Sistem Dizayn - Spotify, Tik Tpk, Google Drive, Twitter, Youtube - Video - PlayList

Google'da Lead Java Engineer pozisyonu için mülakatım var. Bana 45 günlük çalışma planı.

Lead Java Engineer pozisyonu için Google'da mülakatınıza hazırlanmanızda yardımcı olmak amacıyla 45 günlük bir çalışma planı hazırlayacağım. Bu plan, teknik bilgilerinizi pekiştirmenize, mülakat becerilerinizi geliştirmenize ve Google'ın mülakat sürecine özel hazırlıklar yapmanıza yardımcı olacak. İşte önerdiğim plan:

Hafta 1-2: Temel Java Bilgilerini Gözden Geçirme

Gün 1-3: Java temel kavramları (OOP, hata yönetimi, koleksiyonlar, veri yapıları)

Gün 4-6: Java 8 ve üzeri sürümlerdeki yeni özellikler (Lambda ifadeleri, Stream API)

Gün 7-10: Multithreading ve eşzamanlılık

Gün 11-14: Tasarım desenleri ve SOLID prensipleri

Hafta 3-4: Gelişmiş Java ve Sistem Tasarımı

Gün 15-17: JVM mimarisi, Garbage Collection, performans optimizasyonu

Gün 18-20: RESTful API tasarımı ve mikroservis mimarileri

Gün 21-23: Veritabanları (SQL, NoSQL) ve ORM araçları (Hibernate, JPA)

Gün 24-28: Sistem tasarımı temelleri ve örnek vaka çalışmaları

Hafta 5-6: Kodlama Pratiği ve Algoritmalar

Gün 29-31: LeetCode, HackerRank gibi platformlarda Java ile algoritma soruları çözme

Gün 32-34: Veri yapılarına odaklanarak problem çözme (Ağaçlar, Grafikler, Hash Tabloları)

Gün 35-37: Zorluk derecesi yüksek algoritma soruları ve optimizasyon teknikleri

Gün 38-40: Gerçek zamanlı kodlama pratikleri (Peer programming, kod yorumlama)

Hafta 7: Mülakat Hazırlığı ve Geri Bildirim

Gün 41-42: Davranışsal mülakat hazırlığı (STAR metodu, geçmiş deneyimler)

Gün 43: Mock mülakatlar ve geri bildirimler

Gün 44: Zayıf yönler üzerine çalışma ve gözden geçirme

Gün 45: Genel gözden geçirme ve rahatlama

Ek İpuçları:

Her günün sonunda öğrendiklerinizi kısa bir özetle gözden geçirin.

Aktif öğrenme tekniklerini kullanın (örneğin, öğrendiklerinizi başkalarına anlatma).

Google'ın mülakat süreci ve kültürü hakkında bilgi edinin.

Zaman yönetimi ve stresle başa çıkma teknikleri üzerinde çalışın.

Sağlıklı beslenme ve düzenli egzersiz ile zihinsel ve fiziksel sağlığınıza dikkat edin.

Bu plan, sizi teknik ve davranışsal olarak hazırlayacak şekilde tasarlanmıştır. Ancak, kişisel hızınıza ve mevcut bilgi seviyenize göre ayarlamalar yapmanız gerekebilir. Başarılar dilerim!

Tabii ki, 45 günlük çalışma planınızı daha detaylı bir şekilde sunacağım. İlk olarak, planın ilk gününü ele alacağım ve devam etmeniz durumunda diğer günlere geçeceğim.

Gün 1: Java Temel Kavramları - OOP (Nesne Yönelimli Programlama)

Amaç:

Java'nın temelini oluşturan nesne yöönelimli programlama kavramlarını anlamak ve pratik yapmak.

Öğrenilecek Konular:

Sınıflar ve Nesneler: Java'da sınıf ve nesne kavramları, sınıfların nasıl tanımlandığı, nesnelerin nasıl oluşturulduğu.

Encapsulation (Kapsülleme): Veri gizleme ve kapsülleme teknikleri, getter ve setter metodları.

Inheritance (Kalıtım): Sınıf hiyerarşileri, kalıtımın temelleri, super anahtar kelimesinin kullanımı.

Polymorphism (Çok Biçimlilik): Çok biçimlilik kavramı, metod üzerine yazma (overriding) ve yüklenmesi (overloading).

Abstract Sınıflar ve İnterfaces: Soyut sınıfların ve arayüzlerin (interfaces) rolü ve kullanımı.

Uygulamalar:

Kendi sınıflarınızı ve nesnelerinizi oluşturarak küçük bir Java uygulaması yazın.

Basit bir kalıtım örneği geliştirerek farklı sınıflar arasındaki ilişkileri gözlemleyin.

Çok biçimlilik prensiplerini kullanarak metodları çeşitlendirin.

Kaynaklar:

Java temel ders kitapları veya online kaynaklar.

Online Java dersleri ve video eğitimler.

Ek Notlar:

Bu günün sonunda, OOP kavramlarını anladığınızdan ve basit bir Java uygulaması geliştirebildiğinizden emin olun.

Öğrendiklerinizi pekiştirmek için kısa notlar alın veya örnekler üzerinde çalışın.

Bu ilk günün sonunda, Java'nın OOP kavramlarını kavramış ve basit bir uygulama yazmış olacaksınız. Eğer devam etmek isterseniz, lütfen "devam et" diyerek ikinci güne geçebiliriz.

Gün 2: Java Temel Kavramları - Hata Yönetimi ve İstisnalar (Exceptions)

Amaç:

Java'daki hata yönetimi mekanizmalarını ve istisna (exception) kavramlarını anlamak ve bu konularda pratik yapmak.

Öğrenilecek Konular:

Try-Catch-Finally Blokları: Hata yakalama mekanizmaları, try, catch, finally bloklarının kullanımı.

Özel İstisnalar (Custom Exceptions): Kendi istisna sınıflarınızı nasıl oluşturacağınız ve ne zaman kullanacağınız.

Unchecked ve Checked Exceptions: İki ana istisna türü arasındaki farklar ve her birinin kullanım senaryoları.

İstisna Zincirleme (Exception Chaining): Hataların kaynağını bulmak için istisna zincirleme teknikleri.

Try-with-Resources: Java 7 ve üzeri sürümlerde gelen, kaynak yönetimi için try-with-resources yapısı.

Uygulamalar:

Çeşitli hata durumları için try-catch blokları yazarak hata yönetimi yapın.

Kendi özel istisna sınıflarınızı oluşturun ve bunları bir uygulamada kullanın.

Dosya işlemleri veya veritabanı bağlantıları gibi kaynakları yönetmek için try-with-resources yapısını kullanın.

Kaynaklar:

Java dökümantasyonu ve istisna yönetimi üzerine yazılmış makaleler.

Online Java dersleri ve hata yönetimi üzerine özel video eğitimler.

Ek Notlar:

Bu günün sonunda, Java'daki istisna yönetiminin temellerini anlamış olmalısınız.

Pratik yaparak öğrendiklerinizi pekiştirmeye çalışın ve karşılaştığınız hataları nasıl ele alacağınızı düşünün.

Bu ikinci günün sonunda, Java'da hata yönetimi ve istisna mekanizmaları hakkında temel bir anlayışa sahip olacaksınız. Eğer devam etmek isterseniz, lütfen bildirin ve üçüncü güne geçebiliriz.

Gün 3: Java Temel Kavramları - Koleksiyonlar ve Veri Yapıları

Amaç:

Java'nın koleksiyon çerçevesini ve temel veri yapılarını anlamak ve bu yapılar üzerinde pratik yapmak.

Öğrenilecek Konular:

List, Set, Map Arayüzleri: Bu temel koleksiyon türlerinin özellikleri ve kullanım senaryoları.

ArrayList ve LinkedList: Liste yapıları arasındaki farklar ve ne zaman hangisini kullanmanız gerektiği.

HashSet, TreeSet, LinkedHashSet: Set yapıları ve bunların performans özellikleri.

HashMap, TreeMap, LinkedHashMap: Map yapıları ve anahtar-değer çiftlerini nasıl yöneteceğiniz.

Iterator ve ListIterator: Koleksiyonlar üzerinde gezinme ve eleman işleme teknikleri.

Uygulamalar:

Farklı koleksiyon türlerini kullanarak basit veri yapıları oluşturun ve bu yapılar üzerinde işlemler yapın.

Çeşitli senaryolar için uygun koleksiyon türlerini seçin ve neden bu seçimi yaptığınızı açıklayın.

Iteratorlar kullanarak koleksiyonlar üzerinde döngüler oluşturun ve elemanları işleyin.

Kaynaklar:

Java koleksiyonları hakkında kitaplar ve dökümantasyon.

Online Java dersleri, özellikle koleksiyonlar ve veri yapıları üzerine.

Ek Notlar:

Koleksiyonlar, Java'da veri yönetiminin temel taşlarındandır, bu yüzden bu konuyu iyice anlamak önemlidir.

Pratik yaparken, farklı koleksiyon türlerinin avantaj ve dezavantajlarını göz önünde bulundurun.

Bu üçüncü günün sonunda, Java'nın temel koleksiyonlarını ve bu koleksiyonları kullanarak veri yapıları oluşturma yöntemlerini öğrenmiş olacaksınız. Dördüncü gün için devam etmek isterseniz lütfen bildirin.

Gün 4: Java 8 ve Üzeri Sürümlerdeki Yenilikler - Lambda İfadeleri

Amaç:

Java 8'in getirdiği en önemli yeniliklerden biri olan lambda ifadelerini anlamak ve bu ifadeleri kullanarak daha temiz ve etkili kod yazmayı öğrenmek.

Öğrenilecek Konular:

Lambda İfadelerinin Temelleri: Lambda ifadelerinin ne olduğu, nasıl çalıştığı ve neden kullanıldığı.

Fonksiyonel Arayüzler: Consumer, Supplier, Function, Predicate gibi temel fonksiyonel arayüzler.

Stream API ile Entegrasyon: Lambda ifadelerini Stream API ile birleştirerek veri işleme işlemleri.

Metod Referansları: Metod referanslarını lambda ifadeleriyle birlikte kullanma yöntemleri.

Lambda İfadelerinin Avantajları ve Sınırlamaları: Lambda ifadelerinin getirdiği kolaylıklar ve kullanımda dikkat edilmesi gereken noktalar.

Uygulamalar:

Çeşitli örnekler üzerinde lambda ifadeleri yazın ve bunları fonksiyonel arayüzlerle kullanın.

Koleksiyonlar üzerinde Stream API ile lambda ifadelerini kullanarak veri işleme işlemleri yapın.

Daha önce yazdığınız Java kodlarını lambda ifadeleri kullanarak yeniden düzenleyin ve kodun nasıl daha okunaklı ve etkili hale geldiğini gözlemleyin.

Kaynaklar:

Java 8 ve lambda ifadeleri hakkında kitaplar, makaleler ve dökümantasyon.

Online dersler ve lambda ifadeleri üzerine özel video eğitimler.

Ek Notlar:

Lambda ifadeleri modern Java programlamasının ayrılmaz bir parçasıdır, bu yüzden bu konuda kendinizi geliştirmek önemlidir.

Lambda ifadelerini anladıktan sonra, bunları kendi projelerinizde nasıl kullanabileceğinizi düşünün.

Bu dördüncü günün sonunda, Java 8'in getirdiği lambda ifadelerini ve bunların kullanımını anlamış olacaksınız. Eğer beşinci güne geçmek isterseniz, lütfen bildirin.

Gün 5: Java 8 ve Üzeri Sürümlerdeki Yenilikler - Stream API

Amaç:

Java 8'in getirdiği bir diğer önemli özellik olan Stream API'yi anlamak ve bu API'yı kullanarak veri koleksiyonlarını etkili bir şekilde işlemeyi öğrenmek.

Öğrenilecek Konular:

Stream API'nin Temelleri: Stream API'nin ne olduğu ve nasıl çalıştığı.

Stream Oluşturma: Koleksiyonlar, diziler veya IO kaynaklarından stream'ler oluşturma.

Intermediate ve Terminal İşlemler: map, filter, sorted gibi ara işlemler ve collect, forEach, reduce gibi son işlemler.

Stream İşlemlerinin Performansı: Büyük veri koleksiyonları üzerinde stream işlemlerinin performansı ve bunu nasıl optimize edebileceğiniz.

Parallel Streams: Paralel stream'ler kullanarak çoklu iş parçacıklarında veri işleme.

Uygulamalar:

Çeşitli veri koleksiyonları üzerinde stream işlemleri gerçekleştirin.

Lambda ifadeleri ve metod referansları ile stream işlemlerini entegre edin.

Bir problemi hem normal hem de paralel stream'ler kullanarak çözün ve performans farklarını karşılaştırın.

Kaynaklar:

Java Stream API üzerine yazılmış kitaplar, makaleler ve online dersler.

Stream işlemleri ve bunların kullanım örnekleri üzerine video eğitimler.

Ek Notlar:

Stream API, veri işleme ve analiz işlemlerini basitleştiren güçlü bir araçtır.

Pratik yaparken, stream işlemlerinin ne zaman ve nasıl etkili olduğunu gözlemleyin.

Bu beşinci günün sonunda, Java 8'in Stream API'sini ve bu API'nin veri işleme üzerindeki etkilerini anlamış olacaksınız. Altıncı gün için devam etmek isterseniz, lütfen bildirin.

Gün 6: Java 8 ve Üzeri Sürümlerdeki Yenilikler - Optional Sınıfı ve Yeni Tarih-Zaman API'si

Amaç:

Java 8 ile gelen Optional sınıfını ve yeni tarih-zaman API'sini anlamak ve bu yeni özellikleri etkili bir şekilde kullanmayı öğrenmek.

Öğrenilecek Konular:

Optional Sınıfı: Optional sınıfının ne olduğu, null referanslarla çalışırken nasıl yardımcı olduğu.

Optional Metodları: isPresent, ifPresent, orElse, orElseGet, orElseThrow gibi Optional metodları.

Yeni Tarih-Zaman API'si: LocalDate, LocalTime, LocalDateTime, ZonedDateTime gibi yeni tarih-zaman sınıfları.

Tarih-Zaman İşlemleri: Tarih ve zamanla ilgili hesaplamalar, formatlama ve çözümleme.

Eski ve Yeni API Arasındaki Geçiş: Eski Date ve Calendar sınıflarından yeni API'ye geçiş yapma yöntemleri.

Uygulamalar:

Optional kullanarak null değerlerle çalışma senaryolarını inceleyin ve uygulayın.

Yeni tarih-zaman API'sini kullanarak çeşitli tarih ve zaman işlemleri gerçekleştirin.

Eski tarih-zaman kodlarınızı yeni API kullanarak güncelleyin.

Kaynaklar:

Optional ve yeni tarih-zaman API'si üzerine yazılmış makaleler, dökümantasyon ve kitaplar.

Bu konular üzerine özel olarak hazırlanmış online dersler ve video eğitimler.

Ek Notlar:

Optional ve yeni tarih-zaman API'si, Java'da daha güvenli ve okunaklı kod yazmanıza yardımcı olur.

Pratik yaparken, bu yeni özellikleri mevcut projelerinizde nasıl entegre edebileceğinizi düşünün.

Bu altıncı günün sonunda, Java 8'in Optional sınıfını ve yeni tarih-zaman API'sini anlamış ve bu özellikleri kullanarak kodlarınızı nasıl geliştirebileceğinizi öğrenmiş olacaksınız. Yedinci gün için devam etmek isterseniz, lütfen bildirin.

