Telekommunikasiyada böyük verilənlər (Big data)Sillabus

Fənn kodu

İFS-2274y

Kredit

3

Tələbənin iş yükü

30

Semestr

Payız semestri

Akademik il

2025–2026

Fənnin tipi

Seçmə

Təhsil forması

Əyani

Tədris dili

Azərbaycan

Auditoriyadaxili saatlar

a) 30 saat -mühazirə b) 15 saat -laboratoriya

Auditoriyadan kənar saatlar

a) 30 saat -TSİ b) 15 saat -MRTSİ

"Böyük məlumat" demək olar ki, bütün məlumat konfranslarına, proqnozlaşdırıcı analitiklərə, məlumatların çıxarılmasına, CRM-ə həsr olunmuş bütün peşəkar konfranslarda görünən moda bir termindir. Bu termin, keyfiyyətcə böyük miqdarda məlumatla işin vacib olduğu, təşkilati prosesə məlumat axınının sürətinin artdığı yerlərdə istifadə olunur: iqtisadiyyat, bank işi, istehsal, marketinq, telekommunikasiya, veb analitika, tibb və s. iba¬rətdir. Fənnin tədrisinin əsas vəzifəsi 050636 - “Radiotexnika və telekommunikasiya mühəndisliyi” ix¬tisası üzrə təhsil alan tələbələrə Big Data-nın yeni imkanlarını aydınlaşdırmaq və əks etdirmək və StatSoft-un Statıstıca analitik platformasının Big Data-dan prosesləri və problemlərin həllini optimallaşdırmaq üçün effektiv şəkildə necə kömək edə biləcəyi haqqında uyğun minimum biliklər verməkdir.

• mühazirə
• laboratoriya işi
• təqdimatlar
• interaktiv müzakirə
• komanda işi

1. 1

   CLO 1: 1. Big Data anlayışını, əsas xüsusiyyətlərini və telekommunikasiya sistemlərində tətbiq sahələrini izah edir. 2. Telekommunikasiya şəbəkələrində formalaşan böyük həcmli verilənlərin toplanması, strukturlaşdırılması və saxlanması üsullarını tətbiq edir. 3. Böyük verilənlərin emalı üçün istifadə olunan müasir platforma və texnologiyaların iş prinsiplərini izah edir. 4. Telekommunikasiya trafikindən əldə olunan verilənləri müxtəlif analitik üsullarla emal və təhlil edir. 5. Şəbəkə trafikinin və istifadəçi davranışlarının təhlili əsasında telekommunikasiya xidmətlərinin göstəricilərini qiymətləndirir. 6. Big Data analitikası vasitəsilə şəbəkə yüklənməsini və trafik dəyişikliklərini proqnozlaşdırır və resursların optimallaşdırılmasını həyata keçirir. 7. Süni intellekt və maşın öyrənməsi metodlarının telekommunikasiya verilənlərinin analizində tətbiq imkanlarını müəyyənləşdirir. 8. Big Data texnologiyalarından istifadə etməklə şəbəkə nasazlıqlarının aşkarlanması və xidmət keyfiyyətinin (QoS) yaxşılaşdırılması üsullarını tətbiq edir. 9. Telekommunikasiya verilənlərinin emalı zamanı məlumat təhlükəsizliyi, məxfilik və etibarlılıq tələblərini nəzərə alır. 10. Big Data analitikası nəticələrini qiymətləndirərək telekommunikasiya şəbəkələrinin səmərəli idarə edilməsi və inkişafı üzrə əsaslandırılmış qərarlar qəbul edir.

1. 1.
   Big Data analitikasının tətbiqi imkanları və süni intellektMühazirə

   Big Data anlayışı, əsas xüsusiyyətləri, verilənlərin həcmi, sürəti və müxtəlifliyi, Big Data analitikasının tətbiq sahələri və süni intellektlə qarşılıqlı əlaqəsi öyrənilir.

2. 2.
   Müştəri davranışlarının Big Data əsasında təhlili və süni intellektMühazirə

   Müştəri məlumatlarının toplanması, emalı və analizi, davranış modellərinin müəyyənləşdirilməsi və süni intellekt üsullarından istifadə etməklə müştəri seçimlərinin proqnozlaşdırılması öyrənilir.

3. 3.
   Mobil operatorlarda müştəri davranışlarının Big Data və Aİ əsasında təhliliMühazirə

   Mobil operatorlarda zəng, internet istifadəsi, xidmət və tarif məlumatlarının Big Data texnologiyaları ilə emalı, müştəri davranışlarının modelləşdirilməsi və Aİ tətbiqləri araşdırılır.

