En İyi 5 Web Sitesi Engel Kaldırıcısı Kıyaslandı ve Karşılaştırıldı

Önde gelen 4 web veri sağlayıcısını en iyi 10.000 alan adı üzerinde kıyasladık ve toplam 260.000 istek çalıştırdık. Her sağlayıcı, artan yük altında nasıl davrandığını ölçmek için birden fazla eşzamanlılık seviyesinde test edildi.

Ayrıca, Exa eklenmiş şekilde 10.000 URL üzerinde ayrı bir markdown çıkarma testi çalıştırdık; böylece her sağlayıcının sayfayı LLM kullanımı için temiz markdown olarak ne sıklıkta döndürdüğünü ölçtük.

Web engel kaldırma kıyaslaması

Test sürecimizle ilgili daha fazla ayrıntı için web engel kaldırıcı kıyaslama metodolojisini okuyabilirsiniz.

Web engel kaldırma kıyaslama markdown çıktı performansı

Anti-bot satıcısına göre başarı oranı

Anti-bot sistemleri bir isteğin başarısız olmasının ana nedenidir; bu nedenle her sonucu, hedef alan adını koruyan anti-bot satıcısına göre gruplandırdık. 10.000 alan adı arasında en yaygın beş anti-bot satıcısı Cloudflare (2.791 alan adı), Akamai (526), Imperva (140), DataDome (90) ve AWS WAF (61) idi. Aşağıdaki grafik, %95 güven aralıklarıyla her sağlayıcının bu beş anti-bot satıcısına karşı başarı oranını göstermektedir.

Web engel kaldırıcı fiyatlandırması

Grafik, her sağlayıcı için 1.000 başarılı istek başına üç fiyat gösterir. Min, sağlayıcının en ucuz katmanıdır. Avg, kıyaslamada ödediğimiz, sağlayıcının en ucuz mevcut planına hacme göre uyarlanmış efektif ücrettir. Max, premium ücretler veya krediyle çarpılan modlar gibi en pahalı katmandır. Üçü de aylık kullanım büyüdükçe hacim indirimleri içerir.

Bright Data, Nimble, Zyte, Firecrawl ve Decodo yalnızca başarılı teslimatlar için ücretlendirir; bu nedenle listelenen ücretleri başarılı istek başına maliyete eşittir. Oxylabs ayrıca 2xx ve 4xx yanıtlarını, 403 engelleme sayfaları dahil, faturalar ancak 5xx hatalarını faturalamaz. Exa başarılı olsun ya da olmasın her isteği faturalar; bu nedenle ücretlerini markdown testimizdeki %68 başarı oranını kullanarak başarılı istek başına maliyete dönüştürdük.

Bright Data'nın Min ve Avg değerleri, kıyaslama maliyetimiz bu ücrete eşit olduğundan her ikisi de 1.000 istek başına $1,50 olan kullandıkça öde standart ücretidir. Max, 1.000 istek başına $2,50 olan Premium ücrettir: $1,50 standart ücret artı $1 premium ek ücreti. Bright Data, güçlü anti-bot korumasına sahip belirli bir alan adı listesinde Premium ücret uygular. Bazı kıyaslama istekleri bu alan adlarına gitti ancak Bright Data'nın ücretsiz katmanı bunları karşıladı; bu nedenle ortalamayı değiştirmediler.

Firecrawl aylık abonelikler satar; bu nedenle 1.000 istek başına efektif ücret, planın ne kadarını kullandığınıza bağlıdır. Hobby planında ($19) ayda 1.000 istek, 1.000 istek başına $19 tutar. Standard planında ($99) ayda 100.000 istek, 1.000 istek başına 1 $'ın altında tutar. Scale planında ayda 1 milyon istek ($749, aylık faturalama) 1.000 istek başına $0,75 tutar. Min, Avg ve Max'in tümü Firecrawl'ın istek başına 1 kredi temel ücretini kullanır.

