2005-ci ildən bəri dünyanın məşhur universitetlərində computer science and engineering, microcontroller programming və s.ixtisasları üzrə təhsil almağa üstünlük verən vətandaşlarımızla, ADA Universitetinin nəzdində İnformasiya Texnologiyaları və Mühəndislik İnstitutu və Moskva Dövlət Universitetinin Bakı filialının tələbələrilə proqramlaşdırma dillərinin tədrisilə məşğul olmuş müəllim C, C++, Java, Python proqramlaşdırma dillərini, Oracle, MySql VBİS-ni, Data analysis, Data science və Süni Zəka(SZ) sistemlərinə (texnologiyalarına) fundamental girişi (əsas başlanğıc məsələləri) əyani və ya Zoom-la online tədris edir. Seçilmiş dilin əsas sintaksis qaydaları, konstruksiyaları və Obyekt Yönümlü Proqramlaşdırma prodiqması( encapsulation, inheritance, polymorphism, abstraction) öyrədildikdən sonra həmişə öz əhəmiyyətini saxlayan, demək olarki dəyişməz qalan, hətta Süni Zəka(SZ) sistemlərində də (Data Science) geniş istifadə olunan "Alqoritmlər və verilənlərin strukturu" (Algorithms and data structures) ətraflı öyrədilir. Dünyanın məşhur universitetlərindəki tələbələrimə müəllimlərinin verdiyi məsələləri, ADA Universitetinin və 2008-ci ildə Moskva Dövlət Universitetinin Bakı filialının yarandığı ildən bəri həmin universitetlərin tələbələri ilə tərtib etdiyim proqramları tərtib etməyi, yazmağı öyrədirəm. Son dövrlər Data analysis, Data science və Süni Zəka(SZ) sistemləri (texnologiyaları) demək olarki gündəlik həyatımıza nüfuz etmişdir. Bütün bu məsələlər Python dilindən və onun son dərəcə geniş işlənib hazırlanmış kitabxana(library) və framework-larındən istifadə etməklə çox rahat formada həll edilir. Odurki kursumuzda Data analysis, Data science və Süni Zəkanın aşagıdakı məsələləri sadə formada proqram tərtib etməklə öyrədilir: verilənlərin əldə edilməsi, emalı, saxlanılması, Data cleaning və removing corrupt or incorrect data (verilənlərin təmizlənməsi və korlanmış və ya qeyri-dəqiq verilənlərin silinməsi), yeri boş qalmiş verilənlərin uyğun formada doldurulması, verilənlərin vizuallaşdırılması və s. Python-nun NumPy, Pundas, Seaborn və Matplotlib library-ları, Maşın öyrənmənin (Machine Learning): reqressiya: müxtəlif növ proqnozların verilməsi (predictions), klassifikasiya məsələləri: müştərilərə bank kreditlərinin verilib - verilməməsi (scoring), bank kartının saxta olub - olmaması (To check (spot) if a bank card is fake or not) və s. məsələlər. Titanik fəlakəti ilə bağlı verilənlər çoxluğu ( Titanic disaster dataset) əsasında sərnişinin sağ qalıb - qalmaması (survived) məsələsi, statistik xarakterlərin hesablanması, bir çox sadə verilənlərin analizi məsələləri, və s. Daha ətraflı öyrənmək istəyənlərə Logistic regression, Decision Tree və s. praktik məsələlər öyrədilir. Hazırlıqsız şəxslərə tədris fərdi qaydada "sıfırdan" başlanılır, alqoritmik düşünmə qabiliyyəti inkişaf etdirilərək öyrədilir. Hamını maraqlanıran sual: tədrisim müddəti. Müddət orta olaraq 5 ay, lakin dinləyicinin çalışmasından, səviyyəsindən asılı olarq 4 və ya 6 ay da ola bilər. Müddət həm dinləyicidən, həm də müəllimdən asılıdır! Fərdi hazırlıq, səviyyədən asılı olaraq, 450-500 man, qrup halında isə 350-400 man. Ünvan: Elmlər Akademiyası metrosu, AMEA Idarəetmə sistemləri (Kibernetika) institutu (BDU-nun yanı). WhatsApp, Mobil: