Yoksa dünyanın en büyük şirketleri size yalan mı söyledi?

Cevap tabii ki hayır. Bu durumun pek bilinmeyen fakat basit bir açıklaması var. Haydi birkaç teknik bilgi öğrenelim!

Tebibayt, Gibibayt ve Mebibayt

Evet, yanlış okumadınız: Gibibayt.

Günlük hayatta sıkça duyduğumuz gigabayt, bilinenin aksine 1024 megabayt değil 1000 megabayt. Çünkü kullandığımız gigabayt terimi ondalık (decimal) bir sistem. Bu karmaşanın başrolü gibibayt ise ikili (binary) bir sistem. Yani 1024 (2¹⁰) şeklinde dönüşüm gibibayt için geçerli, gigabayt için değil.[1][2][3]

Peki depolama alanım neden az?

Tüm yazılımlarda dolayısıyla işletim sistemlerinde ikili (binary) sistem kullanılır. Bu sebepten kullandığınız depolama aygıtının kapasitesinin ölçümü de işletim sistemi tarafından ikili sistemde hesaplanır.[4][5][6] Fakat disk üreticileri ürünlerini ondalık sistemde yazarlar.

Bu yüzden satın aldığınız depolama aygıtının üzerinde yazan 512 GB, yani 512.000.000.000 bayt, işletim sisteminde hesaplanırken yaklaşık 476,8 GiB olarak hesaplanıyor. Birlikte hesaplayalım:

512.000.000.000 bayt / 1024 = 500.000.000 kibibayt

500.000.000 kibibayt / 1024 = 488.281,25 mebibayt

488.281,25 mebibayt / 1024 = 476,8 gibibayt

Yani bize kim yalan söyledi?

Aslında kimse yalan söylemiyor. 512 GB olarak aldığınız diskte gerçekten 512.000.000.000 bayt alan var fakat GiB yerine GB ifadesini kullanan işletim sistemleri anlamamızı zorlaştırıyor.

Bununla birlikte TrueNAS gibi depolama odaklı sistemlerde kullanılması amacıyla tasarlanan işletim sistemlerinde hassasiyet gereği gibibayt ifadesi kullanılır. Aynı zamanda Windows, Linux veya MacOS işletim sistemlerinde de terminalde depolamayı ilgilendiren bir parametrede GiB ifadesini görürüz.

Buna karşın Google Drive, OneDrive, Yandex Disk, iCloud gibi bulut platformlarında da GB ifadesi 1.000.000.000 Bayt’a (doğru çevirim) karşılık gelmektedir. Bu yüzden bulut platformlarından işletim sisteminize indireceğiniz 100 GB’lık bir dosya bilgisayarınızda yaklaşık 93,3 GB olarak gözükecektir. (Aslında 93,3 GiB kastediliyor)

Bu durumu GPU VRAM’lerde, CPU Cache Memory’lerde veya RAM’lerde de görüyoruz. Sadece biraz ters hâli… Bu ürünler son kullanıcıya pazarlanırken GB, MB, KB birimleriyle satışa sunuluyor olsa da üretilirken GiB, MiB, KiB birimleriyle üretiliyor. Yani siz 4 GB VRAM ile pazarlanan bir GPU aldığınızda aslında bu GPU, 4 GiB VRAM kapasitesi ile size sunuluyor. Tekrar hatırlatalım:

1 GB = 1.000.000.000 Bayt

1 GiB = 1.073.741.824 Bayt

Fun Fact: Gigabayt, /gigabay’t/ şeklinde okunur. Hepimizin diline oturan cigabayt ifadesi aslında yanlış. Sebebi ise bunun gibi bilişim teknolojileri ile ilgili birçok standardın Amerika Birleşik Devletleri’nde konulması ve Amerikan İngilizcesinde de bu şekilde okunması. Aynı zamanda bu ön eklerin (kilo, mega, giga) Grekçeden (Antik Yunan Dili) gelmesi ve bu dilde de bu şekilde telaffuz edilmesi.

Fakat şunu da eklemek isterim: TDK Bilişim Terimleri Sözlüğü 1981 yılında hazırlanmış ve o dönemin koşullarına göre oluşturulmuş olup günümüzde hâlâ güncellenmediği için Türkçede bu ve benzeri kelimelerin resmî bir karşılığı maalesef bulunmamaktadır.

KAYNAKLAR

1. https://physics.nist.gov/cuu/Units/binary.html SI Standartlarından yola çıkarak veri büyüklüğünü ölçmek için oluşturulan birimlerin dönüşümlerini içeren NIST (America National Institute of Standards and Technology) site.

2. https://cacm.acm.org/opinion/si-and-binary-prefixes-clearing-the-confusion/ SI ön ekleriyle ve ikili ön eklerle oluşturulan birimlerin farkını açıklayan ACM (Association for Computing Machinery) site.

3. https://www.seagate.com/tr/tr/support/kb/lacie/storage-capacity-measurement-standards-002046en/ Bir depolama ürünleri üreticisi olan Seagate’in ön eklerin işletim sistemlerinde yanlış kullanılması dolayısıyla oluşan karışıklığa açıklama getirmek amacıyla yazdığı makale.

4. https://support.apple.com/en-us/102119 Apple’ın ürünlerinde ondalık sistem (1 GB = 1.000.000.000 eşitliği) kullandığını fakat eski ürünlerinde ve işletim sistemlerinde ikili sistem kullanılan versiyonların da bulunabildiğini açıkladığı makale.

5. https://answers.microsoft.com/en-us/windows/forum/all/windows-10-difference-between-disk-usage-values-in/1ddf863d-16ec-461a-ab92-efd6824c1147 Microsoft Destek sayfasında Windows işletim sisteminde disk kapasitesinde yaşanan farklılığın açıklanması.

6. https://www.seagate.com/support/kb/why-does-my-hard-drive-report-less-capacity-than-indicated-on-the-drives-label-172191en/ Seagate’in Windows gibi işletim sistemlerinde disk kapasitesinin neden farklı raporlandığını açıkladığı makale.

Depolama Alanım Neden Alırken Gördüğümden Daha Az? was originally published in TechSheet on Medium, where people are continuing the conversation by highlighting and responding to this story.

Nedir bu Game Jam? Diye sorduğunu duyar gibiyim. Game Jam, bir ya da birkaç kişinin bir araya gelip belirli bir temaya bağlı kalarak kısa sürede bir oyun geliştirdiği yoğun üretim süreçleridir. Game Jam’leri tempolu birer maratona benzetebiliriz çünkü normalde aylar sürebilecek süreçler burada 48–72 saate sığar. Online etkinlikler haftalar sürebilse de fiziksel Game Jam’ler genellikle bir hafta sonunu kapsar. (Tıpkı ANKÜ Game Jam gibi! 😁) Katılımcılar; birlikte oyun geliştirirken aynı ortamda çalışır, yer içer, yeni insanlarla tanışır, oyun oynar ve bazen alanda uyurlar bile.

Tamam da bu Game Jam’ler neden yapılıyor? Diye sorabilirsin. Game Jam’ler oyun geliştiricilere gerçek bir üretim deneyimi sunar. Sıkı zaman baskısı altında ekip çalışmasını, fikir üretmeyi ve hızlı karar almayı öğrenirsin. Ayrıca çoğu kişisel proje yarım kalırken Game Jam sonunda ortaya mutlaka bir ürün çıkması beklenir. Elbette bazen bitiremezsin ama bu canını sıkmasın. Game Jam bir yarışma değil öğrenme ve eğlenme sürecidir.

🎯 Küçük bir not: Oyununun büyük olmasından çok, bitirilebilir olması daha önemlidir. Unutma, oyuncuları etkilemek için kısa bir süren olacak. Bu yüzden oyunun kadar sunumun da çarpıcı olmalıdır. Ne sunum mu? diyorsan, evet dostum! Oyununu sadece oynamaya değil sunmaya da hazırlamalısın. Sunum da en az oyunun kadar önemlidir. En iyi oyun bile iyi tanıtılmazsa gözden kaçabilir!

