Claude Eğitimi

Claude ile ChatGPT arasındaki pratik farklar

Eğitimde iki aracı birbirine rakip olarak değil, farklı işlerde farklı güçleri olan iki araç olarak ele alıyoruz. Aşağıdaki tablo, sınıfta hangi işi hangi araçla yaptığımızı özetler.

Eğitimin amacı "hangisi daha iyi" sorusuna tek bir cevap vermek değil; katılımcının kendi işinde hangi işi hangi araçla daha az düzeltmeyle bitirdiğini görmesini sağlamaktır.

Hangi iş senaryolarında Claude tercih edilir?

• Uzun sözleşme, rapor ve mevzuat okuma. Yüz sayfalık bir dokümanı özetlemek, içinden belirli maddeleri çıkarmak ve iki dokümanı karşılaştırmak.
• Uzun taslağı yeniden yazma. Hazır bir metni kısaltmak, tonunu kurumsaldan sadeye çevirmek, tekrarları temizlemek.
• Yapılandırılmış çıktı üretme. Tablo, kontrol listesi, şablon ve prosedür dokümanı üretip Artifacts içinde üzerinde çalışmak.
• Tekrar eden bir işi projeye dönüştürme. Aynı formatta üretilen haftalık rapor veya teklif metni için Projects içinde kalıcı talimat ve örnek seti kurmak.
• Veri sızdırmadan çalışma disiplini. Hangi bilginin araca hiç girmeyeceğine önceden karar vermek ve çıktıyı doğrulama alışkanlığı kurmak.

Kurumsal kullanımda veri işleme ve KVKK

Claude'u kurum içinde yaygınlaştırmadan önce cevaplanması gereken sorular teknik değil, hukuki ve süreçseldir. Eğitimde bu başlıkları uygulamalı olarak ele alıyoruz:

• Veri sorumlusu kim? Aracı kullanan çalışan değil, kurumun kendisi veri sorumlusudur. Kullanım politikası olmadan sorumluluk dağıtılamaz.
• Yurt dışına aktarım. Modeller yurt dışındaki sunucularda çalışır. Kişisel veri içeren bir metnin araca girmesi KVKK açısından aktarım anlamına gelir; bu nedenle eğitimde veri minimizasyonu ve maskeleme pratiği yapıyoruz.
• Eğitim verisi olarak kullanım. Bireysel ve kurumsal planların koşulları farklıdır. Kurum içi yaygınlaştırma kararı, kullanılan planın sözleşme koşulları okunmadan verilmemelidir.
• Erişim sınırı ve loglama. Aracın hangi kaynaklara erişebildiği ve hangi isteklerin kayıt altına alındığı, denetlenebilirliğin ön koşuludur.
• Kurum içi kaynaklara bağlanma. Modeli kurumsal veriye MCP ile açmanın riskleri ayrı bir konudur; ayrıntılı değerlendirme için MCP ve KVKK yazımıza bakabilirsiniz.

Bu bölüm hukuki danışmanlık değildir; kurum içi kullanım politikası hazırlanırken hukuk biriminizle birlikte değerlendirilmelidir. Şirket genelinde yaygınlaştırma planlıyorsanız kurumsal yapay zekâ eğitimi programı bu başlıkları departman bazında ele alır.

Eğitimde çalıştığımız örnek çıktılar

Aşağıdaki örnekler sınıfta canlı olarak yapılan uygulamalardır. Katılımcılar aynı işi kendi dosyalarıyla tekrar eder.

1. Zayıf prompt ile iyi promptun farkı

Zayıf istek: "Bu raporu özetle." Çıktı, hangi bilginin önemli olduğunu bilmediği için genel bir özet olur.

Yapılandırılmış istek: rol (finans analisti), amaç (yönetim kuruluna sunum), format (en fazla 5 madde, her madde bir cümle), sınır (sayısal iddiaları rapordaki sayfa numarasıyla ver). Çıktı, doğrudan sunuma yapıştırılabilir ve her maddesi kaynağa kadar izlenebilir hâle gelir.