Zyte, tarayıcıda işlenmiş istekleri site zorluğuna göre beş katmanda fiyatlandırır; kullandıkça öde modelinde basit sayfalar için 1.000 istek başına $1,01 ile karmaşık, JavaScript ağırlıklı sayfalar için 1.000 istek başına $16,08 arasında değişir. Avg, 1.000 istek başına $2,98 olan kıyaslama efektif ücretidir; 2. katmana yakındır ve Zyte'nin $100 ila $500 aylık taahhütler için sunduğu indirimlerle hacme göre uyarlanmıştır.

Nimble, ürünleri API ürününe göre fiyatlandırır. Min ve Avg, 1.000 istek başına 1 $ üzerinden Extract/Crawl/Map API'sini kullanır. Max, yapılandırılmış, şablon tabanlı veriler için 1.000 istek başına 3 $ üzerinden Extract Template API'sini kullanır.

Oxylabs ve Decodo'yu web engel kaldırıcı kıyaslamamıza dahil etmedik; ancak fiyatlarını hesaplamak için her ikisi üzerinden de istekler gönderdik.

Oxylabs, Web Unblocker'ı trafiğe göre fiyatlandırır; Starter'da ($30) GB başına $7,20'den Enterprise'ta ($2,500'den başlayan) GB başına 3 $'a kadar değişir. Sayfalarımız ortalama yaklaşık 300 KB tuttuğundan ayda 1.000 sayfa Starter'a uyar ve 1.000 sayfa başına $30 tutar. 100.000 sayfa Flexible ($500) gerektirir, yani 1.000 sayfa başına 5 $; 1 milyon sayfa ise Enterprise gerektirir, yani 1.000 sayfa başına $2.50. Oxylabs, 403 engelleme sayfaları dahil her 2xx veya 4xx yanıtı için trafiği faturalar. Min, Avg ve Max aynıdır.

Decodo, Site Unblocker'ı istek planlarıyla $29'dan (23.000 istek) $3,999'a (4.2 milyon) kadar satar. Ayda 1.000 istek, 1.000 istek başına $29 tutar. 100.000 istek $249 planını gerektirir, yani 1.000 istek başına $2,49; 1 milyon istek ise $1,999 planını gerektirir, yani 1.000 istek başına 2 $.

Özel olarak müzakere edilen fiyatlandırma dahil değildir.

Web engel kaldırma kıyaslama sonuçları

Bright Data, proxy rotasyonunu, CAPTCHA çözmeyi, JavaScript render etmeyi ve üst bilgi yönetimini tek bir endpointte birleştiren bir Web Unlocker API'si sunar. Web engel kaldırıcı kıyaslamamızda Bright Data, test edilen her eşzamanlılık seviyesinde en yüksek başarı oranına sahipti.

• Her eşzamanlılık seviyesinde en yüksek başarı oranı: tekil isteklerde %94, 100 eşzamanlı istekte %94 ve 500 eşzamanlı istekte %95.
• 5.000 eşzamanlı istekte de en yüksek başarı oranı: %92.
• 5 ve 100 eşzamanlı istekte yaklaşık 4 saniye ortalama yanıt süresi; bu süre 500 eşzamanlı istekte 8 saniyeye, 5.000 eşzamanlı istekte 16 saniyeye yükseliyor.
• %79 ile en yüksek markdown çıkarma başarı oranı; ortalama yanıt süresi 9 saniye.

Firecrawl'ın scrape API'si sayfaları HTML veya markdown olarak döndürür. Kıyaslamamızda Firecrawl'ın başarı oranı her eşzamanlılık seviyesinde aynı kaldı ve ortalama yanıt süresi en hızlılar arasındaydı.

