Q and A

αž•αŸ’αž‘αž»αž€αž–αžΆαžŽαž·αž‡αŸ’αž‡αž€αž˜αŸ’αž˜
4.2
αž€αžΆαžšαžœαžΆαž™αžαž˜αŸ’αž›αŸƒ 693
10Β αž–αžΆαž“αŸ‹+
αž€αžΆαžšαž‘αžΆαž‰αž™αž€
αž…αŸ†αžŽαžΆαžαŸ‹αžαŸ’αž“αžΆαž€αŸ‹αžαŸ’αž›αžΉαž˜αžŸαžΆαžš
αž‚αŸ’αžšαž”αŸ‹αž‚αŸ’αž“αžΆ
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αž’αŸ†αž–αžΈβ€‹αž€αž˜αŸ’αž˜αžœαž·αž’αžΈαž“αŸαŸ‡

αž”αŸ’αžšαžΎαž€αž˜αŸ’αž˜αžœαž·αž’αžΈαžŸαž˜αŸ’αžšαžΆαž”αŸ‹αž€αžΆαžšαž’αž”αŸ‹αžšαŸ† αž’αžΆαž‡αžΈαž– αž’αžΆαž‡αžΈαžœαž€αž˜αŸ’αž˜ αžœαž·αž‡αŸ’αž‡αžΆαž‡αžΈαžœαŸˆ αžŸαž αž‚αŸ’αžšαž·αž“αž—αžΆαž– αž“αž·αž„αžαž˜αŸ’αžšαžΌαžœαž€αžΆαžšαžŸαž·αž€αŸ’αžŸαžΆαž’αžΆαž‡αžΈαžœαž€αž˜αŸ’αž˜αžšαž”αžŸαŸ‹αž’αŸ’αž“αž€αŸ”

αž€αŸ’αž“αž»αž„αž“αžΆαž˜αž‡αžΆαž’αŸ’αž“αž€αž•αŸ’αžαž›αŸ‹αž…αŸ†αžŽαŸαŸ‡αžŠαžΉαž„ (αž’αŸ’αž“αž€αž’αž”αŸ‹αžšαŸ† αž’αŸ’αž“αž€αžŠαžΉαž€αž“αžΆαŸ†αž€αžΆαžšαž‚αž·αž αž‚αŸ’αžšαžΌαž”αž„αŸ’αž αžΆαžαŸ‹ αž‚αŸ’αžšαžΌαž”αž„αŸ’αžšαŸ€αž“ αžœαž·αž‘αŸ’αž™αžΆαžŸαŸ’αžαžΆαž“ αž’αŸ’αž“αž€αž”αž„αŸ’αž€αžΎαžαž˜αžΆαžαž·αž€αžΆαŸ”αž›αŸ”) αž”αŸ’αžšαžΎαž€αž˜αŸ’αž˜αžœαž·αž’αžΈ Q αž“αž·αž„ A αžŠαžΎαž˜αŸ’αž”αžΈαž…αŸ‚αž€αž…αžΆαž™αž’αž“αž’αžΆαž“αžšαž”αžŸαŸ‹αž’αŸ’αž“αž€αž‡αžΆαž‘αž˜αŸ’αžšαž„αŸ‹αžœαžΈαžŠαŸαž’αžΌ αžŸαŸ€αžœαž—αŸ…αž’αŸαž‘αž·αž…αžαŸ’αžšαžΌαž“αž·αž… αžŸαŸ†αž‘αŸαž„ αž“αž·αž„αž€αž»αŸ†αž–αŸ’αž™αžΌαž‘αŸαžšαž•αŸ’αž’αŸ‚αž€αž›αžΎαžαŸαžŸαŸ’αž (CBT) αŸ” αž’αž“αž’αžΆαž“αžšαž”αžŸαŸ‹αž’αŸ’αž“αž€αžαŸ’αžšαžΌαžœαž”αžΆαž“αž€αžΆαžšαž–αžΆαžšαž™αŸ‰αžΆαž„αž›αŸ’αž’ αž αžΎαž™αž’αŸ’αž“αž€αžαŸ’αžšαžΌαžœαž”αžΆαž“αž’αžΆαž“αžΆαž“αžΌαžœαž€αžΆαžšαž‘αžΌαž‘αžΆαžαŸ‹αž‘αžΆαž“αŸ‹αž–αŸαž›αžœαŸαž›αžΆαŸ”

