Model Online/Fiziksel
Süre
Modüller 5 modül

Eğitimin Amacı ve Kapsamı

Modern yapay zeka ve veri projeleri; kurum içi veri servislerinden veri çekmeyi, dış kaynakları sorgulamayı, OpenAI/Anthropic/vLLM gibi model API'lerini çağırmayı ve üretilen sonuçları başka sistemlere bir API olarak sunmayı gerektirir. Bu eğitim, Python ile hem dayanıklı API istemcileri (clients) yazmayı hem de temiz REST servisleri tasarlamayı uçtan uca öğretir.

Katılımcılar requests ve httpx ile senkron/asenkron çağrılar yapar, OAuth2/API Key yetkilendirme, pagination, exponential backoff (tenacity) ve streaming yanıt işlemeyi uygular; ardından kendi veri/AI fonksiyonlarını OpenAPI uyumlu bir servis olarak dışarı açar. Eğitim sonunda yeniden kullanılabilir bir Python SDK/istemci şablonu ve API kontrol listesi üretilir.

Kimler Katılmalı?

  • Dış servisleri, veri kaynaklarını ve LLM API'lerini projelerine bağlayan veri bilimciler ve analistler
  • Yapay zeka iş akışları ve entegrasyon katmanı geliştiren Python geliştiricileri
  • Otomasyon ve veri toplama pipeline'ları kuran veri ve yazılım mühendisleri
  • Ön koşul: temel Python bilgisi (fonksiyonlar, sözlükler, temel hata yakalama)

Kazanımlar

  • HTTP metotları, durum kodları, header'lar, JSON şemaları ve OpenAPI belgelerini doğru okumak ve kullanmak
  • requests.Session ve httpx.AsyncClient ile bağlantı havuzlu, yüksek hızlı API istemcileri yazmak
  • Rate limit (HTTP 429), ağ kopması ve timeout durumlarını exponential backoff ile dayanıklı yönetmek
  • Streaming (SSE) yanıtları ve yapılandırılmış çıktıları (structured outputs) işleyerek LLM API'lerini entegre etmek
  • Temel bir Python fonksiyonunu şema doğrulamalı ve dokümante edilmiş bir REST API'ye dönüştürmek

Konular

HTTP, REST Mimarisi ve Veri Formatları
  • URL yapısı, query/path parametreleri, HTTP metotları, durum kodları ve idempotency
  • JSON serileştirme, Pydantic ile yanıt doğrulama ve OpenAPI/Swagger okuma
Python ile Güvenilir API İstemcisi (Client) Geliştirme
  • requests.Session, bağlantı havuzu (connection pooling) ve doğru timeout ayarları
  • API Key, Bearer Token / OAuth2 akışları, güvenli ortam değişkenleri ve pagination (cursor/offset)
  • tenacity ile retry, exponential backoff ve rate limit (Retry-After) yönetimi
Asenkron API Çağrıları ve LLM/AI Servis Entegrasyonu
  • httpx.AsyncClient ve asyncio.Semaphore ile yüzlerce isteği kontrollü paralel gönderme
  • LLM ve embedding API'lerinde streaming (SSE), batch API ve token/maliyet takibi
Python ile REST API Sunumu ve Webhook Tasarımı
  • Veri ve yapay zeka fonksiyonlarını REST endpoint'leri olarak dışarı açma
  • Webhook alıcıları, imza doğrulama (HMAC) ve temel hata yanıt standardı
API Testi, Mocking ve Kurum İçi SDK Paketleme
  • Dış servisleri pytest, respx / responses ile mock'layarak deterministik test yazma
  • Kurum içi servisler için yeniden kullanılabilir bir Python istemci sınıfı (SDK) oluşturma

Bu Kategorideki Diğer Eğitimler

  • 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
  • C++ Temelleri ve İleri Seviye Uygulamalar

    Yapay zeka ve yüksek performanslı sistemler için modern C++ (C++17/20): RAII ve akıllı işaretçiler, STL, move semantics, multithreading, SIMD, pybind11 ile Python uzantısı yazma ve LibTorch/ONNX Runtime C++ API.

    Yapay Zeka için Programlama Kurumsal
    Canlı Kurs
    5 modül
    İncele

Bizimle iletişime geçin