Gün 7: Java'da Multithreading ve Eşzamanlılık

Amaç:

Java'da çoklu iş parçacığı oluşturmanın temellerini öğrenmek ve eşzamanlı programlama ile ilgili temel kavram ve teknikleri anlamak.

Öğrenilecek Konular:

Thread Oluşturma: Thread sınıfı ve Runnable arayüzü kullanarak thread oluşturma.

Thread Yönetimi: Thread'lerin yaşam döngüsü, öncelikleri ve senkronizasyonu.

Senkronizasyon ve Kilit Mekanizmaları: synchronized bloklar, ReentrantLock, ReadWriteLock.

Thread Güvenliği: Race condition ve deadlock problemleri ve bunların nasıl önüne geçileceği.

Eşzamanlı Koleksiyonlar ve Executor Framework: ConcurrentHashMap, CopyOnWriteArrayList gibi eşzamanlı koleksiyonlar ve ExecutorService kullanımı.

Uygulamalar:

Basit thread oluşturma ve yönetme örnekleri yapın.

Senkronizasyon tekniklerini uygulayarak thread güvenliği sağlayın.

Executor framework'ü kullanarak thread havuzları oluşturun ve yönetin.

Kaynaklar:

Java multithreading ve eşzamanlılık konusunda yazılmış kitaplar ve dökümantasyon.

Çoklu iş parçacığı programlaması üzerine online kurslar ve video eğitimler.

Ek Notlar:

Eşzamanlı programlama, Java'da gelişmiş bir konudur ve bu yüzden detaylı pratik yapılması önemlidir.

Öğrenirken, eşzamanlı programlamanın getirdiği zorlukları ve bu zorlukları aşmak için kullanılan yöntemleri anlamaya odaklanın.

Bu yedinci günün sonunda, Java'da multithreading ve eşzamanlı programlama temellerini anlamış ve bu konularla ilgili temel pratikler yapmış olacaksınız. Sekizinci gün için devam etmek isterseniz, lütfen bildirin.

Gün 8: Java'da Tasarım Desenleri ve SOLID Prensipleri

Amaç:

Yazılım geliştirmede yaygın olarak kullanılan tasarım desenlerini ve SOLID prensiplerini anlamak, bu konseptleri Java örnekleri üzerinden uygulamak.

Öğrenilecek Konular:

Tasarım Desenlerine Giriş: Tasarım desenlerinin temel kavramları ve önemi.

Yapısal Desenler: Adapter, Decorator, Facade gibi yapısal tasarım desenleri.

Davranışsal Desenler: Observer, Strategy, Command gibi davranışsal tasarım desenleri.

Yaratıcı Desenler: Singleton, Factory Method, Abstract Factory, Builder gibi yaratıcı tasarım desenleri.

SOLID Prensipleri: Single Responsibility, Open/Closed, Liskov Substitution, Interface Segregation, Dependency Inversion prensipleri.

Uygulamalar:

Her bir tasarım deseni için Java'da basit uygulama örnekleri geliştirin.

Mevcut kod örneklerinizi SOLID prensiplerine uygun hale getirmek için yeniden düzenleyin.

Farklı tasarım desenlerinin ne zaman ve neden tercih edildiğini analiz edin.

Kaynaklar:

Tasarım desenleri ve SOLID prensipleri üzerine yazılmış kitaplar ve makaleler.

Online kurslar ve bu konuları detaylandıran video dersleri.

Ek Notlar:

Tasarım desenleri ve SOLID prensipleri, yazılımın bakımı ve genişletilmesi açısından önemlidir.

Öğrenirken, bu prensip ve desenlerin gerçek dünya problemlerine nasıl uygulanabileceğini düşünün.

Bu sekizinci günün sonunda, Java'da yaygın tasarım desenlerini ve SOLID prensiplerini anlamış ve bu konseptleri uygulama örnekleri üzerinden pekiştirmiş olacaksınız. Dokuzuncu gün için devam etmek isterseniz, lütfen bildirin.

Gün 9: JVM Mimarisine Giriş ve Garbage Collection

Amaç:

Java Sanal Makinesi'nin (JVM) temel mimarisini anlamak ve Java'da bellek yönetimi ile ilgili önemli bir bileşen olan Garbage Collection (Çöp Toplama) mekanizmasını öğrenmek.

Öğrenilecek Konular:

JVM Mimarisinin Genel Bakışı: JVM'nin temel bileşenleri ve çalışma prensipleri.

Class Loader Subsystem: Java sınıflarının nasıl yüklendiği ve yönetildiği.

Runtime Data Areas: Heap, Stack, Method Area, ve diğer runtime veri alanları.

Garbage Collection: Garbage Collection'ın ne olduğu, nasıl çalıştığı ve farklı GC algoritmaları.

JVM Performans İzleme ve Ayarları: JVM'nin performansını izlemek ve optimize etmek için araçlar ve teknikler.

Uygulamalar:

JVM'nin temel bileşenleri üzerine kendi araştırmanızı yapın ve notlar alın.

Basit Java uygulamalarını kullanarak Garbage Collection sürecini gözlemleyin.

JVM ayarlarını değiştirerek farklı senaryolarda performansın nasıl etkilendiğini inceleyin.

Kaynaklar:

JVM mimarisi ve Garbage Collection hakkında yazılmış kitaplar ve teknik makaleler.

Online kurslar ve JVM'nin çalışma prensiplerini açıklayan video dersleri.

Ek Notlar:

JVM ve Garbage Collection, Java'nın performansı ve hafıza yönetimi üzerinde büyük etkiye sahiptir.

Pratik yaparken, JVM'nin çalışma şeklinin ve GC'nin uygulamalarınız üzerindeki etkilerini anlamaya odaklanın.

Bu dokuzuncu günün sonunda, JVM'nin temel mimarisi ve Garbage Collection mekanizması hakkında temel bir anlayışa sahip olacaksınız. Onuncu gün için devam etmek isterseniz, lütfen bildirin.

Gün 10: RESTful API Tasarımı ve Mikroservis Mimarileri

Amaç:

RESTful API tasarımının temellerini öğrenmek ve mikroservis mimarilerinin Java'daki uygulamalarını anlamak.

Öğrenilecek Konular:

RESTful API Nedir: REST mimarisinin temel prensipleri ve avantajları.

API Tasarımı: İyi tasarlanmış bir RESTful API'nin özellikleri, URL yapısı, HTTP yöntemleri ve durum kodları.

JSON ve XML: API yanıtları için yaygın veri formatları ve bunların kullanımı.

Spring Boot ve Mikroservisler: Spring Boot kullanarak mikroservislerin nasıl oluşturulacağı ve yönetileceği.

API Güvenliği ve Oturum Yönetimi: API güvenliği, kimlik doğrulama ve yetkilendirme yöntemleri.

Uygulamalar:

Basit bir RESTful API tasarlayın ve bu API'yi Spring Boot kullanarak uygulayın.

API'nize JSON ve XML yanıt formatlarını ekleyin ve test edin.

API'nizin güvenliğini sağlamak için basit bir kimlik doğrulama sistemi ekleyin.

Kaynaklar:

RESTful API tasarımı ve mikroservis mimarileri üzerine yazılmış kitaplar ve makaleler.

Spring Boot ve RESTful API geliştirme üzerine online kurslar ve video dersleri.

Ek Notlar:

RESTful API'ler ve mikroservisler, modern uygulama geliştirmede çok önemli roller oynar.

Pratik yaparken, API tasarımının kullanılabilirliği ve ölçeklenebilirliği üzerine odaklanın.

Bu onuncu günün sonunda, RESTful API tasarımının temellerini ve mikroservis mimarilerinin Java'daki uygulamalarını anlamış olacaksınız. On birinci gün için devam etmek isterseniz, lütfen bildirin.

Gün 11: Veritabanları ve ORM Araçları - Temel Seviye

Amaç:

Java uygulamalarında veritabanı kullanımının temellerini öğrenmek ve ORM (Object-Relational Mapping) araçları ile veritabanı işlemlerini gerçekleştirmeyi anlamak.

Öğrenilecek Konular:

SQL Veritabanları: Temel SQL sorguları, tablo oluşturma, veri ekleme, güncelleme ve sorgulama.

NoSQL Veritabanları: NoSQL kavramı, popüler NoSQL veritabanları ve kullanım senaryoları.

JDBC (Java Database Connectivity): JDBC'nin temelleri, veritabanı bağlantıları ve sorgu işlemleri.

JPA (Java Persistence API) ve Hibernate: JPA'nın temelleri, entitilerin tanımlanması ve ORM ile veritabanı işlemleri.

Spring Data JPA: Spring framework içinde JPA kullanımı ve veritabanı işlemlerinin kolaylaştırılması.

Uygulamalar:

Basit bir SQL veritabanında tablo oluşturun ve CRUD (Create, Read, Update, Delete) işlemleri gerçekleştirin.

JDBC ve Hibernate kullanarak Java uygulamanızdan veritabanı işlemleri yapın.

Spring Data JPA ile basit bir uygulama geliştirin ve veritabanı entegrasyonunu test edin.

Kaynaklar:

SQL, NoSQL, JDBC, JPA ve Hibernate üzerine yazılmış kitaplar ve makaleler.

Veritabanı ve ORM araçları üzerine online kurslar ve video dersleri.

Ek Notlar:

Veritabanı işlemleri, uygulama geliştirmede temel bir yeterliliktir ve çeşitli veritabanı teknolojilerini anlamak önemlidir.

Pratik yaparken, farklı veritabanı teknolojilerinin avantaj ve dezavantajlarını değerlendirin.

Bu on birinci günün sonunda, Java'da veritabanı kullanımının temellerini ve ORM araçlarının temel kullanımını öğrenmiş olacaksınız. On ikinci gün için devam etmek isterseniz, lütfen bildirin.

Gün 12: Sistem Tasarımı Temelleri - Temel Kavramlar ve Yaklaşımlar

Amaç:

Yazılım sistemlerinin tasarımı için gerekli temel kavramları ve yaklaşımları öğrenmek, sistem tasarımı sürecindeki önemli adımları anlamak.

Öğrenilecek Konular:

Sistem Tasarımına Giriş: Sistem tasarımının ne olduğu ve neden önemli olduğu.

Modülerlik ve Katmanlı Mimariler: Yazılımın modüler yapısı ve katmanlı mimari prensipleri.

Ölçeklenebilirlik ve Performans: Sistemlerin ölçeklenebilirliği, performans faktörleri ve bu faktörleri iyileştirme yolları.

Yük Dengeleme ve Yüksek Erişilebilirlik: Yük dengeleme teknikleri ve sistemlerin sürekli erişilebilir olmasını sağlama yöntemleri.

Güvenlik ve Sistem Güvenilirliği: Sistem güvenliği, veri koruma ve güvenilirlik konuları.

Uygulamalar:

Basit bir sistem tasarımı örneği üzerinde çalışarak yukarıdaki kavramları uygulayın.

Ölçeklenebilirlik ve performansı artırmak için bir yazılımın nasıl tasarlanabileceğini düşünün.

Yük dengeleme ve yüksek erişilebilirlik stratejilerini kavramsal olarak tasarlayın.

Kaynaklar:

Sistem tasarımı ve mimarisi üzerine yazılmış kitaplar ve makaleler.

Sistem tasarımı ve mimari prensipleri üzerine online kurslar ve video dersleri.

Ek Notlar:

Sistem tasarımı, yazılım projelerinin başarısı için kritik bir rol oynar.

Öğrenirken, teorik bilgilerin yanı sıra gerçek dünya senaryolarında bu kavramların nasıl uygulandığını da düşünün.

Bu on ikinci günün sonunda, sistem tasarımının temel kavramlarını ve yaklaşımlarını anlamış olacaksınız. On üçüncü gün için devam etmek isterseniz, lütfen bildirin.

Gün 13: Gelişmiş Sistem Tasarımı - Örnek Vaka Çalışmaları

Amaç:

Gelişmiş sistem tasarımı konseptlerini öğrenmek ve gerçek dünya örnekleri üzerinden vaka çalışmaları yaparak bu kavramları daha iyi anlamak.

Öğrenilecek Konular:

Mikroservis Mimarisi: Mikroservislerin temelleri, avantajları ve zorlukları.

Dağıtık Sistemler: Dağıtık sistemlerin temel prensipleri, iletişim mekanizmaları ve tutarlılık modelleri.

Bulut Bilişim ve Konteynerizasyon: Bulut hizmet modelleri, konteyner teknolojileri ve bunların sistem tasarımındaki rolü.

Veri Depolama Stratejileri: Büyük veri, veri gölü, veri ambarı gibi kavramlar ve bunların sistem tasarımındaki etkileri.

Yüksek Performanslı Sistemler: Yüksek trafikli sistemler için performans optimizasyonu ve ölçeklendirme stratejileri.

Uygulamalar:

Bir mikroservis mimarisi örneği tasarlayın ve bu mimarinin avantajlarını ve zorluklarını değerlendirin.

Dağıtık bir sistem için temel bir tasarım yapın ve bu tasarımın iletişim ve tutarlılık zorluklarını inceleyin.

Bulut bilişim ve konteyner teknolojilerini kullanarak bir sistem tasarımı yapın.

Kaynaklar:

Gelişmiş sistem tasarımı, mikroservis mimarisi, dağıtık sistemler ve bulut bilişim üzerine yazılmış kitaplar ve makaleler.

İlgili konular üzerine özel olarak hazırlanmış online kurslar ve video dersleri.

Ek Notlar:

Gelişmiş sistem tasarımı, teknolojinin sürekli değişen doğası nedeniyle sürekli güncel bilgi ve beceri gerektirir.

Vaka çalışmaları yaparken, gerçek dünya senaryolarını ve iş gereksinimlerini göz önünde bulundurun.

Bu on üçüncü günün sonunda, gelişmiş sistem tasarımı konseptleri üzerine derinlemesine bir anlayışa sahip olacaksınız ve gerçek dünya senaryolarını inceleyerek bu bilgileri pekiştirmiş olacaksınız. On dördüncü gün için devam etmek isterseniz, lütfen bildirin.

Gün 14: LeetCode ve HackerRank Üzerinde Java ile Algoritma Soruları Çözme

Amaç:

LeetCode ve HackerRank gibi platformlarda Java kullanarak algoritma sorularını çözmek, böylece problem çözme becerilerinizi ve kodlama yeteneğinizi geliştirmek.

Öğrenilecek Konular:

Problem Çözme Stratejileri: Etkili problem çözme teknikleri ve yaklaşımları.

Algoritma Türleri: Sıralama, arama, graf ve dinamik programlama gibi temel algoritma türleri.

Zorluk Seviyesine Göre Soru Seçimi: Temel seviyeden ileri seviyeye kadar çeşitli zorluk derecelerinde soruları seçme.

Kodlama ve Test Etme: Sorunları anlama, çözüm yollarını tasarlama, kodlama ve test etme süreçleri.

Zaman ve Hafıza Etkinliği: Çözümlerin performansını ve etkinliğini değerlendirme.

Uygulamalar:

Her gün farklı bir algoritma sorusu seçin ve bu soruyu Java kullanarak çözün.

Soruları çözerken algoritmanın etkinliğini ve performansını analiz edin.

Soruları çözdükten sonra çözümlerinizi gözden geçirin ve iyileştirebileceğiniz noktaları belirleyin.

Kaynaklar:

LeetCode, HackerRank ve benzeri platformlardaki Java algoritma soruları.