αž’αŸ’αž“αž€αžŸαŸ’αžœαŸ‚αž„αžšαž€αž€αžΆαžšαž„αžΆαžš αž“αž·αž„αž’αŸ’αž“αž€αž‡αŸ†αž“αžΆαž‰αž’αžΆαž‡αžΈαž–αž”αŸ’αžšαžΎαž”αŸ’αžšαžΆαžŸαŸ‹αž€αž˜αŸ’αž˜αžœαž·αž’αžΈαžŠαžΎαž˜αŸ’αž”αžΈαžšαŸ€αž”αž…αŸ†αžŸαž˜αŸ’αžšαžΆαž”αŸ‹αž€αžΆαžšαž”αŸ’αžšαž‘αž„αžαŸαžŸαŸ’αžαž€αžΆαžšαž„αžΆαžš αž“αž·αž„αž€αžΆαžšαž”αŸ’αžšαž‘αž„αžœαž·αž‡αŸ’αž‡αžΆαž‡αžΈαžœαŸˆ αžšαž½αž˜αž˜αžΆαž“ Dragnet, HCP, Workforce, Banking Jobs, NCE, CIPM, TRCN, PMP, CIBN, ACCA, ANAN, ICAN, CIS αž€αŸ’αž“αž»αž„αž…αŸ†αžŽαŸ„αž˜αž’αŸ’αž“αž€αž•αŸ’αžŸαŸαž„αž‘αŸ€αžαŸ”

αžͺαž–αž»αž€αž˜αŸ’αžαžΆαž™ αž“αž·αž„αž‚αŸ’αžšαžΌαž”αž„αŸ’αžšαŸ€αž“αž”αŸ’αžšαžΎαž”αŸ’αžšαžΆαžŸαŸ‹αž€αž˜αŸ’αž˜αžœαž·αž’αžΈαžŠαžΎαž˜αŸ’αž”αžΈαžšαŸ€αž”αž…αŸ†αž€αžΌαž“αŸ— វួដ αžŸαž·αžŸαŸ’αžŸ αž“αž·αž„αžŸαž·αžŸαŸ’αžŸαžšαž”αžŸαŸ‹αž–αž½αž€αž‚αŸαžŸαž˜αŸ’αžšαžΆαž”αŸ‹αž€αžΆαžšαž”αŸ’αžšαž‘αž„ αžšαž½αž˜αž‘αžΆαŸ†αž„αž€αžΆαžšαž”αŸ’αžšαž‘αž„αž…αžΌαž›αž‘αžΌαž‘αŸ…αžαŸ’αž“αžΆαž€αŸ‹αž‡αžΆαžαž· (NCEE) αž€αžΆαžšαž”αŸ’αžšαž‘αž„αžαŸ’αž“αžΆαž€αŸ‹αž§αžαŸ’αžαž˜αžŸαž·αž€αŸ’αžŸαžΆαžαŸ’αž“αžΆαž€αŸ‹αž§αžαŸ’αžαž˜αžŸαž·αž€αŸ’αžŸαžΆ (UTME) αžŠαŸ‚αž›αžαŸ’αžšαžΌαžœαž”αžΆαž“αž‚αŸαžŸαŸ’αž‚αžΆαž›αŸ‹αž‡αžΆαž‘αžΌαž‘αŸ…αžαžΆαž‡αžΆ JAMB, Post-UTME, αž€αžΆαžšαž”αŸ’αžšαž‘αž„αž€αŸ’αžšαž»αž˜αž”αŸ’αžšαžΉαž€αŸ’αžŸαžΆαž”αŸ’αžšαž‘αž„αž’αžΆαž αŸ’αžœαŸ’αžšαž·αž€αžαžΆαž„αž›αž·αž…αŸ” (WAEC), NECO, BECE αž€αŸ’αž“αž»αž„αž…αŸ†αžŽαŸ„αž˜αž’αŸ’αž“αž€αžŠαž‘αŸƒαž‘αŸ€αžαŸ”

αžŸαž˜αŸ’αž—αžΆαžšαŸˆαžŸαž·αž€αŸ’αžŸαžΆαžšαž”αžŸαŸ‹αž‚αŸ’αžšαžΉαŸ‡αžŸαŸ’αžαžΆαž“αž§αžαŸ’αžαž˜αžŸαž·αž€αŸ’αžŸαžΆαž€αŸαž˜αžΆαž“αž“αŸ…αž›αžΎ App αžšαž½αž˜αž‘αžΆαŸ†αž„αž€αžΆαžšαž”αŸ’αžšαž‘αž„αž…αžΌαž›αž€αŸ’αžšαŸ„αž™αž§αžαŸ’αžαž˜αžŸαž·αž€αŸ’αžŸαžΆαžŸαž˜αŸ’αžšαžΆαž”αŸ‹ Unilag αž•αž„αžŠαŸ‚αžšαŸ” αž€αžΆαžšαž”αŸ’αžšαž‘αž„αžŸαŸ†αžŽαž½αžš αž“αž·αž„αž…αž˜αŸ’αž›αžΎαž™αž€αž“αŸ’αž›αž„αž˜αž€αžŸαž˜αŸ’αžšαžΆαž”αŸ‹αžŸαžΆαž€αž›αžœαž·αž‘αŸ’αž™αžΆαž›αŸαž™αž‡αžΆαžαž·αž”αžΎαž€αž‘αžΌαž›αžΆαž™αž“αŸƒαž”αŸ’αžšαž‘αŸαžŸαž“αžΈαž αŸ’αžŸαŸαžšαžΈαž™αŸ‰αžΆ (NOUN) αŸ”

