Cv Benim Blog Yeni Nesil İş Arama
Benzer Yazılar
Yapay Zeka Mühendisliği Bölümü, yapay zeka, makine öğrenmesi, derin öğrenme, veri bilimi, algoritmalar, yazılım geliştirme ve akıllı sistemler üzerine eğitim veren 4 yıllık lisans programıdır. YÖK Atlas’ta SAY puan türüyle öğrenci alan mühendislik programları arasında yer alır.
Mezunlar Nerelerde Çalışabilir?
- yazılım şirketleri
- yapay zeka firmaları
- teknoloji şirketleri
- savunma sanayii şirketleri
- fintech şirketleri
- e-ticaret firmaları
- sağlık teknolojileri şirketleri
- otomotiv ve otonom sistem firmaları
- veri bilimi ekipleri
- Ar-Ge merkezleri
- kamu kurumlarının bilişim birimleri
- üniversiteler
Bölüm Türü: Lisans / 4 yıl
Mezun Unvanı: Yapay Zeka Mühendisi
1️⃣ Bu bölümde ne öğretilir?
Yapay Zeka Mühendisliği Bölümü derslerinde:
- programlama
- algoritmalar
- veri yapıları
- yapay zeka
- makine öğrenmesi
- derin öğrenme
- veri bilimi
- olasılık ve istatistik
- lineer cebir
- matematik
- veritabanı sistemleri
- doğal dil işleme
- bilgisayarlı görü
- optimizasyon
- yazılım mühendisliği
öğretilir.
TOBB ETÜ Yapay Zeka Mühendisliği ders müfredatında bilgisayar programlama, sistem programlama, algoritma analizi, olasılık teorisi, veritabanı sistemleri, yapay zeka ve yapay öğrenme gibi dersler yer alır. Bahçeşehir Üniversitesi programında da Python programlama, calculus, fizik, ayrık matematik ve yapay zeka odaklı dersler bulunmaktadır.
➡️ temel yapı:
yazılım + veri + algoritma + makine öğrenmesi + yapay zeka
2️⃣ Yapay Zeka Mühendisliği Bölümü mezunu ne iş yapar?
- yapay zeka modelleri geliştirir
- makine öğrenmesi algoritmaları kurar
- veri analizi yapar
- derin öğrenme modelleri üzerinde çalışır
- doğal dil işleme projelerinde görev alır
- görüntü işleme ve bilgisayarlı görü projelerine katılır
- yapay zeka destekli yazılım sistemleri geliştirir
- veri mühendisliği süreçlerine destek verir
- akıllı otomasyon sistemleri geliştirir
- Ar-Ge projelerinde çalışır
➡️ işin özü:
veriden öğrenen, tahmin yapan, karar destek sağlayan ve otomasyon üreten yazılım sistemleri geliştirmektir.
3️⃣ Günlük çalışma hayatı nasıldır?
Günlük çalışma hayatı çoğu zaman:
- kod yazma
- veri temizleme
- model eğitme
- algoritma test etme
- hata ayıklama
- veri görselleştirme
- API entegrasyonu
- model performansı ölçme
- teknik raporlama
- ürün ve yazılım ekipleriyle çalışma
üzerinden ilerler.
➡️ çalışma ortamı genellikle:
- yazılım ofisi
- teknoloji şirketi
- Ar-Ge merkezi
- uzaktan çalışma ortamı
- veri bilimi ekibi
- savunma sanayii projesi
şeklindedir.
4️⃣ Kimler için uygun?
- matematiği sevenler
- problem çözmeyi sevenler
- meraklı olanlar
- İngilizce teknik kaynak okuyabilecek kişiler
- sürekli öğrenmeye açık olanlar
- algoritmik düşünme becerisi güçlü olanlar
➡️ bu bölüm daha çok:
- yazılım
- matematik
- veri analizi
- istatistik
- algoritma
- İngilizce
gerektirir.
5️⃣ Kimler zorlanır?
- Sosyalleşmeyi çok sevenler
- matematiği sevmeyenler
- yeniliğe açık olmayanlar
- İngilizce teknik kaynak okuyamayanlar
- detaylı işlerden hoşlanmayanlar
➡️ çünkü bu alan:
yazılım + matematik + istatistik + veri + sürekli öğrenme gerektirir.
6️⃣ Bu mesleğin geleceği var mı?