Game Jam’e başvurmaya karar verdin diyelim, sırada hazırlık var. Fiziksel bir etkinliğe katılıyorsan yanına alman gereken bazı şeyler var: laptop, şarj aleti, mouse/klavye, çizim tableti... Ayrıca priz çoklayıcı ve önceden şarj edilmiş bir powerbank hayat kurtarıcı olabilir. Unutma, priz savaşları gerçek!

Uzun saatler boyunca çalışacağın için konforuna dikkat etmelisin. Boyun yastığı, göz bandı, ince (veya ANKÜ Game Jam için kalın çünkü Ankara soğuk bir şehir) battaniye, terlik gibi şeyler hayat kurtarır. Atıştırmalıklar, bol su ve dengeli kafein tüketimi enerjini korumana yardımcı olur.

Etkinlik alanına geldin ve tema henüz açıklanmadıysa ekip arkadaşlarınla uygun bir masa seç, bir kahve al ve diğer katılımcılarla tanış. Kim bilir belki o gün tanıştığın biriyle gelecekte kendi oyun şirketini kurarsın. Tema açıklandığında ise hemen kodlamaya başlamayın! Önce fikirleri değerlendirin: yapılabilir mi, eğlenceli mi ve süre açısından gerçekçi mi? Karar verdikten sonra görev dağılımı yapın ve projeyi bir GitHub reposunda oluşturun. Sık sık commit eklemeyi unutmayın — yedek almak hayat kurtarır.

Oyununu geliştirdin, oynanabilir bir hale getirdin. Umarım bu süreçte eğlenmiş, yeni insanlarla tanışmış ve bir şeyler öğrenmişsindir. Game Jam’in gerçek amacı zaten budur. Ancak şimdi sıra geldi sunuma. Bu bazen 5 dakikalık bir konuşma bazen sadece platforma yüklenen bir sayfa olabilir. Ama her hâlükârda sunum, oyunun vitrinidir. Oyunun özel yönlerini belirt: Bu mekaniği 2 saatte yaptık gibi detaylar ilgi çeker.

Sunumunuzu da gerçekleştirdiniz ve bir Game Jam macerasını tamamladınız. Her şeyin bir sonu vardır ve hiçbir şey kalıcı değildir. Şimdi yeni deneyimlerle dolu bir sonraki tempolu maratonu bekleme zamanı…

Game Jam Hayatta Kalma Rehberi was originally published in TechSheet on Medium, where people are continuing the conversation by highlighting and responding to this story.

Yaratıcılık nedir? Çoğunlukla yoktan var etmek ya da yeni bir ürün ortaya koymak şeklinde tanımlandığını gördüğümüz bir terim ancak bu tanımların yaratıcılığı yeterince derin anlamda ele aldığını düşünmüyorum. Zihnimizi dolduran uyaranların biriktirdiği bazı fikirleri dışa vurarak elde ettiğimiz özgünlük şeklinde düşünmek daha kapsamlı olur. Yaratıcılığın sadece bireysel bir süreçten oluşmadığını; deneyimlerimizin, kurduğumuz ilişkilerin ve duygusal birikimimizin sonucunda şekillendiğini görebilmemize yardımcı olan bir tanım olduğunu düşünüyorum.

Bir çocuğun resimlerindeki çizgilerde yeni keşfetmeye başladığı dünyayı nasıl gördüğünü ya da bir yazarın çıkardığı yeni kitabının satırlarında bilgi birikimini, deneyimlerini ve bahsettiğim yaratıcılığı gözlemleyebiliriz. Bu, yaratıcılık sürecinin sadece anlık bir ilham olmadığını; deneyimler, bilgiler ve gözlemlerle yoğrulmuş bir düşünce süreci olduğunu gösterir. Dolayısıyla yaratıcılık, her zaman sıfırdan bir şey var etmek anlamına gelmez. Aksine çoğu zaman farklı olanı birleştirmek, yeniden yorumlamak ya da bildiklerimizden yepyeni sonuçlar çıkarmaktır. İnsan zihni bu açıdan bakıldığında adeta bir orkestra gibi çalışır: Her bir uyaran bir enstrümandır ve yaratıcılık, bu enstrümanların uyum içinde bir araya gelerek bir senfoni oluşturmasıdır.

Eğer yaratıcılık bahsettiğim gibi bir birikimin dışa vurumuysa yapay zekânın da benzer bir süreci takip ederek ortaya yaratıcı ürünler koyması mümkün müdür?

Kimileri yapay zekânın kopya yöntemiyle öğrendiklerini birleştirerek bir sonuç verdiğini ve bunun yaratıcılıktan çok bir taklit olduğunu savunurken kimileri de yukarıda bahsettiğim tanımdan yola çıkarak verileri deneyimlere ve çıktıyı da ortaya konan fikre benzeterek bunun insani yaratıcılığa yakın olduğunu savunuyor. Bunu iyi yorumlayabilmek için yapay zekâ tarafından ortaya konan ürünleri incelemek gerekir.

Benim bu ürünleri incelerken en çok ilgimi çeken eserler resim alanındaki eserler oldu. Yaratıcı sektördeki ilk yapay zekâ sistemi 1979 yılında Harold Cohen tarafından oluşturulan AARON adlı makinede kullanıldı. AARON kendi estetik algısı bulunmayan, Harold Cohen’in sıkı kurallarıyla çalışan ve onun çizimini yapmak istediği resimleri çizen mekanik bir sistemden ibaretti. Ama sektörde teknoloji ve sanatın birleştiği noktaya değinen önemli bir kilometre taşı oldu.

Sonrasında resim alanında yapay zekânın yaratıcı etkisini görmemiz 2014 yılında Ian Goodfellow ve ekibi tarafından ortaya konan GANs (Generative Adversarial Networks) adı verilen yapay sinir ağı modellemesinin gelişmesiyle olmuştur. GAN, temelde iki yapay sinir ağının (generator ve discriminator) birbiriyle rekabet etmesi fikrine dayanır. Bu rekabet süreci şu şekilde işler:

Generator, rastgele girdi alarak bunu gerçekçi bir veriye örneğin bir resme dönüştürmeye çalışır. İlk aşamada ürettiği çıktılar kalitesiz ve anlaşılmaz olacaktır. Discriminator bunun geri bildirimini vererek generator ağını uyarır. Bu sayede generator çıktısını daha gerçekçi yapmak için kendini iyileştirir.

Discriminator, generator ağının sunduğu veriyi gerçek verilerle karşılaştırır ve bu örneğin gerçek mi yoksa yapay mı olduğunu anlamaya çalışır. Generator daha gerçekçi çıktılar ürettikçe discriminator ağı da bunları gerçek veriden daha iyi ayırt etmek için kendini iyileştirir.

Çalışma mantıklarını incelediğimizde hem discriminator hem de generator kendi sistemleriyle birlikte birbirlerinin sistemini de iyileştirmek için çalışır diyebiliriz.

GANs algoritmasının çalışma prensibi, yapay zekânın yaratıcı süreçlerde nasıl bir rol oynayabileceğini açıklıyor. Özellikle resim gibi estetik ve detay gerektiren alanlarda GANs etkili sonuçlar vermiştir. Bu alandaki yansımasına baktığımızda en ses getiren iki eser The Next Rembrandt ve Edmond de Belamy olarak karşımıza çıkar.

2016 yılında adını duyuran The Next Rembrandt, Rembrandt van Rijn adlı ünlü Hollandalı ressamın estetik anlayışına yakın bir yeni eser oluşturmak için tasarlanan bir projedir. Projede, Rembrandt’ın 300’den fazla eserinin yüksek çözünürlüklü taramaları yapıldı. Makine öğrenimi teknikleri; sanatçının fırça darbelerini, renk tercihlerini, ışık-gölge kullanımını ve kompozisyon yapısını modelledi. Bunlar sonucunda ortaya gerçekten de Rembrandt’ın estetiğine ve yaşadığı dönemin atmosferine yakın bir portre çıktı. Bu eserle yapay zekânın sadece var olan üzerinde değişiklikler yapmadığı yeni, yaratıcı bir eser oluşturabildiği kanıtlanmış oldu.