• %88 başarı oranı: 5, 100, 500 ve 5.000 eşzamanlı istekte.
• 5 ve 100 eşzamanlı istekte yaklaşık 4 saniye, 500 eşzamanlı istekte 6 saniye (bu seviyedeki en düşük) ve 5.000 eşzamanlı istekte yaklaşık 20 saniye ortalama yanıt süresi.
• %71 başarı oranı markdown testinde; ortalama yanıt süresi yaklaşık 3 saniye olup Exa ile birlikte bu testteki en hızlı süredir.

Nimble, yerleşik residential proxy'ler ve ülke, eyalet, şehir ve posta kodu düzeyine kadar coğrafi hedefleme içeren genel amaçlı bir web scraping API'si sunar. Nimble'ın başarı oranı %90 seviyesinde 5'ten 500 eşzamanlı isteğe kadar sabit kaldı.

• Üçüncü en yüksek başarı oranı: %90 tekil isteklerde, 100 eşzamanlı istekte ve 500 eşzamanlı istekte.
• Ortalama yanıt süresi yaklaşık 10 saniye.
• %70 başarı oranı markdown testinde; ortalama yanıt süresi yaklaşık 10 saniye.

Zyte API'si; yasaklama yönetimini, headless render etmeyi ve ham HTML'i tipli verilere dönüştürmek için yapay zeka çıkarımını birleştiren bir web scraping API'sidir. Zyte API'sine REST üzerinden erişilir ve Zyte'ın sürdürdüğü açık kaynaklı framework olan Scrapy ile entegre olur. Zyte, 5, 100 ve 500 eşzamanlı istekte ikinci en yüksek başarı oranına sahipti. Zyte'ı 5.000 eşzamanlı istekte test etmedik.

• %92 başarı oranı tekil isteklerde, 100 eşzamanlı istekte %92 ve 500 eşzamanlı istekte %93.
• Ortalama yanıt süresi yaklaşık 13 saniyedir; HTML testindeki dört sağlayıcı arasında en yavaşıdır.

Exa'nın Contents API'si, JavaScript ile render edilen sayfaları, PDF'leri ve karmaşık düzenleri işleyerek herhangi bir URL'den temiz, LLM'e hazır içerik çıkarır. Contents API'si tam markdown metni, hedefli vurgular veya LLM tarafından oluşturulan özetler döndürür. Exa ham HTML belgeleri döndürmez; bu nedenle onu yalnızca markdown çıkarma testine dahil ettik.

• Markdown çıkarma testinde %68 başarı oranı.
• Ortalama yanıt süresi yaklaşık 3 saniyedir; Firecrawl ile birlikte markdown testindeki en hızlı süredir.

Markdown çıktısı yapay zeka uygulamaları için neden önemlidir

Yapay zeka iş yüklerinde çıktı biçimi, kazınan her sayfanın bir model prompt'una kaç token eklediğini belirlediği için 10.000 URL üzerinde ayrı bir markdown çıkarma testi çalıştırdık.

Ham HTML bağlam penceresi token'larını israf eder

Çoğu web scraping API'leri ham HTML döndürür: sayfa içeriği gezinme menüleri, reklam alanları, alt bilgi şablonları ve satır içi stillerle sarılıdır. Ham HTML, bilinen CSS seçicileriyle çıkarma için işe yarar; ancak büyük dil modelleri (LLM'ler) için kötü bir uyumdur. Kullanılmayan her etiket bağlam penceresi token'larını kullanır, modelin yok sayması gereken gürültü ekler ve sayfayı içeren her prompt'un maliyetini artırır.

HTML'den markdown'a dönüştürme: LLM'e hazır çıktı için

Markdown çıktısı sunumsal işaretlemeyi kaldırır ve içerik yapısını korur:

• Başlıklar # haline gelir
• Bağlantılar [text](url) olarak kalır
• Listeler liste olarak kalır
• Gezinme, reklamlar, scriptler ve stiller kaldırılır

Sonuç genellikle token olarak 60 ila %80 daha küçüktür; anlamlı metin korunur. RAG pipeline'ları, vektör veritabanı aktarımı, yapay zeka ajanı araç çağrıları ve kazınmış bir sayfayı model prompt'una yerleştiren her türlü iş akışı için sayfa başına daha az token; daha düşük inference maliyeti, daha hızlı yanıtlar ve modelin aşması gereken daha az gürültü anlamına gelir.

