2026 YKS’de Açılan Yeni Gözde Bölümler: Yapay Zeka ve Veri

Son Güncelleme: 1 Ocak 2026

Teknoloji dünyası tarihin en hızlı dönüşümünü yaşıyor. 2026 YKS ile birlikte üniversitelerde “Yapay Zeka Mühendisliği” ve “Veri Mühendisliği” gibi çağın ihtiyaçlarına cevap veren yeni bölümler daha görünür hâle geliyor. Bu rehber, bu iki bölümün ne sunduğunu, hangi becerileri gerektirdiğini, tercih sürecinde nasıl bir strateji izleyebileceğinizi ve yurt dışı seçenekleriyle nasıl fark yaratabileceğinizi yalın ve yol gösterici bir dille anlatır.

İçindekiler

• 2026 YKS’de Neler Değişti? Kısa Bakış
• Yapay Zeka Mühendisliği Nedir?
• Veri Mühendisliği Nedir?
• Yapay Zeka ve Veri Mühendisliği: Yan Yana Karşılaştırma
• Puan Türü, Taban Puanlar ve Tercih Stratejisi
• Hangi Beceriler Gerekli? Portfolyo ve Proje Önerileri
• Yurt Dışı Perspektifi ve Lemon Academy Desteği
• Tercih Döneminde Sık Hatalar ve Pratik İpuçları
• Sonuç
• Sıkça Sorulan Sorular

2026 YKS’de Neler Değişti? Kısa Bakış

2026 YKS’de öne çıkan en önemli gelişmelerden biri, üniversitelerin teknoloji odaklı programlara daha fazla kontenjan ve esnek müfredat alanı ayırması. Yapay Zeka ve Veri Mühendisliği programları; sektör-üniversite iş birlikleri, proje tabanlı dersler ve staj fırsatlarıyla güçlendirilerek yapılandırılıyor. Bu programlara yerleştirmeler mühendislik çatısı altında, sayısal (SAY) puan türü ile yapılır. Tercih döneminde ise yalnızca bölüm ismine değil, programın laboratuvar altyapısına, öğretim üyesi profilini ve sektör bağlantılarına odaklanmak kritik bir fark yaratır.

Unutmayın: Bölüm adları ve içerikler üniversiteye göre değişebilir. Bazı okullarda “Yapay Zeka ve Veri Bilimi”, “Veri ve Bilgi Mühendisliği” gibi adlarla benzer içerikler sunulabilir. Bu nedenle ders planlarını ve seçmeli ders havuzunu incelemek, doğru tercih için en net veriyi sağlar.

Yapay Zeka Mühendisliği Nedir?

Müfredat ve Kazanımlar

Yapay Zeka Mühendisliği; makine öğrenmesi, derin öğrenme, olasılık-istatistik, optimizasyon, veri bilimi, yapay sinir ağları, görsel-işitsel işleme, doğal dil işleme (NLP) ve yapay zeka etiği gibi alanları kapsar. Tipik olarak Python ve C++ ile algoritmalar geliştirilir, PyTorch/TensorFlow gibi çerçeveler kullanılır. Öğrenciler problem modelleme, veriyle düşünme ve üretken yapay zeka (GenAI) araçlarını etkin kullanma becerileri kazanır.

Kimler İçin Uygun?

Matematiksel düşünmeyi seven, model kurmaya meraklı, deney yapmaktan hoşlanan ve soyutlama gücü yüksek öğrenciler için uygundur. Disiplinler arası çalışma (psikoloji, sağlık, finans ile kesişimler) ilgisini çekenler bu programda büyük tatmin elde eder.

Kariyer Alanları

Makine Öğrenmesi Mühendisi, Veri Bilimci, Bilgisayarlı Görü Mühendisi, NLP Mühendisi, AI Ürün Yöneticisi, Model Güvenliği/AI Güvenilirliği (AI Safety) Uzmanı gibi rollerde kariyer geliştirilebilir. Akademik devam (yüksek lisans, doktora) için sağlam bir temel sunar.

Veri Mühendisliği Nedir?

Müfredat ve Kazanımlar

Veri Mühendisliği; veri mimarisi, veri tabanı sistemleri, büyük veri (Big Data) ekosistemi, gerçek zamanlı veri işleme, bulut bilişim, ETL/ELT süreçleri, veri kalite yönetimi ve güvenlik gibi konuları içerir. SQL, Python, Scala; Spark, Kafka, Hadoop ve modern bulut servisleri (AWS, GCP, Azure) pratikte sık kullanılır.

