Python ile Yapay Zekâ ve Veri Bilimi Programı
Yapay zekâ artık herkesin kod yazmasını sağlıyor. Asıl fark, yazılanı anlayan ve doğrulayabilen kişide.
Program sonunda öğrenci ne yapabiliyor?
İlk yarıyılda Python’un temellerini sıfırdan öğreniyor, yapay zekâyı bir yardımcı olarak kullanmayı ve ürettiği kodu satır satır denetlemeyi kavrıyor. İkinci yarıyılda odak veriye kayıyor. Her ders uygulamalı: dinlemiyor, yazıyor.
Kendi başına program yazar
Python ile sıfırdan bir program kurabilir, çalışmayan kodda hatayı kendi bulabilir.
Yapay zekânın kodunu denetler
Üretilen kodu okur, test eder, uydurma bilgiyi ve sessizce yanlış çalışan kısmı fark eder.
Gerçek veriyi analiz eder
Kirli bir veri setini temizler, gruplar, özetler ve doğru grafik türünü seçebilir.
İşini yayınlar
Kodunu GitHub’da, analizini paylaşılabilir bir web uygulamasında sunabilir.
75 dakika nasıl geçiyor?
Her ders aynı ritimle ilerliyor. Dersin içinde yapay zekânın kapalı olduğu bir blok var; bunun sebebi aşağıda.
Müfredat
32 hafta, on iki modül. Başlıklara dokunarak haftalık içeriği görebilirsiniz.
1. Yarıyıl — Kodlamaya başlangıç
Hafta 1–3 Programlamanın temeli
- 1 Tanışma, çalışma ortamı, ilk program, yapay zekâ kullanım kuralları
- 2 Değişkenler, veri tipleri, girdi/çıktı, metin işlemleri
- 3 Koşullar ve hata mesajı okuma
Hafta 4–6 Döngüler, veri yapıları, fonksiyonlar
- 4 Döngüler, döngü içinde koşul
- 5 Listeler ve sözlükler, temel veri saklama
- 6 Fonksiyonlar ve problemi parçalara ayırma
Hafta 7–9 Yapay zekâyla çalışmak
- 7 İstem atölyesi: aynı problemi üç farklı istemle çözdürüp çıktıları karşılaştırma
- 8 Üretilen kodu doğrulama: basit test yazma, kodu satır satır açıklatma, uydurma örnekleri
- 9 Üretilen kodu okuma ve düzeltme: çalışan ama yanlış kodu yakalama
Hafta 10–12 Dosyalar, hatalar, kütüphaneler
- 10 Dosya okuma/yazma ve hata yönetimi
- 11 Kütüphane kullanımı: küçük bir veri setini keşfetme ve grafik çizme
- 12 İnternetten veri çekme: hazır bir kaynaktan güncel veri alma
Hafta 13–14 Git ve GitHub
- 13 Sürüm kontrolü neden var: değişiklikleri kaydetme, geri dönme
- 14 GitHub’da hesap açma, kodu yayınlama, kendi profilini oluşturma
Hafta 15–16 Yarıyıl projesi
- 15 Fikir, plan, geliştirme
- 16 Sunumlar ve yarıyıl değerlendirmesi
2. Yarıyıl — Veriyle çalışmak
Hafta 17–19 Veriyle tanışma
- 17 Veri bilimi süreci, tablo halinde veriyle çalışmaya giriş
- 18 Veri okuma, keşif, filtreleme ve sıralama
- 19 Kirli veri: eksik değerler, tekrar eden satırlar, tip dönüşümü
Hafta 20–21 Özetleme ve istatistik
- 20 Gruplama ve özetleme
- 21 Betimsel istatistik: dağılım, ortalama-medyan farkı, aykırı değer
Hafta 22–24 Görselleştirme
- 22 Görselleştirme temelleri ve doğru grafik türünü seçme
- 23 Grafiği okunur kılmak: eksen, etiket, renk, başlık
- 24 Korelasyon ve yanıltıcı grafikler atölyesi
Hafta 25–26 Kendi verini topla
- 25 Okul anketi tasarlama: soru yazma, örneklem, etik
- 26 Toplanan veriyi işlenebilir hale getirme
Hafta 27–28 Makine öğrenmesine giriş
- 27 Eğitim/test ayrımı, tahmin modeli
- 28 Sınıflandırma, doğruluk ölçme, aşırı öğrenme sezgisi
Hafta 29–32 Yayınlama ve Demo Day
- 29 Analizini web uygulamasına dönüştürme: ilk ekran
- 30 Etkileşim ekleme: filtre, seçim, güncellenen grafik
- 31 Proje sprinti: veriden hikâye çıkarma, bulguyu anlatma
- 32 Demo Day: analiz sunumları ve değerlendirme
25. hafta programın motivasyon merkezi. Hazır veri seti yerine öğrenciler kendi okullarında anket yapıyor: uyku süresi ve not ortalaması, ekran süresi, ulaşım süresi. Topladıkları veri kesinlikle kirli çıkıyor, yani 19. haftada öğrenilen her şey somut hale geliyor. 29. haftadan itibaren de bu analiz, bağlantısını paylaşabilecekleri bir web uygulamasına dönüşüyor.
Ders takvimi
2026–2027 öğretim yılının tamamı. Takvim Milli Eğitim Bakanlığı’nın çalışma takvimine göre hazırlandı; ara tatiller, yarıyıl tatili ve resmi bayramlarda ders yapılmıyor.
Perşembe 18.00 – 19.15
Ders yapılmayan perşembeler: 29 Ekim (Cumhuriyet Bayramı), 19 Kasım (ara tatil), 28 Ocak ve 4 Şubat (yarıyıl tatili), 11 Mart (ara tatil ve Ramazan Bayramı).
