Tədris iki qrup üzrə aparılır: Proqramçı olmaq istəyənlər qrupu və Verilənlər Elmi (Data science) və Maşın öyrənməsi 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 Azərbaycan tarixində 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 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++, Java, 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, MySQL və sorğu dillərini: -PL/SQL öyrədir.
Verilənlər Elmi (Data Science) və Maşın öyrənməsi sahələri üzrə mütəxəssis olmaq istəyənlər qrupunda, Verilənlər Elmi (Data Science), analitika və Maşın öyrənməsi sahələri üzrə mütəxəssis olmaq istəyənlərə isə əvvəlcə Data science nədir, Maşın öyrənməsi nədir suallarını konkret misallarala ümumi şəkildə izah edirəm. Python dilinin baza hissəsini və qısa formada Obyekt Yönümlü Proqramlaşdırma dilini ( encapsulation, inheritance, polymorphism, abstraction), SQL sorğu dilini (SQLite, MySQL üzrə), DATA SCIENCE kitabxanalarını (library) NumPy, Pandas, Matplotlib, Seaborn, SciPy və s., Maşın öyrənmə kitabxanalarını Scikit-learn, TensorFlow və s. izah etdikdən sonra konkret klassik və praktiki məsələlərin həllinə keçirəm. Maşın öyrənmə alqoritmlərini: KNN, Xətti reqressiya, Logistic reqressiya, SVM klassifikasiyası, Qərar ağacı (Decision Tree), Təsadüfi Meşə (Random Forest), K-Means, PCA komponenti haqda məlumat verirəm. Klassik və praktiki məsələlərin həllini öyrədirəm: müştərilərə bank kreditlərinin verilib - verilməməsi (bank scoring), bank kartının saxta olub - olmaması, 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 kod yazmaqla ətraflı öyrədirəm. Bir sözlə xarici ölkələrdə təhsil alan tələbələrimin vasitəsi ilə dünyanın məşhur tədris olunan mövzulara, tasklara əsaslanaraq verilənlərin analizinı və proqramlaşdırma dillərinı sistemli şəkildə öyrədirəm. Fərdi hazırlıq səviyyədən asılı olaraq 350-400 man, qrup halında isə 270-300 man. Tədris müddəti orta olaraq 6-8 ay. WhatsApp, Mobil:
