惯性聚合 高效追踪和阅读你感兴趣的博客、新闻、科技资讯
阅读原文 在惯性聚合中打开

推荐订阅源

月光博客
月光博客
Cyberwarzone
Cyberwarzone
L
LINUX DO - 最新话题
N
News and Events Feed by Topic
T
Troy Hunt's Blog
Help Net Security
Help Net Security
S
Security @ Cisco Blogs
Google DeepMind News
Google DeepMind News
Security Archives - TechRepublic
Security Archives - TechRepublic
M
MIT News - Artificial intelligence
G
Google Developers Blog
Cyber Security Advisories - MS-ISAC
Cyber Security Advisories - MS-ISAC
V2EX - 技术
V2EX - 技术
Y
Y Combinator Blog
D
Darknet – Hacking Tools, Hacker News & Cyber Security
大猫的无限游戏
大猫的无限游戏
OSCHINA 社区最新新闻
OSCHINA 社区最新新闻
Microsoft Security Blog
Microsoft Security Blog
Cisco Talos Blog
Cisco Talos Blog
T
Threatpost
Recent Commits to openclaw:main
Recent Commits to openclaw:main
S
SegmentFault 最新的问题
I
InfoQ
H
Hacker News: Front Page
D
Docker
Scott Helme
Scott Helme
Threat Intelligence Blog | Flashpoint
Threat Intelligence Blog | Flashpoint
Blog — PlanetScale
Blog — PlanetScale
人人都是产品经理
人人都是产品经理
博客园 - 叶小钗
freeCodeCamp Programming Tutorials: Python, JavaScript, Git & More
N
Netflix TechBlog - Medium
AWS News Blog
AWS News Blog
Know Your Adversary
Know Your Adversary
博客园 - 【当耐特】
T
Tor Project blog
U
Unit 42
H
Heimdal Security Blog
Microsoft Azure Blog
Microsoft Azure Blog
K
KPMG report finds enterprise disconnect between AI and its ROI | CIO
P
Privacy & Cybersecurity Law Blog
PCI Perspectives
PCI Perspectives
美团技术团队
O
OpenAI News
T
Tailwind CSS Blog
H
Hackread – Cybersecurity News, Data Breaches, AI and More
B
Blog
GbyAI
GbyAI
cs.CL updates on arXiv.org
cs.CL updates on arXiv.org
MyScale Blog
MyScale Blog

Yusuf Aytas

When Code Is Cheap, Does Quality Still Matter? Why Crouching Tiger, Hidden Dragon Is a Masterpiece Why We Ignore Advice The Mirror Is Part of the Machine When Too Many Maps Overlap on One Person The Work Runs on Different Maps Your Work Introduces You Trial By Fire The Dude Why Headcount Math Lies Capacity Is the Roadmap The Roadmap Is Not the System Torres del Paine W Trek Escaping Status Theater Incentives Drive Everything Scaling Culture Without Dilution What Good Looks Like Why Airport Security Feels Random Why Politics Appear How to Work with Me The Janus Protocol Multi-Horizon Delivery Framework What Good Execution Looks Like Managing Your Manager Why Kingdom of Heaven’s Director’s Cut Is Better AI Broke Interviews Most of What We Call Progress Managers Have Been Vibe Coding All Along Stop Wasting Brainpower Why Over-Engineering Happens Prisoner's Dilemma Climbing No More The Weekly Win Mevlana Candy Brewing Turkish Tea Onboarding Your Engineering Manager Technical Deep Dives Building Remote Teams From Idea to Launch in 2 Weeks Reflecting on Software Engineering Handbook Representing the Business New Manager Survival Guide Take Self Reviews Seriously Chasing Real Respect The Invisible Difference Learning the Johari Window Management is a Lonely Place Simple Task Management AI Balance in Work PIP Manager Insights Engineering Manager Interview Preparation Work-Life Balance as a Manager Bridging the Management Disconnect Tech Hiring Bubble Bursts Traits for EMs Simple Acts of Recognition Matter The Question I Ask Every New Report The Reality of an Employer's Market Bridging Ideals and Reality Hiring Red Flags Why The Godfather Is So Damn Good Subteam Tenets No Fluff Please Losing a Top Performer Balancing Act of Reliability Building Trust in Engineering Teams Ideal Number of Direct Reports Overriding a People Leader’s Decision From Misperception to Promotion Perception vs Perspective Setting Goals From Engineer to Manager Getting Delegation Right Interviewing Your Future Boss Celebrating Our Book in Iceland Operational Skills Needed On Writing Software Engineering Handbook Charlie Munger Quotes Working with Dependencies From Las Vegas to Canyons Navigating Layoffs Handling Competitive Dynamics A Weekend Getaway to Malta Engineering Health Essentials Should Dev Managers Code? Confronting the Life on Pause Winning Eleven Kindness is A Choice Bireysel Katılımcılar ve Yöneticiler Leading from Where You Are The Subtle Art of Listening Coding in Leadership The Power of Consistency The Making of a Leader The Path to Leadership Embracing TikTok Talent Sourcing Journey Leading Self Managing Teams Cracking Coding Bottlenecks Quick Reflexes in Decision Making
Yapay Zekâ Çağında Bilgisayar Mühendisliği
Yusuf Aytas · 2025-07-27 · via Yusuf Aytas