JavaScript render etme ne zaman kullanılır ve ne zaman atlanır

Web unlocker API'leri bir sayfayı getirmek için iki yol sunar:

• Düz HTTP isteği: sunucunun gönderdiği ham HTML'i döndürür
• Tam tarayıcı oturumu (headless tarayıcı modu): JavaScript'i yürütür ve scriptler çalıştıktan sonra DOM'u döndürür

JavaScript render etme, düz bir istekten daha maliyetlidir. Render edilen her istek, sağlayıcı için 5 ila 10 kat daha fazla işlem gücü kullanan bir headless tarayıcı örneği başlatır ve birkaç saniye gecikme ekler. Sağlayıcılar bu maliyeti iki yoldan biriyle yansıtır:

• Ayrı, daha yüksek fiyatlı bir render katmanı
• Daha yavaş yanıtlar

Web engel kaldırıcı kıyaslamamızda içerik öncelikli sayfaların çoğu, yararlı içeriği ilk sunucu tarafından render edilen HTML'de döndürdü; bu nedenle bir sayfayı yalnızca JavaScript gerektirdiğinde render edin.

Genellikle render gerektirmeyen sayfalar:

• Bloglar ve makaleler
• Ürün listelemeleri
• Dokümantasyon
• Sunucu tarafında render edilen arama sonucu sayfaları

JavaScript render gerektiren sayfalar:

• Kontrol panelleri ve yönetici panelleri
• Grafik odaklı analitikler
• Anlamlı metnin yalnızca fetch çağrıları çözüldükten sonra göründüğü endpoint'ler

JavaScript render gerektiren sitelerin alan adı bazlı bir listesi, genel bir “her zaman render et” ayarından genellikle daha az maliyetli olur ve daha sık başarılı olur.

Kıyaslamalarımızı ve veri odaklı içgörülerimizi kaçırmayın. Düğme Google'ı açar; AIMultiple'ı seçmeniz, Google arama sonuçlarında AIMultiple'ı daha sık görmek istediğinizi onaylar.

Tercih edilen kaynak olarak ekle

Bir web unblocker ile proxy sunucuları arasındaki fark nedir?

Bir web unblocker, hedef sayfayı döndüren ve sizin için proxy rotasyonunu, tarayıcı parmak izini, JavaScript render etmeyi ve CAPTCHA çözmeyi yöneten bir API'dir. Bir proxy sunucusu yalnızca isteğinizi başka bir IP adresi üzerinden yönlendirir; bu nedenle anti-bot sistemleriyle kendiniz ilgilenmeniz gerekir.

Anti-bot sistemlerine karşı başarı oranları

Web unblocker'lar varsayılan olarak tarayıcı parmak izini, TLS parmak izini, JavaScript render etmeyi, CAPTCHA çözmeyi ve proxy rotasyonunu yönettiği için yüksek başarı oranlarına ulaşır.

Residential ve datacenter proxy hizmetleri bu özellikleri içermez; bu nedenle proxy kullanıcılarının Cloudflare, Akamai ve DataDome gibi anti-bot sistemlerini aşmak için bunları kendilerinin geliştirmesi gerekir.

Kullanım kolaylığı ve bakım

Dönen proxy'ler anti-bot önlemlerini aşmak için yapılandırma gerektirir ve bu yapılandırma sürekli bakım gerektirir. Web siteleri algılamalarını sürekli geliştirdiğinden proxy kullanıcılarının IP rotasyonlarını ve parmak izlerini güncellemeye devam etmesi gerekir.