2018 yılında Paris’te ünlü Fransız sanat topluluğu Obvious tarafından ortaya konan bir başka yapay zekâ etkili eser de Edmond de Belamy’dir. Edmond de Belamy aynı zamanda Christie’s müzayede evinde açık artırmaya çıkarılmıştır. Başlangıçta 7.000 ila 10.000 dolar arasında bir açılış fiyatı belirlenmişken açık artırma sonunda 432.500 dolara alıcı bulan portre, yapay zekâ tarafından üretilen ve bir müzayede evinde satılan ilk tablo olarak da anılıyor.

Obvious ekibi, GAN modelini kullanarak 14.yüzyıldan 20.yüzyıla kadar uzanan bir veri kümesindeki portreleri taramış ve bunun sonucunda bir eser ortaya koymuştu.

Edmond de Belamy, eleştirmenler tarafından sadece sanat alanında değil etik, hak sahipliği gibi konularda da çokça eleştirilen bir portre olmuştur. Tartışmaların estetik tarafında bazı eleştirmenler portrenin ürkütücü, belirsiz çizgilerinin uncanny valley (tekinsiz vadi) etkisi uyandırdığını savunmuşlardır. Etik cephesinde ise tabloyu oluşturan sistemde kullanılan kodun Obvious topluluğuyla bağlantısı bulunmayan Robbie Barat tarafından geliştirildiği ortaya çıktıktan sonra tartışmalar boy göstermiştir. Bu anlamda yapay zekâ tarafından ortaya konan ürünlerin orijinalliği ve hak sahipliği üzerine sorgulatıcı bir eser olmuştur.

Bir başka tartışılan konu ise bu tür eserlerin yapay zekâya mı yoksa yapay zekâyı besleyen, geliştiren insanlara mı ait olduğu. Edmond de Belamy' nin sağ alt köşesinde sanatçı imzası yerine GAN algoritmasının temelini oluşturan bir denklem bulunması ekibin bunu yapay zekâya atfetmek istediğinin bir göstergesi olarak görülmüştür.

Sonuç olarak yapay zekânın yaratıcı endüstrideki yerini çarpıcı bir şekilde almasından sonra kimileri bunu sanatı ruhsuzlaştıran ve makineleştiren bir sembol olarak görmüş kimileri de insan ve teknolojinin yaratıcı bir birleşimi ve sanat dünyasında yeni bir çağın başlangıcı olarak değerlendirmiştir. Bu eserler, yalnızca teknolojinin sanat üzerindeki etkisini sorgulatmakla kalmaz sanatın gelecekte varabileceği noktalar için de bir fragman niteliği taşır.

Yapay Zekânın Yaratıcı Endüstrideki Yeri : Resim was originally published in TechSheet on Medium, where people are continuing the conversation by highlighting and responding to this story.

Özellikle hukuk öğrencileri ve avukatlığa yeni adım atanlar için teknolojik araçları erken dönemde benimsemek, mesleki yetkinlikleri geliştirmek açısından önemli bir adım. Bu tür teknolojiler, sektöre adım atan genç avukatların rekabet avantajı elde etmelerine yardımcı olurken daha etkili ve verimli bir çalışma pratiği oluşturmalarına imkân tanıyor.

Yapay Zekânın Hukuk Uygulamalarındaki Etkisi

YZ’nin hukuk sektöründeki en büyük katkılarından biri, büyük veri analizi ve otomasyon yetenekleriyle hukuki süreçleri hızlandırmasıdır. Örneğin sözleşme incelemeleri, dava dosyalarının analizi ve hukuki belgelerin hazırlanması gibi zaman alıcı işler; yapay zekâ destekli yazılımlar sayesinde daha hızlı ve düşük hata oranıyla tamamlanabilir. Ayrıca yapay zekânın sağladığı veri işleme kapasitesi, avukatlara hukuki stratejiler geliştirme sürecinde daha sağlam temeller sunar.

Yapay zekânın hukuk bürolarında etkin kullanımı, hem bireysel avukatların hem de ekiplerin performansını artırarak müvekkil memnuniyetine doğrudan katkı sağlar. Örneğin hukuki araştırmaların otomatize edilmesi, karmaşık verilerin analiz edilmesi veya belgelerin standartlara uygun bir şekilde hazırlanması; avukatların değer yaratıcı işlere odaklanmalarına olanak tanır.

Mesleğe Yeni Başlayan Avukatlar İçin Teknolojinin Önemi

Hukuk fakültesinden mezun olduktan sonra meslek hayatına atılan avukatlar için teknolojiyi iş süreçlerine entegre etmek giderek daha önemli hâle geliyor. Genç avukatlar, teknolojiyi kullanarak hem zamandan tasarruf edebilir hem de müvekkillerine daha profesyonel bir hizmet sunabilirler. Özellikle dava takibi, masraf girişleri ve belge yönetimi gibi alanlarda yapay zekâ destekli yazılımlar; süreçleri kolaylaştırarak genç avukatlara büyük avantajlar sağlar.

Yapay zekâ tabanlı araçların kullanımının hukuk mesleğinin gerektirdiği titizlik ve hızla uyumlu olması, bu yazılımları vazgeçilmez hale getiriyor. Teknolojiyi etkin kullanan bir avukat, sadece görevlerini daha kısa sürede yerine getirmekle kalmaz aynı zamanda meslektaşları arasında fark yaratır.

Hukuk Büroları İçin Akıllı Çözümler: GÜNCE

Hukuk teknolojilerinde yenilikçi çözümler sunan GÜNCE, hukuk bürolarının iş süreçlerini optimize etmek için geliştirilmiş bir yazılımdır. Yapay zekânın gücünü kullanarak avukatların ve büroların verimliliğini artırmayı hedefler. Özellikle belge işleme, masraf takibi ve müvekkil ilişkileri gibi alanlarda sunduğu çözümlerle dikkat çeken GÜNCE; avukatların üzerindeki iş yükünü hafifletir.

Örneğin masraf girişlerinde yapay zekâ, veri okuma kapasitesiyle belgelerdeki bilgileri otomatik olarak tanır ve gerekli alanlara yerleştirir. Bu özellik, hata oranını en aza indirirken iş süreçlerini hızlandırarak zamandan tasarruf sağlar. Aynı zamanda dava takibi gibi rutin işlemleri kolaylaştıran özellikleri sayesinde avukatların stratejik düşünmeye ve müvekkil ilişkilerini geliştirmeye odaklanmalarını sağlar.

Bu bağlamda yapay zekâ teknolojilerinin hukuk pratiğine entegrasyonu, genç avukatlar ve hukuk öğrencileri için büyük bir fırsattır. GÜNCE gibi yenilikçi yazılımlar, bu dönüşüm sürecinde sadece verimlilik sağlamakla kalmaz aynı zamanda hukuk dünyasında profesyonel anlamda bir adım önde olmanıza yardımcı olur. Bu yüzden kariyerinizin başında teknolojiyi etkin kullanmayı öğrenmek, sadece bugünkü değil gelecekteki başarılarınız için de sağlam bir temel oluşturacaktır.

Hukukta Yapay Zekânın Yükselişi was originally published in TechSheet on Medium, where people are continuing the conversation by highlighting and responding to this story.

Dijital çağdan önce markalar müşterilere ulaşmak için TV reklamları, radyo, afişler ve fuar tanıtımları gibi yöntemler kullanıyordu. O dönemin etkili taktiklerinden biri de ağızdan ağıza pazarlamaydı ancak internet devrimi, bu geleneksel yöntemleri kökünden değiştirdi. İnsanların alışveriş alışkanlıkları online platformlara kayarken markalar da bu yeni dünyada varlık göstermek için dijital pazarlama stratejilerine yöneldi.

