-
Her şeyin başı iyi bir literatür taraması yapmaktır.
-
Makale bulma kaynakları:
-
Bir makale buldunuz, sizi etkiledi mi?
- Öncelikle makalenin iyi bir akademik dergide (journal) yayınlanıp yayınlanmadığını kontrol edin.
- Eğer makale iyi bir dergide değilse ya da güvenilirliği sorgulanabilir durumdaysa şu adımları izleyin:
- İyi makaleleri nasıl bulabilirsiniz?
- Scopus'a giriş yaptıktan sonra makaleyi 'document search' ten aratın. karşınıza çıkan satırda 'Source' sütununda yazan hangi dergide yayınlandığıdır. O derginin linkine tıklayın ve istatistiklerini görüntüleyin. CiteScore, SJR, SNIP ve Percentile skorlarının yüksek; Rank'ının düşük olması iyidir.
- SCI Journal Rank derginin hangi çeyreklik değerde olduğuna bakmak için, mümkünse Q1 olmalı.
- Web of Science
- Google Scholar üzerinde yüksek alıntı (citation) skorlarına sahip makalelere odaklanın.
- İyi makaleleri nasıl bulabilirsiniz?
- Dataset bulmak için önerilen kaynaklar:
- Dikkat Edilmesi Gerekenler:
- Altay sistemine iş vermek
- Python, Anaconda, Tensorflow, Keras, Caffe Kullanım Kılavuzu
- Video anlatım
- Başlangıç scriptleri
- IDE:
- Visual Studio Code (Opsiyonel, tercihinize bağlı)
- Github Copilot Kullanımı:
- GitHub Education Pack üzerinden ücretsiz olarak Copilot erişimi sağlayabilirsiniz.
- AI chat bot:
- Poe ücretsiz limitli gpt, lama, claude sorgusu için
- Google AI Studio ücretsiz limitsiz gemini pro sorgusu için
-
Kod Kalitesi:
- Kodunuzun okunabilir ve sürdürülebilir olmasına özen gösterin.
- Kod yazarken şu standartlara uyun:
- PEP 8 (Python için)
- Clean Code prensipleri
- Code Review sürecine önem verin: Başkalarının kodunu inceleyin ve kendi kodunuzu inceletin.
-
Versiyon Kontrol Sistemleri:
- Git kullanımı temel bir gerekliliktir. Eğer Git’e yabancıysanız, Pro Git Kitabı ile başlayabilirsiniz.
- Önerilen Git iş akışı:
- Merge request ve pull request süreçlerini öğrenin.
-
Kullandığımız proje yönetim araçları:
- Trello: Görevlerinizi takip etmek ve ekibinizle koordinasyon sağlamak için kullanacağız.
- Görevler, sprintler ve teslim tarihleri hakkında bilgi sahibi olun.
- Hızlı iterasyonlar ve düzenli geri bildirimle çalışıyoruz.
-
Online Eğitim Platformları:
-
Video Kanalları:
- The Coding Train (YouTube)
- StatQuest with Josh Starmer
- Dokümantasyon Alışkanlığı:
- Projelerde yazılan kod ve kullanılan metodolojiler hakkında düzenli dokümantasyon yazın.
- Not almak için Notion, Latex ya da Google Docs gibi araçları kullanabilirsiniz.
- Bilgi Paylaşımı:
- Haftalık bilgi paylaşım oturumları düzenlenecek. Öğrendiğiniz yeni bir teknolojiyi ya da yöntemleri ekibinizle paylaşmaya özen gösterin.
- Debugging Araçları:
- Python için: PDB, PyCharm Debugger
- Loglama: Python
logging
modülü, TensorFlow Debugger (tfdbg)
- Problem Çözme Teknikleri:
- Sorunu daha küçük parçalara bölün ve adım adım test edin.
- StackOverflow, GitHub Issues gibi topluluk kaynaklarından faydalanın.
- Kod Optimizasyonu:
- Kodunuzu gereksiz döngüler ve fonksiyon çağrılarından arındırın.
- Profiling araçlarını (örneğin, cProfile) kullanarak darboğazları tespit edin.
- Kişisel Verimlilik Araçları:
- Pomodoro tekniği ile odaklanma alışkanlığı kazanın.
- İş süreçlerinizi organize etmek için Todoist veya Notion gibi araçları kullanın.
Bu rehber, AId Core Solutions ekibine yeni katılan yazılımcılar için bir başlangıç noktasıdır. Sorularınız ya da önerileriniz için ekip liderinizle iletişime geçebilirsiniz. 🚀