Online algoritma ve problem çözme kursları, video dersler ve rehberler.

Ek Notlar:

Bu tür platformlarda soru çözmek, mülakatlar için iyi bir hazırlık sağlar ve algoritma becerilerinizi geliştirir.

Her soruyu çözdükten sonra, çözümünüzü platformdaki diğer çözümlerle karşılaştırın ve farklı yaklaşımları öğrenin.

Bu on dördüncü günün sonunda, çeşitli algoritma sorularını çözme pratiği yapmış olacak ve Java'daki problem çözme becerilerinizi geliştirmiş olacaksınız. On beşinci gün için devam etmek isterseniz, lütfen bildirin.

Gün 15: Veri Yapılarına Odaklanarak Problem Çözme

Amaç:

Çeşitli veri yapılarını kullanarak karmaşık problemleri çözmek ve Java'da veri yapılarına olan hakimiyetinizi artırmak.

Öğrenilecek Konular:

Temel Veri Yapıları: Diziler, bağlı listeler, yığınlar (stacks), kuyruklar (queues), hash tabloları, ağaçlar, grafikler.

Veri Yapılarıyla Algoritma Çözümleme: Veri yapılarının problem çözüm süreçlerinde nasıl kullanılacağı.

Karmaşıklık Analizi: Zaman ve alan karmaşıklığı analizi, Big O notasyonu.

Veri Yapılarına Özgü Problemler: Veri yapılarına özgü tipik mülakat soruları ve bunların çözüm yolları.

Veri Yapılarını Kombinleme: Farklı veri yapılarını birleştirerek karmaşık problemleri çözme.

Uygulamalar:

Her gün farklı bir veri yapısına odaklanarak ilgili algoritma sorularını çözün.

Çözüm sürecinde veri yapısının seçiminin önemini ve etkisini değerlendirin.

Çözümlerinizi karmaşıklık analizi açısından inceleyin ve optimize edin.

Kaynaklar:

Online algoritma ve veri yapıları kursları, pratik sorular ve çözümler.

Veri yapıları ve algoritmalar üzerine yazılmış kitaplar ve teknik makaleler.

Ek Notlar:

Bu çalışmalar, sizi mülakat sürecinde sıkça karşılaşacağınız veri yapılarına ilişkin sorular için hazırlar.

Her bir veri yapısının avantajlarını, dezavantajlarını ve uygun kullanım senaryolarını anlamaya çalışın.

Bu on beşinci günün sonunda, Java'da çeşitli veri yapılarını kullanarak karmaşık problemleri çözme deneyimi kazanmış olacaksınız. On altıncı gün için devam etmek isterseniz, lütfen bildirin.

Gün 16: Zorluk Derecesi Yüksek Algoritma Soruları ve Optimizasyon Teknikleri

Amaç:

Daha zorlu algoritma sorularını çözmek ve çözümleri optimize etme tekniklerini öğrenmek, bu sayede problem çözme ve kodlama yeteneklerinizi daha da ileriye taşımak.

Öğrenilecek Konular:

İleri Seviye Problemler: Zorluk derecesi yüksek algoritma ve veri yapılarına dayalı problemler.

Optimizasyon Stratejileri: Sorunları daha verimli çözmek için algoritmik optimizasyonlar.

Dinamik Programlama ve Greedy Algoritmalar: Karmaşık problemleri çözmek için dinamik programlama ve greedy algoritmaların kullanımı.

Graf Algoritmaları: Gelişmiş graf algoritmaları ve bunların uygulanması.

Yaratıcı Çözüm Yaklaşımları: Standart dışı düşünme ve yaratıcı problem çözme teknikleri.

Uygulamalar:

Her gün farklı bir ileri seviye problem seçin ve çözümünü geliştirin.

Optimizasyon tekniklerini kullanarak çözümlerinizi geliştirin ve etkinliğini artırın.

Çeşitli dinamik programlama ve graf algoritmalarını pratik problemlerle uygulayın.

Kaynaklar:

İleri seviye algoritma soruları sunan online platformlar (LeetCode, HackerRank).

Dinamik programlama, graf teorisi ve algoritma optimizasyonları hakkında kitaplar ve ders materyalleri.

Ek Notlar:

Bu tür zorlu problemler, mülakatlarda karşılaşabileceğiniz en üst düzey sorulara benzer.

Her problemi çözdükten sonra, çözümünüzü ve karşılaştığınız zorlukları değerlendirin ve alternatif yaklaşımları araştırın.

Bu on altıncı günün sonunda, zorluk derecesi yüksek algoritma sorularını çözme ve çözümleri optimize etme konusunda daha deneyimli olacaksınız. On yedinci gün için devam etmek isterseniz, lütfen bildirin.

Gün 17: Gerçek Zamanlı Kodlama Pratiği - Peer Programming

Amaç:

Gerçek zamanlı kodlama pratikleri yaparak, birlikte programlama (peer programming) becerilerinizi geliştirmek ve kodlama sürecindeki iş birliğini ve etkileşimi deneyimlemek.

Öğrenilecek Konular:

Peer Programming'in Temelleri: Birlikte programlamanın prensipleri ve avantajları.

Etkili İletişim ve İş Birliği: Kodlama sırasında etkili iletişim kurma ve iş birliği yapma teknikleri.

Kod İncelemesi (Code Review): Başkalarının kodlarını inceleme ve geri bildirimde bulunma.

Hata Ayıklama ve Problem Çözme: Ortak çalışma sırasında karşılaşılan problemleri çözme ve hata ayıklama stratejileri.

Kod Kalitesi ve Best Practices: Kod kalitesini artırmak için uygulanan en iyi yöntemler ve standartlar.

Uygulamalar:

Bir peer ile birlikte oturumlar planlayın ve belirli bir problem üzerinde beraber çalışın.

Birbirinizin kodlarını gözden geçirin ve yapıcı geri bildirimlerde bulunun.

Ortaklaşa bir proje üzerinde çalışarak iş birliği ve ekip çalışması becerilerinizi geliştirin.

Kaynaklar:

Peer programming ve kod inceleme teknikleri hakkında rehberler ve makaleler.

Online kodlama platformları ve toplulukları, iş birliği yapabileceğiniz diğer programcılarla bağlantı kurabileceğiniz yerler.

Ek Notlar:

Peer programming, fikir alışverişinde bulunmanın ve birlikte öğrenmenin etkili bir yoludur.

Pratik yaparken, farklı bakış açılarından yararlanın ve iş birliği içinde nasıl daha iyi çözümler üretebileceğinizi keşfedin.

Bu on yedinci günün sonunda, peer programming pratiği yaparak iş birliği ve ekip çalışması becerilerinizi geliştirmiş olacaksınız. On sekizinci gün için devam etmek isterseniz, lütfen bildirin.

Gün 18: Davranışsal Mülakat Hazırlığı - STAR Metodu

Amaç:

Davranışsal mülakat tekniklerini öğrenmek ve STAR (Durum, Görev, Eylem, Sonuç) metodunu kullanarak etkili mülakat yanıtları hazırlamak.

Öğrenilecek Konular:

Davranışsal Mülakatların Önemi: Davranışsal mülakatların amacı ve işverenlerin bu mülakatlardan ne beklediği.

STAR Metodu: Durum, Görev, Eylem, Sonuç (STAR) formatının detayları ve bu formatın nasıl etkili bir şekilde kullanılacağı.

Örnek Durumlar ve Senaryolar: Geçmiş iş tecrübelerinizden örnekler ve bu tecrübeleri STAR formatında anlatma.

Geri Bildirim ve Kendini İyileştirme: Alınan geri bildirimleri değerlendirme ve mülakat becerilerinizi geliştirme.

Empati ve İletişim Becerileri: Etkili iletişim kurma ve durumları empatiyle ele alma.

Uygulamalar:

Geçmiş iş deneyimlerinizi gözden geçirin ve önemli başarılarınızı veya zorlukları STAR formatında ifade edin.

Bu anlatımları arkadaşlarınıza veya aile üyelerinize sunarak geri bildirim alın.

Gerçek bir mülakat senaryosunda bu yanıtları nasıl kullanacağınızı düşünün ve pratik yapın.

Kaynaklar:

Davranışsal mülakatlar ve STAR metodu hakkında rehberler ve makaleler.

Mülakat becerilerini geliştirmek için online kurslar ve eğitim materyalleri.

Ek Notlar:

Davranışsal mülakatlar, işverenlere problem çözme ve takım içinde çalışma becerilerinizi göstermenizi sağlar.

Gerçek mülakat öncesi bu tür pratikler, kendinizi daha rahat ve hazır hissetmenize yardımcı olur.

Bu on sekizinci günün sonunda, davranışsal mülakat tekniklerini ve STAR metodunu kullanarak etkili mülakat yanıtları hazırlama becerisini geliştirmiş olacaksınız. On dokuzuncu gün için devam etmek isterseniz, lütfen bildirin.

Gün 19: Mock Mülakatlar ve Geri Bildirim Alma

Amaç:

Mock (prova) mülakatlar yaparak gerçek mülakat deneyimini simüle etmek, geri bildirim almak ve mülakat performansınızı geliştirmek.

Öğrenilecek Konular:

Mock Mülakatların Önemi: Prova mülakatlarının gerçek mülakatlara hazırlıkta oynadığı rol.

Gerçekçi Mülakat Senaryoları: Teknik ve davranışsal soruları içeren gerçekçi mülakat senaryoları oluşturma.

Geri Bildirim Alma: Mülakat sonrası objektif geri bildirim almak ve bu geri bildirimleri değerlendirme.

Stres Yönetimi ve Kendine Güven: Mülakat sırasında stresi yönetme ve kendine güvenli bir şekilde yanıt verme.

Sürekli İyileştirme: Aldığınız geri bildirimler doğrultusunda mülakat becerilerinizi sürekli olarak geliştirme.

Uygulamalar:

Arkadaşlarınız, meslektaşlarınız veya profesyonel bir koç ile mock mülakatlar düzenleyin.

Gerçek bir mülakat ortamını taklit edin ve farklı türdeki mülakat sorularına yanıt verin.

Aldığınız geri bildirimleri dikkatlice değerlendirin ve gerekli iyileştirmeleri yapın.

Kaynaklar:

Online mülakat simülasyon platformları ve mock mülakat hizmetleri.

Mülakat stratejileri ve geri bildirim alma teknikleri üzerine rehberler.

Ek Notlar:

Mock mülakatlar, gerçek mülakat öncesinde kendinizi test etmek ve geliştirmek için mükemmel bir fırsattır.

Her mock mülakat sonrası, kendinizi daha hazır ve rahat hissetmeye başlamalısınız.

Bu on dokuzuncu günün sonunda, mock mülakatlar yaparak gerçek mülakatlar için kendinizi daha iyi hazırlamış ve geri bildirim alma yoluyla mülakat performansınızı geliştirmiş olacaksınız. Yirminci gün için devam etmek isterseniz, lütfen bildirin.

Gün 20: Zayıf Yönler Üzerinde Çalışma ve Gözden Geçirme

Amaç:

Mock mülakatlardan ve önceki hazırlık sürecinden elde edilen geri bildirimleri değerlendirerek zayıf yönlerinizi geliştirmek ve genel mülakat becerilerinizi güçlendirmek.

Öğrenilecek Konular:

Zayıf Yönleri Tanımlama: Kendi zayıf yönlerinizi belirleme ve bu alanlarda nasıl gelişebileceğinizi anlama.

Hedef Odaklı Çalışma: Belirlenen zayıf yönler üzerinde özel olarak çalışma ve bu alanlarda gelişme sağlama.

Zaman Yönetimi ve Önceliklendirme: Etkili zaman yönetimi teknikleri ve mülakat hazırlığı sürecinde önceliklerin belirlenmesi.

Geri Bildirimlerin Etkin Kullanımı: Aldığınız geri bildirimleri etkili bir şekilde kullanma ve kendinizi sürekli olarak geliştirme.

Kendine Güven ve Olumlu Tutum: Zorluklara karşı olumlu bir tutum sergileme ve kendine güveni artırma.

Uygulamalar:

Zayıf olduğunuz alanlarda özel çalışmalar yapın (örneğin, belirli bir programlama konsepti, davranışsal sorulara yanıt verme, vb.).

Zaman yönetimi ve önceliklendirme tekniklerini kullanarak verimli bir şekilde çalışın.

Aldığınız geri bildirimler doğrultusunda hedeflerinizi gözden geçirin ve uygun düzeltmeleri yapın.

Kaynaklar:

Kişisel gelişim ve mülakat hazırlığı üzerine kitaplar, makaleler ve online kaynaklar.

Zaman yönetimi ve önceliklendirme teknikleri üzerine rehberler.

Ek Notlar:

Zayıf yönler üzerinde çalışmak, genel mülakat performansınızı önemli ölçüde artırabilir.

Kendi gelişiminizi sürekli olarak izleyin ve ilerlemenizi değerlendirin.

Bu yirminci günün sonunda, zayıf yönlerinizi geliştirmek için adımlar atmış ve mülakat becerilerinizi daha da güçlendirmiş olacaksınız. Yirmi birinci gün için devam etmek isterseniz, lütfen bildirin.

Gün 21: Genel Gözden Geçirme ve Rahatlama

Amaç:

Şimdiye kadar yaptığınız çalışmaları genel bir gözden geçirme ve mülakat öncesi rahatlama ve odaklanma teknikleri üzerinde çalışma.

Öğrenilecek Konular:

Toplam Gözden Geçirme: Son 20 günde öğrendiklerinizi gözden geçirerek genel bir değerlendirme yapma.

Zihinsel Hazırlık: Mülakat günü için zihinsel olarak hazırlanma ve odaklanma teknikleri.

Stres Yönetimi: Mülakat stresini yönetmek için rahatlama ve nefes alma teknikleri.

Motivasyon ve Kendine Güven: Kendinize güveni artırma ve motivasyonunuzu yüksek tutma stratejileri.

Lojistik ve Pratik Hazırlıklar: Mülakat günü için gerekli lojistik ve pratik hazırlıkları tamamlama.

Uygulamalar:

Yaptığınız çalışmaları ve hazırlıkları gözden geçirerek eksik noktaları belirleyin ve bunları tamamlayın.

Rahatlama ve stres yönetimi tekniklerini uygulayın.

Mülakat günü için planınızı gözden geçirin ve gerekli hazırlıkları yapın.

Kaynaklar:

Zihinsel hazırlık ve motivasyon üzerine kitaplar ve online kaynaklar.

Stres yönetimi ve rahatlama teknikleri hakkında rehberler.

Ek Notlar:

Mülakat öncesi rahatlama, sizi daha odaklı ve hazır hale getirebilir.

Tüm hazırlıklarınızı tamamladıktan sonra, mülakata odaklanmak için kendinize zaman ayırın.

Bu yirmi birinci günün sonunda, şimdiye kadar yaptığınız tüm çalışmaları gözden geçirmiş ve mülakat için hem zihinsel hem de pratik olarak hazır hale gelmiş olacaksınız. Bu hazırlık sürecinin sonunda, mülakatınız için en iyi durumda olmanızı umuyorum. 

Java Threads detaylı interview soruları ve cevapları

ChatGPT

Java Threads hakkında olası mülakat soruları ve cevapları aşağıdaki gibidir:

ChatGPT

Soru: Java'da bir thread nedir?

