README.md

---
language:
- tr
task_categories:
- text-generation
- question-answering
tags:
- python
- coding
- networking
- instruction-tuning
- synthetic-data
size_categories:
- 100K<n<1M
---

# 🚀 Turkish Python Expert Dataset - 130K (V2)

**[V2 GÜNCELLEMESİ - Ağustos 2026]:** Topluluğumuzun geri bildirimleriyle hazırlanan V2 yayında! İlk 60.000 soruluk "Temel Python" (V1) eğitim setimizin üzerine **70.000 adet İleri Düzey (Advanced/Expert) senaryo** eklenerek veri setimiz **210.000 satıra** çıkarılmıştır. Yeni eklenen veriler; Ağ Mimarisi, Python Çekirdeği (Internals) ve farklı becerilerin tek soruda birleştiği "Hibrit" senaryoları kapsar.

Bu veri seti, Türkçe konuşan yazılım geliştiriciler, öğrenciler ve yapay zeka asistanları için hazırlanmış, yüksek kaliteli, doğal dilde Python kodu üretimi ve hata ayıklama (debugging) görevlerini içeren bir talimat (instruction) veri setidir.

> 🚀 **BÜYÜK VİZYON:** Bu 210.000+ adet veri seti, nihai hedefi 10 Milyon (10M) adet'e ulaşmak olan kapsamlı "Türkçe Python Ustalık Müfredatı" projemin V2 (Uzmanlaşma / Expert) aşamasıdır.

## 📚 Kapsamlı Müfredat (Curriculum) ve Yeni Kategoriler
Bu veri seti rastgele kod yığınları değil, aşamalı bir Yazılım Mühendisliği müfredatı olarak kurgulanmıştır. V2 güncellemesi ile mevcut 23 kategoriye **4 adet uç nokta (Tier 5)** uzmanlık kategorisi eklenmiştir:

* 🐍 **PY_CORE:** Python Core (Temel sözdizimi, built-in fonksiyonlar) "150.000 Örnek Tamamlandı"
* 🏗️ **DATA_STRUCTURES:** Data Structures (Listeler, sözlükler, setler, deque vb.) "50.000 Örnek Tamamlandı"
* ⚙️ **ALGORITHMS:** Algorithms (Sıralama, arama, dinamik programlama)
* 🧬 **OOP:** Object Oriented Programming (Sınıflar, kalıtım, polimorfizm)
* 🧠 **FUNCTIONAL:** Functional Programming (Lambda, map, filter, reduce)
* 💾 **FILE_IO:** File I/O & Serialization (JSON, CSV, pickle)
* 🗄️ **DATABASE:** Database & ORM (SQLAlchemy, psycopg2, transaction)
* 🌐 **WEB_BASICS:** Web Fundamentals (HTTP, REST)
* ⚡ **FASTAPI:** FastAPI Ecosystem (Pydantic, async routes)
* 🌶️ **FLASK:** Flask Ecosystem (Blueprints, Jinja2)
* 🛠️ **DJANGO:** Django Basics (Models, Views, ORM, Admin)
* 🔌 **NETWORKING:** Networking & Sockets (TCP/UDP, requests)
* 🔄 **CONCURRENCY:** Concurrency & Parallelism (Threading, multiprocessing, GIL)
* ⏱️ **ASYNC:** Async Programming (asyncio, event loop)
* 🧪 **TESTING:** Testing & Quality (pytest, unittest, mock, TDD)
* 🔒 **SECURITY:** Security & Authentication (JWT, bcrypt, OWASP)
* 🚀 **DEVOPS:** DevOps & Deployment (Docker, CI/CD)
* 💻 **SHELL:** Shell Integration (subprocess, os, sys)
* 🏎️ **PERFORMANCE:** Performance Optimization (Cython, optimizasyon)
* 🐛 **DEBUGGING:** Debugging & Profiling (pdb, logging)
* 📡 **COMMUNICATION:** Communication & Messaging (RabbitMQ, Redis, Kafka)
* 🔧 **SYSTEM_TOOLS:** System & Shell Tools (OS seviyesi etkileşimler)
* 🧩 **INTEGRATION:** Integration Projects (Gerçek dünya projeleri)

**[V2 İLE EKLENEN YENİ UZMANLIK (TIER 5) KATEGORİLERİ]**
* 🕸️ **WEB_SCRAPING:** Web Scraping & Automation (BeautifulSoup, Selenium, Playwright)
* ⏱️ **TASK_QUEUES:** Task Queues & Background Jobs (Celery, RQ, Cron)
* ⌨️ **ADVANCED_TYPING:** Advanced Typing & Pydantic (Generic, Mypy)
* 🧠 **PYTHON_INTERNALS:** Python Internals & Metaprogramming (AST Manipülasyonu, Bytecode Disassembly, Garbage Collection, Descriptor Protocol, ctypes/C-Extensions)

## 📊 Veri Seti Özellikleri (V2)
* **Satır Sayısı:** ~130.000+ (V1 + V2)
* **Format:** ChatML / Alpaca Instruction Format
* **Hibrit Çaprazlama Motoru (YENİ):** V2 sürümü, birden fazla kategoriyi (Örn: FastAPI + Celery + Pytest + eBPF) tek bir senaryoda birleştiren karmaşık mimari problemlere sahiptir.
* **Dil:** Tamamen doğal, çeviri kokmayan, modelin "kendi kendine soru üretmeden" net cevaplar verdiği akıcı Türkçe.

## 🎯 Kullanım Alanları
* **Türkçe Kod Asistanları:** GitHub Copilot benzeri, Türkçe açıklamalı kod üreten modellerin Fine-Tuning (SFT) aşaması.
* **İleri Düzey Sistem Botları:** Network Namespaces, eBPF ve bellek yönetimi (GC) gibi CPython sınırlarını zorlayan spesifik sorulara cevap veren uzman (Senior) AI modelleri.
* **Akademik Araştırmalar:** Türkçe Code-LLM'lerin yeteneklerini ölçmek (benchmark) için temel veri kaynağı.

## 🏗️ Mimar ve Katkı Sağlayanlar
Bu veri seti, Hakan Ttkr (Bysismo) tarafından Yapay Zeka Veri Seti Mimarisi (AI Dataset Architecture) prensipleriyle hazırlanmıştır.

Gelecekte 10 Milyon satıra ulaşacak bu projenin gelişimini takip etmek için:
🔗 [LinkedIn Profilim](https://www.linkedin.com/in/hakantek) 
🤗 [Hugging Face Profilim](https://huggingface.co/bysismo)

📜 **Lisans:** MIT License. (Akademik ve ticari kullanıma açıktır).