Peki, nedir bu dijital pazarlama? En basit hâliyle dijital yöntemler kullanılarak ürün veya hizmetin doğru zamanda doğru kişilere tanıtılmasıdır. Bugün büyük markalardan küçük işletmelere kadar herkesin geniş kitlelere ulaşmasını sağlayan stratejilerin temelinde dijital pazarlama yer alıyor. Ancak dijital pazarlamanın etkileyici tarafı; sadece geniş kitlelere ulaşmak değil aynı zamanda kullanıcılarla duygusal bir bağ kurarak onları harekete geçirebilme gücüdür.

Bir düşünün, bugün dünyada milyonlarca küçük ve büyük işletme var. Büyük işletmeler genellikle güçlü bütçeleri ve bilinirlikleri sayesinde pazarlama dünyasında kolayca ayakta kalabiliyor. Peki ya küçük işletmeler? Onlar nasıl varlıklarını sürdürebiliyor ve bu rekabetin içinde fark yaratabiliyorlar? Cevap çok basit: Dijital dünyanın sağladığı fırsatları doğru şekilde kullanarak.

Örneğin bulunduğunuz mahalledeki yerel bir kafe, sosyal medyada çekici bir Instagram gönderisi paylaşıyor. Bu gönderi, yalnızca mahallenizde değil belki de binlerce kilometre ötedeki birinin bile dikkatini çekebiliyor. Bir başka örnek düşünelim: Küçük bir butik, TikTok’ta bir video yayımlıyor ve bu video hızla viral hale geliyor. Sadece birkaç gün içinde milyonlarca izlenme alıyor ve dünyanın farklı yerlerinden siparişler almaya başlıyor. Bu tür başarı hikâyeleri, dijital pazarlamanın sınırlarının olmadığını gösteriyor.

Bu noktada önemli olan sadece erişim sağlamak değil aynı zamanda müşterilerin ilgisini sürekli olarak canlı tutmaktır. İşte burada “veri” devreye giriyor. Markalar, kullanıcıların alışkanlıklarını analiz ederek onların ihtiyaçlarını anlamaya çalışıyor. Hangi saatlerde alışveriş yapıyoruz? Hangi renklere daha çok dikkat ediyoruz? Hangi içerik türleri bizi harekete geçiriyor? gibi soruların cevapları, dijital pazarlama stratejilerinin temelini oluşturuyor.

Örneğin, Amazon’un algoritmalarını düşünelim. Kullanıcıların önceki alışverişlerini ve arama geçmişlerini analiz ederek kişiye özel ürün önerileri sunuyor. Bu sayede sadece kullanıcı deneyimini geliştirmekle kalmıyor, aynı zamanda satışlarını da artırıyor. Benzer şekilde Starbucks, sosyal medya platformlarında akşam saatlerinde paylaşım sayılarını artırarak daha fazla etkileşim alıyor çünkü kullanıcıların akşam saatlerinde daha aktif olduğunu biliyor.

Bir diğer etkili strateji ise sosyal medyada viral olmak. Bunun son örneklerinden biri, Spotify’ın yıllık “Wrapped” kampanyası. Spotify, kullanıcılarının yıl boyunca dinledikleri şarkılardan bir özet çıkarıyor ve bu verileri estetik bir tasarımla sunuyor. İnsanlar bu özetleri sosyal medyada paylaştıkça Spotify kendi reklamını milyonlarca kişiye yaptırmış oluyor. Bu yalnızca bir pazarlama stratejisi değil aynı zamanda kullanıcılarla duygusal bir bağ kurma yöntemi. Benzer şekilde Coca-Cola’nın “Share a Coke” kampanyası, kişiselleştirilmiş şişelerle insanların kendilerini özel hissetmelerini sağlıyor ve milyonlarca kişi bu şişelerin fotoğraflarını paylaşarak kampanyayı destekliyor.

Bu örneklerden de anlaşılacağı üzere, markalar artık sadece ürün satmakla yetinmiyor; hikaye anlatıyor, duygusal bağ kuruyor ve kullanıcıların kendilerini değerli hissetmelerini sağlıyor. Bu da işin özünü oluşturuyor: İnsan odaklılık. Büyük veriler; algoritmalar ve analizler ne kadar güçlü olursa olsun markaların asıl başarısı insan davranışlarını anlamalarında yatıyor. İnsanlar sadece bir ürün satın almak istemiyor, aynı zamanda anlamlı bir hikâyenin parçası olmak istiyor.

Markalar bu noktada sundukları içeriklerle kullanıcıları harekete geçirmeye çalışıyor. Amaç yalnızca bir linke tıklatmak ya da bir ürünü satın aldırmak değil aynı zamanda müşterinin bu deneyimi bir sonraki adımda da hatırlamasını sağlamak. İşte bu nedenle dijital pazarlama, yalnızca bir satış tekniği değil bir akıl oyunu ve bir bağ kurma sanatı olarak değerlendirilmeli. Dijital pazarlama dünyasının sonsuz fırsatlarını keşfetmek ve bu yolda fark yaratmak sizin elinizde.

Duygusal Pazarlama was originally published in TechSheet on Medium, where people are continuing the conversation by highlighting and responding to this story.

Bilgisayarın İçine Yolculuk Bölüm: 1

Merhaba, sıra dışı bir yolculuğa hazır mısın? Ben Otto Lidenbrock. Bana kısaca Otto diyebilirsin. Büyüyüp küçülürüm, hıphızlıyım. Seni eşsiz ve bilgilendirici bir yolculuğa çıkarmak için buradayım. Bugün bilgisayar kasasının içine doğru bir yolculuğa çıkacağız.

Bilgisayarların dosyaları nasıl depoladığını ve nasıl okuduğunu öğreneceğiz. Ekranda gördüğün bir yazının veya görselin anakarttan monitördeki piksellere doğru yolculuğunu bir elektrik sinyalinin gözünden göreceğiz. Bunlar daha buz dağının görünen kısmı! Hazırsan kemerini bağla. Tren kalkıyor!

Mikroskobik ölçekte küçücük yerlerden geçerek kabloları aşıyoruz. Elektron kadar hızlı ve miniciğiz şu anda.

Bir USB belleğin içerisindeyiz. Belleğin devre kartındaki sayısız iletken hatlardan birinin içinden ilerliyoruz. Burada gigabytelarca veri ile birlikte bir bilgisayara aktarılmayı bekliyoruz. Ama burası tamamen hareketsiz, sessiz ve karanlık. Elektrik akımı ve bilgisayardan gelen komutlar olmadıkça bir USB bellek tıpkı kış uykusuna yatmış gibi uzun süre bekleyebilir. Hem de herhangi bir güç kaynağına ihtiyaç duymadan ancak amacımız öylece beklemek değil. Gel, bu gigabytelarca verinin nerede ve nasıl saklandığını öğrenelim. Hazır mısın? Beni takip et!

Yolumuza iletken hatlar üzerinden ilerleyerek devre kartının derinliklerine doğru yol alıyoruz. Karşımıza veri aktarımını yöneten denetleyici, hızı sabitleyen Osilatör, voltajı düzenleyen Kondansatörler ve akımı denetleyen Diyotlar gibi çeşitli devre elemanları çıkıyor. Bu karmaşık yapıları geride bırakarak ilerlemeye devam ediyoruz. Sonunda devasa bir yapıyla karşılaşıyoruz. Milyonlarca küçük parça, üst üste ve yan yana dizilmiş halde duruyor karşımızda; sanki mikroskobik ölçekte inşa edilmiş bir arı kovanının içindeyiz. Burası Hafıza Çipi ve petek gibi dizili olan tüm mekanizmalar ise Transistör.

Normal şartlarda bir çipin içerisinde yer alan transistörleri görebilmek için mikroskopla bakmamız gerekiyor. Bu kadar küçük olduğumuz için şanslıyız. Peki nedir bu transistörler?

Transistörler, elektrik akımını kontrol eden devre elemanlarıdır. Eğer bir transistörün içinde elektronlar birikmişse bu akımın geçmesini engeller ve bu durum bilgisayar tarafından ‘0’ olarak kabul edilir. Kafan biraz karıştı öyle değil mi? O hâlde şu transistörün içerisine girmeye ve daha yakından bakmaya ne dersin? Hop!