Cevap: Java'da bir thread, bir işletim sistemi süreci içinde bağımsız bir yürütme akışıdır. Her thread ayrı bir call stack'e sahiptir ve JVM'ye paralel programlama yeteneği sağlar.

Soru: Java'da bir thread nasıl oluşturulur?

Cevap: Java'da bir thread iki şekilde oluşturulabilir:

Thread sınıfını genişleterek.

Runnable interface'ini uygulayarak.

Soru: Thread sınıfının ve Runnable interface'inin farkı nedir?

Cevap: Thread sınıfını genişleterek bir sınıf yarattığınızda, Java'nın tek kalıtım sınırlaması nedeniyle başka bir sınıfı genişletemezsiniz. Ancak, Runnable interface'ini uygulayarak bir sınıf yarattığınızda, sınıfınız başka bir sınıfı genişletebilir.

Soru: Java'da threadlerin durumları nelerdir?

Cevap: Java'da threadlerin altı temel durumu vardır:

Yeni (New): Thread oluşturulmuş ama henüz başlamamış.

Çalışabilir (Runnable): Thread çalıştırılmak üzere hazır.

Çalışıyor (Running): Thread şu anda çalışıyor.

Engellendi (Blocked): Thread çalışmayı bekliyor çünkü bazı kaynaklara erişimini bekliyor.

Zaman aşımına uğradı (Timed waiting): Thread belirli bir süre beklemek zorunda.

Sonlandı (Terminated): Thread çalışmayı tamamladı.

Soru: Java'da bir thread nasıl durdurulur?

Cevap: Java'da bir threadi durdurmanın doğru yolu, thread'in normal olarak tamamlanmasını sağlamaktır. Bu genellikle thread'in kontrol ettiği bir durum değişkenini değiştirerek yapılır. Thread.stop() yöntemi kullanımı tehlikelidir ve artık önerilmez çünkü kaynakların tahsisini veya temizlenmesini düzgün bir şekilde kontrol etmez.

Soru: Thread.sleep() ve Thread.yield() arasındaki fark nedir?

Cevap: Thread.sleep() metodu, belirli bir süre için geçerli thread'in yürütmesini duraklatır. Diğer yandan, Thread.yield() metodu, geçerli thread'in CPU kullanımını bırakıp diğer thread'lerin yürütülmesini teşvik eder.

Soru: Deadlock nedir ve nasıl önlenir?

Cevap: Deadlock, iki veya daha fazla thread'in birbirini beklediği ve dolayısıyla hiçbirinin ilerlemeyeceği bir durumdur. Deadlock'ın önlenmesi, kaynaklara erişimin dikkatlice kontrol edilmesini gerektirir. Deadlock'ı önlemek için kullanılabilecek birkaç strateji vardır:

Dikkatli Kaynak Sıralaması: Kaynaklara erişim için belirli bir sıralama belirlemek ve tüm thread'lerin bu sıralamayı takip etmesini sağlamak.

Kaynakların Zaman Aşımı: Bir thread bir kaynağa belirli bir süre boyunca erişemezse, işlemi iptal etmek ve daha sonra tekrar denemek.

Deadlock Önleme Algoritmaları: Birden fazla thread'in aynı anda bir dizi kaynağa erişmesine izin veren özel algoritmalar (örneğin, Banker’s algorithm) kullanmak.

Soru: Java'da thread'ler nasıl senkronize edilir?

Cevap: Java'da thread'ler 'synchronized' anahtar kelimesi veya 'Lock' interface'i aracılığıyla senkronize edilir. 'Synchronized' anahtar kelimesi, aynı anda bir thread'in bir metod veya bir bloğa erişmesini sınırlar. 'Lock' interface'i daha esnek bir kilit mekanizması sağlar, özellikle birden fazla lock'un elde edildiği ve bırakıldığı karmaşık durumlar için.

Soru: Java'da 'volatile' anahtar kelimesi ne işe yarar?

Cevap: 'Volatile' anahtar kelimesi, Java'da bir değişkenin değerinin birden fazla thread tarafından kullanıldığında bellekte tutulacağını garanti eder. Bu, her thread'in son en son güncellemeyi gördüğünden emin olmasını sağlar. Bu, değişkenin değerinin farklı thread'ler arasında tutarlı olmasını sağlar.

Soru: Java'da 'wait()', 'notify()' ve 'notifyAll()' metodları ne işe yarar?

Cevap: 'Wait()', 'notify()' ve 'notifyAll()' metotları, Java'da bir nesnenin kilidini almak ve bırakmak için kullanılır. 'Wait()' metodu, bir thread'in bir nesnenin kilidini bırakmasını ve bir başka thread'in 'notify()' veya 'notifyAll()' metodu tarafından bildirim alana kadar beklemesini sağlar. 'Notify()' metodu, bir nesnenin kilidini bekleyen thread'lere bildirim gönderir ve 'notifyAll()' tüm bekleyen thread'lere bildirim gönderir.

Soru: 'synchronized' bloklar ve metotlar arasındaki fark nedir?

Cevap: 'synchronized' bloklar, belirli bir blok üzerinde senkronizasyon sağlarken, 'synchronized' metotlar, metodu çağırırken nesnenin tamamında senkronizasyon sağlar. 'Synchronized' bloklar daha fazla esneklik sağlar, çünkü belirli bir kısmın senkronize edilmesini sağlar, ancak 'synchronized' metotlar daha kolay ve daha güvenli olabilir.

Soru: Java'da 'ThreadLocal' sınıfının amacı nedir?

Cevap: 'ThreadLocal' sınıfı, her thread için ayrı bir değişken kopyası sağlar. Bu, her thread'in kendi bağımsız değişkenine sahip olmasını sağlar ve bu değişken diğer thread'ler tarafından erişilemez.

Soru: Java'da 'Daemon Thread' nedir?

Cevap: Java'da 'Daemon Thread', genellikle arka plan hizmetleri için kullanılan özel bir tür thread'dir. Bu tür bir thread, tüm non-daemon thread'ler sonlandığında JVM'nin durmasını engellemez.

Soru: Java'da 'Thread.join()' metodu ne işe yarar?

Cevap: 'Thread.join()' metodu, belirli bir thread'in tamamlanmasını bekler. Yani, 'thread.join()' çağrısı yapan thread, belirtilen thread'in tamamlanmasını bekler. Bu, bir thread'in bir diğerini beklemesi gereken durumlar için kullanışlıdır.

Soru: Java'da 'Thread.interrupt()' metodu ne işe yarar?

Cevap: 'Thread.interrupt()' metodu, belirli bir thread'e bir kesme talebi gönderir. Bu, thread'in uyandırılmasını veya yürütmesinin durdurulmasını talep etmek için kullanılır. Ancak, kesme talebi gönderilen thread'in bu talebi nasıl ele alacağına bağlıdır. İnterrupt talebi, genellikle bir thread'i bloklanmış veya bekleyen durumdan çıkarır.

Soru: Java'da 'ThreadGroup' nedir?

Cevap: 'ThreadGroup' Java'da bir özelliktir ki bu, belirli bir grup thread'i tek bir birim olarak düşünmemizi ve bu thread'lere topluca kontrol ve yönetim işlemleri yapmamızı sağlar. Bir 'ThreadGroup', belirli bir grup thread'i organize etmek, grup üzerinde yönetim işlemleri yapmak ve debug bilgilerini toplamak için kullanılır.

Soru: Java'da Concurrent Collections hakkında ne biliyorsunuz?

Cevap: Java'da Concurrent Collections, çoklu thread'lerin aynı anda veriye erişmesini ve veriyi değiştirmesini sağlayan bir dizi veri yapısıdır. 'java.util.concurrent' paketi, thread-safe collection sınıfları ve interface'leri içerir. Bu sınıflar, thread'lerin aynı anda veriye erişebilmesini sağlar ve dolayısıyla programın performansını artırır.

Soru: 'ReentrantLock' nedir ve nasıl kullanılır?

Cevap: 'ReentrantLock', bir thread'in aynı lock'u birden çok kez elde etmesine olanak sağlayan bir kilit mekanizmasıdır. Bu, aynı thread içinde birden çok method'un aynı kaynağı lock etme ihtiyacı olduğunda kullanışlıdır. 'ReentrantLock' daha karmaşık kilitlilik senaryolarında 'synchronized' anahtar kelimesine göre daha fazla esneklik sağlar.

Soru: 'Semaphore' sınıfı ne işe yarar?

Cevap: 'Semaphore', genellikle belirli bir kaynağa aynı anda kaç thread'in erişebileceğini kontrol etmek için kullanılır. Semaphores, kaynakların sınırlı sayıda olduğu durumlarda, örneğin veri tabanı bağlantıları gibi, kullanışlıdır.

Soru: Java'da 'Futures' ve 'Callable' nedir?

Cevap: 'Callable' interface'i, bir sonuç döndürme yeteneğine sahip olan ve bir 'Exception' atabilen bir task'ı temsil eder. 'Future' ise, 'Callable' tarafından yürütülen bir işlemin sonucunu temsil eder. 'Future.get()' metodu, işlem tamamlanana kadar bloklanır ve sonra sonucu döndürür. Bu, işlem sonuçlarının alınmasını ve işlemlerin zamanlamasını kontrol etmeyi kolaylaştırır.

Soru: Java'da 'CountDownLatch' nedir?

Cevap: 'CountDownLatch', bir veya daha fazla thread'in belirli bir işlemin tamamlanmasını beklemesini sağlar. İşlem tamamlanana kadar 'CountDownLatch' bekleyen thread'leri bloklar. İşlem tamamlandığında latch sayısı sıfıra düşer ve tüm bekleyen thread'ler serbest bırakılır.

Soru: Java'da 'CyclicBarrier' nedir?

Cevap: 'CyclicBarrier', belirli bir thread sayısına ulaşıldığında tetiklenir. Buna bir "barrier point" denir. Tüm thread'ler bu noktada birbirlerini bekler ve ardından birlikte ilerlerler. Bu, belirli bir görevin farklı aşamalarında senkronizasyon gerektiren durumlar için kullanışlıdır.

Soru: Java'da 'Executor' ve 'ExecutorService' arasındaki fark nedir?

Cevap: 'Executor' interface'i, yeni thread'lerin oluşturulmasını ve başlatılmasını yönetir. 'ExecutorService' ise 'Executor' interface'ini genişletir ve thread havuzu yönetimi, thread'lerin durumunu kontrol etme ve thread'lerin düzgün bir şekilde kapatılmasını sağlar.

Soru: Java'da 'ThreadFactory' nedir?

Cevap: 'ThreadFactory', yeni thread'ler oluşturmak için kullanılan bir arayüzü tanımlar. 'ThreadFactory', bir uygulamanın nasıl yeni thread'ler oluşturacağını özelleştirmesine olanak sağlar, örneğin thread'in adını, önceliğini veya 'daemon' durumunu belirler.

Soru: 'Atomic' sınıflar nelerdir ve ne işe yararlar?

Cevap: 'Atomic' sınıflar, atomik şekilde (yani, tek bir işlem olarak) birden çok işlemi gerçekleştirmeyi sağlarlar. Bu, birden fazla thread'in aynı değişkeni değiştirmeye çalıştığında oluşabilecek yarış koşullarını önler. Java'da 'AtomicInteger', 'AtomicLong', 'AtomicBoolean', gibi atomic sınıflar bulunmaktadır.

Bu sorular ve yanıtlar, Java thread'leri hakkında bir mülakatta karşılaşılabilecek genel konuları kapsamaktadır. Ancak, mülakat soruları, mülakat yapan kişi veya şirketin ihtiyaçlarına bağlı olarak değişiklik gösterebilir.

Soru: 'ScheduledExecutorService' nedir ve ne işe yarar?

Cevap: 'ScheduledExecutorService', belirli bir gecikme sonrasında veya belirli bir süre boyunca düzenli aralıklarla komutları yürütmeyi sağlayan bir ExecutorService'dir. 'schedule()', 'scheduleAtFixedRate()', ve 'scheduleWithFixedDelay()' gibi metotları içerir.

Soru: 'Synchronization' ve 'Lock' arasındaki fark nedir?

Cevap: 'Synchronization' ve 'Lock' her ikisi de birden fazla thread'in aynı anda paylaşılan verilere erişimini kontrol etme mekanizmalarıdır. Ancak, 'Lock' interface'i, 'synchronized' anahtar kelimesine göre daha fazla esneklik ve kontrol sağlar. 'Lock' mekanizması, thread'ler arasında adil erişimi sağlayabilir, kilit elde etme ve bırakma işlemlerini daha esnek hale getirebilir ve kilit elde etmeyi beklerken thread'in kesilmesine izin verebilir.

Soru: Java'da 'Thread Pool' nedir ve nasıl kullanılır?

Cevap: 'Thread Pool', bir işlemi yürütmek için kullanılabilen sınırlı sayıda thread'i içeren bir havuzdur. 'ThreadPool' kullanarak, aynı anda çalıştırılabilecek thread sayısını sınırlayabilir ve böylece sistem kaynaklarını daha etkili bir şekilde yönetebiliriz. Java'da 'ExecutorService' kullanarak 'Thread Pool' oluşturabiliriz.

Soru: 'Thread Starvation' nedir?

Cevap: 'Thread Starvation', bir veya daha fazla thread'in CPU zaman dilimine erişememesi durumudur. Bu genellikle öncelikli thread'lerin düşük öncelikli thread'leri sürekli olarak engellemesi sonucu olur. Uzun süreli 'Starvation', uygulamanın performansını önemli ölçüde etkileyebilir.

Soru: 'Thread Dump' nedir?

Cevap: 'Thread Dump', bir Java uygulamasında çalışan tüm thread'lerin anlık durum bilgisini içerir. 'Thread Dump' genellikle bir uygulamanın hata ayıklaması için kullanılır, çünkü mevcut thread'lerin durumunu, stack trace'lerini ve diğer bilgileri gösterir.

Machine Learning öğrenmek isteyen bir Yazılım Mühendisi nelere çalışmalı, nasıl bir yol izlemeli? Machine Learning interview soruları ve cevapları - ChatGpt

Machine Learning öğrenmek isteyen bir Yazılım Mühendisi nelere çalışmalı, hangi kaynaklara bakmalı ve nasıl bir yol izlemelidir?

Machine Learning öğrenmek isteyen bir Yazılım Mühendisi, aşağıdaki adımları izleyerek başlayabilir:

Temel Matematik ve İstatistik: Makine öğrenmesi için temel matematik ve istatistik bilgisine sahip olmak önemlidir. Lineer cebir, olasılık teorisi, istatistiksel çıkarım gibi konulara hakim olmak faydalı olacaktır.

Python Programlama: Python, makine öğrenmesi topluluğunda yaygın olarak kullanılan bir programlama dilidir. Python'u öğrenmek ve temel programlama becerilerini geliştirmek önemlidir.

Makine Öğrenmesi Temelleri: Makine öğrenmesinin temel kavramlarını ve algoritmalarını anlamak önemlidir. Denetimli ve denetimsiz öğrenme, sınıflandırma, regresyon, kümeleme gibi konulara odaklanmalısınız. İyi bir başlangıç noktası olarak "The Elements of Statistical Learning" ve "Pattern Recognition and Machine Learning" gibi kitapları inceleyebilirsiniz.

Online Kurslar ve Eğitim Materyalleri: Udemy, Coursera, edX gibi platformlarda makine öğrenmesi için çeşitli online kurslar bulunmaktadır. Andrew Ng'nin "Machine Learning" kursu ve Coursera'da sunulan "Deep Learning Specialization" gibi kurslar, popüler seçenekler arasındadır. Ayrıca, TensorFlow ve PyTorch gibi makine öğrenmesi kütüphaneleri için belgeleri ve örnekleri inceleyebilirsiniz.