Web unblocker API'leri proxy rotasyonunu ve oturumları kendileri yönetir; bu nedenle kullanıcı hiçbirini yapılandırmaz.

Her biri nasıl çalışır

Tüketici site engel kaldırıcıları bir VPN, bir proxy sunucusu veya bir tarayıcı uzantısı aracılığıyla çalışır. Bir proxy sunucusu trafiği farklı bir sunucu üzerinden yönlendirir ve kullanıcının gerçek IP adresini gizler; ancak trafiği şifrelemez. Web kazıma için kullanılan web unblocker API'leri, istekleri sağlayıcının kendi proxy ağı üzerinden çalıştırır ve getirilen sayfayı kodunuza döndürür.

Web engel kaldırıcı kıyaslama metodolojisi

Dataset oluşturma

Birden fazla kaynaktan toplanan verilere dayanarak web sitelerini trafik ve popülerliğe göre sıralayan Tranco listesindeki en iyi 10.000 alan adıyla başladık.

Alan adı hariç tutma. Bu havuzdan anlamlı kıyaslama hedefi olamayacak alan adlarını eledik:

• Yanıt veren sunucusu olmayan ölü alan adları
• Yalnızca CDN veya reklam hizmeti endpoint'leri olarak kullanılan altyapı amaçlı alan adları (kullanıcıya dönük siteler değil)
• Temel DNS çözümlemesinde başarısız olan veya gerçek bir web varlığı barındırmayan geçersiz alan adları
• Yanıt veren ancak çıkarılabilir URL göstermeyen, taranabilir içeriği olmayan alan adları
• Engel listesi filtreleme. Kalan her alan adı; yetişkin, kumar, oltalama, kötü amaçlı yazılım, dolandırıcılık ve kötüye kullanım kategorilerini kapsayan seçilmiş bir dizi genel engel listesine karşı kontrol edildi (HaGeZi, StevenBlack/hosts, ShadowWhisperer, The Block List Project, PhishDestroy, romainmarcoux/malicious-domains, Phishing Army Extended ve diğerleri).
• URL otoritesi ve spam puanı filtreleme. Alan adı güvenilirliği DA/PA Checker ile değerlendirildi. Eşikler, bilinen güvenli ve bilinen zararlı örnekler arasındaki puan dağılımları karşılaştırılarak kalibre edildi ve zararlı tarafa düşen her alan adı çıkarıldı.
• Anahtar kelime filtreleme. Alan adları, genel engel listelerinden kaçan alan adlarını yakalamak için kumar, yetişkin içerik, uyuşturucu/ilaç ve finansal dolandırıcılığı kapsayan seçilmiş bir anahtar kelime listesine karşı tarandı.
• Son filtre. Yalnızca üç katmanın tümünden (engel listesi, URL puanlayıcı eşiği, anahtar kelime hariç tutma) geçen ve en az 3 taranabilir URL'ye sahip alan adları tutuldu.

URL toplama

Hayatta kalan her alan adı için, yalnızca ana sayfaları değil gerçek sayfaları keşfetmek ve toplamak amacıyla Cloudflare'ın tarayıcı altyapısıyla desteklenen bir web tarayıcısı kullandık. 3'ten az taranabilir URL üreten alan adları elendi.

Ayrıca, her URL için kendi getirdiğimiz HTML'den daha sonra sağlayıcıların doğru sayfayı döndürdüğünü doğrulamak için kullanılacak bir CSS seçicisi ve görünür bir metin parçası topladık.

Test bölümleri

URL havuzu single_html, single_markdown, 100_html, 500_html ve 5000_html testlerine bölündü. Her test, benzersiz alan adı başına 1 URL aldı; yalnızca bir test yalnızca alan adına özgü URL'lerle doldurulamadığında en zengin alan adlarından ekstra URL'ler ödünç alındı. Her test, çakışma olmadan farklı bir URL seti kullandı.