Evet, transistörler farklı katmanlardan oluşur. Bu katmanların her biri transistörün gerçekleştirmesi gereken farklı görevleri üstlenir. Bu yarı iletken katman bir hapishane gibi elektronları hapseder, onlarca yıl boyunca elektronları içeride tutabilir. Peki, elektronların burada tutulmasının sebebi nedir? Tabii ki de bilgisayara iletilen elektrik akımını kontrol edebilmek için.

USB belleği bilgisayara taktığımızda, bilgisayar USB’ye elektrik akımı gönderir. Bu akım bellekteki transistörlere gider. Eğer bir transistör, veriyle yani elektronlarla doluysa bu transistör üzerinden akım geçmez ancak dolu değilse transistör üzerinden akım geçer. Bu akım daha sonra elektrik sinyalleri olarak bilgisayara gönderilir.

Peki, USB belleğe dosya ekleme işlemi nasıl yapılıyor o zaman? Bu işlem de yine bu transistörün içinde gerçekleşiyor. Transistörün sakladığı veriyi kontrol eden bir mekanizma daha var: Kontrol Kapısı.

Bu sistemin çalışma mantığı basit: Kontrol kapısına voltaj verildiğinde elektronların tutulduğu katmanın kapıları açılıyor. Bu sayede elektronlar, transistörün içerisine girerek veriyi USB belleğe eklemiş oluyor. Kontrol kapısı, elektronların tutulduğu katmana açılan kapıyı kontrol eden bir gardiyan görevi görüyor.

Gösterdiğim tüm işlemler, elektriğin gerilim değerinin yani voltajının akıllı bir biçimde kontrol edilerek elektrik akımının yönlendirilmesi amacıyla yapılıyor.

Sıkıldın mı? Seyahatimizin bu kısmında eğlenceli bir aktivite yapacağız. Hızlı bir bilgilendirme seansına hazır mısın? Şipşak Bilgiler zamanı!

Bilgilendirme seansı sona erdi. Yolculuğumuza kaldığımız yerden devam edelim.

İşte! Transistörlerin çalışma prensibi bu şekilde. Bu transistörler bir araya getirilerek bir bellek bloğunu oluşturuyor. Bu blok, devre kartına bağlanıyor; genellikle koruyucu bir plastik veya silikon tabakayla kaplanarak hafıza çipini meydana getiriyor.

USB belleğin dış katmanını açtığınızda karşınıza plastik bir devre kartı üzerinde aralarında hafıza çipinin de bulunduğu çipler ve bu çiplere bağlı, yollar gibi görünen iletken devre hatları çıkacaktır.

Hey! Bak burası hareketlenmeye başladı. Sanırım biri bizi bir USB soketine taktı. Bilgisayardan gelen elektrik akımı, uzun süredir inzivaya çekilmiş bu sessiz ve karanlık USB’ye âdeta hayat verdi. Tüm devre elemanları çalışmaya başladı. Haydi, elektrik akımını takip ederek bilgisayara doğru gidelim.

Bir arı kovanındaki petekler gibi dizilen transistörleri geride bırakıyoruz. Minicik bir kablonun içinden bakınca devasa gibi gözüken hafıza çipine el sallıyoruz. Daha önce geçtiğimiz devre elemanlarını hızla geçerek tüm yolların bittiği bir yere ulaşıyoruz. Yolun sonu…

Burası bilgisayar ile aramızdaki bağlantıyı sağlayan bir yer. Evet, USB belleğin konnektör ucu: Hep yanlış yönde taktığımız o yer. Veriler elektrik sinyalleri halinde buraya kadar ulaştı. Peki, buradaki veriler bilgisayara nasıl aktarılıyor?

Yanlış duymadın, bir otobüse bineceğiz. Tüm verilerin bir birimden diğer birime aktarıldığı kısımlara, veri yolu anlamına gelen Bus denir. USB’de depolanan veriler transistörler yardımıyla kontrolden geçerek 0 ve 1’lerden oluşan dijital verilerle bus’ a kadar ulaştı. Peki istikametimiz neresi? Anakarta doğru gidiyoruz.

USB bellek soketleri bilgisayarın anakartına bağlıdır. Dolayısıyla USB bellekten çıkan akımlar anakarta gelerek ilgili birimlere gönderilir.

Vrum! Otobüs harekete geçti. Otobüs hızla anakarta doğru giderken sana biraz anakartın ne olduğundan bahsedeyim:

Evet, anakart bir kavşak gibidir. Veriler gerekli yere gönderilmesi için ilk önce anakarta gelir. Veri ne için kullanılıyorsa bilgisayarın o bölümüne buradan gider. Anakartta yerleşik bir biçimde yer alan işlemci, RAM, depolama birimleri gibi birimler; anakart sayesinde bir uyum içinde çalışırlar.

Eyvah, yolculuğumuzdan sıkılarak sayfayı kapatmana yalnızca birkaç cümle kalmış. O hâlde otobüsümüz anakarta doğru haldır haldır giderken güzel bir mola verelim. Ne dersin?

İkinci bölümde anakarta gidip işlemci, depolama ünitesini ve RAM gibi birimleri inceleyeceğiz. Şimdilik hoşça kal dostum.

Bilgisayarın İçine Yolculuk was originally published in TechSheet on Medium, where people are continuing the conversation by highlighting and responding to this story.

Yolda yanından geçerken dikkatinizi bile çekmeyen bir çiçek tomurcuğunun hoş kokusu, acelesizce hareket eden bir lokomotifin bıraktığı boğuk çığlık, piyanoda ritmini yakalayamamış bir valsin tıngırdayan notaları… Bütün bunların yalnızca iki adet sayı ile temsil edilebileceğini söylesem bana inanır mıydınız?

Hayatın karmaşası, bazen en basit şekillerde ifade edilebilir. İki sayı, belki de bir başlangıç ve bir sonu temsil ediyor; her sonun aynı zamanda bir başlangıç olduğu gerçeğini. Çiçek tomurcuğunun açmasıyla oluşan koku, bir anlık mutluluğu simgelerken lokomotifin sesi geçmişin yankısını, valsin notaları ise belirsizlik ve ahenk arayışını anlatıyor.

Bilgisayarlar ise bu arayıştan sıyrılarak soyut duyguları somut sinyallere dönüştürüyor ve insanoğlunun hisleri ile bilimin gerçekliğini burada birleştiriyor. Peki bu somut sinyaller neler ve bu dönüşüm nasıl yapılıyor?

Şu anda bu cümleyi okuyorsun. Noktayı gördün ve cümlenin bittiğini anladın. İşte başka bir nokta daha? Şimdi ise bu soru işaretinin burada ne işi olduğunu düşünüyorsun. Bu çok doğal çünkü noktalama kurallarına aykırı bir kullanım mevcut. Yazılar belirli kurallara sahiptir. Yazıları okurken bu kurallara göre okur ve anlamlandırırız. Bu kurallar aslında birer algoritmadır. Peki algoritma nedir?

Algoritma, bir görevin nasıl yerine getirildiğini belirleyen adımlar kümesidir. Mesela bir yemeğin nasıl pişirileceği ile ilgili algoritmalara o yemeğin tarifi denir; hiç bilmediğin bir müziği herhangi bir müzik aletiyle nasıl çalacağınla ilgili algoritmaya nota, çamaşır makinesini nasıl çalıştıracağınla ilgili algoritmaya kullanma kılavuzu ve sihir kartlarıyla nasıl sihir yapman gerektiğine dair olan algoritmaya da illüzyon denir.

Bilgisayar gibi bir makinenin herhangi bir görevi yerine getirebilmesi için bir algoritma çıkarılmalı ve makineye uyumlu bir formda sunulmalıdır. Algoritmanın bu şekildeki sunumuna ise program denir.

Bir programın geliştirilmesi, makineye uyumlu bir formda kodlanması ve makineye eklenmesi sürecine ise programlama denir.

Programlar ve onları meydana getiren algoritmalara yazılım, bilgisayarın kendisine ise donanım denir.