2. PDF'ten kontrol listesi üretmek

Bir tedarikçi sözleşmesi yüklenir; Claude'dan sözleşmedeki yükümlülükleri sorumlu taraf ve tarih kolonlarıyla tabloya çevirmesi istenir. Çıktı Artifacts içinde tablo olarak üretilir, sınıfta üzerinde düzeltme yapılır ve dışa aktarılır.

3. Tekrar eden işi projeye çevirmek

Katılımcı, her hafta aynı formatta yazdığı durum raporunu örnek olarak yükler. Projects içinde kalıcı talimat, ton örneği ve yasaklı ifadeler listesi tanımlanır. Sonraki hafta aynı iş, sıfırdan prompt yazmadan tek istekle üretilir.

Finans profesyonelleri için Claude rehberleri

Finansal dosyalarda amaç yalnızca hızlı bir özet almak değildir; kullanılan veriyi, hesabı ve yorumu birbirinden ayırarak sonucu denetlenebilir hâle getirmektir. Eğitim öncesinde veya sonrasında aşağıdaki rehberlerle örnek iş akışlarını ayrıntılı inceleyebilirsiniz:

• Claude ile finansal analiz nasıl yapılır?
• Finans ekipleri için 12 uygulamalı Claude iş akışı
• TradingView Claude'a nasıl bağlanır?
• Finansal veri güvenliği ve doğrulama kontrol listesi

Bu içerikler yatırım tavsiyesi üretmeye değil; raporlama, araştırma, veri kalitesi ve güvenli kullanım alışkanlığına odaklanır.

Claude Chat, Cowork ve Claude Code: hangi yol size uygun?

Bu ayrım, tek bir günlük eğitime birbirinden farklı iki uzmanlık alanını sıkıştırmamak için yapıldı. Ana Claude programı kodlama bilmeyen profesyoneller için tasarlanır. Geliştiriciler; bağlam yönetimi, CLAUDE.md, araç izinleri, MCP ve kod tabanında çalışma gibi teknik başlıkları ayrı Claude Code programında işler.

Claude öğrenme yolu

Eğitime gelmeden önce bütün özellikleri bilmeniz gerekmez. Yine de hangi konunun hangi soruya cevap verdiğini görmek isterseniz aşağıdaki rehberlerden ihtiyacınıza uygun olanla başlayabilirsiniz:

• Claude nedir ve nasıl kullanılır?
• Claude Projects nasıl kullanılır?
• Claude Artifacts nedir?
• Claude Skills nedir ve nasıl hazırlanır?
• Claude Cowork nedir?
• Claude ile PDF ve Excel analizi
• Profesyoneller için Claude prompt örnekleri
• Claude planları nasıl karşılaştırılır?
• Claude ve ChatGPT arasındaki farklar
• Claude kullanırken veri güvenliği ve KVKK
• Claude Connectors ve MCP nedir?
• Claude Code nedir ve nasıl kullanılır?

Eğitim sonunda ne kurmuş olacaksınız?

Katılımcı eğitimden yalnızca örnek promptlarla ayrılmaz. Kendi rolüne uygun bir Claude projesi, tekrar eden bir görev için çalışma talimatı, örnek bir Artifact, güvenli veri kullanımı sınırları ve çıktıyı doğrulamak için kişisel kontrol listesi hazırlar. Eğitim sonrası 30 günlük destek, bu düzeni gerçek iş akışına taşırken ortaya çıkan sorular için kullanılır.

Bu program New Academy tarafından bağımsız olarak hazırlanır. Anthropic veya Claude Academy ile resmî ortaklık ya da sertifikasyon ilişkisi iddia edilmez. Ürün özellikleri plana, bölgeye ve güncel sürüme göre değişebileceği için eğitim öncesinde erişim koşulları yeniden kontrol edilir.