Yapay Zeka Mühendisliği Bölümü; yazılım, savunma sanayii, finans, sağlık, otomotiv, e-ticaret, üretim ve kamu dijitalleşmesi gibi birçok sektörde büyüyen bir alandır. Türkiye’de Sanayi ve Teknoloji Bakanlığı koordinasyonunda hazırlanan Ulusal Yapay Zekâ Stratejisi de bu alanın kamu politikası düzeyinde öncelikli görüldüğünü göstermektedir.
Kısa gerçek:
➡️ Geleceği güçlü alanlardan biridir.
➡️ Ancak sadece bölüm adıyla iş garantisi vermez.
➡️ Yazılım temeli zayıf olan mezun zorlanır.
➡️ Python, veri bilimi, makine öğrenmesi, bulut teknolojileri, MLOps, İngilizce ve proje portföyü mezunu öne çıkarır.
➡️ İş piyasasında yapay zeka mühendisi çoğu zaman yazılım mühendisi, veri bilimci ve makine öğrenmesi mühendisi rolleriyle birlikte değerlendirilir.
7️⃣ 🤖 Yapay Zeka Mühendisliği Maaş & Gerçekler Tablosu 2026
| Kadro / Alan | 🏛️ Kamu | 💼 Özel Sektör | 🌍 Uluslararası Kariyer | 🎯 Maaşı Belirleyen | ⚠️ Kritik |
|---|---|---|---|---|---|
| 🏛️ Sözleşmeli Yapay Zeka / Büyük Veri Mühendisi | 135.000 – 195.000 TL+ | — | ❌ | Kamu bilişim sözleşmesi ve uzmanlık | Kamudaki en yüksek maaşlı bilişim kadrolarından |
| 🛡️ Junior AI Engineer (Savunma Sanayii) | — | 85.000 – 95.000 TL | ❌ | Python, ML bilgisi ve teknik mülakat | 16 maaş sistemi avantajı |
| 🧠 Mid-Level AI Specialist | — | 110.000 – 185.000 TL | ❌ | LLM, MLOps ve proje deneyimi | Kurumsal şirketlerde yoğun talep |
| 🚀 Senior AI / LLM Engineer | — | 220.000 – 350.000 TL+ | ❌ | LLM, GenAI ve liderlik tecrübesi | Kariyer tavanı çok yüksek |
| 📊 Veri Bilimci / ML Mühendisi | — | 90.000 – 160.000 TL | ❌ | Makine öğrenmesi ve veri mühendisliği | Startup ekosisteminde yaygın |
| 🎓 Araştırma Görevlisi | 86.300 – 91.500 TL | — | ❌ | Akademik başarı ve proje üretimi | AR-GE kariyerinin başlangıcı |
| 🇺🇸 AI Engineer (ABD) | — | — | 110.000 $ – 150.000 $/yıl | LLM, Deep Learning ve İngilizce | Dünyanın en yüksek maaşlı AI pazarı |
| 🇺🇸 Senior / Staff AI Engineer | — | — | 250.000 $ – 450.000 $+/yıl | Büyük ölçekli AI sistemleri | Hisse (RSU) gelirleri çok yüksektir |
| 🇪🇺 AI Engineer (Avrupa) | — | — | 65.000 € – 85.000 €/yıl | NLP, CV ve MLOps uzmanlığı | Almanya ve Hollanda öne çıkıyor |
| 🌍 Global Remote AI Engineer | — | — | 4.000 $ – 12.000 $/ay | Deneyim ve yabancı müşteri portföyü | Türkiye’den döviz bazlı çalışma imkânı |
| 🤖 AI Agent / SaaS Girişimi | — | — | ✔ | Ürün ve abonelik modeli | Bölümün en doğal girişim alanı |
| 👁️ Bilgisayarlı Görü Girişimi | — | — | ✔ | Computer Vision uzmanlığı | Sanayiye yönelik yüksek katma değer |
| 🛡️ Yapay Zeka Siber Güvenlik Girişimi | — | — | ✔ | Anomali tespit algoritmaları | Kurumsal pazarda yüksek gelir potansiyeli |
| ☁️ Dikey LLM Platformu | — | — | ✔ | Sektörel yapay zeka çözümleri | Küresel ölçekte ölçeklenebilir |
Kısa Değerlendirme
➡️ Yapay Zeka Mühendisliği bölümü, 2026 itibarıyla Türkiye’de maaş artış hızı en yüksek mühendislik alanlarından biridir. Özellikle LLM, üretken yapay zekâ (Generative AI), bilgisayarlı görü ve veri mühendisliği uzmanları en yüksek ücretleri almaktadır.
