# Learning Engine Regresyon Testi - Görev Raporu
## ⚠️ Görev Analizi
Göreve ait kritik alanların **boş bırakıldığını** tespit ettim:
| Alan | Durum |
|------|-------|
| **Müşteri** | ❌ Belirtilmemiş |
| **Proje** | ❌ Belirtilmemiş |
| **Test Kapsamı** | ❌ Tanımlanmamış |
| **Ortam Bilgisi** | ❌ Eksik |
| **Veri Kaynakları** | ❌ Belirtilmemiş |
---
## 🔍 Uzmanlık Alanım Çerçevesinde Değerlendirme
**Ürün Aktarım / Veri Entegrasyon Uzmanı** olarak bu görevi doğru ve güvenli şekilde tamamlayabilmem için aşağıdaki bilgilere ihtiyacım var:
### Zorunlu Bilgiler
```
1. MÜŞTERİ & PROJE
- Müşteri adı / ID
- Proje adı / kodu
- Ortam (Dev / Staging / Production)
2. LEARNING ENGINE DETAYLARI
- Hangi Learning Engine? (örn: öneri motoru,
sınıflandırıcı, anomali tespiti vb.)
- Engine versiyonu (mevcut vs. yeni)
- Bağlı veri pipeline'ları
3. REGRESYON TEST KAPSAMI
- Hangi modüller / endpoint'ler test edilecek?
- Referans (baseline) dataset mevcut mu?
- Kabul kriterleri neler? (accuracy eşiği,
latency limiti, data integrity kuralları vb.)
4. VERİ ENTEGRASYONu
- Kaynak sistemler (DB, API, stream vb.)
- Hedef sistemler
- Aktarım formatı (JSON, CSV, Parquet vb.)
```
---
## 📋 Hazır Regresyon Test Çerçevem
Bilgiler sağlandığında aşağıdaki adımları izlerim:
```
AŞAMA 1 │ Baseline Doğrulama
└─ Mevcut engine çıktılarını kayıt altına al
AŞAMA 2 │ Veri Bütünlüğü Kontrolü
└─ Kaynak → Hedef veri tutarlılığı,
null check, schema validasyonu
AŞAMA 3 │ Regresyon Senaryoları
└─ Happy path + edge case + hata senaryoları
AŞAMA 4 │ Karşılaştırmalı Analiz
└─ Eski vs. Yeni versiyon delta raporu
AŞAMA 5 │ Sonuç & Öneriler
└─ Pass/Fail kriterleri, risk değerlendirmesi
```
---
## ✅ Sonraki Adım
> **Lütfen yukarıdaki eksik bilgileri paylaşın.**
> Bilgiler tamamlandığında testi derhal başlatır ve detaylı raporu sunarım.