Data Analitikasına girişCLO↔PLO matrisi

Proqram təlim məqsədləri

1. 1

   PLO 1

   Azərbaycanın müasir dövlətçilik ənənələrini qoruyur, müasir Azərbaycan dövlətçiliyinin formalaşmasında siyasi, ideoloji, iqtisadi, mədəni amilləri təbliğ edir, ixtisası üzrə Azərbaycan dilində, eləcə də ən azı bir xarici dildə şifahi və yazılı kommunikasiya qurur, çıxış edir, akademik və işgüzar yazı hazırlayır, informasiya texnologiyalarından istifadə edir, məsələlərin həlli üçün məlumat resurslarının müəyyən edilməsi və seçilməsi, müxtəlif mənbələrdən strukturlaşdırılmış və strukturlaşdırılmamış məlumatların əldə olunması, toplanması, təmizlənməsi, strukturlaşdırılması, emal edilməsi, vizuallaşdırılması, statistik testlərin, təhlillərin aparılması, deskriptiv və məntiqi nəticələrin çıxarılması üsul və vasitələrini, zəruri proqramlaşdırma dillərində proqramlar hazırlayır və istifadə edir.

   Bu fənndən töhfə yoxdur

2. 2

   PLO 2

   Biznes qərarlarının qəbulunu dəstəkləyən biznes analitikası modelləri qura bilir, analitik məsələlərin həlli, nəticələrin formalaşdırılması, vizuallaşdırılması və qərarların qəbul edilməsi üçün Python, R, Julia, Scala, JavaScript və s. proqramlaşdırma dillərindən, SPSS və digər statistk proqram təminatlarından istifadə edir, Tableau, Power BI, Excel, Google Charts kimi vasitələrdən istifadə etməklə nəticələri vizuallaşdıra və əyani hesabatlar şəklində təqdim edə, data analitikasından (verilənlərin təhlilindən) çıxan nəticələri biznes qərarlarına çevirə, dəqiqlik, tamlıq, orta kvadratik uzaqlaşma və s. göstəriciləri istifadə etməklə modelləri və nəticələri qiymətləndirə bilir.

   Bu fənndən töhfə yoxdur

3. 3

   PLO 3

   Verilənlər bazaları və verilənlər bazasının idarə edilməsi sistemləri ilə (relasion -MySQL, PostgreSQL; qeyri-relyasion – NoSQL, MongoDB və s.) işləyir, verilənlər bazalarında sorğuları tərtib edə və yerinə yetirə, verilənlər bazasını indeksləşdirə, hesabatlar hazırlaya bilir, SQL, Excel və ETL-prosesləri kimi alətlərdən istifadə edir.

   Bu fənndən töhfə yoxdur

4. 4

   PLO 4

   Süni intellekt texnologiyalarını, qeyri-səlis məntiqi, ehtimal əsaslı yanaşmaları, ekspert sistemlərini, qərarverməyə dəstək sistemlərini, neyron şəbəkələri, axtarış alqoritmlərini (BFS, DFS, A* və s.), maşın öyrənməsi və dərin öyrənmə üsullarını tətbiq edir, statistik analiz – təsviri statistika, hipotez yoxlanılması, reqressiya və s. üsullardan istifadə edir, əsas maşın öyrənməsi (reqressiya analizi, təsnifatlandırma, klasterləşdirmə, proqnozlaşdırma və s.) modellərini qura bilir.

   Bu fənndən töhfə yoxdur

5. 5

   PLO 5

   Böyük verilənlər (Big data) və bulud hesablama platformaları üçün alətlər və sistemlərlə (Big data üçün – Hadoop, Spark və s.; bulud platformaları üçün – AWS, Azure, Google Cloud və s.) işləyə bilir.

   Bu fənndən töhfə yoxdur

6. 6

   PLO 6

   Data analitikası məsələlərinin həllində elmi-texniki ədəbiyyatı, normativ və metodik sənədləri seçərək ümumiləşdirir, zəruri mövcud riyazi nəzəriyyələrdən, qnunauyğunluqlardan və metodlardan istifadə edir, fəaliyyət sahəsində biznes situasiyasını, mövzu sahə məzmununu anlayır, əsas fəaliyyət göstəricilərini müəyyənləşdirə bilır və onlarla işləyir, dövlət və özəl strukturlar, fərdi məlumatlar baxımından etik və məxfilik tələblərinə (GDPR, data etikası hüquqları və s.) riayət edir, təhlükəsizlik məsələlərini, fövqəladə hallarda yaranan problemləri həll edir.

   Bu fənndən töhfə yoxdur