➡️ En yüksek gelirler büyük teknoloji şirketleri, savunma sanayii, uluslararası remote çalışma ve ABD merkezli firmalarda görülmektedir.
➡️ Girişimcilikte ise AI Agent’lar, dikey SaaS platformları, bilgisayarlı görü çözümleri ve kurumsal yapay zekâ yazılımları en yüksek büyüme ve gelir potansiyeline sahip alanlardır.
8️⃣ Kariyer ve yükselme imkânı
Gerçekçi kariyer hattı genelde şöyledir:
- yazılım stajyeri
- junior yazılım geliştirici
- veri analisti
- junior AI engineer
- makine öğrenmesi mühendisi
- veri bilimci
- bilgisayarlı görü uzmanı
- NLP uzmanı
- MLOps mühendisi
- kıdemli yapay zeka mühendisi
- teknik lider
- Ar-Ge yöneticisi
- akademisyen
Bu bölümde yükselme çoğunlukla:
- Python
- veri yapıları ve algoritmalar
- makine öğrenmesi
- derin öğrenme
- SQL
- bulut teknolojileri
- model deployment
- GitHub portföyü
- İngilizce
- gerçek proje deneyimi
ile olur.
9️⃣ Yapay Zeka Mühendisliği Bölümü – Rekabet Analizi
| Rakip Profil | Nerede Rekabet? | Güçlü Yanı | Yapay Zeka Mühendisliği Mezununa Göre Durum | Rekabet |
|---|---|---|---|---|
| Bilgisayar Mühendisliği mezunları | AI, yazılım, veri bilimi, sistem geliştirme | Çok geniş istihdam alanı ve güçlü yazılım altyapısı | Aynı AI ilanlarının büyük bölümüne başvurabilir | 🔴 Çok Yüksek |
| Yazılım Mühendisliği mezunları | AI yazılımları, makine öğrenmesi, ürün geliştirme | Güçlü yazılım geliştirme ve proje deneyimi | Aynı pozisyonların en güçlü rakiplerinden | 🔴 Çok Yüksek |
| Yapay Zeka ve Makine Öğrenmesi mezunları | AI, makine öğrenmesi, veri bilimi, derin öğrenme | Doğrudan aynı uzmanlık alanına odaklanır | Aynı iş ilanlarına başvurur | 🟢 Düşük |
| Yapay Zeka Veri Mühendisliği mezunları | Büyük veri, AI altyapıları, veri mühendisliği | Veri işleme ve AI altyapılarında uzmanlık | Veri odaklı AI pozisyonlarında güçlü rakip | 🟢 Düşük |
| Veri Bilimi ve Analitiği mezunları | Veri bilimi, makine öğrenmesi, analitik modelleme | Veri analizi ve modelleme uzmanlığı | Data Scientist ve ML ilanlarında güçlü rakip | 🟢 Düşük |
| Matematik / İstatistik mezunları | Veri bilimi, araştırma, model geliştirme | Güçlü teorik ve istatistiksel altyapı | Özellikle araştırma ve veri bilimi alanında rekabet oluşturur | 🟠 Yüksek |
| Elektrik-Elektronik Mühendisliği mezunları | Bilgisayarlı görü, robotik, gömülü yapay zeka | Donanım ve sinyal işleme bilgisi | Savunma ve görüntü işleme alanlarında rekabet oluşturur | 🟠 Yüksek |
| Yönetim Bilişim Sistemleri mezunları | İş zekâsı, veri analizi, dijital dönüşüm | İş süreçleri ve veri analitiği bilgisi | Bazı veri analizi ve BI pozisyonlarında rekabet oluşturur | 🟡 Orta |
| Aynı bölüm mezunları | Yapay zeka mühendisliği | Aynı eğitim ve benzer teknik altyapı | Bölüm yeni olduğu ve mezun havuzu henüz sınırlı olduğu için mevcut rekabet görece düşüktür | 🟢 Düşük |
Kısa Özet
Yapay Zeka Mühendisliği Bölümü mezunlarının iş piyasasındaki en büyük rekabeti, Bilgisayar Mühendisliği, Yazılım Mühendisliği, Yapay Zeka ve Makine Öğrenmesi, Yapay Zeka Veri Mühendisliği ve Veri Bilimi ve Analitiği mezunlarıyla yaşanır. Çünkü bu bölümlerin mezunları büyük ölçüde aynı yapay zeka, makine öğrenmesi ve veri bilimi ilanlarına başvurmaktadır.