Evet, kavramlar silsilesi…

Bilgisayarların görevleri yerine getirebilmeleri için onlara uygun formda algoritmalar sunulması gerektiğinden bahsettik. Ancak bu formun ne olduğundan bahsetmedik. Karşımızdaki bir insan olsa onun dilini öğrenerek ya da çeviri kullanarak yapması gereken şeyi anlatabilirdik ancak konu aptal bir makine olduğunda işler biraz değişiyor. Bu makineler yalnızca iki rakamı (0 ve 1) olan binary (ikili) sayı sistemini kullanıyorlar.

—Biliyor musun Mira, aslında 1 ve 0'ın hiçbir anlamı yok.

—Nasıl yani? Az önce bütün bu aptal makinelerin bunu anladığını söylemiştin. Yalan mıydı?

—Hayır, değildi.

—Neydi o zaman?

— 1 ve 0 aslında bu makineler için sayısal bir değer taşımıyor. Sen buna A veya B diyebilirsin. Ya da ateş ve su de. Orası senin hayal gücüne kalmış. 1 ve 0 bir şeyi temsil etmek için oradalar. Elektrik!

—Nasıl yani? 1 ve 0 nasıl elektriği temsil edebilir ki?

—0 elektriğin yokluğunu temsil ederken 1 ise elektriğin varlığını temsil eder. Aynen ateşin tutkuyu, suyun sükûnu temsil etmesi gibi…

—O zaman bu makinede elektrik varsa makine bunun 1 olduğunu biliyor!

—Aynen öyle.

Bilgisayarın elektrikle çalıştığı ve bunu yorumlayabildiği su götürmez bir gerçek. Peki bilgisayar; elektriğin var olması ile bütün bu resimleri, yazıları ve videoları nasıl saklıyor? Daha da önemlisi arkasında karmakarışık mantıkların bulunduğu uygulamaları çalıştırıp nasıl bizim yapamadığımız işlemleri yapıyor?

Bilgisayarlar, milyonlarca flip-flop devrelerinden oluşur. Flip-floplar ise aslında daha küçük elektronik parçalar olan transistörlerden oluşur. Transistörler, elektrik akışını kontrol eden minik anahtarlar gibidir. Flip- floplar, bu transistörlerin bir araya gelmesiyle 1 veya 0 (açık veya kapalı) durumları arasında geçiş yaparak bilgiyi tutar. Bir flip-flopun içindeki transistörler, elektrik geldiğinde açılır veya kapanır. Transistörler, bu şekilde bilgisayarın hafızasında bilgiyi saklayabilirler.

Bu 1 ve 0'ların farklı bir şekilde birleşmeleri sonucunda belirli veriler temsil edilir. Mesela karakterler, ASCII kodu denilen ve günlük hayatta kullandığımız sayılar ile temsil edilebilir. Örneğin A karakterinin ASCII kodu 65'tir. Bu 65 sayısı, onluk tabanda bir sayıdır ve ikilik tabana çevrildiğinde değeri 1000001 olur. Bu da demek oluyor ki 7 tane flip-flopu yan yana koyarsak ve en baştaki ile en sondaki flip-flopa elektrik akışı sağlayarak değerini 1 yaparsak A karakterini elde edebiliriz. İşte! Elektrik ile ilk verimizi elde ettik.

—1 ve 0'ın hiçbir anlamı yok derken yalan söylüyordun yani!

—…

Bilgisayarı kullanırken monitörde gördüğümüz görüntü aslında piksellerden oluşur ve bu pikseller, renklerin bir araya gelmesiyle bir kompozisyon oluşturur. Bu şekilde görüntü ortaya çıkar.

Peki görüntüyü oluşturan bu piksellerde hangi rengin gösterileceğine bilgisayar nasıl karar veriyor? Sayıları kullanarak… Yine ve yine…

Bir pikselin ne kadar yer kaplayacağı, kaç flip-flop ile gösterileceği onun renk derinliğine bağlıdır. Renk derinliği, bir pikselin gösterebileceği renk sayısını belirler.

1-bit Renk Derinliği (Monokrom): Bu durumda her bir piksel 1 bit (0 veya 1 olma durumu) yer kaplar. Bu da demek oluyor ki sadece 2 adet renk gösterebiliriz: Siyah ve beyaz.

8-bit Renk Derinliği (Paletted Color): Bu durumda her bir piksel 8 bit (1 byte) yer kaplar. 1 byte ile 256 farklı renk gösterilebilir. Yani, bir pikselin rengi için 256 farklı seçenek var.

24-bit Renk Derinliği (RGB — True Color): Bu durumda her piksel için 3 byte (8 bit kırmızı, 8 bit yeşil, 8 bit mavi) kullanılır; toplamda 16,777,216 farklı renk gösterilebilir. Yani bu kadar renkli görüntülerde her piksel çok daha fazla detayı gösterir.

32-bit Renk Derinliği (RGBA): 24 bit renk bilgisi ile birlikte 8 bit alfa kanalı içerir, bu da şeffaflık bilgisi sağlar.

—Peki, bu sayılar ile duyguları da temsil edebilir miyiz?

—Evet, sayılarla duyguları temsil etmek de mümkün. Her bir piksel, hayatın karmaşasını oluşturan renklerden biri, yaşanmış‎‎ anların duygusal renk paletinde yer alıyor. Belki de bir çiçek tomurcuğunun açtığı renk, bir sevgi hikayesinin ilk kıvılcımını simgeliyor. Lokomotifin boğuk çığlığı, belirsizlikle dolu bir yolculuğun başlangıcını; valsin tıngırdayan notaları ise geçmişte kaybolmuş bir anının özlemini temsil ediyor.

Her 1 ve 0 yalnızca elektrik akışının varlığı ya da yokluğu değil; aynı zamanda insanoğlunun hissettiği aşkı, nefreti, mutluluğu ve hüznü de ifade ediyor. Bilgisayarlar, bu sayılar aracılığıyla duygularımızı sayısal bir dile çevirirken bizler bu sayıları yorumlayarak onları yeniden hayata döndürüyoruz.

Sonuçta hayatın karmaşası içinde kaybolmuş hislerimiz piksel piksel bir araya gelip görsel bir melodi oluşturuyor. Belki de gerçeklik, en basit rakamların ardındaki derin anlamda saklı. Bu anlam her birimizin hikayesini anlatan bir tabloya dönüşüyor; yalnızca sayılardan ibaret bir tabloya değil, aynı zamanda hayatın rengârenk duyguları ile dokunmuş bir sanat eserine…

Nereden Çıktı Şu 1 ve 0'lar? was originally published in TechSheet on Medium, where people are continuing the conversation by highlighting and responding to this story.

Kod yazmaya başlayacak bilgisayarınız var, gerekli durumlar için internet bağlantınız var. Bir eğitimi izlemek üzeresiniz fakat önünüze bilmediğiniz kavramlar çıkıyor. Öncelikle bilgisayarınızda kullandığınız işletim sistemini tanımak sizin için faydalı olacaktır. Peki nedir bu işletim sistemleri? Basitçe donanım ile yazılım arasındaki köprü diyebiliriz. Yaygın olan iki işletim sistemimiz var: Windows ve Linux. Hangi işletim sistemini kullanacağınız size kalmış, bazen bilgisayarlarda kurulu bir işletim sistemi ile karşılaşırız bazen de FreeDos yani herhangi bir işletim sistemi kurulmamış olanlarla. Eğer bir işletim sistemi kurulu değilse bunu siz kurmalısınız, bir işletim sistemi kurulu ise bu işletim sistemini kaldırıp yeni bir tanesini kurmak sizin kararınıza kalmış.

