Tədris iki qrup üzrə aparılır: Proqramçı olmaq istəyənlər qrupu və Verilənlər Elmi (Data science) və Maşın öyrənməsi (Machine Learning) sahələri üzrə mütəxəssis olmaq istəyənlər qrupu. Proqramçı olmaq istəyənlər qrupundan başlayaq. Proqramçı olmaq və istər ölkə daxilində, istərsə də onun hüdudlarından kənarda daim yüksək dəyərləndirilən, yüksək əmək haqqı verilən sənətə sahib olmaq istəyənlərə Azərbaycantarixində ilk dəfə nüfuzlu olimpiadada tələbəsi qalib olmuş elmi işçi, çoxillik təcrübəyə malik müəllim-proqramçı, ADA Universitetinin nəzdində İnformasiya Texnologiyaları və Mühəndislik İnstitutu və Moskva Dövlət Universitetinin Bakı filialının tələbələrilə uzun illər proqramlaşdırma dillərinin tədrisilə məşğul olmuş müəllim, universitet tələbələrinə, məzunlara, dünyanın məşhur universitetlərində computer science and engineering, microcontroller programming və s. ixtisasları üzrə təhsil alan vətandaşlarımıza proqramlaşdırma dillərini:- C, C++, Python - Obyekt Yönümlü Proqramlaşdırma paradiqmasını( encapsulation, inheritance, polymorphism, abstraction); - həmişə öz əhəmiyyətini saxlayan, demək olar ki, dəyişməz qalan "Alqoritmlər və verilənlərin strukturu" (Data structures and Algorithms) fənnini; Verilənlər Bazasını:- Oracle, SQLite və Sorğu dillərini: -PL/SQL, Django freymvorkunu öyrədir. Proqramlaşdırmanı yalnız sintaksis kimi deyil, alqoritmik düşüncə sistemı kimi mənimsəmək, dərk etmək metodikası üzrə dərs keçirilir. Verilənlər Elmi (Data Science) və Maşın öyrənməsi sahələri üzrə mütəxəssis olmaq istəyənlər qrupunda da Python dilinin baza hissəsi və qısa formada Obyekt Yönümlü Proqramlaşdırma dili (encapsulation, inheritance, polymorphism, abstraction) izah edilir. Qısa formada Verilənlər Bazası - SQLite və sorğu dili SQL (SQLite üzrə) öyrədilir. Sonra Data science nədir, Maşın öyrənməsi nədir sualları konkret misallarla ümumi şəkildə izah edilir. Data Science kitabxanaları (library): NumPy, Pandas, Matplotlib, Seaborn, SciPy və s., Maşın öyrənmə kitabxanaları Scikit-learn, TensorFlow və s. haqda qısa məlumat verildikdən sonra Maşın öyrənmənin prinsipləri və onun növləri: müəllimlə öyrənmə və müəllimsiz öyrənmə haqda məlumat verilir. Sonra konkret klassik və praktiki məsələlərin həllinə keçirilir. Maşın öyrənmə alqoritmləri: KNN, Xətti reqressiya, Logistic reqressiya, SVM Klassifikasiyası, Qərar ağacı (Decision Tree), Təsadüfi Meşə (Random Forest), K-Means, PCA komponentiləri klassik və praktiki məsələlərin həlli əsasında öyrədilir: müştərilərə bank kreditlərinin verilib-verilməməsi (bank scoring), bank kartının saxta olub-olmadığını, Süsən (İRİS) gülünün növünün müəyyən edilməsi, Titanic disaster dataset əsasında sərnişinin sağ qalıb-qalmaması, Maşın satışı bazarında maşınların qiymətləndirilməsinin proqnozunun verilməsi və s. məsələlərin həllini kodyazmaqla ətraflı öyrədirəm. Bir sözlə Avropa ölkələrində, Kanadada və s. xarici ölkələrdə təhsil alan tələbələrimin vasitəsi ilə dünyanın məşhur universitetlərində tədris olunan mövzulara əsaslanaraq, demək olar ki, Avropa səviyyəli dərs keçirəm. Tədris əyani və ya Zoom-la online Azərbaycan, rus dillərində tədris edilir. Fərdi hazırlıq səviyyədən asılı olaraq 300-350 man, qrup halında isə 250 man. Tədris müddəti orta olaraq 6-8 ay, lakin dinləyicinin çalışmasından, səviyyəsindən asılı olaraq müddət az və ya çox da ola bilər. WhatsApp, Mobil: