Beypazarı'nda makine öğrenmesi firması seçerken nelere bakılmalı?

01Makine öğrenmesi firması seçerken bakılacak ölçütler

Kaynak kod sahipliği

Kaynak kodun ve verinin işletmeye teslim edileceği sözleşmede yazmalıdır.

Test ortamı

Değişikliklerin canlıya çıkmadan denendiği ayrı bir ortam olmalıdır.

KVKK yaklaşımı

Kişisel veri, erişim yetkisi ve kayıt tutma tasarımın parçasıdır.

İletişim düzeni

Kiminle, hangi kanaldan ve hangi sıklıkta görüşüleceği baştan bellidir.

Bakım koşulları

Yayın sonrası hata düzeltme ve güncellemenin nasıl yürüyeceği tanımlıdır.

Dokümantasyon

Kurulum, mimari ve kullanım bilgisi yazılı olarak teslim edilmelidir.

02Teklif görüşmesinde sorulacak sorular

• KVKK açısından erişim yetkileri ve kayıtlar nasıl tasarlanacak?
• Kapsam dışı değişiklik talepleri nasıl yönetilecek?
• Dokümantasyon ve kullanıcı eğitimi kapsamda mı?
• Yedekleme nasıl yapılacak, geri yükleme denenecek mi?
• Geliştirme sırasında deneyebileceğim bir test ortamı olacak mı?
• Yayın sonrası hata düzeltme ve bakım koşulları neler?

03Makine öğrenmesi planlarken bilinmesi gerekenler

• Veri kaynakları ve güncelleme sıklığı belirlenir.
• Tanımlar tekleştirilir (ör. "satış" iade dahil mi?).
• Önce hangi sorulara cevap arandığı yazılır (KPI listesi).

04Makine öğrenmesi hangi ihtiyaca cevap verir?

Canlıya alma gerektiğinde

Canlıya alma, makine öğrenmesi projesinde kapsamın başında konuşulan başlıklardandır; analizde kimin kullanacağı ve nasıl çalışacağı netleştirilir.

Farklı birimler farklı rakam söylediğinde

Ortak veri modeli ve KPI tanımları ile herkes aynı sayıya bakar.

05Kırmızı bayraklar

• Test ortamı ve aşamalı teslim olmadan tek seferde teslim vaadi
• Alan adını ve sunucu hesabını kendi adına açmak isteyen yaklaşım
• Analiz yapmadan, birkaç dakikalık görüşmeyle kesin fiyat veren teklif
• Kaynak kodu teslim etmeyeceğini söyleyen veya sözleşmede belirtmeyen firma
• Ödemenin tamamını iş başlamadan isteyen plan

06Ankara dışındaki bir firmayla nasıl çalışılır?

Uzaktan çalışmanın anahtarı düzenli iletişimdir: haftalık kısa toplantılar, ortak proje panosu ve her aşamada test ortamında çalışan bir sürüm.

• Görüntülü toplantı ve ekran paylaşımı
• Ortak proje panosu ve yazılı karar kaydı
• Her aşamada test ortamında deneme
• Kurulum, saha keşfi veya eğitim gerektiğinde yerinde çalışma

07Beypazarı'nda makine öğrenmesi için çalışma biçimimiz

Beypazarı, Ankara iline bağlı bir ilçedir ve PTT adres verisine göre 78 mahalleden oluşur. Büyükşehirlerde merkez ve şube yapısıyla çalışan işletmeler için makine öğrenmesi tasarımında merkez-şube yetki yapısı ve birleşik raporlama öne çıkar.

Mesafe yazılım işinin önünde engel değildir: Beypazarı'ndaki ekiplerle görüntülü görüşme, ekran paylaşımı ve test ortamı bağlantısıyla çalışılır; cihaz kurulumu veya saha keşfi gerekirse yerinde ziyaret planlanır.

Ankara genelinde Haymana, Elmadağ ve Sincan gibi diğer ilçelerdeki işletmelerle de aynı uzaktan çalışma düzeniyle ilerlenir.

08Çalışma düzenimiz

Projeler tasarım, yazılım geliştirme, test ve yayın adımlarını kapsayan bir ekiple yürütülür. Sürüm kontrolü (Git), otomatik testler (Playwright), konteyner tabanlı yayın (Docker), sürekli entegrasyon ve izleme araçları standart çalışma düzenimizin parçasıdır.

• Kaynak kod ve veri işletmeye teslim edilir.
• Her değişiklik önce test ortamında denenir.
• Kapsam ve teslim kriterleri yazılı olur.

Türkiye'nin 81 ilindeki işletmelerle uzaktan çalışıyoruz; Ankara da bunlardan biri.

09Örnek hesap

SSSSık sorulan sorular

→İlgili sayfalar

Bu sayfada geçen kavramlar

• model eğitimi
• doğrulama
• canlıya alma
• veri ambarı
• indeks
• SQL Server
• veri temizleme
• SQL
• Ankara
• Beypazarı