Elimizde bir işletim sistemi var, gelelim kodumuzu yazacağımız ortama. Biz bu ortamlara IDE (Integrated Development Environment), Türkçesi ile Tümleşik Geliştirme Ortamı diyebiliriz. Bir program geliştiriyorsanız IDE’ler, size ihtiyacınız olacak hemen hemen her şeyi sağlayacaktır. Amacınız bir program geliştirmek değilse sadece bir algoritma denemek ya da kodlamayı öğrenmekse Kod Editörler size bu konuda yardımcı olacaktır. Öğrenmek istediğiniz programlama dillerinin eklentilerini indirerek çalışmaya başlayabilirsiniz. Bazı dillerde ayrıyeten bir Compiler (Derleyici) gerekebilir. Derleyiciler, yazdığınız kodun mevcut dilden makine diline çevrilmesine yardımcı olan programlardır. Compiler’dan bahsettikten sonra Interpreter’a (Yorumlayıcı) değinmemek olmaz. Yorumlayıcılar ise elimizdeki kodu satır satır okuyan, hatalı kısma geldiğinde çalışmayı durduran programdır. Çalışacağımız ortamı da hazırladığımıza göre kod kısmına yavaşça geçiş yapabiliriz.

Kendinize uygun bir dil seçerek ya da yapmak istediğiniz projenize uygun bir dil seçerek giriş yapabilirsiniz. Kodlamaya dalmadan önce Pseudocode (Sözdekod) kullanmak işinizi kolaylaştıracaktır. Sözdekod, yazacağımız kodu kullanacağımız dilden önce konuşma diline benzer şekilde yazmaktır. Bu, kodun mantığını kavramak ve kafamızda algoritma mantığını oluşturmak için oldukça önemli. Bu adımdan sonra kod yazmaya başlayabiliriz.

Kod yazarken Bug denilen hatalarla karşılaşacağız. Bunları Debugger (Hata Ayıklayıcı) ile bulacağız ve çözmeye çalışacağız. Bu noktada size rubber duck debugging’den bahsetmek isterim. Bu kavramın hikayesi şu şekilde: Bir yazılımcının yazdığı koddaki hataları ayıklarken karşısına koyduğu lastik bir ördeğe yaptığı tüm adımları anlatması ve bu esnada hatasını fark etmesi. Bu yöntem, hatalarınızı ayıklarken sandığınızdan daha etkili olacaktır. Kod için kullanacağınız dili de öğrendikten sonra işin biraz daha içine girip Data Structure (Veri Yapıları) kısmına geçiş yapabilirsiniz. Veri yapıları, veriyi bilgisayar hafızasında nasıl tuttuğumuzu belirlememizi sağlar. Array, Linked List, Stack, Queue, Hash Table, Binary Tree, Binary Heap gibi yapılardan oluşur.

Yazılımla ilgilenirken karmaşık sorunlarla karşılaşabilirsiniz. Böyle sorunlarla karşılaştığınızda Divide and Conquer (Böl ve Yönet) kavramı devreye giriyor. Bu, elimizdeki sorunu çözebilecek kadar basit parçalara ayırmaktır. Kod yazmak için elimizde her şey mevcut ve sıkça karşılaşabileceğimiz hemen hemen her kavrama hakimiz. Bundan sonrası kendi hedeflerimize ve öğrenme azmimize kalmış.

Kod yazmak ve yazılım öğrenmek, kısa vadede sonuç alacağınız hedefler değildir. Sabır, merak ve azim sizinle olduğu sürece öğrenme sürecinde yaşadığınız sorunlarla baş edebilirsiniz. Unutmayın ki sizden daha iyi bilen kimse sizden daha az emek ve mesai harcamamıştır. Bu yüzden çalışmaya devam edin, bu yolda size içten dileklerimle başarılar diliyorum.

Bilgisayar Kavramları 101 was originally published in TechSheet on Medium, where people are continuing the conversation by highlighting and responding to this story.

Sanki önceden yoktu değil mi?
Evet doğru. 2021 eylül, teknoloji sektöründe işe alımların zirve yaptığı bir dönemdi.

Lütfen bana biraz o dönemi anlatır mısın?
Tabii, o dönemde yazılımcılar başka işveren alternatifleri olduğu için yüksek taleplerde bulunabiliyordu. Ancak işverenler bu talepleri karşılamakta zorlanıyordu. Bu da yazılımcıların işine geliyordu.

İşverenler neden talepleri karşılamakta zorlanıyordu?
Yazılımcı boldu ama iyi olanlar oldukça azdı. Ayrıca bazı pozisyonlar için gereken beceriler çok spesifik ve bu becerilere sahip olan pek yoktu. Uzaktan çalışma da rekabeti global hâle getirdi, bu yüzden işverenler zorlanmaya başladı. Sektöre yapılan yatırımlar da büyük bir artış gösterdi. Bu durum daha fazla start-up ve daha fazla açık pozisyonla sonuçlandı.

Sektöre yapılan yatırımın artması ne demek?
Sektöre daha fazla para girmesi demek. Yani, yatırımcılar teknoloji şirketlerine daha fazla para veriyor. Bu parayla şirketler büyüyor, daha çok insan işe alıyor ve yeni projeler başlatıyor. Özellikle yeni kurulan şirketler için bu para çok önemli çünkü bu sayede ayakta kalabiliyorlar. Kısacası, yatırım arttıkça iş imkânları da artıyor.

Peki yatırımlar neden arttı?
Dünya genelindeki düşük faizler yatırımcıları risk almaya teşvik etti. Bu yüzden yatırımlar arttı. Ayrıca ortam rekabetçiydi, herkes fırsat kovalıyordu.

Ortam neden rekabetçiydi?
Pandemi şartları geleneksel ofis anlayışını değiştirdi. Uzaktan çalışma yaygınlaştı, şirketler daha fazla yazılımcıya ihtiyaç duydu.

Sektör bu zamanlar iyi miydi yani?
Evet o zamanlar iyiydi, 2022'den sonra bir düşüş başladı.

Peki 2022–2024 arasında ne oldu da sektör durgunlaştı?
Faizler artmaya başladı ayrıca yazılımcı stoğu yapan firmalar bu kadar yazılımcıya ihtiyaçları olmadığını fark etti, toplu işten çıkarmalar oldu.

Ne oldu da şirketler bu kadar yazılımcıya ihtiyaç duymadıklarını fark etti?
Pandeminin etkisi azaldı, uzaktan çalışma trendi düşüşe geçti, projeler yavaşladı. Ayrıca, ekonomik belirsizlikler ve yüksek faizler nedeniyle yeni projeler azaldı, bu da yazılımcı ihtiyacını azalttı.

Uzaktan çalışma trendi neden azaldı?
Pandemi bitince birçok şirket ofise geri dönmeyi tercih etti. Ayrıca, ekonomik belirsizlikler nedeniyle şirketler daha temkinli davranmaya başladı ve yeni projelere yatırım yapmayı azalttı. Bu durum, uzaktan çalışmaya olan talebi de azalttı.

İhtiyaç azaldığına göre işten çıkarmalar da artmıştır herhalde?
Doğru, ihtiyaç azalınca maalesef işten çıkarmalar da arttı. Lay-offlar, toplu işten çıkarmalar, tecrübeli yazılımcıların da işsiz kalmasına neden oldu. Yeni mezunlar bu tecrübeli insanlarla yarışmak zorunda kaldı. Firmalar, yüksek faizler nedeniyle hem borç hem de yatırım alamadı. Bu yüzden yeni mezun yetiştirmek için bütçe de ayıramadı.

Bu durum sektörü nasıl etkiledi?
Yeni yazılımcıları ve tecrübeli olanları farklı etkiledi. Yeni yazılımcılar iş bulmakta zorluk çekerken tecrübeli olanlar ise istedikleri düzeyde iş bulmakta zorlandılar.

Hmm, anladım ama faiz kısmı tam oturmadı. Faizler niye yükseldi?
Pandemide eve kapanan halk süreç sonunda harcamalar yapmaya, tatillere gitmeye başladı. Harcamaların artması enflasyonu arttırır. Merkez bankası madem herkes harcamaya bu kadar meraklı borç alınca daha fazla faiz verin dedi (tabii ana amaç enflasyonu kontrol altına almaktı). Yüksek faizler, borçlanma maliyetlerini arttırarak şirketlerin ve yatırımcıların harcamalarını kısıtladı.

Yüksek faizler sadece yazılım sektörünü mü etkiledi?
Hayır, tüm sektörler etkilendi. Ancak teknoloji sektörü diğerlerinden daha fazla etkilendi.

