2026’da Makine Öğrenimini Öğrenmek İçin En İyi Platformlar

Makine öğrenimini öğrenmeye başlayan çoğu kişi bir hafta içinde aynı ikileme takılır: Aylarca gradyan inişinden bahsettikten sonra ancak bir şeyler eğiten teori-öncelikli dersler ve neden çalıştığını bilmeden model kurduran proje-öncelikli olanlar. Seçtiğiniz platform, hangi taraftan başlayacağınızı ve diğerine ne kadar sürede varacağınızı belirler.

Bu sıralama bireysel öğrenenler içindir: modellemeye geçen analistler, araç setine ML ekleyen geliştiriciler ve veri bilimi ya da ML mühendisliği rolünü hedefleyen kariyer değiştiriciler.

8 platformu uygulamalı pratik, acemilikten işe hazır seviyeye giden yol, yetkinlik belgeleri, güncel araçlar ve maliyet açısından karşılaştırdım.

Platformlar yerine tek tek dersler istiyorsanız, en iyi makine öğrenimi kursları listemiz onları ayrı değerlendiriyor.

Seçmeden önce önemli bir değişiklik: Coursera ve Udemy Mayıs 2026’da birleşti. Her ikisi de hâlâ kendi katalogları ve fiyatlarıyla ayrı platformlar olarak çalışıyor; bu yüzden burada ayrı ayrı sıralıyoruz.

Fiyatlandırma ve özellikler son doğrulama tarihi 27 Ekim 2026.

Diğerleri: Coursera, fast.ai, Kaggle Learn, edX, Google Machine Learning Crash Course, Udacity, Udemy

Makine Öğrenimini Öğrenmek İçin En İyi Platformlar: Karşılaştırma Tablosu

Tablo, tüm 8 platformu format, liste fiyatı ve en çok hangi öğrenene uydukları açısından yan yana getirir.

Bu Sağlayıcılar Nasıl Değerlendirildi?

Bu sıralama, her sağlayıcıyı 5 ölçüte göre puanlar.

• Uygulamalı pratik: Her derste kod yazıp çalıştırıyor musunuz, yoksa çoğunlukla video izleyip test mi çözüyorsunuz?
• İşe hazır bir yola gidiş: İlk modelinizden bir ML rolünün istediği becerilere uzanan bir dizi mi var, yoksa kopuk dersler mi?
• Yetkinlik belgeleri: Bitirdiğinizde sınavlı bir sertifika, tamamlama belgesi mi alıyorsunuz, yoksa hiç mi bir şey yok?
• Güncel araçlar: Dersler, 2026’da kullanıldıkları hâliyle scikit-learn, PyTorch ve dağıtımı öğretiyor mu?
• Maliyet: Tüm yolun liste fiyatı nedir ve ödemeden önce ne kadar öğrenebilirsiniz?

Uygulamalı pratik ile işe hazır yola gidişe en fazla ağırlığı verdik; çünkü sonunda kendi başınıza model kurup kuramayacağınızı bunlar belirler. Fiyat, ancak her ikisini de eşit derecede iyi yapan platformlar arasındaki eşitliği bozar.

1. DataCamp - İlk Modelden MLOps’a Uygulamalı Makine Öğrenimi İçin En İyisi

DataCamp, her dersin kısa anlatımları tarayıcı içi notlandırılmış kodlama alıştırmalarıyla harmanladığı etkileşimli bir öğrenme platformudur. Makine öğrenimi kataloğumuz, Python ve R’da kodsuz bir girişten MLOps ve bulut ML mühendisliğine kadar uzanır. Ekim 2026 itibarıyla yalnızca Supervised Learning with scikit-learn dersinin 309 binden fazla öğrencisi vardır.

