Sınavın bilgisayar ortamında gerçekleştirilecek olan uygulamalı bölümü teorik bilginin pratiğe dökülme becerisine odaklanır. Veri bilimi ve makine öğrenmesi ekosisteminde yaygın olan "Kaggle" yarışmalarının standartlarında kurgulanan bu oturumda, adaylara belirli bir veri seti ve çözülmesi gereken bir problem sunulacaktır. Adaylardan veri ön işleme, model geliştirme ve algoritmik çözüm üretme adımlarını yalnızca Python programlama dilini kullanarak kodlamaları ve çalışır durumda bir çözüm sunmaları beklenmektedir.

• Kaggle Notebook ve GPU Kullanımı: Sınav çözümleri Kaggle platformu üzerinden yürütülecektir. Adaylar, Kaggle'de aktif olan GPU seçeneklerinden dilediklerini kullanmakta özgürdür. Sınav süresinin sonunda adayların hazırladıkları bu notebook’ların çıktısı olan dosyaları, örneğin .csv, platform üzerinden submit etmeleri gerekmektedir.
• İnternet ve Paket Kısıtlaması: Sınav esnasında Kaggle Notebook ortamında internet erişiminin kapalı, yani Internet: OFF, olması zorunludur. Adaylar yalnızca Kaggle ortamında halihazırda yüklü olan, yani pre-installed, kütüphaneleri kullanabilirler. İnternet üzerinden ekstra paket veya kütüphane indirilmesi kesinlikle yasaktır.
• Yapay Zekâ ve İletişim Araçları Yasağı: Sınav boyunca herhangi bir sohbet botu, örneğin ChatGPT, Claude vb.; büyük dil modeli, yani LLM; veya yapay zekâ destekli kod tamamlama/üretme aracı, örneğin Copilot vb., kullanılarak yardım alınması kesinlikle yasaktır. Aynı şekilde adayların sınav esnasında birbirleriyle iletişim kurması veya herhangi bir haberleşme platformunu kullanması kural ihlali sayılarak diskalifiye sebebi olacaktır.

Not: Sınavda yer alacak kesin soru sayıları ve görev detayları, sınav günü oturum başlamadan önce adaylara duyurulacaktır.

Adayların nihai sıralaması, uygulamalı sınavda elde ettikleri puan ile oluşturulacaktır. Uygulamalı sınav sonuçları, 100 üzerinden normalize edilerek nihai puana dönüştürülecektir.

• Uygulamalı Programlama Sınavı Puanının Hesaplanması (Kaggle): Bu aşamanın değerlendirmesi, Kaggle platformunun otomatik skorlama altyapısı ve seçilen problemin değerlendirme metriği örneğin Accuracy, F1-Score, RMSE vb. üzerinden yapılacaktır.
  • Normalizasyon İşlemi: Skorlar, Min–Max Normalizasyonu yöntemi ile 0–100 puan aralığına dönüştürülecektir. Bu kapsamda, organizasyon tarafından sağlanan alt referans yani baseline çözümün skoru minimum, üst referans çözümün skoru ise maksimum olarak kabul edilecektir. Ancak herhangi bir adayın çözümünün üst referans çözümün performansını aşması durumunda, adayın elde ettiği skor yeni maksimum yani tavan puan olarak esas alınacaktır. Diğer tüm teslimler bu sınırlar arasında oransal olarak ölçeklendirilecektir.
• Nihai Puanın Hesaplanması: Adayın toplam başarı puanı, uygulamalı sınavdan elde edilen normalize edilmiş puanı olacaktır. Eşitlik durumunda, uygulamalı sınav submission süresi incelenerek nihai karar verilecektir.