Kimler İçin Uygun?

Sistem kurmayı, ölçeklenebilir altyapı inşa etmeyi ve veri akışlarını uçtan uca tasarlamayı seven; teknik detaylarda derinleşmekten keyif alan öğrenciler için idealdir. Sade, temiz ve güvenilir veri hatları kurmak bu rolün merkezindedir.

Kariyer Alanları

Veri Mühendisi, Bulut Veri Mimarisi Uzmanı, Analitik Mühendisi, Veri Platformu Mühendisi, BI (İş Zekâsı) Mühendisi gibi unvanlarla teknoloji, finans, e-ticaret, sağlık ve oyun sektörlerinde yüksek talep görür.

Yapay Zeka ve Veri Mühendisliği: Yan Yana Karşılaştırma

Aşağıdaki tablo iki bölümün odak noktalarını pratik bir gözle kıyaslamanıza yardımcı olur. Tercihte bulunurken, kendinizi hangi problem tipini çözerken daha mutlu hayal ettiğinizi düşünün: Model geliştirmek mi, yoksa modeli besleyen sağlam veri altyapısını kurmak mı?

Puan Türü, Taban Puanlar ve Tercih Stratejisi

Her iki programa da SAY puan türüyle yerleşilir. Taban puan ve sıralamalar, üniversitenin marka değeri, öğretim kadrosu, şehir ve staj olanakları gibi etkenlerle yıldan yıla değişebilir. 2026 YKS tercih döneminde güncel verileri resmi kaynaklardan kontrol etmeyi unutmayın. Karşılaştırma yaparken yalnızca geçmiş yıl tabanlarına bakmak yerine, sıralama esnekliği (tercih bandı) ile risk ve güvenli tercihi dengelemeniz önerilir.

Tercih listesi için pratik yaklaşım: Hedef (1–3 tercih), gerçekçi (4–8 tercih) ve güvenli (3–5 tercih) olarak üç katman oluşturun. Program içeriklerini, çift anadal/yandal imkânlarını, zorunlu staj ve proje derslerini, kulüp/AR-GE topluluklarını ve sektörel mentorluk fırsatlarını mutlaka inceleyin. Mühendislikte pratik deneyim, CV’deki en belirleyici farktır.

Hangi Beceriler Gerekli? Portfolyo ve Proje Önerileri

Temel matematik (Lineer Cebir, Olasılık, İstatistik), algoritma tasarımı ve programlama becerileri her iki bölüm için de kritik. Yapay Zeka Mühendisliği için model denemeleri yapabileceğiniz küçük projeler (ör. görüntü sınıflandırma, duygu analizi, öneri sistemi) faydalı olur. Veri Mühendisliği için ise uçtan uca bir veri hattı kurduğunuz projeler (ör. API’dan veri çekme, temizleme, buluta yükleme, raporlama) öne çıkar.

GitHub portfolyosu oluşturun, README dosyalarını anlaşılır yazın ve projelerinizin veri etiği, gizlilik ve güvenlik yönlerini kısaca açıklayın. Açık kaynak projelere küçük katkılar, teknik topluluklarda sunumlar ve Kaggle/benzeri yarışmalara katılım CV’nizi güçlendirir.

İngilizce teknik kaynakları takip etmek ve mülakatlarda akıcı iletişim kurmak için dil seviyenizi düzenli ölçün. Hızlı bir kontrol için İngilizce Seviye Testi Çöz bağlantısıyla seviyenizi test edebilir, eksiklerinize göre plan yapabilirsiniz.

Yurt Dışı Perspektifi ve Lemon Academy Desteği

Yapay Zeka ve Veri Mühendisliği, yurt dışında lisans veya lisansüstü eğitimde çok güçlü bir ekosisteme sahip. ABD, Kanada, Birleşik Krallık, Almanya, Hollanda ve İskandinav ülkeleri; araştırma laboratuvarları, girişimcilik kültürü ve güçlü sanayi iş birlikleriyle öne çıkar. Program kabulünde not ortalaması, proje/portfolyo, referans mektupları ve dil yeterliliği (IELTS/TOEFL) belirleyici olur.

Lemon Academy olarak eğitim hedeflerinize uygun ülke ve okul seçimi, başvuru stratejisi, portfolyo-dokümantasyon desteği ve vize süreçlerinde yanınızdayız. Sürecinizi uçtan uca planlamak için Yurtdışı Eğitim Danışmanlık hizmetimizden yararlanabilir; Avrupa veya Amerika’da Yurtdışında üniversite okumak isteyen öğrencilerimize özel programlarımızla başvurularınızı güçlendirebilirsiniz.