DataCamp’in en güçlü olduğu noktalar

• Her derste pratik. Supervised Machine Learning in Python gibi track’lerde gerçek veri kümeleriyle tarayıcıda modelleri kurar, ayarlar ve değerlendirirsiniz; her alıştırma, ilerlemeden önce notlandırılır. Kurulum yok; bu da 1. haftada sandığınızdan daha fazla fark yaratır.
• İlk modelden işe hazır seviyeye bir yol. Machine Learning Fundamentals in Python beceri track’i, 4 derste 16 saatte temeli kapsar. Machine Learning Scientist in Python kariyer track’i çok daha ileri gider: 21 ders ve 85 saat.
• Ekiplerin kullandığı hâliyle scikit-learn. Supervised Learning with scikit-learn ve Unsupervised Learning in Python dörder saatliktir ve öğrenenler her ikisini de 4.8/5 ile puanlar. Supervised Machine Learning in Python track’i, model ayarlama ve değerlendirmeye yönelik 6 dersi ekler.
• PyTorch ile derin öğrenme. Introduction to Deep Learning with PyTorch, ilk sinir ağınızı kurup hiperparametrelerini ayarlatır; öğrenenler 4.8/5 ile puanlar.
• Sadece not defteri değil, üretim becerileri. Machine Learning Engineer kariyer track’i, MLOps ve dağıtım üzerine 12 derste 44 saat ayırır. Google Cloud için Professional Machine Learning Engineer with Google Cloud track’i 42 saat sürer.
• Kodsuz bir giriş. Understanding Machine Learning, temel fikirleri kodlama olmadan 2 saatte açıklar ve 313 binden fazla öğrenen tarafından alınmıştır.
• Sınavlı bir yetkinlik belgesi. Data Scientist sertifikamız, işe alım yöneticilerinden oluşan bir danışma kurulu ile oluşturulmuştur; videoları bitirmek yerine bir değerlendirmeyi geçerek kazanırsınız.
• Düşük başlangıç fiyatı. Ücretsiz Basic hesap, Understanding Machine Learning ve Supervised Learning with scikit-learn derslerinin ilk dersini açar; Premium ise yıllık faturalandırmayla ayda 28 $’a tüm track’leri açar.

R’ı mı tercih ediyorsunuz? Machine Learning Fundamentals in R, 6 derste 24 saatte temeli kapsar ve Machine Learning Scientist in R kariyer track’i 16 derste 65 saat sürer.

Yapay zekâ öğretmenimiz, her öğrenenin rolü, seviye ve hedeflerine göre özgün dersler oluşturur. Standart derslerimizin yanında yer alır ve makine öğrenimi derslerine yayılımı yakında olmalıdır.

Neden #1 sırada: DataCamp’i bir abonelik altında Understanding Machine Learning’den MLOps’a kadar uzanan tam bir yol ile her derste kodlama pratiğini birleştiren tek platform olduğu için ilk sıraya koyuyoruz. Machine Learning Scientist in Python kariyer track’i ve sınavlı Veri Bilimci sertifikası, tek bir dersten ya da ücretsiz bir hızlandırılmış kurstan daha ilerisine götürür.

2. Coursera - Yapılandırılmış Temeller ve Sertifikalar İçin En İyisi

Coursera, sertifikanın üzerinde büyük bir isimle yapılandırılmış temeller istiyorsanız iyi bir seçenektir. DeepLearning.AI ve Stanford Online tarafından oluşturulan ve Andrew Ng’nin verdiği Machine Learning Specialization, haftada 10 saatle yaklaşık 2 ay süren 3 derslik bir başlangıç serisidir ve 849.368 öğrenen kaydolmuştur.

Specialization, notlandırılmış ödevler aracılığıyla NumPy, scikit-learn ve TensorFlow ile modeller kurar; Coursera Plus ise Professional Certificate’lar ve çevrimiçi dereceler ekler. Coursera, Mayıs 2026’da Udemy ile birleşti, ancak her ikisi de hâlâ ayrı platformlar olarak çalışıyor.

3 ders; Supervised Machine Learning: Regression and Classification (33 saat), Advanced Learning Algorithms (34 saat) ve Unsupervised Learning, Recommenders, Reinforcement Learning (28 saat).

Birlikte; doğrusal ve lojistik regresyon, sinir ağları, ağaç toplulukları, kümeleme, anomali tespiti, öneri sistemleri ve derin pekiştirmeli öğrenmeyi kapsarlar.

