Model Online/Fiziksel
Süre
Modüller 5 modül

Eğitimin Amacı ve Kapsamı

Deneysel notebook kodlarını kurumsal ölçekte çalışan, bakımı kolay ve yüksek performanslı yapay zeka kütüphanelerine veya veri pipeline'larına dönüştürmek ileri seviye Python hakimiyeti gerektirir. Bu eğitim; Python'un nesne modelini, bellek yönetimini, eşzamanlılık (concurrency) mekanizmalarını ve temiz mimari araçlarını mühendislik perspektifiyle ele alır.

Katılımcılar büyük veri akışlarını generator yapılarıyla belleği şişirmeden işler, asyncio ve multiprocessing ile I/O ve CPU darboğazlarını aşar, cProfile ve memory_profiler ile kod darboğazlarını bulur ve pyproject.toml / uv ile kurum içi Python paketi oluşturur. Eğitim sonunda spagetti bir ML prototipinin üretime hazır bir pakete dönüştürüldüğü örnek proje tamamlanır.

Kimler Katılmalı?

  • Notebook kodlarını üretim kalitesinde modüllere dönüştüren veri bilimciler ve ML mühendisleri
  • Yüksek hacimli veri işleme ve LLM orkestrasyon servisleri yazan Python geliştiricileri
  • Kurum içi ortak Python SDK ve kütüphaneleri geliştiren platform mühendisleri
  • Ön koşul: temel Python yapılarına (fonksiyonlar, sınıflar, temel veri tipleri) hakimiyet

Kazanımlar

  • dataclasses, Pydantic, Protocol ve statik tip kontrolü (mypy/pyright) ile sağlam arayüzler tasarlamak
  • Iterator, generator ve context manager yapılarıyla büyük veri kümelerini düşük RAM ile işlemek
  • GIL davranışını anlayarak işi asyncio, ThreadPoolExecutor veya ProcessPoolExecutor arasında doğru dağıtmak
  • CPU/bellek profilleme araçlarını kullanmak ve NumPy vektörizasyonu veya Numba ile darboğazları hızlandırmak
  • pyproject.toml, uv, ruff ve pytest ile test edilmiş, kurulabilir kurum içi Python paketleri üretmek

Konular

İleri Nesne Modeli, Tip Sistemi ve Fonksiyonel Yapılar
  • Dunder metotlar, __slots__, dataclasses, typing.Protocol ve Generic tipler
  • Parametreli dekoratörler, closure'lar, functools ve context manager (contextlib) tasarımı
Bellek Yönetimi, Iterator ve Generator Pipeline'ları
  • Referans sayımı, garbage collection, weakref ve bellek sızıntısı nedenleri
  • Generator ifadeleri, yield ve itertools ile tembel (lazy) veri yükleme hatları
Eşzamanlılık ve Paralellik: asyncio, Threading ve Multiprocessing
  • GIL (Global Interpreter Lock) ve free-threaded Python gelişmeleri; I/O-bound vs CPU-bound ayrımı
  • asyncio (TaskGroup, Semaphore) ile yüksek eşzamanlı API/LLM çağrıları
  • concurrent.futures, multiprocessing ve shared_memory ile çok çekirdekli veri işleme
Profiling ve Yüksek Performanslı Python
  • cProfile, py-spy ve memray / memory_profiler ile darboğaz analizi
  • NumPy bellek düzeni (views vs copies), vektörizasyon ve Numba JIT ile döngü hızlandırma
Modern Paketleme, Kalite Kontrol ve Test Mühendisliği
  • pyproject.toml, uv / Poetry, ruff ve mypy ile standart proje iskeleti
  • pytest (fixtures, parametrize, mocking) ile ML ve veri kodlarını test etme

Bu Kategorideki Diğer Eğitimler

  • Python ile API

    Yapay zeka ve veri projelerinde Python ile API tüketimi ve geliştirme: HTTP/REST prensipleri, requests ve async httpx istemcileri, kimlik doğrulama, retry/rate-limit yönetimi, LLM API'leri ve temel servis tasarımı.

    Yapay Zeka için Programlama Kurumsal
    Canlı Kurs
    5 modül
    İncele
  • FastAPI

    FastAPI ile uçtan uca modern Python web servisleri geliştirme: Pydantic v2, Dependency Injection, async SQLAlchemy/veritabanı entegrasyonu, OAuth2/JWT güvenliği, pytest ve Docker. Backend ve yapay zeka geliştiricileri için.

    Yapay Zeka için Programlama Kurumsal
    Canlı Kurs
    5 modül
    İncele
  • PyTorch Temelleri

    PyTorch ile derin öğrenme programlama temelleri: Tensor işlemleri ve GPU hızlandırma, autograd ve otomatik türev, Dataset/DataLoader, nn.Module ile sinir ağı kurma, eğitim döngüsü ve model kaydetme. Veri bilimciler ve geliştiriciler için.

    Yapay Zeka için Programlama Kurumsal
    Canlı Kurs
    5 modül
    İncele
  • TensorFlow Temelleri

    TensorFlow 2 ve Keras ile derin öğrenme temelleri: tf.Tensor, GradientTape, tf.data pipeline'ları, Sequential/Functional/Subclassing API ile model kurma, callbacks, TensorBoard ve SavedModel. Veri bilimciler ve mühendisler için.

    Yapay Zeka için Programlama Kurumsal
    Canlı Kurs
    5 modül
    İncele
  • R Programlama Dili

    Veri bilimi, istatistiksel analiz ve makine öğrenmesi için R programlama: tidyverse (dplyr, tidyr, ggplot2), hipotez testleri ve regresyon, tidymodels ile ML iş akışları, Quarto raporlama ve Plumber API.

    Yapay Zeka için Programlama Kurumsal
    Canlı Kurs
    5 modül
    İncele
  • Veri Bilimi İçin Python Veri Bilimi İçin Python

    Pandas ve Polars ile veri işleme, Matplotlib, Seaborn ve Plotly ile görselleştirme, keşifsel veri analizi (EDA) ve Scikit-learn ile makine öğrenmesi modellemesini kapsayan uygulamalı Python eğitimi.

    Yapay Zeka için Programlama Kurumsal, Bireysel
    Canlı Kurs
    4 modül
    İncele

Bizimle iletişime geçin