Doğrulama metodolojisi

Yalnızca HTTP durum kodlarını kontrol etmek yeterli değildir: bir sağlayıcı gövdede bot engelleme sayfasıyla HTTP 200 döndürebilir veya doğru sayfayı getirirken bizim temel doğruluk seçicimiz güncel olmayabilir. Sağlayıcı başarısını dataset kalitesinden bağımsız ölçmek için 10 aşamalı hibrit bir doğrulama uyguluyoruz.

999 kontrolü (bot sayfası ön filtresi). 10 aşama çalıştırılmadan önce her yanıt gövdesi, seçilmiş bir bot engelleme ve CAPTCHA imza listesine karşı taranır (Cloudflare challenge işaretleri, DataDome, PerimeterX, Incapsula, “Just a moment…” vb.). Herhangi bir imza bulunursa satırın durum kodu 999 olarak yeniden yazılır ve sağlayıcının döndürdüğü HTTP kodundan bağımsız olarak doğrudan başarısız olarak işaretlenir.

Ön kontrol. Durum kodu 200'ün altındaysa veya 400 ve üzerindeyse (404 hariç) satır başarısız olur. 201-399 arası durumlar ve 404 başarı sayılır (404 meşru bir sağlayıcı yanıtıdır) ve içerik doğrulamasını atlar. Durum, adaptör tarafından zaten ayarlanmış bir hata alanıyla 200 ise satır başarısız olur. Yalnızca adaptör hatası olmayan 200 durumu 10 aşamaya geçer.

Aşama 1: Ham CSS. Temel doğruluk css_selector değeri, BeautifulSoup ile gövdeye uygulanır. Başarılı satırların yaklaşık %80'i burada eşleşir.

Aşama 2: Ham metin (gövde). Ham gövde içinde temel doğruluk metni için büyük/küçük harf duyarsız alt dize araması.

Aşama 3: Ham metin (strip_tags). HTML etiketleri kaldırıldıktan sonra aynı alt dize araması yapılır; böylece etiketlere veya HTML entity'lerine bölünmüş metinler yakalanır.

Aşama 4: Wildcard CSS. Derleme sırasında hash'lenmiş sınıf adlarını (CSS Modules, Styled Components) ele alır. .Slogan_title__YNy5xv, [class*=”Slogan_title__”] haline gelir. Seçici parçalara ayrılır ve son 2 veya son N-3 parça bağımsız olarak denenir.

Aşama 5: Çıplak sınıf düzeltmesi. Bazı temel doğruluk seçicilerinde baştaki . veya # eksiktir. İlk token geçerli bir HTML etiketi değilse ve ., #, [ veya * ile başlamıyorsa, . ekleyip yeniden deneriz.

Aşama 6: Tailwind escape. Utility-CSS sınıf adları [, ], :, / içerir; CSS dil bilgisi bunların \ ile escape edilmesini gerektirir. Pseudo-class'lar (:hover, :nth-of-type(1)) escape sırasında korunur.

Aşamalar 7-10: ftfy ile Mojibake düzeltmesi. Yukarıdakilerin hiçbiri eşleşmezse ftfy, karakter kodlama bozulmasını düzeltmek için gövdeyi ve metni yeniden çözer; ardından normalleştirilmiş içerik üzerinde Aşamalar 1-4 yeniden denenir.

Dil işleme: Bazı sağlayıcılar, coğrafi tabanlı yönlendirme veya hedef sitenin varsayılan yerelleştirmesi nedeniyle temel doğruluk metninden farklı bir dilde sayfalar döndürdü. Bu durumlar için mevcut olduğunda ek bir dil farkında kontrol çalıştırdık: sayfaların dili algılandı ve döndürülen dil temel doğrulukla eşleşmediğinde, temel doğruluk metnini döndürülen dile çevirip alt dize aramasını tekrarladık. Bu, doğru sayfayı getiren ancak farklı bir yerel ayarda getiren bir sağlayıcının cezalandırılmasını önler.