Neden?
Yazılım dünyası sisli bir orman gibi, hangi yolun sonunda paranın beklediği ancak yola çıkınca anlaşılıyor. Diğer sektörlerde hava daha güzel. Yazılım yatırımcıları yüksek faiz altında o kadar cesur olamıyorlar.

Yatırımcılar her zaman risk almıyorlar mı?
Evet ama en az riskle en yüksek getiriyi elde etmeye çalışıyorlar. Bir start-up’a yatırıp getiri elde etmesini beklemek aylar alabiliyor. Yüksek faiz ortamında, yatırımcılar paralarını bankada tutarak enflasyona yenilmemeyi tercih ediyorlar. Ayrıca, kredi alıp start-up kurmak isteyenler de bu yüksek faizden etkileniyor.

O niyeymiş?
Aynı sebepten. Girişimin kâr etmesi aylar aldığı için yüksek faizle borç almak büyük bir risk.

Yani doğru mu anlamışım, o zaman biz şu an faizlerin düşmesini, yatırımların artmasını ve sektörün canlanmasını bekliyoruz. Peki bunun dışında yazılımcılar olarak yapabileceğimiz neler var?
Aynen doğru anlamışsın. Biz yazılımcılar olarak bu süreci verimli şekilde geçirebiliriz. Geleneksel teknolojilere bağlı kalıp, yeni fırsatları gözden kaçırmamak, portfolyomuzu güçlendirmek ve mental sağlığımıza dikkat etmek bu dönemde bizim için en önemli adımlar. Unutma; durgunluk geçici, kendini sürekli geliştirmek kalıcıdır.

Kaynaklar, ileri okumalar ve ek yorumlar
Reddit: Will tech hiring pick up if interest rates go down?
Pragmatic Engineer: The software engineering industry in 2024
I Spent 8 Weeks Researching the 2024 Tech Job Market
Vox: Why can’t prices just stay the same?

*İyi haber, FED’in 17–18 eylülde yapacağı bir sonraki toplantıda faizi düşürmesi bekleniyor.

Yazılımcılık Bitti Mi? was originally published in TechSheet on Medium, where people are continuing the conversation by highlighting and responding to this story.

İlk olarak bilişim teknolojileri, kimya nedir soruları ile başlamak gerekirse: Bilişim teknolojileri; bilişim, bilgi ve teknolojinin birlikte kullanılarak sonuç üretilmesi olarak kısaca tanımlanabilir. Tanımı detaylandıracak olursak; teknik, ekonomik ve toplumsal alanlardaki iletişimde kullanılan ve özellikle elektronik aletler aracılığıyla düzenli bir biçimde bilgi işlemeyi öngören bir bilimdir (1.Btk.11 Haziran 2019). Kimya ise maddelerin yapısını, özelliklerini, tepkimelerini ve etkileşimlerini inceleyen bilim dalıdır. Kimya, doğa bilimlerinin içinde sınıflandırılır ve alt dallar bulundurur. Organik kimya, anorganik kimya, biyokimya, fizikokimya ve analitik kimya gibi ana alt dallara sahip iken bu dallar içerisinde de farmasötikkimya, radyokimya, adli kimya gibi birçok özelleşmiş dallar içermektedir (2.Evrim ağacı. Ağustos 2022).

Tanımlara bakılarak birbirinden bağımsız terimler gibi gözükmüş olsa bile bu iki terimin kesiştiği birçok nokta vardır. Kimya tanımda da bahsedildiği gibi içerisinde birçok alanı içermektedir ve bundan ziyade en önemlisi kimya biliminde her şeyin temeli atomlardır, atomlar ise belirli bir nizama ve ölçüye sahiptir. Bundan ötürü kimya bilimini anlayabilmek adına iyi bir matematik ve istatistik hesaplama bilgisine sahip olunması, aynı zamanda bu kavramları belirli modeller ile sunması gerekmektedir.

Geçmişte gelişmişlik ve kullanım açısından yeterliliği olmayan elektronik cihazlar ve yazılım programlarından ötürü bilim insanları; verilerin hesaplanması, modellenmesi ve günümüze kadar ulaşması noktasında mücadeleler vermişlerdir. Günümüzde ise bilişim teknolojileri alanına yapılan yatırımlar ve yönelimin artmasından ötürü gelişimi noktasında büyük bir yol katedilerek, kimya bilimi de pozitif olarak büyük oranda etkilenmiştir.

Genel olarak bahsettiğimiz bu ifadeleri örneklendirmek gerekirse: Analitik kimya, Organik kimya, Biyokimya, Fizikokimya gibi kimya anabilim dalları bir takım hesaplar içermektedir. Özellikle Analitik kimya büyük bir ölçüde istatik ve matematik ifadelerinin kullanıldığı bir alan olup ayrıca İstatik kimya başlığı adı altında bir konu içermektedir. Analitik kimya anabilim dalı ile uğraşan kimya bilimciler: kantitatif analiz dediğimiz alanda, analitik terazideki ölçülemlerde, kalibrasyon işlemlerinde yer alan Gauss eğrilerinde(curves), güven seviyesi (±) hesaplamalarında; Excel veya kökeninde C++, Java gibi programlama dilleri ile kodlanan yazılımlar hızlı ve daha güvenilir sonuçlar elde eder, kusursuz bir biçimde muhafaza edilmesi sağlar.

Diğer bir örnek ise Nükleer Kimya ve Fizikokimya açısından verilebilir, Alfa-Beta laboratuvarlarında kullanılan alfa spektrometresinden ve beta ölçümlerinin yapıldığı sıvı sintilasyon cihazlarından elde edilen verilerin hesaplanmasında, aynı zamanda bu cihazların elektronik içeriğinde bilişim teknolojileri önemli bir yer oynamaktadır. Sadece matematik ve istatistik yönle de sınırlı değildir, modelleme açısından da Anorganik ya da Organik moleküllerin yapılarının iki ya da üç boyutlu çizimlerinin yapılabildiği program arayüzleri ve anorganik ya da organik kökenli reaksiyonlarda molekül hareketlerinin görselleştirilmesini sağlayan ACD / Chem Sketch gibi moleküler simülasyon ilgili olarak hazırlanmış bazı paket programlar mevcuttur.

Kimyasal laboratuvarlarda kullanılan çok sayıdaki analiz cihazlarından biri de gaz kromatograflarıdır (GC) olup bu tür cihazların pratik kullanımları ve analiz sonuçlarının değerlendirilmesi için oluşturulmuş kullanıcı ara yüzleri bulunmaktadır. Son olarak deney tasarımlarının gerçekleştirildiği Matlab, Mathematica gibi yazılımların kullanılması yaygınlaşmıştır (3. Akpolat, Kartal, 9 Şubat 2009).

Özetlemek gerekirse Bilişim teknolojileri ve Kimya bilimleri: matematik ve istatistik hesaplamadan tutun da şekillerin, deneylerin modellenmesi ve cihazların elektronik içeriği açısından birbirinin ayrılmaz bir parçası olduğu bir kez daha gözler önüne serilmiştir. Birçok kaynakta Kimya dalındaki bilim insanlarına programlama dili olarak Matlab öğrenilmesi ve Excel program bilgisinin üst seviyeye çıkarılması tavsiye edilmektedir. Bununla da sınırlı kalmayarak C++, Java gibi birçok programlama dili öğrenilip Kimya bilim dalına entegre edilerek, Bilişim teknolojilerinin ve Kimya bilim dalının birbirini tamamlayan değerli iki bilim dalı olduğu konusuna açıklık getirilir.

Kaynakça

1. BTK 11 Haziran 2019
2. Kimya nedir? Evrim Ağacı , Ağustos 2022
3. Ab.org.tr/ab09/kitap/akpolat_kartal_AB 3–9 Şubat 2009, Kimyacılar için Bilişim Teknolojileri Oğuz Akpolat, Fatma Kartal

Bilişim Teknolojilerinin Kimya Bilimindeki Yeri was originally published in TechSheet on Medium, where people are continuing the conversation by highlighting and responding to this story.