Data analitika və süni intellekt tətbiqləri — Power BI, Python (pandas), JupyterSillabus

Fənn kodu

MM-0906

Kredit

6

Tələbənin iş yükü

180

Semestr

Payız semestri

Akademik il

2025-2026

Fənnin tipi

Məcburi

Təhsil forması

Əyani

Tədris dili

Azərbaycan

Auditoriyadaxili saatlar

a) 30 saat - mühazirə

Auditoriyadan kənar saatlar

a) TSİ 90 saat b) MRT 60 saat

Bu fənn magistratura səviyyəsində tədris olunan tətbiqi xarakterli kursdur; 15 həftədən 8-i Power BI vasitəsilə biznes analitikasına (data import, Power Query, data modelləşdirmə, DAX, dashboard dizaynı və paylaşma), qalan həftələr isə Python/pandas ilə data analitikasına və sadə proqnozlaşdırıcı analitika üsullarına həsr olunub. Kursun məqsədi magistrantlara Power BI vasitəsilə peşəkar biznes analitikası bacarıqları qazandırmaq və bunun üzərində Python/pandas ilə data analitikası və süni intellekt tətbiqləri ilə tanışlıq təmin etməkdir. Kursun sonunda tələbələr öz ixtisaslarına uyğun real və ya real-yaxın dataset üzərində Power BI-mərkəzli, uçdan-uca (end-to-end) analitik layihə hazırlayacaqlar.

• mühazirə
• seminar
• problem-based learning
• layihə əsaslı öyrənmə
• təqdimatlar
• case study
• komanda işi
• interaktiv müzakirə

Təlim nəticəsi əlavə edilməyib.

1. 1.
   Kursa giriş. Data analitikasına ümumi baxış və Power BI-a girişMühazirə

   Kursa giriş. Data analitikasına ümumi baxış və Power BI-a giriş

2. 2.
   Power BI: datanın import edilməsiMühazirə

   Power BI: datanın import edilməsi

3. 3.
   Power BI: Power Query ilə datanın təmizlənməsi və çevrilməsiMühazirə

   Power BI: Power Query ilə datanın təmizlənməsi və çevrilməsi

4. 4.
   Power BI: data modelləşdirmə və cədvəllər arası əlaqələrMühazirə

   Power BI: data modelləşdirmə və cədvəllər arası əlaqələr

5. 5.
   Power BI: DAX əsaslarıMühazirə

   Power BI: DAX əsasları

6. 6.
   Power BI: təkmil DAX və zaman analiziMühazirə

   Power BI: təkmil DAX və zaman analizi

7. 7.
   Power BI: vizual dizayn və interaktiv dashboardMühazirə

   Power BI: vizual dizayn və interaktiv dashboard

8. 8.
   Power BI: paylaşma və aralıq layihə təqdimatıMühazirə

   Power BI: paylaşma və aralıq layihə təqdimatı

9. 9.
   Python-a giriş və data strukturlarıMühazirə

   Python-a giriş və data strukturları

10. 10.
    pandas-a giriş: Series və DataFrameMühazirə

    pandas-a giriş: Series və DataFrame

11. 11.
    Datanın seçilməsi, filtrasiyası və təmizlənməsiMühazirə

    Datanın seçilməsi, filtrasiyası və təmizlənməsi

12. 12.
    Qruplaşdırma, birləşdirmə və kəşfiyyatçı data analizi (EDA)Mühazirə

    Qruplaşdırma, birləşdirmə və kəşfiyyatçı data analizi (EDA)

13. 13.
    Vizuallaşdırma (Matplotlib/Seaborn) və pandas → Power BI inteqrasiyasıMühazirə

    Vizuallaşdırma (Matplotlib/Seaborn) və pandas → Power BI inteqrasiyası

14. 14.
    Süni intellekt tətbiqləri: proqnozlaşdırıcı analitikaya girişMühazirə

    Süni intellekt tətbiqləri: proqnozlaşdırıcı analitikaya giriş

15. 15.
    Yekun layihələrin təqdimatıMühazirə

    Yekun layihələrin təqdimatı

Ədəbiyyat əlavə edilməyib.