Buna karşılık aynı bölüm mezunları, bölümün Türkiye’de 2019 yılında açılmış ve mezun havuzu henüz sınırlı olduğu için günümüzde iş piyasasında rekabeti en az etkileyen gruplardan biridir. Bu nedenle rekabetin temel kaynağı bölüm içi değil, farklı disiplinlerden gelen geniş aday havuzudur.
🔟 Yapay Zeka Mühendisliği Bölümü Mezunlarını Ne Bekliyor?
Mezun sayısının az olması önemli bir rekabet avantajı sunuyor:
Türkiye’de bu alanda eğitim veren üniversite sayısının sınırlı olması ve yıllık yaklaşık 310 mezun verilmesi nedeniyle mezun enflasyonu henüz oluşmamıştır. Nitelikli mezunlar yapay zeka, veri bilimi ve makine öğrenmesi alanlarında yüksek talep görmektedir.
Kariyer başarısını teknik yetkinlik belirliyor:
Üniversitede alınan eğitimin yanında Python, derin öğrenme (Deep Learning), doğal dil işleme (NLP), büyük dil modelleri (LLM), bilgisayarlı görü (Computer Vision), MLOps ve bulut teknolojileri gibi alanlarda kendini geliştiren mezunlar hem Türkiye’de hem de yurt dışında önemli kariyer fırsatları yakalayabilmektedir.
Savunma sanayii ve teknoloji şirketleri en önemli istihdam alanlarıdır:
Mezunlar; savunma sanayii, finans teknolojileri (FinTech), sağlık teknolojileri, e-ticaret, otomotiv, büyük veri analitiği ve yapay zeka girişimlerinde araştırma-geliştirme, veri bilimi ve makine öğrenmesi mühendisi olarak görev alabilmektedir.
Uzaktan çalışma ve küresel kariyer imkanı oldukça yüksektir:
Yapay zeka alanı, uzaktan çalışmaya en uygun mühendislik disiplinlerinden biridir. İngilizce seviyesi güçlü ve teknik portföyü başarılı olan mezunlar, yurt dışındaki teknoloji şirketleri ve uluslararası start-up’larda döviz bazlı çalışma fırsatı yakalayabilmektedir.
Sürekli öğrenme mesleğin ayrılmaz bir parçasıdır:
Yapay zeka teknolojileri çok hızlı geliştiğinden mezunların yeni modelleri, yazılım araçlarını ve bilimsel gelişmeleri sürekli takip etmesi beklenmektedir. Meslekte başarılı olmanın temel şartlarından biri sürekli kendini güncelleyebilmektir.
Net Sonuç
➡️ Yapay Zeka Mühendisliği Bölümü, mezun sayısı az ve küresel talebi çok yüksek olan en avantajlı mühendislik alanlarından biri olarak öne çıkmaktadır.
➡️ Teknik becerilerini ve İngilizcesini sürekli geliştiren mezunlar, hem Türkiye’de hem de uluslararası teknoloji şirketlerinde güçlü kariyer fırsatları yakalayabilmektedir.
➡️ Sürekli öğrenmeye açık olan ve yapay zeka teknolojilerini yakından takip eden kişiler için geleceği en parlak mühendislik dallarından biridir.