Published · 3 min read

Son aylarda, ister posta kutumdan, ister web sitem üzerinden, isterse tanıdıklar aracılığıyla olsun, hep aynı soruya cevap veriyorum: “2025’te bilgisayar bilimi okumak hâlâ mantıklı mı?” Ekonomi yavaşlamışken, yapay zekâ neredeyse her sektöre uzanmışken ve işe alımlar daralmışken, bu soru hem öğrencileri hem de kariyer değiştirmeyi düşünenleri haklı olarak endişelendiriyor. Ben üniversite okurken böyle bir soru yoktu. Aksine, diğer bütün branşlardan bilgisayar mühendisliğine geçmek isteyen bir sürü insan vardı. Şimdi ise durum değişti. Neden değiştiğine bir bakalım önce.

İşte atımlar devam ederken bilgisayar mühendisliği okumak mantıklı mi?İşte atımlar devam ederken bilgisayar mühendisliği okumak mantıklı mi?

Teknoloji İşe Alım Balonu Patladı

1990’lardan 2022 sonuna dek uzanan dönemde teknoloji şirketleri, ucuz sermaye ve hızla dijitalleşen talep sayesinde agresif bir “ölçeklen‑ve‑domine et” stratejisi izledi. Firmalar dâhil herkes, pazar payı kapmak için kârlılık yerine büyüme odaklıydı. Uzaktan çalışma devrimi ve COVID sonrası hızlanan dijital servis talebi bu ateşi körükledi; sonuçta yazılımcı maaşları tırmandı, yeni gelişimci alımları patladı ve yetenek savaşları normalleşti.

2023’te faizler yükselip sermaye maliyeti artınca ve 2024’te yapay zekâ üretkenliği artırınca, o şişkin kadrolar bir gecede fazla görünmeye başladı. Meta, Amazon, Google gibi devler on binlerce kişiyi işten çıkardı; küçük firmalar işe alımı durdurdu. Yani balon patladı, ancak temel ihtiyaç nitelikli geliştirici kaybolmadı. Şirketler şimdi daha seçici, verimliliği yüksek ve yapay zeka destekli mühendisler arıyor. Bu yüzden CS hâlâ değerli, fakat oyun artık disiplin ve farklılaşma gerektiriyor.

Üniversite Faktörü

Eğer Bilkent, Boğaziçi, ODTÜ gibi tanınmış bir üniversiteden mezun olacaksanız ya da seçmeyi düşünüyorsanız, tablo hâlâ olumlu. Bu okulların markası, mezun ağları ve işveren algısı sizi her zaman öne çıkarır.

Buna karşılık ilk 10’un altındaki programlar için durum eskisi kadar parlak değil. 2000’lerin “her yere yazılım mühendisi alınıyor” hikayesi geride kaldı. Bu nedenle:

  • Kararınızı yeniden değerlendirin. 
  • Okulu seçtiyseniz, diploma dışı değerler (yan projeler, staj, network) oluşturmanızı tavsiye ederim.

Nasıl Hazırlanmalı?

  1. Temelleri sağlamlaştırın: Algoritmalar, sistem programlama, ağlar, veritabanları, ML temelleri.
  2. Yapay zeka okuryazarlığı edinin: Kod asistanlarıyla çalışma, test otomasyonu, veri hattı kurma.
  3. Proje ve staj: Kullanıcısı olan proje + yazılı anlatım sizi kâğıt üzerinde “deneyimli” yapar.
  4. Bağlantılar: Üniversitenizden mezunlarla iletişime geçin. Yardım isteyin. Ne demişler isteyenin bir yüzü kara vermeyenin iki.

Son Söz

Bilgisayar Bilimleri artık “kolay mod” değil, “ustalık modu.” Doğru okul, güçlü temeller, yapay zeka uyumu ve gerçek projelerle desteklenen bir yolun hâlâ yüksek getirisi var. Fakat zayıf program + düşük motivasyonla girenler için risk arttı.

Unutmayın. Bu benim kişisel görüşüm. On seneye belkide hiç yazılım geliştirme kalmaz. Bilemiyorum. Belki de daha başka bir şekilde geri gelir. Geleceği tahmin etmek çok zor. Kararınızı kendi ilgi alanlarınız, yetenekleriniz ve pazar koşulları ışığında verin. Bu yazıyı bugünün verisine dayanarak yazdım.