Pratik Proje ve Uygulamalar: Öğrendiğiniz konuları uygulamak için pratik projeler yapmak önemlidir. Örnek veri setlerini kullanarak sınıflandırma, regresyon veya kümeleme problemlerini çözmek için kendi modellerinizi geliştirebilirsiniz. Kaggle gibi platformlar, gerçek dünya veri setleri üzerinde uygulama yapma fırsatı sunar.

Topluluklar ve Forumlar: Makine öğrenmesi topluluğuna katılmak ve diğer uzmanlardan öğrenmek için çeşitli forumlara ve topluluklara katılabilirsiniz. Reddit'in "r/MachineLearning" ve Stack Overflow gibi platformlar, sorularınızı sormak ve paylaşımlarda bulunmak için iyi kaynaklardır.

Makine Öğrenmesi Araçları ve Kütüphaneleri: Python'da makine öğrenmesi için yaygın olarak kullanılan araçlar arasında scikit-learn, TensorFlow, PyTorch, Keras, NumPy ve pandas bulunur. Bu kütüphaneleri kullanarak gerçek projeler geliştirerek daha fazla deneyim kazanabilirsiniz.

Derin Öğrenme: Derin öğrenme, makine öğrenmesinin alt alanlarından öğrenme için temel kavramları ve algoritma türlerini anlamak için kaynaklara başvurabilirsiniz. Ian Goodfellow ve Yoshua Bengio'nun "Deep Learning" kitabı ve Stanford Üniversitesi'nin CS231n dersi, derin öğrenme konusunda iyi kaynaklar arasındadır.

Veri Ön İşleme: Makine öğrenmesi projelerinde veri ön işleme adımları büyük öneme sahiptir. Veri temizleme, özellik mühendisliği, özellik seçimi, veri dönüşümleri gibi adımları öğrenmelisiniz. Veri setlerini analiz ederek, eksik verileri doldurarak, anormal değerleri ele alarak ve veriyi uygun formatta modellemek için gerekli dönüşümleri yaparak veri ön işleme becerilerinizi geliştirebilirsiniz.

Model Değerlendirme ve Hiperparametre Ayarlaması: Makine öğrenmesi modellerinin performansını değerlendirmek ve hiperparametreleri ayarlamak önemlidir. Doğrulama kümeleri, çapraz doğrulama, hata metrikleri gibi konulara odaklanmalısınız. Model performansını ölçmek için doğruluk, hassasiyet, geri çağırma, F1 puanı gibi metrikleri kullanabilirsiniz.

Güncel Kalma ve Pratik Deneyim: Makine öğrenmesi sürekli olarak gelişen bir alan olduğu için güncel kalmak önemlidir. Yeni algoritma ve teknikleri takip etmek, araştırmaları okumak ve ilgili konferanslara katılmak sizin için faydalı olacaktır. Ayrıca, pratik projeler üzerinde çalışmaya devam ederek deneyim kazanmaya ve kendi projelerinizi geliştirmeye önem vermelisiniz.

Mentorluk ve İşbirliği: Makine öğrenmesi alanında deneyimli bir mentör veya ekiple çalışmak, öğrenme sürecinizi hızlandırabilir. Mentorlük programlarına katılmak veya açık kaynak projelerde gönüllü olarak yer almak, başkalarıyla etkileşimde bulunmak ve deneyim paylaşımı yapmak için fırsatlar sunar.

Pratik Uygulama ve Portfolyo Oluşturma: Kendi projelerinizi geliştirerek, makine öğrenmesi becerilerinizi pratik uygulamalarda göstermek önemlidir. Gerçek dünya problemlerini çözmek veya mevcut projelerde makine öğrenmesi tekniklerini uygulamak için fırsatlar arayın. Bu projeleri GitHub veya kişisel bir web sitesi gibi platformlarda paylaşarak portfolyonuzu oluşturabilirsiniz.

Açık Kaynak Katkısı: Açık kaynak projelerine katılarak ve mevcut projelere katkıda bulunarak öğrenme fırsatları yakalayabilirsiniz. Bu, diğer geliştiricilerle işbirliği yaparak ve gerçek dünya projelerine değer katarak deneyim kazanmanıza yardımcı olabilir.

Makine Öğrenmesi Topluluklarına Katılma: Makine öğrenmesi alanında aktif olan topluluklara katılarak bilgi ve deneyim paylaşımı yapabilirsiniz. Meetup etkinliklerine, konferanslara veya online forumlara katılarak diğer profesyonellerle bağlantı kurabilir ve yeni trendleri, en iyi uygulamaları ve ilham verici projeleri öğrenebilirsiniz.

Sürekli Öğrenme ve Kendini Geliştirme: Makine öğrenmesi hızla gelişen bir alandır, bu nedenle sürekli olarak öğrenmeye ve kendinizi geliştirmeye devam etmek önemlidir. Yeni algoritma, teknik ve araçları takip etmek, makaleleri ve araştırmaları okumak, çevrimiçi kurslara katılmak veya ileri seviye sertifikalara yönelmek gibi yöntemlerle bilginizi güncel tutabilirsiniz.

Gerçek Dünya Veri Setleriyle Çalışma: Gerçek dünya veri setleriyle çalışmak, makine öğrenmesi modellerinizi gerçek senaryolarda test etmenize ve pratik becerilerinizi geliştirmenize yardımcı olur. Kaggle gibi platformlarda veya açık veri setleriyle projeler yaparak farklı veri türlerini ve uygulama alanlarını keşfedebilirsiniz.

Etik ve Sorumluluk Bilinci: Makine öğrenmesiyle çalışırken etik ve sorumluluk bilincine sahip olmak önemlidir. Veri gizliliği, önyargı ve adillik gibi konulara dikkat etmek, algoritmaların sosyal etkilerini değerlendirmek ve kullanım alanlarını sorgulamak önemlidir.

Sektörel Uygulamaları Araştırma: Makine öğrenmesinin farklı sektörlerde nasıl uygulandığını araştırarak, alanlar arası uygulamaları keşfedebilirsiniz. Sağlık, finans, otomotiv, perakende gibi çeşitli sektörlerdeki makine öğrenmesi kullanım örneklerine odaklanabilir ve bu alanda uzmanlaşabilirsiniz.

Makine Öğrenmesi Yarışmalarına Katılma: Kaggle gibi platformlarda düzenlenen makine öğrenmesi yarışmalarına katılarak, gerçek dünya problemlerini çözmek ve diğer katılımcılarla rekabet etmek için bir fırsat elde edebilirsiniz. Bu yarışmalar, yeni algoritmaları öğrenmek, veri setleri üzerinde deneyim kazanmak ve çözümlerinizi diğerleriyle karşılaştırmak için mükemmel bir ortamdır.

Akademik Çalışmalara ve Araştırmalara Bakma: Makine öğrenmesi alanında yapılan akademik çalışmaları takip etmek, alanın güncel gelişmelerini takip etmenize ve ileri düzey teknikleri öğrenmenize yardımcı olur. İlgilendiğiniz konularda yapılan araştırmaları okuyarak, yeni yöntemler ve yaklaşımlar hakkında bilgi sahibi olabilirsiniz.

Gerçek Hayatta Projelerde Deneyim Kazanma: Makine öğrenmesi becerilerinizi gerçek hayatta uygulayarak deneyim kazanmanız önemlidir. Staj veya iş deneyimi gibi fırsatları araştırarak, bir şirkette veya araştırma grubunda çalışarak gerçek projelerde yer alabilirsiniz.

Devamlı Öğrenme ve Kendini Geliştirme: Makine öğrenmesi alanı hızla değişiyor ve gelişiyor, bu nedenle sürekli olarak öğrenmeye ve kendinizi geliştirmeye devam etmek önemlidir. İlgilendiğiniz konularda yeni makaleler okumak, konferanslara katılmak, online kurslara devam etmek veya ileri seviye sertifikalara yönelmek gibi yöntemlerle bilginizi güncel tutmak önemllidir.

Hangi konulara bakmalıyım?

Machine Learning öğrenmek isteyen bir Yazılım Mühendisi olarak aşağıdaki konulara odaklanmanız önemlidir:

Temel Matematik ve İstatistik: Lineer cebir, olasılık teorisi, istatistiksel çıkarım gibi temel matematik ve istatistik konularına hakim olmalısınız.

Python Programlama: Python, makine öğrenmesi için yaygın olarak kullanılan bir programlama dilidir. Python dilini öğrenerek temel programlama becerilerinizi geliştirmelisiniz.

Veri Ön İşleme: Veri temizleme, özellik mühendisliği, özellik seçimi, veri dönüşümleri gibi veri ön işleme adımlarını öğrenmelisiniz. Veri setlerini analiz edebilmeli, eksik verileri doldurabilmeli ve veri dönüşümleri yapabilmelisiniz.

Denetimli ve Denetimsiz Öğrenme Algoritmaları: Sınıflandırma, regresyon, kümeleme, boyut indirgeme gibi denetimli ve denetimsiz öğrenme algoritmalarını anlamalısınız. Öğrenme algoritmalarının temellerini ve farklı algoritma türlerini öğrenerek bu alanda uzmanlaşabilirsiniz.

Derin Öğrenme: Derin öğrenme, karmaşık veri yapılarını ve ilişkilerini modellemek için kullanılan bir alan olduğu için derin öğrenme kavramlarını öğrenmek önemlidir. Evrişimli sinir ağları (CNN), tekrarlayan sinir ağları (RNN), derin doğrulayıcı ağlar (DNN) gibi derin öğrenme mimarileri hakkında bilgi edinmelisiniz.

Doğrulama ve Model Değerlendirme: Doğrulama teknikleri, hata metrikleri ve çapraz doğrulama gibi model değerlendirme yöntemlerini öğrenmelisiniz. Modellerin performansını ölçmek ve karşılaştırmak için doğru değerlendirme tekniklerini kullanabilmeniz önemlidir.

Hiperparametre Optimizasyonu: Hiperparametrelerin ayarlanması ve optimizasyonu, model performansını artırmak için önemlidir. Grid search, random search, Bayesian optimization gibi hiperparametre optimizasyon tekniklerini öğrenerek model ayarlamasını yapabilirsiniz.

Veri Görselleştirme: Veri görselleştirme, veri analizinin önemli bir parçasıdır. Görsel analizler yaparak veri setlerini daha iyi anlayabilir ve bilgileri etkili bir şekilde iletebilirsiniz. Matplotlib, Seaborn gibi veri görselleştirme araçlarını öğrenmek faydalı olacaktır.

Büyük Veri ve Veri İşleme: Büyük veri kavramı ve büyük veri işleme teknolojileri hakkında bilgi edinmek önemlidir. Apache Hadoop, Spark, Hive gibi büyük veri işleme araçlarını ve tekniklerini öğrenerek büyük veri setleri üzerinde makine öğrenmesi uygulamaları yapabilirsiniz.

Model Optimizasyonu ve Hızlandırma: Makine öğrenmesi modellerinin performansını artırmak için model optimizasyonu ve hızlandırma tekniklerini öğrenmelisiniz. Model optimizasyonu, model boyutunu küçültme, hesaplama optimizasyonu, model sıkıştırma gibi teknikleri içerir.

Transfer Öğrenme ve Aktarım Öğrenimi: Transfer öğrenme, bir görevden öğrenilen bilginin başka bir göreve aktarılması anlamına gelir. Aktarım öğrenimi, öğrenilen bilginin bir görevden diğerine aktarılmasını içerir. Bu alanlara odaklanarak daha etkili ve hızlı öğrenme elde edebilirsiniz.

Otomatik Makine Öğrenmesi (AutoML): Otomatik makine öğrenmesi araçları, veri setlerini analiz edip, en uygun modeli seçmek ve hiperparametreleri otomatik olarak ayarlamak için kullanılır. AutoML araçlarını kullanarak daha hızlı ve verimli bir şekilde model oluşturabilirsiniz.

Derin Öğrenme Mimarilerinin Uygulanması: Derin öğrenme alanında yaygın olarak kullanılan ve başarılı sonuçlar veren popüler mimarileri öğrenmelisiniz. Örneğin, CNN (Evrişimli Sinir Ağları) görüntü işleme, RNN (Tekrarlayan Sinir Ağları) metin veya zaman serisi işleme, GAN (Generative Adversarial Networks) görüntü sentezi gibi örnekler verilebilir.

Yapay Zeka ve Makine Öğrenmesi Etik Sorunları: Makine öğrenmesi ve yapay zeka alanında etik konulara dikkat etmek önemlidir. Veri gizliliği, önyargı ve adillik, etik kurallar ve yapay zeka kullanımı konularında bilinçli olmalı ve sorumluluk sahibi olmalısınız.

Sektörel Uygulamalar ve Uygulama Alanları: Makine öğrenmesinin farklı sektörlerde nasıl uygulandığını araştırmak, alanlar arası uygulamaları keşfetmek önemlidir. Sağlık, finans, otomotiv, perakende gibi çeşitli sektörlere bakılabilir.

Machine Learning interview soruları ve cevapları ChatGPT

Evet, tabii ki, işte bazı yaygın makine öğrenmesi mülakat soruları ve cevapları:

Makine öğrenmesi nedir?

Makine öğrenmesi, bilgisayarların öğrenme ve gelişme yeteneklerini ifade eder. Bu genellikle, bir bilgisayarın belirli bir görevi verilere dayalı olarak daha iyi hale getirmesi için öğrenme deneyiminden yararlanması şeklinde olur.

Denetimli ve denetimsiz öğrenme arasındaki fark nedir?

Denetimli öğrenme, algoritmanın girdi ve çıktı çiftleri üzerinde eğitildiği bir makine öğrenmesi türüdür. Bu, algoritmanın doğru sonuçları üretmeyi öğrenmesini sağlar.

Denetimsiz öğrenme, algoritmanın giriş verilerine dayanarak kendi anlamlı çıktıları ürettiği bir makine öğrenmesi türüdür. Bu, genellikle verilerin kümelemesi veya boyut indirgeme gibi uygulamaları içerir.

Aşırı uyum (overfitting) nedir ve nasıl önlenir?

Aşırı uyum, bir makine öğrenmesi modelinin eğitim verilerine çok yakından uyduğu, ancak yeni, görülmemiş veriler üzerinde iyi performans göstermediği bir durumdur. Aşırı uyum genellikle modelin gereksiz detayları veya gürültüyü öğrendiği ve genelleme yeteneğini kaybettiği anlamına gelir.

Aşırı uyumu önlemek için bir dizi teknik vardır. Bunlar arasında daha fazla eğitim verisi toplama, model karmaşıklığını azaltma, düzenlizasyon tekniklerini (L1, L2) uygulama ve çapraz doğrulama yapma bulunur.

Doğruluk ve hassasiyet arasındaki fark nedir?

Doğruluk, modelin doğru tahminlerin toplam sayısının tüm tahminlerin toplam sayısına oranını ifade eder. Hassasiyet, modelin pozitif olarak etiketlediği örneklerin ne kadarının gerçekten pozitif olduğunu ifade eder.

Yapay sinir ağları nedir?