4. 4.
   Xidmət keyfiyyətinin (QoS) Big Data ilə monitorinqi və süni intellektMühazirə

   Telekommunikasiya xidmətlərinin keyfiyyət göstəricilərinin Big Data əsasında monitorinqi, problemlərin aşkarlanması və xidmət keyfiyyətinin qiymətləndirilməsində süni intellekt metodları araşdırılır.

5. 5.
   5G–6G texnologiyalarında Big Data-nın rolu və süni intellekt tətbiqləriMühazirə

   5G və 6G şəbəkələrində yaranan böyük həcmli məlumatların toplanması və emalı, şəbəkə resurslarının idarə olunması və optimallaşdırılmasında Big Data və süni intellekt texnologiyalarının rolu öyrənilir.

6. 6.
   Telekommunikasiya şirkətlərində real vaxt rejimində məlumatların emalı sistemləri və süni intellekt tətbiqləriMühazirə

   Telekommunikasiya sistemlərində real vaxt rejimində məlumatların toplanması, emalı və təhlili texnologiyaları, həmçinin operativ qərarların qəbulunda süni intellekt tətbiqləri araşdırılır.

7. 7.
   Müştəri itkisini (Churn) proqnozlaşdırmaq üçün Big Data analitik modelləri və süni intellektMühazirə

   Müştəri itkisinə səbəb olan amillərin Big Data əsasında müəyyənləşdirilməsi, analitik modellərin qurulması və müştərinin xidmətdən imtina ehtimalının süni intellekt üsulları ilə proqnozlaşdırılması öyrənilir.

8. 8.
   Sənayedə Hadoop ekosisteminin tətbiqi və süni intellekt araşdırmaları

   Hadoop ekosisteminin strukturu, HDFS, MapReduce və digər komponentləri, onların sənayedə böyük həcmli məlumatların saxlanması və emalında istifadəsi, həmçinin süni intellekt tətbiqləri öyrənilir.

9. 9.
   Sənayedə Hadoop ekosisteminin tətbiqi və süni intellekt araşdırmalarıMühazirə

   Hadoop ekosisteminin strukturu, HDFS, MapReduce və digər komponentləri, onların sənayedə böyük həcmli məlumatların saxlanması və emalında istifadəsi, həmçinin süni intellekt tətbiqləri öyrənilir.

10. 10.
    Big Data texnologiyalarının IoT şəbəkələrində istifadəsi və süni intellekt tətbiqləriMühazirə

    IoT qurğularından əldə edilən böyük həcmli məlumatların toplanması, saxlanması və emalı, həmçinin IoT məlumatlarının analizində və qərar qəbuletmədə süni intellekt texnologiyalarının istifadəsi araşdırılır.

11. 11.
    Təhlükəsizlik və kiberhücumların Big Data ilə aşkarlanması və süni intellekt tətbiqləriMühazirə

    Şəbəkələrdə təhlükəsizlik hadisələrinin və kiberhücumların aşkarlanmasında böyük həcmli məlumatların təhlili, anomaliyaların müəyyənləşdirilməsi və süni intellekt əsaslı təhlükəsizlik üsulları öyrənilir.

12. 12.
    Sənayedə Big Data və süni intellekt əsaslı idarəetmə modelləriMühazirə

    Sənaye müəssisələrində böyük verilənlərin toplanması və analitik emalı, qərar qəbuletmə prosesləri və idarəetmənin təkmilləşdirilməsində süni intellekt əsaslı modellərin tətbiqi araşdırılır.

13. 13.
    Big Data texnologiyalarına ümumi baxış

    Big Data anlayışı, əsas xüsusiyyətləri, mənbələri, arxitekturası, saxlanması, emalı və analitikası üçün istifadə olunan müasir texnologiyalar haqqında ümumi məlumat verilir.

14. 14.
    Telekommunikasiya infrastrukturlarında bulud əsaslı Big Data platformalarının roluMühazirə

    Telekommunikasiya infrastrukturlarında bulud texnologiyalarının imkanları, Big Data platformalarının bulud mühitində yerləşdirilməsi, məlumatların saxlanması və emalı, miqyaslana bilmə və resursların səmərəli idarə olunması məsələləri araşdırılır.

1. Əliquliyev, R.M., Mahmudov, R.Ş. Big Data: Böyük verilənlər texnologiyaları və analitikası. Bakı: İnformasiya Texnologiyaları İnstitutu, 2019. Əliquliyev, R.M., Yusifov, F.F. Elektron dövlət və Big Data analitikası. Bakı: İnformasiya Texnologiyaları İnstitutu, 2020. Əliquliyev, R.M., Həşimov, M.A. Data Mining və Big Data texnologiyaları. Bakı: Elm nəşriyyatı, 2021. Azərbaycan Respublikası Elm və Təhsil Nazirliyi. Rəqəmsal transformasiya və böyük verilənlər üzrə metodik materiallar. Bakı, müxtəlif illər.(yeni pəncərədə açılır)