Markdown doğrulaması: Markdown çıkarma testi için önce aynı 999 kontrolü çalışır; ancak 10 aşamalı pipeline, döndürülen markdown içinde temel doğruluk metni için büyük/küçük harf duyarsız bir alt dize aramasına indirgenir (eşleşme olmazsa ftfy yeniden çözme ile), çünkü markdown sorgulanacak CSS yapısına sahip değildir.

SSS'ler

Bu benchmarkı kaynak gösterin

Yayınlayacağınız yere uygun formatı seçin. Bağlantılı sürümü CMS'inize yapıştırmak, geri bağlantıyı korur.

@misc{dogan2026,
  author = {Dogan, Sedat and Şipi, Nazlı},
  title  = {{En İyi 5 Web Sitesi Engel Kaldırıcısı Kıyaslandı ve Karşılaştırıldı}},
  year   = {2026},
  month  = oct,
  howpublished    = {\url{https://aimultiple.com/web-unblockers}},
  note   = {AIMultiple. Erişim tarihi: 27 Ekim 2026}
}

Değişiklik günlüğü

20 güncelleme

Tümü20Genel17Metodoloji3

202620252024

1. 20 Ağu

   Fiyatlandırma grafiği notları, sağlayıcı başına Min/Ort/Maks maliyet dökümü ve hacim indirimleriyle genişletildi.

2. 18 Ağu

   Anti-bot sağlayıcısına göre başarı oranını ele alan, ilk 5 sağlayıcıyı listeleyen bir bölüm eklendi.

3. 21 Tem

   Test edilen Oxylabs, Decodo ve Crawlbase sağlayıcılarını Firecrawl, Nimble ve Exa ile değiştirdi.

4. 30 Nis

   Beş sağlayıcıyı Amazon, Facebook, eBay, TikTok ve YouTube üzerinde kapsayan web engel kaldırıcı açıklama bölümü ve kararlılık kıyaslama metodolojisi eklendi.

5. 26 Mar

   Bireysel ürün açıklamalarından fiyatlandırma verileri kaldırıldı.

6. 20 Oca

   YouTube ve sosyal medya sitelerinin engellemesini nasıl kaldıracağınıza dair bir bölüm eklendi.

Sedat Dogan

CTO

Takip Et

Sedat, yazılım geliştirme, ağ altyapısı ve siber güvenlik alanlarında 20 yıllık deneyime sahip bir teknoloji ve bilgi güvenliği lideridir. Sedat:
- Programlama dilleri ve sunucu mimarileri konusunda kapsamlı uzmanlığa sahip, 20 yıllık deneyime sahip bir beyaz şapkalı hacker ve geliştirme gurusudur.
- Erken aşama teknoloji şirketlerine yatırım yapan bir VC'de ve 125.000 işletmeye hizmet veren bölgesel bir dijital ödeme platformu olan Ödeal'da yönetim kurulu danışmanıdır.
- Yedi ulusal seçimin teknoloji altyapısını ve siber güvenliğini yönetmiş ve Twitter dahil küresel teknoloji liderleri tarafından siber güvenlik Onur Listesi'nde tanınmıştır.

Tam Profili Görüntüle

Teknik olarak inceleyen

Nazlı Şipi

Yapay Zeka Araştırmacısı

Takip Et

Nazlı, AIMultiple'da veri analistidir. Çeşitli sektörlerde veri analizi alanında önceki deneyime sahiptir; bu sektörlerde karmaşık dataset'leri uygulanabilir içgörülere dönüştürme üzerine çalışmıştır.

Tam Profili Görüntüle

Yorum yapan ilk kişi olun

E-posta adresiniz yayınlanmayacak. Tüm alanlar gereklidir. Yorumlar orijinal dilinde bırakılır.

Ad

E-posta Adresi

Yorum

0/450

Yorumu Gönder