Yapay sinir ağları (ANN), beynin bilgi işlemeyi nasıl başardığına dayanan bir makine öğrenmesi modelidir. Bir ANN, birbiriyle bağlantılı bir dizi "nöron" veya düğümden oluşur. Bu düğümler, ağırlıklı girdileri alır ve bir aktivasyon fonksiyonu kullanarak bir çıktı üretir.

Öğrenme oranı nedir ve nasıl ayarlanmalıdır?

Öğrenme oranı, bir makine öğrenmesi modelinin öğrenme sürecinde ne kadar hızlı adaptasyon göstereceğini kontrol eden bir hiperparametredir. Öğrenme oranı çok büyükse, model optimal çözümün etrafında "sallanabilir" ve asla uygun bir çözüm bulamayabilir. Öğrenme oranı çok düşükse, model çok yavaş öğrenebilir veya yerel minimumlarda sıkışabilir.

Öğrenme oranının ayarlanması, genellikle bir dizi değer üzerinde çapraz doğrulama yapmayı gerektirir. Ayrıca, öğrenme oranını otomatik olarak ayarlayan bazı stratejiler de vardır, örneğin adağrad, RMSProp, Adam gibi adaptif öğrenme oranı yöntemleri.

Doğrusal regresyon nedir?

Doğrusal regresyon, bir dizi giriş (özellik) ve çıktı (etiket) arasındaki ilişkiyi modellemeye çalışan bir makine öğrenmesi algoritmasıdır. Doğrusal regresyon, özellikler ve etiket arasındaki ilişkinin doğrusal olduğunu varsayar.

Destek vektör makineleri (SVM) nedir?

Destek Vektör Makineleri (SVM), ikili sınıflandırma için kullanılan bir makine öğrenmesi algoritmasıdır. SVM, veri noktalarını bir hiper düzlemle ayırmaya çalışır. Bu hiper düzlem, farklı sınıflar arasındaki marjı maksimize etmeye çalışır.

Karar ağaçları nedir?

Karar ağaçları, sınıflandırma ve regresyon problemlerini çözmek için kullanılan bir makine öğrenmesi algoritmasıdır. Bir karar ağacı, bir dizi evet/hayır sorusuyla girdi özelliklerinden bir çıktı etiketine giden bir yol oluşturur.

Gradient descent nedir?

Gradient descent, bir fonksiyonun minimumunu bulmayı amaçlayan bir optimizasyon algoritmasıdır. Bu algoritma, fonksiyonun gradyanını (veya türevini) kullanarak iteratif olarak fonksiyonun en düşük değerine doğru "inmeye" çalışır.

Çapraz doğrulama (Cross-validation) nedir?

Çapraz doğrulama, bir modelin genelleme yeteneğini değerlendirmek için kullanılan bir tekniktir. Veri seti birkaç alt sete bölünür ve model, her seferinde bir alt seti test seti olarak kullanırken diğerlerini eğitim seti olarak kullanarak birkaç kez eğitilir.

Gelişigüzel orman (Random Forest) nedir?

Gelişigüzel orman, birden çok karar ağacının oluşturduğu bir topluluk öğrenme modelidir. Her ağaç, veri setinin bir alt kümesi üzerinde eğitilir ve her ağacın tahminleri birleştirilerek nihai tahmin elde edilir.

Bagging ve Boosting arasındaki fark nedir?

Hem bagging hem de boosting, topluluk öğrenme teknikleridir. Bagging, modellerin bağımsız olarak eğitildiği ve tahminlerin birleştirildiği bir tekniktir. Boosting, bir modelin diğerinin üzerine inşa edildiği bir tekniktir, yani modeller bir dizi olarak eğitilir ve her biri öncekilerin hatalarını düzeltmeye çalışır.

ROC eğrisi nedir?

ROC (Receiver Operating Characteristic) eğrisi, bir sınıflandırıcı modelin performansını değerlendirmek için kullanılan bir grafiktir. Eğri, çeşitli eşik değerlerinde modelin doğru pozitif oranını (TPR) yanlış pozitif oranına (FPR) karşı çizer.

Yapay sinir ağlarında geri yayılım (Backpropagation) algoritması nedir?

Geri yayılım, yapay sinir ağlarının eğitiminde kullanılan bir algoritmadır. Algoritma, çıktı ve beklenen sonuç arasındaki hatayı hesaplar ve bu hatayı ağ boyunca geriye doğru yayarak ağırlıkları günceller.

Boyut indirgeme nedir ve neden önemlidir?

Boyut indirgeme, verinin karmaşıklığını azaltmak için kullanılan bir tekniktir. Bu, modelin eğitim süresini azaltabilir ve ayrıca overfitting'i önlemeye yardımcı olabilir. Ana bileşen analizi (PCA) ve t-distributed stochastic neighbor embedding (t-SNE), yaygın boyut indirgeme teknikleridir.

Öğrenme eğrisi nedir ve neyi gösterir? 

Genellikle eğitim hatası ve doğrulama hatası, eğitim örneklerinin sayısına karşı çizilir. Öğrenme eğrileri, bir modelin daha fazla eğitim verisine ihtiyaç duyup duymadığını, overfitting veya underfitting olup olmadığını belirlemeye yardımcı olabilir.

Derin öğrenme nedir ve nasıl çalışır?

Derin öğrenme, genellikle çok katmanlı yapay sinir ağları kullanılarak karmaşık veri modellerinin öğrenilmesini içerir. Katmanlar, özellikleri otomatik olarak öğrenme ve soyutlama yeteneği ile girişten çıktıya bilgiyi aktarır. Derin öğrenme genellikle büyük miktarda veri gerektirir ve özellikle görüntü ve dil işleme görevlerinde başarılıdır.

Aktivasyon fonksiyonları nelerdir ve neden önemlidirler?

Aktivasyon fonksiyonları, bir sinir ağının nöronunda çıktıyı belirler. Doğrusallığı kırarak, ağın karmaşık özellikleri öğrenmesine ve modellenmesine izin verirler. Popüler aktivasyon fonksiyonları ReLU, sigmoid ve tanh'dir.

Öklidyen mesafe ve kosinüs benzerliği arasındaki fark nedir?

Öklidyen mesafe, iki nokta arasındaki düz çizgi mesafesini hesaplar ve genellikle fiziksel mesafeyi ifade eder. Kosinüs benzerliği, iki vektör arasındaki açıyı hesaplar ve genellikle iki vektörün benzerliğini ifade eder.

Normalizasyon ve standartlaştırma arasındaki fark nedir?

Normalizasyon genellikle veri değerlerini 0 ile 1 arasına ölçeklendirirken, standartlaştırma, verinin ortalamasını 0 ve standart sapmasını 1 olacak şekilde ölçeklendirir. Her iki teknik de modelin performansını artırabilir, ancak hangi tekniğin kullanılacağı genellikle uygulamaya bağlıdır.

Dropout nedir ve neden kullanılır?

Dropout, aşırı uyumu önlemek için bir derin öğrenme teknikleridir. Her eğitim adımında, ağın belirli bir yüzdesi (örneğin, %20) rastgele seçilir ve bu adımda dikkate alınmaz. Bu, modelin belirli nöronlara fazlasıyla bağımlı olmasını önler

Precision ve Recall kavramları nedir ve aralarındaki fark nedir?

Precision, modelin doğru olarak sınıflandırdığı pozitif örneklerin, modelin toplamda pozitif olarak sınıflandırdığı örnekler arasındaki oranıdır.

Recall (Duyarlılık) ise modelin doğru olarak sınıflandırdığı pozitif örneklerin, gerçekte pozitif olan toplam örnekler arasındaki oranıdır.

Precision genellikle yanlış pozitifleri azaltmayı hedeflerken, recall yanlış negatifleri azaltmayı hedefler.

Bias-Variance tradeoff nedir?

Bias, modelin gerçek değerlerden sistemli bir şekilde sapma eğilimini ifade eder. Yüksek bias genellikle underfitting'e yol açar.

Variance, modelin eğitim setindeki küçük dalgalanmalara karşı duyarlılığını ifade eder. Yüksek variance genellikle overfitting'e yol açar.

Bias-Variance tradeoff, modelin karmaşıklığını ayarlamakla ilgili bir durumdur. Karmaşıklık arttıkça, bias azalır ancak variance artar.

Stokastik Gradient Descent (SGD) nedir ve tam Batch Gradient Descent'ten farkı nedir?

Stokastik Gradient Descent (SGD), her adımda tek bir eğitim örneği kullanarak gradient descent'i uygular. Bu, genellikle daha hızlı iterasyonlar sağlar ve büyük veri setlerinde daha uygulanabilir olabilir. Ayrıca, SGD'nin rastgeleliği yerel minimumları "atlamasına" ve daha genel bir çözüm bulmasına yardımcı olabilir.

Batch Gradient Descent, her adımda tüm eğitim setini kullanır. Bu, genellikle daha kararlı ve daha az gürültülü güncellemelere yol açar ancak daha yavaştır ve daha büyük hafıza gerektirir.

Early stopping nedir ve neden kullanılır?

Early stopping, overfitting'i önlemek için bir derin öğrenme tekniğidir. Eğitim sırasında, modelin doğrulama hatası belirli bir sayıda epoch boyunca iyileşmezse, eğitim durdurulur. Bu, modelin eğitim verilerine aşırı uyumunu önler ve genelleme yeteneğini artırır.

Hiperparametre optimizasyonu nedir ve ne tür teknikler vardır? (devam)

En popüler hiperparametre optimizasyon teknikleri grid search, random search ve Bayesian optimization'dır. Grid search, tüm hiperparametre kombinasyonlarını deneyerek en iyi değerleri bulur. Random search, hiperparametre değerlerini rastgele seçer ve genellikle daha verimlidir. Bayesian optimization, hiperparametrelerin olası değerlerine karşı model performansını modelleyen bir yöntemdir ve genellikle en doğru sonuçları verir.

Softmax fonksiyonu nedir ve ne için kullanılır?

Softmax fonksiyonu, bir vektörün değerlerini olasılıkların toplamının 1 olduğu değerlere dönüştürür. Genellikle çok sınıflı sınıflandırma problemlerinde, bir sinir ağı modelinin çıktı katmanında kullanılır.

K-means kümeleme algoritması nedir ve nasıl çalışır?

K-means, bir kümeleme algoritmasıdır. Rastgele merkezlerle başlar ve her veri noktasını en yakın merkeze göre kümeler. Ardından, her kümenin merkezini kümedeki noktaların ortalaması olarak günceller. Bu süreç, merkezler değişmediğinde veya belirli bir iterasyon sayısına ulaşıldığında durur.

CNN (Convolutional Neural Networks) nedir ve nerede kullanılır?

CNN'ler, genellikle görsel veri üzerinde çalışmak için tasarlanmış derin öğrenme modelleridir. Evrişimli katmanlar, görüntünün farklı bölümlerini öğrenir ve bu özellikleri birleştirir. CNN'ler genellikle görüntü sınıflandırma, nesne tanıma ve hatta tıbbi görüntü analizi gibi alanlarda kullanılır.

RNN (Recurrent Neural Networks) nedir ve nerede kullanılır?

RNN'ler, zamana bağlı veri (örneğin, zaman serisi veya metin) üzerinde çalışmak için tasarlanmış derin öğrenme modelleridir. Bir RNN, önceki adımlardaki bilgileri "hatırlayabilir", bu da onu sıralı veri ile çalışmak için uygun hale getirir. RNN'ler genellikle metin oluşturma, metin sınıflandırma, ve konuşma tanıma gibi alanlarda kullanılır.

LSTM (Long Short Term Memory) nedir ve RNN'den nasıl farklıdır?

LSTM, bir tür tekrarlayan sinir ağı (RNN) olup, uzun vadeli bağımlılıkları öğrenmede daha etkilidir. LSTM, hücre durumu adı verilen bir bileşen içerir, bu bileşen bilginin bir adımdan diğerine taşınmasına izin verir. Bu, LSTM'in RNN'lerin zorlandığı uzun dizi bağımlılıklarını öğrenmesini sağlar.

Transfer öğrenme nedir?

Transfer öğrenme, bir görev için eğitilmiş bir modelin, genellikle yeni veri üzerindeki başka bir görev için başlangıç noktası olarak kullanıldığı bir makine öğrenmesi tekniğidir. Bu, modelin eğitim süresini kısaltabilir ve az miktarda etiketli veri olan durumlarda yararlı olabilir. Transfer öğrenme, özellikle derin öğrenme ve özellikle görüntü sınıflandırma görevlerinde yaygın olarak kullanılır.

Makine öğrenmesi ve derin öğrenme arasındaki fark nedir?

Makine öğrenmesi, bilgisayarların belirli bir görevi daha iyi hale getirebilmek için deneyimlerinden öğrenmesi genel bir yöntemidir. Derin öğrenme, makine öğrenmesinin bir alt kümesidir ve genellikle çok katmanlı sinir ağları (deep neural networks) kullanır. Derin öğrenme, büyük miktarda etiketli veri ve önemli miktarda hesaplama gücü gerektirir, ancak bu, modelin karmaşık ve sofistike özellikleri öğrenmesine olanak sağlar.

Overfitting ve underfitting nedir? Bunları nasıl önleyebiliriz?

Overfitting, modelin eğitim verilerine çok iyi uydurulduğu ancak yeni verilere genelleştirilemediği bir durumdur. Overfitting'i önlemek için, regularizasyon tekniklerini kullanabiliriz, daha fazla veri toplayabiliriz, modelin karmaşıklığını azaltabiliriz veya erken durdurma gibi teknikler kullanabiliriz.

Underfitting, modelin eğitim verilerine bile iyi uydurulmadığı bir durumdur. Underfitting'i önlemek için, modelin karmaşıklığını artırabiliriz, daha fazla özellik ekleyebiliriz veya daha az regularizasyon kullanabiliriz.

İstatistikte Type I ve Type II hatalar nedir?

Type I hata, yanlış bir pozitif bulgudur. Gerçekte yanlış bir hipotezin doğru olduğu yanılsamadır.

Type II hata ise yanlış bir negatif bulgudur. Gerçekte doğru bir hipotezin yanlış olduğu yanılsamadır. Bir Type I hatası genellikle Type II hatasından daha ciddi kabul edilir, ancak bu durum kontekste bağlıdır.

ROC eğrisi (Receiver Operating Characteristic curve) nedir?

ROC eğrisi, bir sınıflandırma modelinin performansını değerlendirmek için kullanılan bir grafiktir. Eğri, tüm olası eşik değerleri için modelin true positive rate'ini (TPR) false positive rate'ine (FPR) karşı çizer. ROC eğrisinin altındaki alan (Area Under the Curve, AUC), modelin performansını ölçmek için genellikle kullanılır.

Random Forest nedir ve nasıl çalışır?

Random Forest, birden çok karar ağacını birleştiren bir sınıflandırma algoritmasıdır. Her ağaç, verinin rastgele bir alt kümesini kullanır ve ağaçların çoğunluğunun tahminini kullanarak bir tahmin yapılır. Random Forest, karar ağaçlarının aşırı uydurmasını önlemeye yardımcı olur ve genellikle daha iyi genelleme performansı sağlar.

Bir makine öğrenmesi projesini nasıl yönetirsiniz?

Bir makine öğrenmesi projesini yönetmek, genellikle verinin toplanması ve temizlenmesi, modelin seçilmesi ve eğitilmesi, performansının değerlendirilmesi ve modelin kullanıma sunulması dahil olmak üzere bir dizi adımı içerir. Bu süreç, iş anlayışı, veri anlayışı, veri hazırlığı, modelleme, değerlendirme ve dağıtım gibi fazları kapsayan CRISP-DM (Cross Industry Standard Process for Data Mining) gibi metodolojilere göre organize edilebilir.

