim, pasif dinleme üzerine değil, aktif katılım ve kalıcı öğrenme üzerine kuruludur. Bir Veri Bilimci olarak edindiğim "problem çözme" zihniyetini, eğitim sürecimin merkezine koyuyorum.

İşte adım adım izlediğimiz ders işleme süreci:

1. 🔍 Değerlendirme ve Kişiselleştirme (İlk Adım)

Seviye Tespiti: İlk görüşmemizde mevcut bilgi seviyenizi, öğrenme hızınızı ve ana hedefinizi (Kariyer geçişi, sınav hazırlığı, proje geliştirme vb.) belirliyoruz.

Özel Müfredat: Bu hedeflere ulaşmanızı sağlayacak, tamamen size özel (Python temelleri, ardından Oyun Kodlama mı yoksa doğrudan Makine Öğrenimi mi?) bir öğrenme yol haritası oluşturuyoruz.

2. 🧩 Modüler ve Proje Bazlı Anlatım

Kısa ve Yoğun Teorik Giriş: Yeni bir konuya (Örn: Pandas DataFrames veya bir Makine Öğrenimi algoritması) kısa, net ve anlaşılır bir teorik giriş ile başlıyoruz.

Hemen Uygulamaya Geçiş: Teorik bilginin hemen ardından, konuyu pekiştirecek küçük bir kodlama egzersizi veya mini bir proje modülü üzerinde çalışmaya başlıyoruz. Bilginin "ne işe yaradığını" anında görüyorsunuz.

3. 🚧 Kodlama, Hata Ayıklama ve Geliştirme (Aktif Öğrenme)

Birlikte Kodlama (Pair Programming): Ekran paylaşımı ile kodları bazen birlikte yazıyor, bazen de sizin yazmanızı izleyerek anında geri bildirim sağlıyorum.

Hata Odaklı Öğrenme: Kodlama hatalarınız (bug'lar) dersin en değerli anlarıdır. Hatanın neden kaynaklandığını ve bu hatayı gelecekte nasıl önleyeceğinizi sistematik bir şekilde analiz ediyoruz. Problem çözme beceriniz bu aşamada gelişir.

4. 📝 Ödevlendirme ve Süreç Takibi (Ders Sonrası)

Uygulamaya Yönelik Ödevler: Her dersin sonunda, öğrendiğiniz konuyu pekiştirecek ve bir sonraki dersin temelini oluşturacak bir ödev veya projenizin bir sonraki aşaması belirlenir.

Kaynak Desteği: Konuyla ilgili ek okuma/izleme materyalleri (dokümantasyon, makale veya video) sağlıyor, gerektiğinde ders aralarında dahi sorularınıza cevap veriyorum.

5. 📈 Periyodik Değerlendirme

Her birkaç modülde bir, öğrenilen bilgileri pekiştirmek ve unuttuğunuz noktaları tespit etmek için kapsamlı bir pratik proje üzerinden ilerlemenizi değerlendiriyorum. Bu, öğrenme sürecini sürekli güncel tutar.

Sonuç: Derslerim, "ne"den çok "nasıl" sorusuna odaklanır. Amacım, size sadece bilgi yüklemek değil, o bilgiyi kullanarak kendi projelerinizi hayata geçirecek donanımı kazandırmaktır.

1. Hedefinizi Net Olarak Belirleyin

Özel derse başlamadan önce "Ne öğrenmek istiyorum?" sorusunun cevabı elinizde olmalı.

Yanıtlayın: Bir kariyer hedefiniz mi var (Veri Bilimci olmak)? Bir üniversite sınavına mı hazırlanıyorsunuz? Yoksa sadece bir hobi projesi (bir Python oyunu) mi geliştirmek istiyorsunuz?

Faydası: Net bir hedef, eğitmenin müfredatı size özel olarak şekillendirmesini ve böylece zamandan tasarruf etmenizi sağlar.

2. Eğitmeninizin Sektör Deneyimini Sorgulayın

Sadece teorik bilgiye sahip biri yerine, alanında aktif çalışmış birini tercih edin.

İnceleyin: Benim gibi Veri Bilimi, SEO Analizi veya Yapay Zeka projelerinde fiilen çalışmış bir eğitmen, size sadece kodlama öğretmez; sektördeki "en iyi uygulamaları" ve gerçek iş problemlerini nasıl çözeceğinizi gösterir.

Faydası: Dersleriniz, bir eğitimden çok, gerçek dünya problem çözme senaryolarına dönüşecektir.

3. Zaman Yönetimi Konusunda Disiplinli Olun

Özel ders, sihirli bir değnek değildir. Başarınız, ders saatleri dışında harcadığınız çabayla doğru orantılıdır.

Taahhütte Bulunun: Benim verdiğim ödevleri ve proje parçalarını ciddiye alın. Her derse bir önceki konuyu sindirmiş olarak gelmek, ilerleme hızınızı katlayacaktır.

Faydası: Kısa sürede sadece bilgi almakla kalmaz, aynı zamanda bir yazılımcının gerektirdiği otonom çalışma ve problem çözme disiplinini kazanırsınız.

4. Soru Sormaktan ve Hata Yapmaktan Çekinmeyin

Bire bir eğitimin en büyük avantajı, anlamadığınız her şeyi anında sorabilme lüksüdür.

Soru Sorun: Bir kavramı anlamadığınızda (Örn: "Derin Öğrenme katmanları nasıl çalışıyor?"), bunu hemen dile getirin. Cevaplamaktan ve farklı yollarla açıklamaktan çekinmem.

Hata Yapın: Kodlama hataları, öğrenme sürecinin doğal bir parçasıdır. Hatalarınızı benden saklamak yerine, onları birlikte analiz ederek kalıcı öğrenmeyi sağlayalım.

5. Öğrenim Materyallerini Aktif Kullanın

Eğitmenin size sağladığı notları, kod depolarını (repository) ve ek kaynakları sadece okumakla yetinmeyin.

Deneyin: Verilen kodları kendiniz yeniden yazın, farklı parametrelerle oynayın ve projelerinizi kendi ilgi alanlarınıza göre kişiselleştirin.

Faydası: Bu aktif katılım, bilgiyi geçici hafızadan kalıcı beceriye dönüştürür ve portfolyonuzu zenginleştirir.