Tercih Döneminde Sık Hatalar ve Pratik İpuçları

Sadece bölüm adından etkilenmek: İçeriği ve ders planını mutlaka karşılaştırın. Aynı isimli programlar arasında ciddi farklar olabilir.

Altyapıyı göz ardı etmek: Laboratuvar, GPU kaynakları, veri merkezleri ve endüstri iş birlikleri; özellikle Yapay Zeka ve Veri Mühendisliğinde öğrenme deneyimini doğrudan etkiler.

Staj ve proje olanaklarını atlamak: Zorunlu/opsiyonel stajların sektördeki partnerlerle yürütülmesi, mezuniyet sonrası istihdamı hızlandırır.

Dil yeterliliğini ertelemek: İngilizce ve teknik iletişim becerileri, hem akademide hem iş dünyasında şart. Erken planlamak avantaj sağlar.

Topluluk ve mentorluk ağlarını kullanmamak: Kariyer günleri, mezun ağları ve öğrenci kulüpleri, doğru fırsatlara ulaşmanın en hızlı yollarından biridir.

Sonuç

2026 YKS ile öne çıkan Yapay Zeka ve Veri Mühendisliği programları, hızla dijitalleşen dünyada yüksek etki yaratma potansiyeli sunuyor. Hangisinin size uygun olduğuna karar verirken, ilgi duyduğunuz problem türüne, ders içeriklerine ve kendi öğrenme stilinize odaklanın. Güçlü bir portfolyo, güncel araç bilgisi ve iyi bir iletişim becerisi, sıralamanız ne olursa olsun sizi farklılaştırır.

Tercihlerinizi yaparken yalnızca bugünün trendlerini değil, 4–5 yıl sonrası için öngörülen beceri ihtiyaçlarını da düşünün. Stratejik planlama, erken hazırlık ve doğru mentorlukla hedefinizdeki bölüme adım atmanız mümkün. Lemon Academy olarak hem Türkiye’deki tercih sürecinizde hem de yurt dışı seçeneklerinde yanınızdayız.

Sıkça Sorulan Sorular

Yapay Zeka ve Veri Mühendisliği arasındaki temel fark nedir?

Yapay Zeka Mühendisliği model ve algoritma geliştirmeye, Veri Mühendisliği ise bu modelleri besleyen veri altyapısını kurmaya odaklanır. Biri “zekâyı” inşa ederken diğeri “veriyi” güvenilir ve ölçeklenebilir hâle getirir.

Bu programlara giriş için hangi puan türü gerekiyor?

Her iki bölüm de SAY (sayısal) puan türüyle öğrenci kabul eder. Taban puan ve sıralamalar yıllara ve üniversitelere göre değişebilir; tercihlerde güncel verilere bakılmalıdır.

Hangi programlama dillerini bilmek avantaj sağlar?

Her iki bölüm için Python temel gereklilik sayılır. Yapay Zeka’da PyTorch/TensorFlow, Veri Mühendisliğinde SQL, Scala, Spark, Kafka gibi araçlar öne çıkar.

Portfolyoya hangi projeleri eklemeliyim?

Yapay Zeka için görüntü sınıflandırma, metin analizi, öneri sistemleri; Veri Mühendisliği için API’dan veri toplama, veri ambarı kurulumu, buluta veri yükleme ve ETL/ELT hatları gibi uçtan uca projeler iyi örneklerdir.

Yurt dışında bu alanlarda eğitim almak mümkün mü?

Evet. ABD, İngiltere, Kanada ve Avrupa’da güçlü lisans/lisansüstü programlar vardır. Not ortalaması, referans mektupları, portfolyo ve İngilizce yeterlilik belirleyicidir. Başvuru ve planlama için Lemon Academy danışmanlığı önerilir.

İş bulma olanakları nasıldır?

Teknoloji, finans, sağlık, e-ticaret, lojistik ve kamu dahil birçok sektörde yüksek talep vardır. Staj, proje deneyimi ve güncel araç bilgisi iş bulma sürecini hızlandırır.

Çift anadal veya yandal yapılabilir mi?

Birçok üniversitede Bilgisayar Mühendisliği, Matematik, Endüstri Mühendisliği gibi bölümlerle çift anadal/yandal seçenekleri bulunur. Okulun yönetmelik ve kontenjanlarını incelemek gerekir.