Veri mühendisi ve veri bilimcisi arasındaki fark nedir?

Veri mühendisleri, verinin toplanması, saklanması, dönüştürülmesi ve kullanılmasını sağlarlar. İşleri genellikle büyük veri platformlarını ve ETL (Extract, Transform, Load) işlemlerini içerir.

Veri bilimcileri ise genellikle makine öğrenmesi modelleri oluşturma, istatistiksel analizler yapma ve veriye dayalı içgörüler elde etme üzerine yoğunlaşırlar. Veri bilimcileri genellikle veri mühendisleri tarafından oluşturulan altyapıyı kullanır. 

Docker interview soruları ve cevapları, Docker komutları ve açıklamaları ChatGPT

Aşağıda bir Docker mülakatında sorulabilecek bazı tipik soruları ve onlara olası yanıtları bulabilirsiniz:

Docker'ı tanımlayın.

Docker, uygulamaların bir işletim sistemi üzerinde izole edilmiş konteynerler içinde çalıştırılmasını sağlayan açık kaynaklı bir platformdur. Bu, uygulamaların hizmetleri diğer hizmetlerden bağımsız olarak çalıştırılmasını ve ölçeklendirilmesini sağlar.

Docker imajı ve Docker konteyneri arasındaki fark nedir?

Docker imajı, bir Docker konteynerinin çalıştırılması için gereken tüm dosya ve metadataların bir paketidir. Docker konteyneri ise bir Docker imajının çalışan bir örneğidir.

Dockerfile nedir ve ne işe yarar?

Dockerfile, Docker imajının nasıl oluşturulacağını tanımlayan bir metin dosyasıdır. Dockerfile, çeşitli komutlar ve argümanlar içerir ki Docker bunları kullanarak bir imaj oluşturur.

Docker Compose nedir ve ne işe yarar?

Docker Compose, çoklu Docker konteynerini aynı anda yönetmek ve çalıştırmak için kullanılan bir araçtır. Yaml formatında bir dosya kullanarak, birden çok hizmetin aynı anda nasıl başlatılacağını ve yapılandırılacağını tanımlar.

Docker ve VM (Virtual Machine) arasındaki fark nedir?

Docker ve VM, uygulamaları izole edilmiş ortamlarda çalıştırmak için kullanılır. Ancak, Docker konteynerleri daha hafiftir çünkü host OS'yi paylaşırlar ve her bir konteyner sadece çalıştırmak için gereken binler ve kütüphaneleri içerir. VM'ler ise tam bir işletim sistemi içerir ve genellikle daha fazla kaynak gerektirir.

Docker Hub nedir?

Docker Hub, Docker imajlarının depolandığı ve paylaşıldığı bir hizmettir. Docker Hub, hem açık kaynaklı hem de özel imajların paylaşıldığı bir yerdir ve Docker'ın bulut tabanlı kaynaklarının merkezi olarak hizmet verir.

Docker swarm nedir ve ne işe yarar?

Docker swarm, Docker konteynerlerini büyük ölçekte yönetmek ve koordine etmek için kullanılan bir orkestrasyon hizmetidir. Konteynerlerin bir grup üzerinde dağıtılmasını ve ölçeklendirilmesini sağlar.

Docker'da bir "layer" ne anlama gelir? (Devam)

Bir konteyner oluşturulduğunda, Docker imajının üstüne bir yazılabilir katman ekler. Bu layer, konteynerin yaşam döngüsü boyunca tüm değişiklikleri depolar.

Docker'da bir "volume" ne anlama gelir ve ne için kullanılır?

Docker'da bir volume, verilerin Docker konteynerleri arasında paylaşılabileceği veya bir konteynerin yaşam döngüsü boyunca kalıcı hale getirilebileceği bir mekanizmadır. Docker hostu üzerinde ayrı bir bölümde depolanır ve bir veya daha fazla konteyner tarafından bağlanabilir ve kullanılabilir.

Docker'da bir "network" ne anlama gelir ve ne için kullanılır?

Docker'da bir network, farklı Docker konteynerlerinin birbirleriyle ve Docker hostu ile iletişim kurabilmeleri için oluşturulan bir yapıdır. Docker farklı ağ türlerini destekler - köprü, host ve overlay. Bu ağlar, Docker'daki izolasyon ve güvenlik modellerinin bir parçasıdır.

Docker'da "port mapping" ne anlama gelir?

Docker'da port mapping, Docker hostunun bir portunun bir Docker konteynerindeki bir porta yönlendirilmesini sağlar. Bu, konteynerlerin, Docker hostu üzerinden ağ üzerinde erişilebilir hale getirilmesini sağlar.

Docker'da bir "registry" ne anlama gelir ve ne için kullanılır?

Docker'da bir registry, Docker imajlarının depolandığı ve dağıtıldığı bir hizmettir. Docker Hub, en popüler ve genel amaçlı Docker registry'sidir, ancak özel bir registry de oluşturabilirsiniz. Docker registry'si, imajları saklamak ve gerektiğinde çekmek için kullanılır.

Docker'ın avantajları nelerdir?

Docker'ın birçok avantajı vardır, en belirgin olanları şunlardır: Uygulama izolasyonu, güvenlik, taşınabilirlik, hızlı dağıtım, hafif ve verimli, ölçeklenebilirlik ve işbirliği.

Docker'da kullanılan temel ağ modelleri nelerdir?

Docker, üç ana ağ modeli kullanır: bridge, host ve overlay. Bridge, Docker'ın varsayılan ağ modelidir ve her konteyner için özel bir ağı içerir. Host modeli, konteynerin hostun ağına doğrudan bağlanmasını sağlar. Overlay ağı ise farklı Docker daemon'larında çalışan konteynerler arasında ağ oluşturmayı sağlar.

Docker ve Kubernetes arasındaki fark nedir?

Docker ve Kubernetes, mikro hizmet mimarisi dünyasında birlikte kullanılan iki popüler teknolojidir. Docker, uygulamaları konteynerlere paketlemek için kullanılırken, Kubernetes, bu konteynerlerin dağıtımını ve ölçeklendirilmesini yönetir.

Docker'ın "Copy-On-Write" stratejisi nedir?

Docker, disk alanını verimli bir şekilde kullanmak için "Copy-On-Write" (COW) stratejisini kullanır. Bu, bir imajın bir katmanının bir konteyner tarafından değiştirildiğinde yalnızca değişen dosyaların yeni bir katmana kopyalandığı anlamına gelir.

Bir Dockerfile'da neden bir "ENTRYPOINT" belirtiriz?

ENTRYPOINT, Docker imajının bir konteyner olarak çalıştırıldığında hangi komutun varsayılan olarak çalışacağını belirtir. Docker konteyneri çalıştırılırken bu komut otomatik olarak çalıştırılır.

Docker'ı birden çok host üzerinde nasıl ölçeklendiririz?

Docker, konteynerleri birden çok host üzerinde ölçeklendirmek için Kubernetes gibi orkestrasyon araçlarıyla birlikte kullanılabilir. Ayrıca Docker'ın kendi Swarm mode'u da konteynerlerin birden çok host üzerinde ölçeklendirilmesini sağlar.

Docker imajının boyutunu nasıl azaltabiliriz?

Docker imajının boyutunu azaltmak için çeşitli yöntemler vardır. Örneğin, gereksiz dosyaları ve gereksiz yazılımları kaldırmak, alpine tabanlı hafif imajları kullanmak, birden fazla RUN komutunu birleştirmek ve .dockerignore dosyasını kullanmak, imaj boyutunu azaltmada yardımcı olabilir.

Docker'da "tag" nedir ve ne için kullanılır? 

Docker'da bir tag, belirli bir Docker imajını tanımlayan ve sürüm kontrolü için kullanılan bir etikettir. Docker imajlarını farklı sürümlere göre ayırmak için tag'ler kullanılır. Örneğin, bir Docker imajının latest ve v1.0 gibi farklı tagleri olabilir.

Docker imajını nasıl oluştururuz?

Docker imajını, Dockerfile içerisinde belirtilen adımları takip ederek docker build komutu kullanarak oluşturabiliriz. Bu Dockerfile, bir uygulamanın Docker imajını oluşturmak için gerekli olan tüm adımları ve komutları içerir.

Docker'da ENV ve ARG komutları arasındaki fark nedir?

Hem ENV hem de ARG, Dockerfile'da kullanılan değişken türleridir. Ancak, ENV değişkenleri Docker konteynerinin çalışma zamanında kullanılabilirken, ARG değişkenleri sadece Docker imajı oluşturulurken kullanılır.

Docker'da nasıl bir gizli bilgi (secret) yönetimi yapabiliriz?

Docker, konteynerlerde kullanılmak üzere gizli bilgileri (örneğin, API anahtarları veya veritabanı şifreleri) güvenli bir şekilde saklamak ve yönetmek için Docker Secret özelliğini sunar. Docker Secret, gizli bilgileri güvenli bir şekilde dağıtmak ve güncellemek için kullanılır.

Docker'ın "namespace" özelliği nedir ve ne için kullanılır?

Docker'da namespace, işletim sistemi seviyesinde izolasyon sağlayan bir özelliktir. Konteynerler arasında ayrı ayrı işlem kimlikleri, ağ yığınları, mount noktaları vb. oluşturur.

Dockerfile'da CMD ve ENTRYPOINT komutları arasındaki fark nedir?

CMD, bir Docker konteynerinin çalıştırılmasında kullanılan varsayılan komutları ve argümanları belirler. Ancak, CMD komutları Docker run komutu ile birlikte belirtilen parametrelerle değiştirilebilir. ENTRYPOINT ise, konteynerin başlatılması sırasında her zaman çalışacak komutları belirtir ve bu komutları Docker run komutu ile birlikte belirtilen parametrelerle değiştirmek mümkün değildir.

Docker'ın "healthcheck" özelliği nedir?

Docker'ın "healthcheck" özelliği, bir konteynerin durumunu otomatik olarak kontrol etmeye yarar. Bu özellik, bir Docker konteynerinin "sağlıklı", "hasta" veya "başlangıç" durumlarında olup olmadığını belirlemek için kullanılır.

Dockerfile'daki "ADD" ve "COPY" komutları arasındaki fark nedir?

Hem ADD hem de COPY komutları, yerel dosya sistemi dosyalarını Docker imajına kopyalar. Ancak, ADD komutu ayrıca uzak URL'leri indirebilir ve otomatik olarak tar dosyalarını çıkarabilir. COPY komutu ise daha basittir ve sadece yerel dosyaları kopyalar.

Dockerfile'ınızın "FROM scratch" ile başlamasının ne anlama geldiğini açıklayın.

Dockerfile'da "FROM scratch" ifadesi, tamamen boş bir Docker imajından başladığınızı belirtir. Yani, hiçbir temel imaj veya işletim sistemi olmadan bir Docker imajı oluşturursunuz. Bu genellikle bir uygulamanın en hafif imajını oluşturmak için kullanılır.

Docker'da multi-stage build nedir ve ne için kullanılır?

Docker'da multi-stage build, bir Dockerfile içinde birden çok aşama oluşturmanıza olanak sağlar. Her aşama, bir öncekinden farklı bir temel imaj kullanabilir. Bu özellik, özellikle imaj boyutunu küçültmek ve daha hızlı ve daha verimli build süreçleri oluşturmak için yararlıdır.

Docker'ın logging mekanizmasını nasıl kullanırız?

Docker, konteyner loglarını görüntülemek için bir dizi mekanizma sunar. docker logs komutu, belirli bir konteynerin standart çıktısını ve standart hata çıktısını görüntüler. Ayrıca Docker, syslog, journald, gelf, fluentd, awslogs, splunk, etwlogs, gcplogs ve logentries gibi farklı log sürücülerini destekler.

Docker imajlarını ve konteynerlerini nasıl temizleriz?

Docker imajlarını temizlemek için docker rmi veya docker image prune komutlarını kullanabiliriz. Konteynerleri temizlemek için docker rm veya docker container prune komutlarını kullanabiliriz. Docker'ın disk alanını etkili bir şekilde yönetmek için, kullanılmayan Docker imajları, konteynerleri, hacimleri ve ağları düzenli olarak temizlemek önemlidir.

Docker Swarm nedir?

Docker Swarm, Docker'a yerleşik bir orkestrasyon hizmeti sunan bir araçtır. Birden çok Docker hostunu birleştirir ve onları tek bir, sanallaştırılmış host gibi görünmesini sağlar. Docker Swarm, konteynerlerin dağıtımını ve ölçeklendirilmesini kolaylaştırır ve yüksek erişilebilirlik sağlar.

Docker konteyneri ve sanal makine (VM) arasındaki fark nedir?

Docker konteyneri ve sanal makine, uygulamaları izole etmek için iki farklı teknolojidir. Docker konteyneri, işletim sistemini hafifçe paylaşır ve her bir konteyner için ayrı bir kullanıcı alanı oluşturur, bu yüzden daha hafif ve daha hızlıdır. Sanal makine ise tam bir işletim sistemini emüle eder ve bu yüzden daha ağırdır, ancak daha fazla izolasyon ve güvenlik sağlar.

Docker imajını güncellemek için nasıl bir prosedür izlersiniz?

Docker imajını güncellemek için genellikle Dockerfile'ı güncelleriz ve docker build komutunu kullanarak yeni bir imaj oluştururuz. Daha sonra, yeni imajı docker push komutu ile Docker registry'ye göndeririz. Son olarak, çalışan konteynerleri yeni imaj ile güncelleriz veya yeniden başlatırız.

Docker'da "daemon" ne anlama gelir?

Docker'da "daemon" sürekli çalışan bir arka plan sürecini ifade eder. Docker daemon (dockerd), Docker API isteklerini dinler ve Docker nesnelerini yönetir. Ayrıca, Docker imajlarını oluşturmak ve Docker konteynerlerini çalıştırmak gibi işlemler de Docker daemon tarafından gerçekleştirilir.

Docker'da nasıl bir güvenlik modeli uygulanır?

Docker, uygulamaları ve sistemleri korumak için bir dizi güvenlik özelliği sunar. Örneğin, konteynerler işletim sistemini paylaşırken bile her bir konteyner kendi kullanıcı alanına sahiptir. Docker ayrıca güvenlik profilleri, güvenlik geliştirme modülleri ve kapalı ağlar gibi özellikleri de destekler.

Docker Compose nedir ve ne için kullanılır? 

Docker Compose, geliştirme, test ve üretim ortamlarında hizmetlerin dağıtımını kolaylaştırır. docker-compose up komutu, tanımlanan tüm hizmetleri ve bağımlılıklarını başlatır.

Docker ve CI/CD pipeline'ları arasındaki ilişkiyi açıklayabilir misiniz?

Docker, CI/CD (Continuous Integration / Continuous Delivery) pipeline'larında önemli bir rol oynar. Docker, uygulamaların hızlı bir şekilde paketlenmesini, dağıtılmasını ve ölçeklendirilmesini sağlar. Bu, kodun daha hızlı entegrasyon ve teslimatını, daha az hata ve daha yüksek kaliteyi mümkün kılar.

Docker Hub nedir?

Docker Hub, Docker imajlarının depolandığı ve paylaşıldığı bir hizmettir. Docker Hub, hem genel hem de özel Docker imajları için bir registry görevi görür. Ayrıca otomatik build ve work-flow araçları, grupları ve organizasyonları yönetme yeteneği gibi özellikler sunar.