Coursera Plus aylık planı 7 günlük ücretsiz denemeyle başlar ve yıllık plan 14 günlük para iade garantisiyle gelir. Öğrenenler Specialization’ı 

Bedeli nerede çıkar: Ücretsiz bir plan yoktur; yalnızca her dersin ilk modülünün ön izlemesi vardır ve Coursera Plus liste fiyatı ayda 59 $’dır. Dersler anlatım ağırlıklıdır; saat başına koddan çok video bekleyin.

• Maliyet: Ayda 59 $ veya yılda 399 $ (Coursera Plus)
• Format: Üniversite ve şirketlerden video kurslar; notlandırılmış değerlendirmeler, Guided Projects ve uygulamalı laboratuvarlarla
• Uygulamalı pratik: Derse göre değişen notlandırılmış değerlendirmeler ve laboratuvarlar; Specialization, NumPy, scikit-learn ve TensorFlow ile modeller kurar

3. fast.ai - Ücretsiz, Proje-Öncelikli Derin Öğrenme İçin En İyisi

fast.ai, zaten kod yazıyor ve ilk haftanızda derin öğrenme modelleri eğitmek istiyorsanız en güçlü ücretsiz seçenektir.

Practical Deep Learning for Coders kursu, ücretsiz araçlar kullanarak 1. dersten itibaren modeller kurup dağıtmanızı sağlar ve gerekli kalkülüs ile lineer cebiri süreç içinde öğretir.

1. Bölüm, 8 derste dağıtım, doğal dil işleme, rastgele ormanlar ve evrişimsel ağları kapsar. 2. Bölüm, Deep Learning Foundations to Stable Diffusion, deneyimli öğrenenler için 30 saati aşkın video ekler.

Eğitmen Jeremy Howard’dır; Dr. Rachel Thomas ile fast.ai’ı kurmuştur, fastai kütüphanesinin geliştirilmesine liderlik eder ve iki yıl üst üste Kaggle’da en üst sıralamadaki yarışmacı olmuştur. Birçok öğrencinin projelerini paylaştığı ücretsiz çevrimiçi kitap ve topluluk forumları, videoları destekler.

Bedeli nerede çıkar: Bir miktar kodlama deneyimi olanlara yöneliktir ve sertifika sunmaz. r/learnmachinelearning topluluğundaki öğrenenler, teoriyi ötelediğini söyler; bu yüzden yanında temel bir kursa ihtiyaç duyabilirsiniz.

• Maliyet: Ücretsiz
• Format: Jupyter not defterleri ve ücretsiz çevrimiçi kitapla ücretsiz video dersler
• Uygulamalı pratik: Ücretsiz araçlarla ilk dersten itibaren modelleri eğitip dağıtın; bir miktar kodlama deneyimi olanlar için tasarlanmıştır

4. Kaggle Learn - Gerçek Veri Kümelerinde Pratik ve Herkese Açık Portföy İçin En İyisi

Kaggle Learn, gerçek veriler üzerinde ücretsiz pratik yapacağınız yerdir. Intro to Machine Learning, Intermediate Machine Learning, Feature Engineering ve Intro to Deep Learning dâhil mikro kursları, tarayıcı not defterlerinde birkaç saat sürer ve artık sertifika da kazanabilirsiniz.

Daha büyük çekim unsuru, kursların yanındaki ekosistemdir: herkese açık veri kümeleri, topluluk not defterleri ve bir işverenin açıp görebileceği portföy kanıtı sağlayan yarışmalar.

Hiç kod yazmadıysanız, Intro to Programming, Python ve Pandas, makine öğrenimi derslerinden önce gelir. Kaggle ayrıca Google ile hazırlanmış, 5 Günlük Yoğun Üretken Yapay Zekâ Kursu gibi, kendi hızınızda rehberler de barındırır.

Bedeli nerede çıkar: Mikro kurslar kısadır ve tam bir müfredata dönüşmez. Yarışma çalışmaları liderlik tablosu puanlarını ödüllendirirken, dağıtım ve izleme için ayrı çalışma gerekir.