αžŸαž˜αŸ’αž—αžΆαžšαŸˆαžαŸ’αžšαŸ€αž˜αž”αŸ’αžšαž›αž„αž”αžšαž‘αŸαžŸαž€αŸαž˜αžΆαž“αž“αŸ…αž›αžΎ App αžšαž½αž˜αž˜αžΆαž“ IELTS, GRE αž“αž·αž„ GMAT αž•αž„αžŠαŸ‚αžšαŸ”

αž™αžΎαž„β€‹αž˜αžΆαž“β€‹αž‘αŸ†αž“αž»αž€β€‹αž…αž·αžαŸ’αžβ€‹αžαžΆβ€‹αž€αž˜αŸ’αž˜αžœαž·αž’αžΈβ€‹αž“αŸαŸ‡β€‹αž“αžΉαž„β€‹αž‡αž½αž™β€‹αž”αŸ†αž”αŸ’αž›αŸ‚αž„β€‹αž™αž»αžœαž‡αž“β€‹αž’αžΆαž αŸ’αžœαŸ’αžšαž·αž€β€‹αžŠαŸβ€‹αžŸαŸ†αžαžΆαž“αŸ‹β€‹αž˜αž½αž™β€‹αžšαžΌαž”β€‹αž‘αŸ…β€‹αž‡αžΆβ€‹αž”αž»αž‚αŸ’αž‚αž›β€‹αžŠαŸ‚αž›β€‹αž˜αžΆαž“β€‹αžαž˜αŸ’αž›αŸƒβ€‹αžαŸ’αž–αžŸαŸ‹αŸ”

αžŠαžΎαž˜αŸ’αž”αžΈαž”αŸ†αž–αŸαž‰αžαž˜αŸ’αžšαžΌαžœαž€αžΆαžšαžŸαž·αž€αŸ’αžŸαžΆαžšαž”αžŸαŸ‹αž’αŸ’αž“αž€αž”αŸ’αžšαžΎαž”αŸ’αžšαžΆαžŸαŸ‹αž€αž˜αŸ’αž˜αžœαž·αž’αžΈαž”αž“αŸ’αžαŸ‚αž˜αž‘αŸ€αž αž€αž·αž…αŸ’αž…αžαž·αžαžαŸ†αž”αŸ’αžšαžΉαž„αž”αŸ’αžšαŸ‚αž„αž€αŸ†αž–αž»αž„αžŠαŸ†αžŽαžΎαžšαž€αžΆαžšαž€αŸ’αž“αž»αž„αž€αžΆαžšαž”αž‰αŸ’αž…αžΌαž›αž˜αž»αžαž„αžΆαžš Artificial Intelligence (AI)
αž”αžΆαž“β€‹αžŠαŸ†αž‘αžΎαž„αž€αŸ†αžŽαŸ‚β€‹αž“αŸ…
12 αžαž»αž›αžΆ 2024