Docker'da bir konteyner nasıl durdurulur ve kaldırılır?

Docker'da bir konteyneri durdurmak için docker stop komutunu kullanabiliriz. Bu, konteyneri durdurur ama disk üzerinde saklar. Konteyneri tamamen kaldırmak için docker rm komutunu kullanabiliriz. Ancak, konteyneri kaldırmadan önce konteynerin durdurulmuş olması gerekir.

Docker'da 'volume' nedir ve ne için kullanılır?

Docker'da bir 'volume', konteynerlerin dosya sistemine kalıcı depolama alanı ekler. Volume'lar, bir konteyner silindiğinde bile verilerin kalıcı olmasını sağlar. Ayrıca, birden çok konteyner arasında veri paylaşımını kolaylaştırır.

Docker konteynerinin içine nasıl girilir?

Docker konteynerinin içine girmek, yani konteyner içindeki bir shell'i çalıştırmak için docker exec komutunu kullanabiliriz. Örneğin, docker exec -it <container-id> /bin/bash komutu ile konteyner içinde bash shell'i çalıştırabiliriz.

Docker'da bir port nasıl yönlendirilir?

Docker'da bir port yönlendirmesi, docker run komutu ile birlikte -p parametresini kullanarak yapılır. Bu parametre, host makinedeki bir portu konteynerdeki bir porta yönlendirir. Örneğin, docker run -p 8080:80 <image-name> komutu, konteynerdeki 80 numaralı portu host makinedeki 8080 numaralı porta yönlendirir.

Docker Registry nedir?

Docker Registry, Docker imajlarının depolandığı ve dağıtıldığı bir yerdir. Docker Hub, Docker Registry'nin en popüler halka açık örneğidir, ancak özel bir Docker Registry de oluşturulabilir. Docker Registry, Docker imajlarının version kontrolünü ve dağıtımını kolaylaştırır.

Docker'da bir uygulamanın çökmesi durumunda otomatik olarak yeniden başlatılmasını nasıl sağlarız?

Docker, bir konteynerin otomatik olarak yeniden başlatılmasını sağlamak için bir yeniden başlatma politikası sunar. docker run komutu ile birlikte -- restart parametresini kullanarak bu politika belirlenebilir. Örneğin, docker run --restart=always <image-name> komutu, konteynerin her zaman (konteyner, Docker daemon veya host makine çökse bile) yeniden başlatılmasını sağlar.

Docker'da kullanıcıların konteynerlerde hangi işlemleri yapabileceklerini nasıl kontrol edebiliriz?

Docker, konteynerler üzerinde kullanıcı yetkilerini yönetmek için bir dizi güvenlik mekanizması sunar. Örneğin, kullanıcıları belirli Docker gruplarına ekleyerek hangi kullanıcıların Docker daemon ile iletişim kurabileceğini kontrol edebiliriz. Ayrıca, seccomp, AppArmor veya SELinux gibi güvenlik modülleri ile konteyner içindeki işlemlerin yetkilerini sınırlayabiliriz.

Docker imajlarını hafifletmek için hangi stratejileri kullanabiliriz?

Docker imajlarını hafifletmek için birkaç strateji bulunmaktadır. Bunlardan bazıları şunlardır: hafif taban imajları kullanmak (örneğin, Alpine Linux), multi-stage buildleri kullanarak gereksiz dosyaları kaldırmak, ve RUN, CMD, LABEL, vb. komutları birleştirerek daha az katman oluşturmak.

Docker'da bir imaj ve bir konteyner arasındaki fark nedir? 

Bir Docker konteyneri ise, bir Docker imajının çalışan bir örneğidir. Her konteyner, imajdan başlar ve uygulamanın çalışması için gereken tüm hizmetleri ve bağımlılıkları içerir. Konteynerler, ayrı izole alanlarda çalıştıkları için birbirlerinden bağımsızdırlar.

Docker'ın "build cache" özelliğini nasıl kullanabiliriz?

Docker, imajları oluştururken build sürecini hızlandırmak için bir build cache mekanizması sunar. Docker, Dockerfile'daki her bir komut için bir katman oluşturur ve bu katmanları cache'ler. Eğer Dockerfile'daki bir komut değişmezse, Docker bu komut için cache'lenmiş katmanı kullanır ve bu da build sürecini hızlandırır. Ancak, Dockerfile'daki bir komut değiştirildiğinde, bu komuttan sonraki tüm katmanlar yeniden oluşturulur.

Docker ve Kubernetes arasındaki ilişkiyi açıklayabilir misiniz?

Docker ve Kubernetes, her ikisi de konteyner tabanlı uygulamaların yönetimini kolaylaştıran teknolojilerdir ancak farklı amaçlara hizmet ederler. Docker, uygulamaları konteynerlere paketleme ve bu konteynerleri çalıştırma konusunda mükemmeldir. Öte yandan, Kubernetes, büyük ölçekteki konteyner orkestrasyonunu sağlar. Bu, Kubernetes'in, Docker konteynerlerinin dağıtımını, ölçeklendirmesini ve yüksek erişilebilirliğini yönetmesi anlamına gelir.

Docker'da bir 'named volume' ve 'bind mount' arasındaki fark nedir?

Hem 'named volume' hem de 'bind mount', Docker'da verilerin kalıcı olarak saklanmasını sağlar, ancak biraz farklı şekillerde çalışırlar. 'Named volume', Docker tarafından yönetilen ve bir konteynerin belirli bir yoluyla ilişkilendirilebilen bir depolama alanıdır. Öte yandan, 'bind mount', host dosya sistemine doğrudan bağlantı sağlar, bu nedenle daha fazla kontrol sağlar ancak daha az taşınabilirlik özelliği vardır.

Docker'da bir servis nedir? 

Docker Swarm modunda, bir servis, belirli bir görevi yerine getirmek için bir veya daha fazla konteynerin bir arada çalıştığı bir ünitedir. Servisler, ölçeklendirme ve yük dengesini yönetme gibi işlemleri gerçekleştirmek için kullanılır.

Docker imajları neden katmanlı bir yapıya sahiptir?

Docker imajları, birkaç nedenden dolayı katmanlı bir yapıya sahiptir. İlk olarak, katmanlar, bir imajı oluştururken yeniden kullanmayı ve paylaşmayı kolaylaştırır. İkinci olarak, katmanlar imaj boyutunu azaltır ve dağıtımı hızlandırır. Üçüncü olarak, katmanlar, imaj güncellemelerini ve sürüm kontrolünü kolaylaştırır.

Docker ile uygulamaların ölçeklendirilmesi nasıl gerçekleştirilir?

Docker ile uygulamaların ölçeklendirilmesi, Docker Compose veya Docker Swarm gibi araçlar kullanılarak yapılır. Bu araçlar, belirli bir servisteki konteyner sayısını artırmak veya azaltmak için komutlar sağlar. Bu, hem dikey ölçeklendirme (daha güçlü bir sunucu kullanma) hem de yatay ölçeklendirme (daha fazla sunucu kullanma) için kullanılabilir.

Docker'da multi-stage build nedir ve ne için kullanılır?

Docker'da multi-stage build, bir Docker imajını oluştururken birden çok aşama kullanmayı mümkün kılar. Bu, özellikle büyük imajların boyutunu azaltmak için kullanılır. Bir aşamada, gerekli tüm araçlar ve bağımlılıklar ile uygulama oluşturulabilir. Ardından, bu uygulama, sadece çalıştırma zamanı bağımlılıklarını içeren bir sonraki aşamaya kopyalanabilir. Bu, son imajın boyutunu önemli ölçüde azaltabilir.

Docker ile VM arasındaki farklar

Docker ve Sanal Makineler (VM) arasında çeşitli önemli farklar vardır:

Sistem Kaynakları: VM'ler, bir fiziksel makinenin kaynaklarını tam bir işletim sistemine tahsis eder. Her VM, tam bir işletim sistemini (bir "misafir" OS) çalıştırmak için gerekli tüm sistem kaynaklarını içerir. Docker konteynerleri ise işletim sisteminin çekirdeğini paylaşır ve sadece uygulama için gerekli olan kütüphane ve sistem kaynaklarını içerir. Bu, Docker'ın daha az sistem kaynağı tüketmesine ve daha hızlı başlatılmasına neden olur.

İzolasyon: VM'ler, hypervisor teknolojisi ile tam bir izolasyon sağlar. Her VM, diğer VM'lerden ve ana işletim sisteminden tamamen izole edilmiştir. Docker konteynerleri, Linux çekirdeği özellikleri (namespaces, cgroups, vb.) kullanarak izolasyon sağlar, ancak aynı çekirdeği paylaştıkları için tam bir izolasyon sağlamazlar.

Taşınabilirlik: Docker konteynerleri, bir Dockerfile'dan inşa edilir, bu da konteynerin tüm bağımlılıklarını ve çalışma şeklini belirler. Bu, Docker konteynerlerinin neredeyse herhangi bir Linux sistemi üzerinde çalıştırılabilmesini sağlar. VM'ler, bir işletim sistemi ve ilgili uygulamaların tam bir görüntüsünü içerir ve genellikle belirli bir hypervisor'a bağlıdırlar.

Boyut ve Hız: Docker konteynerleri, VM'lere göre çok daha hafif ve daha hızlıdır. Docker konteyneri, birkaç megabyte boyutunda olabilir ve birkaç saniye içinde başlatılabilir. Öte yandan, bir VM genellikle gigabyte boyutunda olabilir ve başlatılması daha uzun sürebilir.

Kullanım Alanları: VM'ler, farklı işletim sistemlerinin bir arada çalışmasını gerektiren durumlar için genellikle daha uygundur, çünkü her VM kendi işletim sistemini çalıştırır. Docker, aynı işletim sistemini paylaşan birçok hafif ve izole uygulamanın çalıştırılması gereken durumlar için daha uygundur, özellikle mikroservis mimarileri ve uygulama dağıtımları için.

En sık kullanılan, önemli Docker komutları ve açıklamaları Docker ile çalışırken sıklıkla kullanılan bazı temel komutlar ve açıklamaları aşağıda verilmiştir:

docker run: Bu komut, belirli bir Docker imajından bir konteyner oluşturur ve çalıştırır. Örneğin, docker run ubuntu komutu, ubuntu imajından bir konteyner oluşturur ve başlatır.

docker ps: Çalışan tüm konteynerleri listelemek için kullanılır. -a bayrağı ile birlikte kullanıldığında (docker ps -a), durmuş konteynerler de dahil olmak üzere tüm konteynerler listelenir.

docker pull: Docker Hub veya diğer Docker kaynaklarından belirli bir Docker imajını indirir. Örneğin, docker pull nginx komutu, nginx Docker imajını indirir.

docker build: Dockerfile'ı kullanarak bir Docker imajını oluşturur. Örneğin, docker build -t my_image:1.0 . komutu, geçerli dizindeki Dockerfile'ı kullanarak my_image:1.0 adlı bir Docker imajı oluşturur.

docker images: Mevcut Docker imajlarını listeler.

docker rm: Belirli bir Docker konteynerini siler. Örneğin, docker rm my_container komutu, my_container adlı konteyneri siler.

docker rmi: Belirli bir Docker imajını siler. Örneğin, docker rmi my_image komutu, my_image adlı Docker imajını siler.

docker stop: Belirli bir Docker konteynerini durdurur. Örneğin, docker stop my_container komutu, my_container adlı konteyneri durdurur.

docker exec: Çalışan bir Docker konteynerinde belirli bir komutu çalıştırır. Örneğin, docker exec my_container ls komutu, my_container adlı konteynerde ls komutunu çalıştırır.

docker logs: Belirli bir Docker konteynerin loglarını görüntüler. Örneğin, docker logs my_container komutu, my_container adlı konteynerin loglarını görüntüler.

docker start: Daha önce durdurulmuş olan bir Docker konteynerini başlatır. Örneğin, docker start my_container komutu, my_container adlı konteyneri başlatır.

docker attach: Çalışan bir Docker konteynerine bağlanır. Örneğin, docker attach my_container komutu, my_container adlı konteynerin içine girer.

docker inspect: Bir konteyner veya imaj hakkında ayrıntılı bilgi verir. Bu komut JSON formatında çıktı verir ve ayrıntılı yapılandırma, ağ ayarları, log ayarları vb. hakkında bilgi içerir. Örneğin, docker inspect my_container komutu, my_container adlı konteynerin tüm detaylarını gösterir.

docker cp: Bir Docker konteyneri ile yerel sisteminiz arasında dosyaları kopyalamak için kullanılır. Örneğin, docker cp my_container:/path/to/file ./local/directory/ komutu, konteynerin içindeki belirtilen dosyayı yerel dizine kopyalar.

docker volume create: Bir Docker volume oluşturur. Bu, konteynerler arasında veya konteynerler ve host makine arasında veri paylaşmak için kullanılır. Örneğin, docker volume create my_volume komutu, my_volume adında bir volume oluşturur.

docker network create: Özel bir Docker network oluşturur. Bu, belirli konteynerler arasında özel bir iletişim kanalı oluşturmak için kullanılır. Örneğin, docker network create my_network komutu, my_network adında bir network oluşturur.

docker-compose up: Docker Compose dosyasında tanımlanan tüm servisleri başlatır. docker-compose.yml dosyasında tanımlanan birden çok konteynerin başlatılması, ölçeklendirilmesi ve bağımlılıklarının yönetilmesi için kullanılır.

docker-compose down: Docker Compose dosyasında tanımlanan tüm servisleri durdurur ve siler. Bu, uygulamanızın kaynaklarını temizlemek için kullanılır.

docker history: Bir Docker imajının katmanlarını ve her bir katmanın oluşturulması sırasında hangi işlemlerin gerçekleştiğini görüntüler. Örneğin, docker history my_image komutu, my_image imajının tüm katmanlarını ve her bir katmanın oluşturulmasını sağlayan komutları gösterir.

docker save: Bir Docker imajını bir tar arşivi olarak dışarıya aktarır.

Örneğin, docker save -o my_image.tar my_image komutu, my_image adlı Docker imajını my_image.tar adlı bir tar arşivi olarak kaydeder.

docker load: Bir tar arşivi olarak kaydedilmiş Docker imajını yükler. Örneğin, docker load -i my_image.tar komutu, my_image.tar adlı tar arşivinden Docker imajını yükler.

docker login: Docker registry'ye (varsayılan olarak Docker Hub) kullanıcı kimlik bilgilerinizle giriş yapar. Bu komut, Docker imajlarınızı push etmek veya private Docker imajlarınızı pull etmek için kullanılır.

docker logout: Docker registry'den (varsayılan olarak Docker Hub) çıkış yapar.

docker tag: Bir Docker imajına bir tag ekler veya mevcut bir tag'i değiştirir. Bu genellikle Docker imajını push etmeden önce kullanılır. Örneğin, docker tag my_image my_repository/my_image:1.0 komutu, my_image adlı Docker imajını my_repository/my_image:1.0 olarak tag'ler.

docker push: Bir Docker imajını Docker registry'ye (varsayılan olarak Docker Hub) yükler. Örneğin, docker push my_repository/my_image:1.0 komutu, my_repository/my_image:1.0 adlı Docker imajını Docker Hub'a yükler.

Bu komutların her biri, Docker ile çeşitli işlemleri gerçekleştirmek için kullanılır. Hangi komutların kullanılacağı, uygulamanızın özelliklerine ve ihtiyaçlarına bağlıdır.