Vibe Coding: Deployment ve Bakım

Program Başlangıcı: 2026 Temmuz Neden Bu Eğitim? Birçok yazılım projesi geliştirme aşamasında iyi görünür, ama asıl sorunlar uygulama gerçek dünyaya çıktığında başlar. Hatalar, performans problemleri, sistem çöküşleri ve kontrolsüz büyüyen yapılar… çoğu zaman işin “sonraki adımında” ortaya çıkar. Bu eğitim, yazılım bilginiz olsun ya da olmasın, bu süreci anlamak isteyen herkes için tasarlanmıştır. Bu eğitim size şunu öğretir: 👉 "Bir uygulamayı sadece deploy etmek değil, production’da kırılmadan yaşatabilmek" Burada amaç sadece uygulamayı son kullanıcıya sunmak değil; çalışan bir sistemi uçtan uca anlayabilmek ve kontrol edebilmek. Bu Eğitimde Neler Öğreneceksiniz? 16 saat boyunca tamamen uygulamalı bir şekilde şu konularda yetkinlik kazanacaksınız: Uygulamayı yayına hazırlama ve çalışır hale getirme Test süreçleriyle hataları önceden yakalama Otomatik build ve deployment mantığını anlama Uygulamayı canlı ortamda çalıştırma Hataları tespit etme ve düzeltme yöntemleri Sistem performansını takip etme Yeni özellikleri güvenli şekilde ekleme AI araçlarıyla tüm süreçleri hızlandırma Amaç: sadece “kod yazan” değil, uygulamayı uçtan uca yöneten geliştirici olmak Bu Eğitime Kimler Katılmalı? Uygulamalarını canlıya almak ve yönetmek isteyenler Production süreçlerini öğrenmek isteyenler Kod yazıyor ama sonrası nasıl yönetilir bilmiyorum diyenler Yazılım geliştirme sürecini baştan sona görmek isteyenler Program Program Başlangıcı: Temmuz 2026 Süre: 4 hafta boyunca haftada 2 gün canlı eğitim (Toplam 16 saat canlı eğitim) Pazartesi & Çarşamba — 20:00–22:00 Format: Canlı interaktif dersler + uygulamalı kodlama + demo proje Her oturum sonunda küçük uygulamalar ve çözüm odaklı yaklaşımlar Öğrenilenlerin pekiştirilmesi için ödev ve proje yapısı Eğitmen tarafından yönlendirme ve soru-cevap zamanları Ders İçeriği Seans 1: Test Stratejisi ve Otomasyon (2 saat) Öğrenme Hedefleri AI coding agent ile etkili test yazma stratejilerini uygulayabilme Unit, integration ve e2e test farklarını anlayıp uygun test türünü seçebilme Test coverage analizi yaparak eksikleri tespit edebilme Teori (45 dk) AI ile test yazma stratejileri: unit, integration, e2e testlerin farkları Test coverage analizi ve eksiklerin tespiti İteratif test geliştirme: AI ile red/green döngüsü Custom /test command’ı ile test otomasyonu Uygulama (75 dk) Mevcut bir koda unit test yazdırma Test coverage raporu çıkarma ve eksik alanları tamamlama Integration test’leri oluşturma Alıştırma: Bir modül için %80+ test coverage hedefine ulaşma Seans 2: CI/CD Pipeline Oluşturma (2 saat) Öğrenme Hedefleri CI/CD kavramlarını ve pipeline aşamalarını anlayabilme AI coding agent ile GitHub Actions pipeline dosyası oluşturabilme Pipeline hatalarını tespit edip düzeltebilme Teori (45 dk) CI/CD kavramları: build, test, deploy aşamaları GitHub Actions pipeline yapısı ve YAML söz dizimi AI coding agent ile pipeline dosyası oluşturma stratejileri Pipeline debugging ve optimizasyon teknikleri Uygulama (75 dk) GitHub Actions workflow dosyası oluşturma (build + test aşamaları) Branch protection ve PR check kuralları tanımlama Kasıtlı olarak fail eden bir pipeline’ı AI ile debugging Alıştırma: Tam bir CI pipeline oluşturma (lint → test → build) ve çalışır hale getirme Seans 3: Docker ve Konteynerizasyon (2 saat) Öğrenme Hedefleri Docker temellerini (image, container, Dockerfile) anlayabilme AI coding agent ile optimize edilmiş Dockerfile yazabilme Docker Compose ile çoklu servis ortamı kurabilme Teori (45 dk) Docker temelleri: image, container, Dockerfile, registry Multi-stage build stratejileri ve image optimizasyonu Docker Compose ile çoklu servis yönetimi (app + database + cache) AI coding agent ile Dockerfile oluşturma ve optimizasyon Uygulama (75 dk) Uygulama için Dockerfile yazma Docker Compose ile app + database + cache kurulumu Multi-stage build ile image boyutunu optimize etme Alıştırma: Uygulamayı konteynerize etme, lokal olarak çalıştırma ve doğrulama Seans 4: Cloud Deployment (2 saat) Öğrenme Hedefleri Cloud deployment seçeneklerini değerlendirebilme AI coding agent ile altyapı dosyaları