1️⃣1️⃣ Rekabet ve İş Bulma Yapay Zeka Mühendisliği Bölümü
📊 Mezun – Talep Dengesi Analizi
| Kriter | Veri |
|---|---|
| Üniversite Sayısı | 11 |
| Yerleşen Öğrenci (2025) | 312 |
| Yıllık Mezun Havuzu | ~310 |
| Kamuya Özel Nitelik Kodu | Müstakil kod bulunmuyor (4531 ortak bilişim havuzu) |
| Merkezi Kamu Ataması | Orta |
| Özel Sektör İlanları | 100+ |
| En Büyük Rakipler | Bilgisayar Mühendisliği, Yazılım Mühendisliği, Matematik Mühendisliği, İstatistik |
| Öne Çıkan Avantaj | Yapay zekâ, makine öğrenmesi, derin öğrenme, veri bilimi ve LLM uzmanlığı |
📊 Kamu Atama Tablosu
| Yıl | Kontenjan | Taban Puan | Alım Türü |
|---|---|---|---|
| 2025/2026 | ~25 | KPSS + YDS + Teknik Mülakat | Dijital Dönüşüm Ofisi – Yapay Zekâ Uzmanı |
| 2025/2026 | ~45 | 88,40 | Merkezi Atama (4531) |
| 2024 | ~35 | ALES + YDS + Portfolyo | TÜBİTAK BİLGEM – Ar-Ge Mühendisi |
| 2024 | ~30 | 89,50 | Merkezi Atama (4531) |
| 2023 | ~80 | KPSS %70 + YDS %30 | Bakanlıklar – Sözleşmeli Bilişim Personeli |
| 2023 | ~55 | 86,15 | Merkezi Atama (4531) |
| 2022 | ~60 | Teknik Yazılı/Sözlü | Savunma Sanayii Kamu Veri Projeleri |
| 2021 | ~15 | 85,90 | Üniversiteler – Bilgi İşlem Daireleri |
📊 Sektör Gerçekleri
| Başlık | Durum |
|---|---|
| 🏛️ Ana istihdam | Yazılım şirketleri, yapay zekâ girişimleri, savunma sanayii, finans, teknoloji şirketleri, Ar-Ge merkezleri ve veri odaklı kurumlar |
| 🔎 Kritik gerçek | Bölümün en büyük avantajı mezun sayısının düşük, yapay zekâ alanındaki talebin ise hızla artıyor olmasıdır. Ancak işe alımlarda diploma tek başına yeterli değildir. |
| ⚔️ Ana rakip | Bilgisayar Mühendisliği |
| ⚔️ Ek rakip | Yazılım Mühendisliği |
| ⚔️ Gizli rakip | Veri Bilimi ve Analitiği, Yapay Zekâ ve Veri Mühendisliği, Matematik Mühendisliği, İstatistik |
| 📊 Rekabet seviyesi | Orta |
| 📊 Kamuya giriş | Orta |
| 📊 Özel sektör | Çok Güçlü |
| 🏢 Özel sektör alanı | Yapay zekâ geliştirme, makine öğrenmesi, veri bilimi, bilgisayarlı görü, doğal dil işleme (NLP), büyük veri ve Ar-Ge |
| 📉 Temel sorun | İş ilanlarının büyük bölümü Bilgisayar veya Yazılım Mühendisliği adıyla yayımlanmaktadır. Bölüm adı henüz işverenler tarafından yaygın şekilde kullanılmasa da alımlarda teknik yetkinlik esas alınmaktadır. |
| 💡 Belirleyici faktör | Python, makine öğrenmesi, derin öğrenme, GitHub portfolyosu, Kaggle projeleri, matematik altyapısı, İngilizce ve staj deneyimi |
| 📈 Sistem gerçeği | Yapay zekâ sektöründe kariyeri belirleyen unsur diploma değil; geliştirilen projeler, teknik bilgi ve problem çözme becerisidir. Kendini sürekli geliştiren mezunlar hem Türkiye’de hem de yurt dışında oldukça güçlü kariyer fırsatları yakalayabilmektedir. |
⚖️ Rekabet & İş Bulma Skorları
| Alan | Skor |
|---|---|
| Rekabet Skoru | 38 |
| İş Bulma Skoru | 93 |
🚦 Risk Etiketi
| Alan | Değerlendirme |
|---|---|
| Kamu | 🟡 Orta |
| Özel Sektör | 🟢 Düşük |
| Alan Uyumu | 🟢 Yüksek |
| Alan Dışı Kayma | 🟢 Düşük |
| İş Bulma Süresi | TÜİK Verisi Yok |
| Genel Risk | 🟢 Düşük Risk |
📊 TÜİK Veri Analizi
➡️ Bölüm oldukça yeni olduğu için TÜİK tarafından Yapay Zekâ Mühendisliği özelinde yayımlanmış istihdam verisi bulunmamaktadır.
➡️ Mezun sayısı, kamu alımları, özel sektör talebi, sektörün büyüme hızı ve güncel iş ilanları birlikte değerlendirilerek hazırlanmıştır.
Analiz Özeti
Yapay Zeka Mühendisliği Bölümü, Türkiye’nin en yeni mühendislik programlarından biri olmasına rağmen iş gücü piyasasında en hızlı değer kazanan alanların başında gelmektedir. Yaklaşık 310 kişilik yıllık mezun havuzu, hem özel sektörün hem de savunma sanayiinin mevcut talebine kıyasla oldukça düşük kalmaktadır.
➡️ Kamu tarafında bölüm adına tanımlanmış müstakil bir ÖSYM nitelik kodu bulunmamakta, mezunlar ağırlıklı olarak Bilgisayar ve Yazılım Mühendisliği ile ortak açılan 4531 kapsamındaki teknik kadrolarda veya kurumsal bilişim personeli alımlarında değerlendirilmektedir.