αžŸαž»αžœαžαŸ’αžαž·αž—αžΆαž–β€‹αž‘αž·αž“αŸ’αž“αž“αŸαž™

αžŸαž»αžœαžαŸ’αžαž·αž—αžΆαž–β€‹αž…αžΆαž”αŸ‹αž•αŸ’αžŠαžΎαž˜αž–αžΈβ€‹αž€αžΆαžšαž™αž›αŸ‹αžŠαžΉαž„αž’αŸ†αž–αžΈβ€‹αžšαž”αŸ€αž”αžŠαŸ‚αž›β€‹αž’αŸ’αž“αž€αž’αž—αž·αžœαžŒαŸ’αžαž“αŸβ€‹αž”αŸ’αžšαž˜αžΌαž› αž“αž·αž„β€‹αž…αŸ‚αž€αžšαŸ†αž›αŸ‚αž€β€‹αž‘αž·αž“αŸ’αž“αž“αŸαž™αžšαž”αžŸαŸ‹αž’αŸ’αž“αž€αŸ” αž€αžΆαžšαž’αž“αž»αžœαžαŸ’αžβ€‹αž…αŸ†αž–αŸ„αŸ‡αžŸαž“αŸ’αžαž·αžŸαž»αž αž“αž·αž„β€‹αž―αž€αž‡αž“αž—αžΆαž–β€‹αž‘αž·αž“αŸ’αž“αž“αŸαž™β€‹αž’αžΆαž…αžαž»αžŸαž‚αŸ’αž“αžΆαž‘αŸ…αžαžΆαž˜β€‹αž€αžΆαžšαž”αŸ’αžšαžΎαž”αŸ’αžšαžΆαžŸαŸ‹ αžαŸ†αž”αž“αŸ‹ αž“αž·αž„β€‹αž’αžΆαž™αž»αžšαž”αžŸαŸ‹αž’αŸ’αž“αž€αŸ” αž’αŸ’αž“αž€αž’αž—αž·αžœαžŒαŸ’αžαž“αŸβ€‹αž”αžΆαž“αž•αŸ’αžŠαž›αŸ‹β€‹αž–αŸαžαŸŒαž˜αžΆαž“αž“αŸαŸ‡ αž“αž·αž„β€‹αž’αžΆαž…αž’αŸ’αžœαžΎαž”αž…αŸ’αž…αž»αž”αŸ’αž”αž“αŸ’αž“αž—αžΆαž–β€‹αžœαžΆαž“αŸ…αž–αŸαž›αžαžΆαž„αž˜αž»αžαŸ”
αž˜αž·αž“αž…αŸ‚αž€αžšαŸ†αž›αŸ‚αž€β€‹αž‘αž·αž“αŸ’αž“αž“αŸαž™β€‹αž‡αžΆαž˜αž½αž™β€‹αž—αžΆαž‚αžΈαž‘αžΈαž”αžΈαž‘αžΎαž™
αžŸαŸ’αžœαŸ‚αž„αž™αž›αŸ‹β€‹αž”αž“αŸ’αžαŸ‚αž˜αž’αŸ†αž–αžΈβ€‹αžšαž”αŸ€αž”αžŠαŸ‚αž›β€‹αž’αŸ’αž“αž€αž’αž—αž·αžœαžŒαŸ’αžαž“αŸβ€‹αž”αŸ’αžšαž€αžΆαžŸαž’αŸ†αž–αžΈβ€‹αž€αžΆαžšαž…αŸ‚αž€αžšαŸ†αž›αŸ‚αž€β€‹αž‘αž·αž“αŸ’αž“αž“αŸαž™
αž€αž˜αŸ’αž˜αžœαž·αž’αžΈαž“αŸαŸ‡αž’αžΆαž…αž”αŸ’αžšαž˜αžΌαž›αž”αŸ’αžšαž—αŸαž‘αž‘αž·αž“αŸ’αž“αž“αŸαž™αž‘αžΆαŸ†αž„αž“αŸαŸ‡
αž–αŸαžαŸŒαž˜αžΆαž“β€‹αž•αŸ’αž‘αžΆαž›αŸ‹αžαŸ’αž›αž½αž“ αžšαžΌαž”αžαž αž“αž·αž„αžœαžΈαžŠαŸαž’αžΌ αž“αž·αž„ 3 αž•αŸ’αžŸαŸαž„β€‹αž‘αŸ€αž
αž‘αž·αž“αŸ’αž“αž“αŸαž™αž˜αž·αž“αžαŸ’αžšαžΌαžœαž”αžΆαž“αž’αŸŠαžΈαž“αž‚αŸ’αžšαžΈαž”αž‘αŸ
αž’αŸ’αž“αž€αž’αžΆαž…αžŸαŸ’αž“αžΎαžŸαž»αŸ†αž±αŸ’αž™αž›αž»αž”αž‘αž·αž“αŸ’αž“αž“αŸαž™αž“αŸ„αŸ‡αž”αžΆαž“

αž€αžΆαžšαžŠαžΆαž€αŸ‹αž•αŸ’αž€αžΆαž™ αž“αž·αž„αž˜αžαž·αžœαžΆαž™αžαž˜αŸ’αž›αŸƒ

4.5
αž€αžΆαžšαžœαžΆαž™αžαž˜αŸ’αž›αŸƒ 680

αž’αŸ’αžœαžΈαžŠαŸ‚αž›αžαŸ’αž˜αžΈ

Bug Fixes and performance improvement

αž‡αŸ†αž“αž½αž™αž€αž˜αŸ’αž˜αžœαž·αž’αžΈ

αž›αŸαžβ€‹β€‹αž‘αžΌαžšαžŸαŸαž–αŸ’αž‘
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αž’αŸ†αž–αžΈαž’αŸ’αž“αž€β€‹αž’αž—αž·αžœαžŒαŸ’αžαž“αŸ
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