Ümumi məlumat
- Fənn kodu
- MS-2046
- Kredit
- 6
- Tələbənin iş yükü
- 180
- Semestr
- Payız semestri
- Akademik il
- 2026-2027
- Fənnin tipi
- Seçmə
- Təhsil forması
- Əyani
- Tədris dili
- Azərbaycan
- Auditoriyadaxili saatlar
- a) 30 saat mühazirə
- Auditoriyadan kənar saatlar
- a) 150 saat fərdi iş
Fənn haqqında
Bu fənn tələbələrə ənənəvi biznes analitikası metodlarını süni intellekt (AI) və maşın öyrənməsi (ML) texnologiyaları ilə inteqrasiya edərək böyük həcmli verillənlərdən daha dərin, sürətli və proaktiv biznes inzibatları (insights) əldə etmək bacarıqlarını aşılamaq üçün nəzərdə tutulmuşdur. Kurs çərçivəsində generativ AI, təbii dilin emalı (NLP), qərar ağacları və neyron şəbəkələrinin biznes proseslərinin təhlilində tətbiqi prinsipləri tədris olunur. Tələbələr AI alətləri vasitəsilə biznes göstəricilərinin avtomatlaşdırılmış analizi, müştəri davranışlarının proqnozlaşdırılması, anomaliyaların tespiti (Anomaly Detection), avtomatik hesabatlıq və AI əsaslı preskriptiv (tövsiyəedici) analitika modellərinin qurulmasını mənimsəyəcəklər. Fənn tələbələrdə xam məlumatları strateji biznes qərarlarına çevirən avtomatlaşdırılmış analitik sistemləri dizayn etmək və təşkilatın rəqabət üstünlüyünü artırmaq vərdişlərini formalaşdırır.
Tədris metodları
- mühazirə
- interaktiv müzakirə
- problem-based learning
- layihə əsaslı öyrənmə
- case study
- komanda işi
- təqdimatlar
Fənn təlim nəticələri (CLO)
CLO 1: Böyük biznes data dəstlərindən strateji dəyər çıxarmaq üçün Süni İntellekt və Maşın Öyrənməsi çərçivələrini müəssisənin analitik alətlərinə inteqrasiya edir.
CLO 2: Mürəkkəb biznes ssenarilərində təsviri, proqnostik və preskriptiv (Descriptive, Predictive, Prescriptive) analitika modellərini layihələndirir.
CLO 3: Müştəri davranışı, təchizat zənciri və maliyyə riski məsələlərini həll etmək üçün intellektual alqoritmləri (Decision Trees, Random Forest, Neural Networks) tətbiq edir.
CLO 4: Avtomatlaşdırılmış analitik hesabatlar və intellektual karar dəstək sistemləri (Automated ML / Decision Support Systems) hazırlayır.
CLO 5: AI əsaslı biznes analitikası tətbiqlərində data idarəçiliyi (Data Governance), alqoritmik şəffaflıq və etika standartlarını təmin edir.
Mövzu planı
Mövzu əlavə edilməyib.
Ədəbiyyat
Ədəbiyyat əlavə edilməyib.
Qiymətləndirmə
| Qiymətləndirmə forması | Açıqlama | Bal | Uyğun FTN |
|---|---|---|---|
| Cari qiymətləndirmə | Cari qiymətləndirmə - fənn üzrə tələbənin semestr müddətində fəaliyyətinin qiymətləndirilməsi olmaqla, mühazirə və məşğələ (laboratoriya) dərs materiallarının mənimsənilmə səviyyəsini qiymətləndirilir. | 30 bal | FTN 1-5 |
| Davamiyyət | Tələbə fənn üzrə dərslərin 25%-dən çoxunda iştirak etmədiyi halda imtahana buraxılmır. | 10 bal | - |
| Tələbənin sərbəst işi | Tələbəyə fənn üzrə semestr ərzində 1 sərbəst işin (zəruri hallarda sərbəst işlərin sayı artırıla bilər) yerinə yetirilməsi tapşırığı verilir. | 10 bal | FTN-- |
| İmtahan | İmtahan şifahi, yazılı, yazılı-elektron, test üsulu ilə keçirilir | 50 bal | FTN 1-5 |