• Maliyet: Ücretsiz
• Format: Tarayıcı not defterlerinde kısa, kendi hızınızda mikro kurslar; ayrıca veri kümeleri ve yarışmalar
• Uygulamalı pratik: Tarayıcı not defterlerinde pratik alıştırmalar; kurslar birkaç saat sürer

5. edX - Üniversite Düzeyinde Teori İçin En İyisi

edX, üniversite adıyla birlikte üniversite düzeyinde teori isteyen öğrenenlere uygundur. HarvardX’in Python for Data Science and Machine Learning Professional Certificate programı 2 ders, Python for Data Science and Deep Learning sertifikası ise 3 derstir.

Ücretsiz denetleme parkuru ders anlatımları ve okumaları açar; doğrulanmış parkur ise notlandırılmış ödevler ve edX ile üniversite ortak markalı bir sertifika ekler.

edX, 2U’nun bir parçasıdır ve doğrulanmış öğrenenler, dersin başlangıç tarihinden veya ödeme tarihinden itibaren 14 gün içinde kaydı iptal ederlerse geri ödeme alabilirler. Önce denetleyip seviyenin uygun olduğundan emin olduktan sonra ödeme yapmak en mantıklı kullanımdır.

Bedeli nerede çıkar: Denetleme öğrenenleri notlandırılmış iş almaz ve ders başına, doğrulanmış parkurda yaklaşık 50 $’dan ödeme yaparsınız. Çok dersli bir yolda bu hızla artar.

• Maliyet: Denetleme ücretsiz; doğrulanmış parkur ders başına yaklaşık 50 $’dan
• Format: Doğrulanmış parkurda okumalar ve notlandırılmış ödevlerle üniversite video dersleri
• Uygulamalı pratik: Yalnızca doğrulanmış parkurda notlandırılmış ödevler; ücretsiz denetleme parkurunda notlandırılmış iş yoktur

6. Google Machine Learning Crash Course - Ücretsiz ve Hızlı Bir Giriş İçin En İyisi

Google Machine Learning Crash Course, bu listedeki en hızlı yapılandırılmış giriştir. Google, yapay zekâdaki son gelişmeleri kapsayacak şekilde yeniledi ve modülleri doğrusal ve lojistik regresyondan veriyle çalışma, sinir ağları ve üretim ML sistemlerine kadar uzanır.

Alıştırmalar, NumPy, pandas ve Keras ile Colab not defterlerinde çalışır; dolayısıyla kurulum gerekmez. Google’a göre 2018’den bu yana milyonlarca kişi kursu kullanmıştır.

12 modül, kendi içinde bağımsızdır; böylece zaten bildiklerinizi atlayabilirsiniz:

• ML modelleri: doğrusal regresyon, lojistik regresyon ve sınıflandırma.
• Veri: sayısal veri, kategorik veri ve veri kümeleri; genelleme ve aşırı uyum.
• İleri ML modelleri: sinir ağları, gömmeler ve büyük dil modellerine giriş.
• Gerçek dünyada ML: üretim ML sistemleri, AutoML ve ML adaleti.

Bedeli nerede çıkar: Google; Python, NumPy ve pandas’a aşinalığın yanı sıra cebir, lineer cebir ve istatistik bilgisini ön koşul olarak listeler. Bu bir kariyer değiştirme müfredatı değil, sertifikasız bir giriş ya da tazelemedir.

• Maliyet: Ücretsiz
• Format: Animasyonlu videolar, etkileşimli görselleştirmeler ve alıştırmalarla kendi hızınızda modüller
• Uygulamalı pratik: NumPy, pandas ve Keras kullanan, Colab üzerinde tarayıcı tabanlı programlama alıştırmaları; Python, NumPy ve pandas’ta ön çalışma

7. Udacity - İncelemeli, Yönlendirmeli Portföy Projeleri İçin En İyisi

Artık Accenture’ın bir parçası olan Udacity, portföy projelerinde mentor desteği istiyor ve buna uygun bir bütçeniz varsa tercih edilir. PyTorch ve TensorFlow için ayrı ayrı sunulan Introduction to Machine Learning programları 49’ar saat, AWS Machine Learning Engineer Nanodegree ise 94 saat sürer.

Bir abonelik 500’den fazla kursu açar ve uzman geri bildirimli uygulamalı projeler, kişiselleştirilmiş kariyer koçluğu ve mülakat hazırlığını içerir. Tamamladığınız her Nanodegree programı bir mezuniyet sertifikasıyla gelir ve Udacity bazı ücretsiz programlar da sunar.