➡️ Buna karşın kamu kariyerinin asıl merkezi klasik KPSS atamalarından ziyade TÜBİTAK BİLGEM, Cumhurbaşkanlığı Dijital Dönüşüm Ofisi, ASELSAN, HAVELSAN, TUSAŞ, ROKETSAN ve diğer kamu destekli Ar-Ge kuruluşlarının teknik mülakat esaslı personel alımlarıdır.
➡️ Özel sektörde ise tablo oldukça güçlü görünmektedir. Güncel piyasada 100’ün üzerinde yapay zekâ odaklı ilan bulunması, yıllık yaklaşık 310 mezunluk havuz düşünüldüğünde arz-talep dengesi açısından önemli bir avantaj oluşturmaktadır.
➡️ Bu bölümde diploma tek başına yeterli değildir. İşverenler; GitHub projeleri, Kaggle başarıları, yapay zekâ model geliştirme deneyimi, Python, büyük dil modelleri (LLM), bilgisayarlı görü ve veri mühendisliği gibi teknik yetkinliklere diploma kadar hatta çoğu zaman daha fazla önem vermektedir.
➡️ Bölümün en büyük rakipleri Bilgisayar Mühendisliği ve Yazılım Mühendisliği mezunlarıdır. Ancak yapay zekâ alanındaki uzmanlaşma sayesinde mezunlar özellikle makine öğrenmesi, üretken yapay zekâ ve veri bilimi pozisyonlarında önemli rekabet avantajı yakalayabilmektedir.
➡️ Son yıllarda üretken yapay zekâ teknolojilerinin hızla yaygınlaşmasıyla birlikte yalnızca Türkiye’de değil, yurt dışında da bu alana olan talep ciddi şekilde artmıştır. Bu durum mezunlara uzaktan çalışma ve uluslararası şirketlerde kariyer yapabilme açısından önemli fırsatlar sunmaktadır.
➡️ Bölümün en önemli avantajlarından biri henüz kitlesel mezun vermemesi ve mezun yığılmasının oluşmamış olmasıdır. Pek çok mühendislik alanının aksine arzın talebin gerisinde kalması, nitelikli mezunların iş bulmasını kolaylaştırmaktadır.
➡️ Buna rağmen bu bölüm, “diplomayı alayım iş hazır” anlayışıyla okunabilecek programlardan biri değildir. Kendini geliştirmeyen, proje üretmeyen ve teknik portfolyo oluşturmayan mezunlar güçlü rakip mühendislik bölümleri karşısında avantajlarını kısa sürede kaybedebilir.
➡️ Sonuç olarak Yapay Zeka Mühendisliği Bölümü; mezun sayısının düşük, sektör talebinin ise çok yüksek olduğu, hem Türkiye’de hem de uluslararası pazarda en hızlı büyüyen kariyer alanlarından biri olarak öne çıkmaktadır. Teknik becerilerini sürekli geliştiren mezunlar için iş bulma olasılığı oldukça yüksek olup, mevcut veriler doğrultusunda genel görünüm itibarıyla düşük risk grubunda değerlendirilebilecek en güçlü mühendislik programlarından biri olarak öne çıkmaktadır.
Sorumluluk Reddi
Yapılan analizler; özel sektör iş ilanı verileri, Türkiye İstatistik Kurumu tarafından yayımlanan istihdam verileri ve merkezi yerleştirme sonuçlarına dayanan kamu atama verilerinin birlikte değerlendirilmesiyle oluşturulmuştur.
Özel sektör ve resmî kurumlar tarafından yayımlanan kamuya açık verilerin derlenmesi, toplanması ve modellenmesi süreçlerinde yüksek hassasiyet gösterilmiş olup, analiz kapsamında dayanaksız, gözlemsiz veya kaynağı belirsiz hiçbir veri kullanılmamıştır; bu süreçte veri işleme ve modelleme aşamalarında çeşitli yapay zekâ destekli araçlardan yararlanılmış ve elde edilen çıktılar kontrol edilerek değerlendirilmiştir.
Bu çalışmanın amacı; veri temelli ve gerçekçi bir çerçevede iş piyasasının yönünü ve rekabet düzeyini ortaya koymaktır. Bu doğrultuda analizler, toplumsal fayda gözetilerek hazırlanmıştır.
Yapay Zeka ve Makine Öğrenmesi Bölümü Nedir? İş İmkânları