ve deployment script’leri oluşturabilme Environment variable ve secret yönetimini güvenli şekilde yapabilme Teori (45 dk) Cloud deployment seçenekleri: VPS, PaaS, serverless — ne zaman hangisi Infrastructure as Code kavramı ve yaklaşımları Environment variable ve secret yönetimi best practices Deployment stratejileri: blue/green, rolling update, canary Uygulama (75 dk) Cloud altyapı yapılandırma dosyaları oluşturma Environment konfigürasyonu ve secret yönetimi kurma Deployment script’leri ve otomasyonu yazma Alıştırma: Uygulamayı bir cloud platformuna deploy etme ve erişilebilirliğini doğrulama Seans 5: Monitoring, Logging ve Alerting (2 saat) Öğrenme Hedefleri Production ortamı için monitoring stratejisi belirleyebilme Structured logging sistemi kurabilme MCP entegrasyonları ile hata takibi yapabilme Teori (45 dk) Monitoring stratejileri: health check, metrics, tracing Logging best practices: structured logging, log levels, correlation ID Alert yönetimi: ne zaman, kime, nasıl bildirim gönderilir MCP entegrasyonları ile monitoring araçları bağlama (Sentry vb.) Uygulama (75 dk) Health check endpoint’leri oluşturma Structured logging sistemi kurma (JSON formatında log çıktısı) Sentry MCP ile hata takibi entegrasyonu Alıştırma: Monitoring altyapısı kurma — health check + structured logging + hata takibi entegrasyonu Seans 6: Bug Fix ve Debugging (2 saat) Öğrenme Hedefleri AI coding agent ile production bug analizi yapabilme Plan mode ile sistematik kök neden analizi uygulayabilme Fix sonrası regression test yazarak kaliteyi koruyabilme Teori (45 dk) AI ile production bug analizi: Plan mode ile kök neden analizi Log okuma ve hata izleme stratejileri Reproduction senaryosu oluşturma teknikleri Hot fix vs proper fix: karar mekanizması ve trade-off’lar Uygulama (75 dk) Kasıtlı olarak bozulmuş bir uygulamada bug tespiti yapma Plan mode ile analiz → Build mode ile fix uygulama Fix sonrası regression test yazma Alıştırma: 3 farklı türde production bug’ı (logic error, null reference, race condition) bulma ve düzeltme Seans 7: Refactoring ve Feature Ekleme (2 saat) Öğrenme Hedefleri AI coding agent ile güvenli refactoring yapabilme Mevcut bir uygulamaya yeni feature ekleyebilme Dependency güncelleme ve breaking change yönetimi yapabilme Teori (45 dk) AI ile güvenli refactoring: küçük adımlar, test koruması, /undo stratejisi Legacy koda feature ekleme stratejileri Dependency güncelleme ve breaking change yönetimi Code review perspektifi: AI önerilerini kritik gözle değerlendirme Uygulama (75 dk) Mevcut kodu refactor etme (test koruması altında, adım adım) Yeni feature ekleme: plan → implement → test döngüsü Dependency güncelleme ve uyumsuzlukları çözme Alıştırma: Bir modülü refactor et + yeni bir feature ekle + tüm testlerin geçtiğini doğrula Seans 8: Capstone Projesi — Production Lifecycle (2 saat) Öğrenme Hedefleri Kurs 1 ve Kurs 2’de öğrenilen tüm becerileri entegre bir senaryoda uygulayabilme Tam bir production lifecycle döngüsünü (test → deploy → monitor → fix → feature → redeploy) yönetebilme Proje (120 dk) Kurs 1’deki capstone uygulamasını alarak tam bir production lifecycle uygulama: Test: Uygulamaya kapsamlı test suite yazma CI/CD: GitHub Actions pipeline oluşturma Docker: Uygulamayı konteynerize etme Deploy: Cloud platformuna deploy etme Monitoring: Health check, logging ve hata takibi kurma Bug Fix: Bir production bug’ı tespit edip düzeltme Feature: Yeni bir feature ekleyip tekrar deploy etme Değerlendirme Kriterleri Test coverage oranı ve test kalitesi CI/CD pipeline’ın doğru çalışması Docker konfigürasyonunun optimize olması Başarılı cloud deployment Monitoring ve alerting altyapısının kurulu olması Bug fix’in doğru uygulanması ve regression test’in yazılması Yeni feature’ın başarılı şekilde eklenmesi ve deploy edilmesi Ödeme Kolaylığı 3 aya kadar vade farksız taksit 12 aya kadar taksit imkânı Bize Ulaşın WhatsApp: 👉 +90 850 305 9600 Telefon ile arama: 👉 +90 850 305 9600 Birlikte Daha Güçlü! Arkadaş grubunuzla kayıt olmayı planlıyorsanız, sizin için özel avantajlarımız var! Detaylar için WhatsApp üzerinden uzman ekibimizle iletişime geçmeniz yeterli.