Giriş programlarından sonra Computer Vision (37 saat), Natural Language Processing (52 saat) ve Deep Reinforcement Learning (83 saat) sizi uzmanlık alanlarına taşır.

Bedeli nerede çıkar: Buradaki en pahalı seçenektir; ayda 249 $ veya 4 aylık paket için 846 $. Paket, ayda 212 $’a denk gelir ve planlar sonrasında aylık yenilenmeye döner.

• Maliyet: Ayda 249 $ veya 4 aylık paket için 846 $
• Format: Mentor destekli proje tabanlı Nanodegree programları
• Uygulamalı pratik: İlk haftadan itibaren mentor geri bildirimiyle gerçek projeler

8. Udemy - Düşük Maliyetli Tekil Kurslar İçin En İyisi

Udemy, belirli tek bir makine öğrenimi kursunu satın almanın en ucuz yoludur. ML, derin öğrenme ve yapay zekâyı AWS, Python ve R ile kapsayan Machine Learning A-Z en bilinen seçeneklerinden biridir; kursları tek tek satın alabilir veya ayda 11 $’dan başlayan Personal Plan ile erişebilirsiniz.

Personal Plan, sertifika hazırlığı dâhil 28.000’den fazla seçkin kursu kapsar ve yapay zekâ destekli kodlama alıştırmaları ekler. Tekil kurslar ömür boyu erişim ve 30 günlük iade süresiyle gelir; udemy.com üzerinden alınan aboneliklerde ise 30 günlük garanti yoktur.

Bedeli nerede çıkar: Herkes kurs yayımlayabildiğinden kalite eğitmene göre değişir. Tamamlama sertifikası yalnızca ücretli kurslarla gelir ve Udemy akredite bir kurum değildir.

• Maliyet: Kurs başına fiyatlandırma; Personal Plan ayda 11 $’dan
• Format: Bağımsız eğitmenlerden kendi hızınızda video dersleri; Personal Plan’da yapay zekâ destekli kodlama alıştırmaları
• Uygulamalı pratik: Eğitmene bağlı alıştırmalar ve projeler; Personal Plan’da yapay zekâ destekli kodlama alıştırmaları

Kullanıcılar Bu Platformlar Hakkında Ne Diyor?

İnceleme puanları, tablodaki her platform için, kullanıcılarının Trustpilot ve G2 üzerindeki değerlendirmelerini gösterir.

Trustpilot’ta bizim 4.6 puanımız, 5 platform arasında en yükseğidir; Udacity 4.5 ile yakın takipteyken Coursera, edX ve Udemy 2’nin altındadır.

G2 puanları birbirine çok daha yakındır: Coursera, edX, Udacity ve Udemy’nin her biri 4.5 alır; bizim 4.7’miz en yüksektir.

fast.ai, Kaggle Learn ve Google’ın hızlandırılmış kursu tabloda yok: fast.ai’ın Trustpilot profili yok, Kaggle’ın profili yalnızca 6 yoruma sahip ve Google’ınki developers.google.com’u genel olarak kapsıyor.

İnceleme sitelerini, kimlerin yorum bırakmayı seçtiğini yansıttıkları için, fiyat ve formatın yanında tek bir sinyal olarak ele alın.

Makine Öğrenimini Öğrenmek İçin Doğru Platform Nasıl Seçilir?

Bulunduğunuz yerden ve sonda ne istediğinizden başlayın; doğru platform genellikle kendiliğinden ortaya çıkar.

Son Düşünceler

2026’da makine öğrenimini öğrenen çoğu kişi için başlangıç noktası DataCamp’tir: ilk dersten itibaren kod yazarsınız ve tek bir abonelik, ilk modelinizden MLOps’a kadar tüm yolu kapsar. Dürüst istisna, bütçenin sıfır olduğu durumdur; burada Kaggle Learn ve Google’ın hızlandırılmış kursu temelleri karşılar.

İyi bir ilk adım, 4 saatte sınıflandırma ve regresyon modelleri kurmanızı sağlayan Supervised Learning with scikit-learn dersidir. Uygun gelirse, buradan Machine Learning Scientist in Python kariyer track’i yoldur.