Cumartesi 16.00 – 17.15
Ders yapılmayan cumartesiler: 31 Ekim (Cumhuriyet Bayramı), 14 ve 21 Kasım (ara tatil), 30 Ocak (yarıyıl tatili), 6 ve 13 Mart (ara tatil ve Ramazan Bayramı), 15 Mayıs (Kurban Bayramı).
Yapay zekâ burada kod yazan değil, tartışılan taraf
Yapay zekâ derslerden çıkarılmıyor, rolü değiştiriliyor: hata mesajını çözdürme, bir fonksiyonun ne yaptığını açıklatma, bir grafiği yorumlatıp yorumun doğruluğunu tartışma.
Her derste yapay zekânın kapalı olduğu bir blok var. Çünkü bu alandaki en büyük risk, öğrencinin kodu yazdırıp hiçbir şey öğrenmemesi.
Değerlendirme
- Haftalık ödevler %30
- Yarıyıl projesi %25
- Final projesi %35
- Derse katılım %10
Final projesi bir analiz raporu ve sunumdur. Grafiğin güzelliği değil, o grafikten ne sonuç çıkarıldığı puanlanır.
Program bilgileri
- Kimler için
- Ön bilgisi olmayan lise öğrencileri, 9–12. sınıf
- Süre
- 32 hafta, iki yarıyıl
- Ders saati
- Haftada 1 gün, 75 dakika
- Gruplar
- Perşembe 18.00–19.15 veya Cumartesi 16.00–17.15
- Başlangıç
- 19 Eylül (cumartesi) veya 24 Eylül 2026 (perşembe)
- Bitiş
- 3 veya 12 Haziran 2027
- Ön koşul
- Yok
- Gereken
- İnternet bağlantısı olan bir bilgisayar. Kurulum gerekmez, ilk dersten itibaren tarayıcıdan çalışılır.
- Ek ücret
- Yok. Kullanılan araçların tamamı ücretsiz.
- Yer
- Apeas By Tülay — Alsancak, İzmir
- Kontenjan
- 5 kişi
- Ücret
- Güncellenecektir
Sıkça sorulan sorular
Hiç kod yazmadım, bu program bana ağır gelir mi?
Hayır. Program sıfırdan başlıyor. İlk yarıyılın tamamı Python temellerine ayrılmış durumda; veri bilimi konularına 17. haftada geçiliyor.
Bilgisayarıma bir şey kurmam gerekiyor mu?
Hayır. İlk dersten itibaren tarayıcı üzerinden çalışıyoruz. İnternet bağlantısı olan herhangi bir bilgisayar yeterli.
Yapay zekâ zaten kod yazıyorken bunu öğrenmenin anlamı ne?
Tam da bu yüzden öğreniyoruz. Yapay zekâ hızlı kod üretiyor ama ürettiği kod bazen yanlış, bazen çalışıyormuş gibi görünüp yanlış sonuç veriyor. Bunu fark edebilmek için kodun ne yaptığını anlamak gerekiyor. 7, 8 ve 9. haftalar tamamen bu konuya ayrılmış durumda.
GitHub’a neden yer verdiniz?
GitHub yazılım dünyasının ortak alanı; kodun nerede durduğunu, nasıl paylaşıldığını ve nasıl geri alındığını öğrenmek temel bir beceri. Ayrıca öğrencinin yıl boyunca yaptıklarının toplandığı, dışarıdan görülebilen bir profil oluşuyor.
Ücretli bir yapay zekâ aboneliği almam gerekiyor mu?
Hayır. Programda ücretli abonelik gerektiren bir uygulama geliştirmiyoruz. Araçların ücretsiz sürümleri yeterli.
Matematiğim çok iyi değil, ikinci yarıyılda zorlanır mıyım?
İkinci yarıyıl lise matematiğinin ötesine geçmiyor. Ortalama, medyan, dağılım ve korelasyon zaten müfredatta var; burada bunları kodla ve gerçek veriyle uygulamalı görüyorsunuz. Çoğu öğrenci için bu, matematik dersini de kolaylaştırıyor.
Üniversite başvurusunda veya proje yarışmalarında işime yarar mı?
Program sonunda elinizde kendi topladığınız veriyle yaptığınız, bağlantısını paylaşabildiğiniz bir analiz projesi ve bir GitHub profili oluyor. TÜBİTAK 2204 gibi proje yarışmalarına hazırlanan öğrenciler için ikinci yarıyıl doğrudan kullanılabilir bir içerik sunuyor.
Tatillerde ders yapılıyor mu?
Ara tatiller, yarıyıl tatili ve resmi bayramlarda ders yapılmıyor. Yukarıdaki ders takvimi bölümünde grubunuzun bütün tarihlerini ve tatil günlerini görebilirsiniz.
Sadece bir yarıyıla katılabilir miyim?
Birinci yarıyıl kendi içinde bütünlüklü, projeyle kapanan 16 haftalık bir modül. İkinci yarıyıla dışarıdan katılmak için temel Python bilgisi gerekiyor; bu durumda kayıt öncesinde kısa bir seviye görüşmesi yapıyoruz.
Kontenjan neden 5 kişi?
Dersin en az yarısı laboratuvar çalışması. Eğitmenin bu sürede her öğrenciye tek tek yetişebilmesi için grup küçük tutuluyor.
Ortaokul düzeyinde bir programınız var mı?
Evet. Ortaokul öğrencileri için Kod Atölyesi: Python ile Yazılım Geliştirme açılıyor.
Kontenjan 5 kişi
Kayıt ve ayrıntılı bilgi için iletişime geçebilirsiniz.
İletişime geçburakevrentug@gmail.com · Alsancak, Apeas Eğitim Alanı