Nəqliyyatda data analitika və süni intellektin tətbiqləriSillabus

Fənn kodu

MM-0106

Kredit

6

Tələbənin iş yükü

180

Semestr

Payız semestri

Akademik il

2025-2026

Fənnin tipi

Məcburi

Təhsil forması

Əyani

Tədris dili

Azərbaycan

Auditoriyadaxili saatlar

30 saat-seminar

Auditoriyadan kənar saatlar

150 saat-sərbəst iş

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

1. 1

   CLO 1: Python proqramlaşdırma mühitinin əsas alqoritmik strukturlarını (dəyişənlər, şərt blokları, kolleksiyalar, dövrlər, funksiyalar) izah edir və nəqliyyat mühəndisliyi məsələlərinə tətbiq edir

2. 2

   CLO 2: Pandas kitabxanasından istifadə edərək nəqliyyat məlumatlarını yükləyir, strukturlaşdırır və natamam/səhv qeydlərdən təmizləyir

3. 3

   CLO 3: Qruplaşdırma, aqreqasiya, çarpaz cədvəl və zaman sırası metodlarından istifadə edərək nəqliyyat göstəricilərini analiz edir

4. 4

   CLO 4: Vizuallaşdırma vasitələrindən (matplotlib, seaborn) istifadə edərək nəqliyyat məlumatlarındakı tendensiya və anomaliyaları şərh edir

1. 1.
   Sürət-məsafə-zaman, avtomobilin orta yanacaq sərfi və gediş haqqı tariflərinin hesablanması üçün sadə kalkulyator.Məşğələ
2. 2.
   Radar sürət sensoru qeydlərinin yoxlanması: Sürət həddini aşma dərəcəsinə görə cərimə məbləğinin və ya xəbərdarlıq statusunun təyini.Məşğələ
3. 3.
   Dayanacaq adları ardıcıllığı, avtobus xətti məlumat bazası (xətt nömrəsi, başlanğıc/son dayanacaq, interval) lüğətinin qurulması.Məşğələ
4. 4.
   Dayanacaq adları ardıcıllığı, avtobus xətti məlumat bazası (xətt nömrəsi, başlanğıc/son dayanacaq, interval) lüğətinin qurulması.Məşğələ
5. 5.
   Şəhər ictimai nəqliyyatının günlük sərnişindaşıma cədvəlinin oxunması, sətir/sütun sayının və data tiplərinin yoxlanması.Məşğələ
6. 6.
   Pik saatlarda (məsələn, 08:00–10:00) hərəkət edən və ya sərnişin sayı normadan çox olan reyslərin cədvəldən seçilib ayrılmasıMəşğələ
7. 7.
   Natamam GPS telemetriya loqlarının təmizlənməsi: Koordinatı itmiş, mənfi sürət qeyd edən və ya eyni saniyədə təkrarlanan sətirlərin kənarlaşdırılması.Məşğələ
8. 8.
   Daşıyıcı şirkətlər və marşrut xətləri üzrə ümumi sərnişin axınının, orta gediş vaxtının və gündəlik gəlirlərin xülasə cədvəlinin çıxarılması.Məşğələ
9. 9.
   Həftənin günləri və günün saatları kəsişməsində sərnişin sıxlığını göstərən ikiölçülü matris cədvəlinin qurulması.Məşğələ
10. 10.
    Yol kəsişməsindəki nəqliyyat sensoru qeydlərindən səhər və axşam pik saatlarının (AM/PM Peak) riyazi analizi və təyiniMəşğələ
11. 11.
    Gün ərzində nəqliyyat sıxlığının dəyişmə trendi; müxtəlif marşrutların dövrə vaxtlarının boxplot ilə müqayisəsi və gecikmə anomaliyalarının göstərilməsi.Məşğələ
12. 12.
    Hava şəraiti (yağış dərəcəsi, duman), günün saatı və qəza/gecikmə sıxlığı arasındakı çoxölçülü əlaqələrin vahid analitik panel kimi vizuallaşdırılması..Məşğələ
13. 13.
    Avtobusların faktiki GPS koordinat/vaxt loqları ilə planlaşdırılmış hərəkət cədvəlinin xətt ID-sinə görə birləşdirilərək gecikmələrin (delay) hesablanmasıMəşğələ
14. 14.
    Şəhər üzrə yol-nəqliyyat hadisələrinin (qəza ocaqları) və ya taksi minib-düşmə nöqtələrinin koordinat əsaslı interaktiv istilik xəritəsinin qurulması.Məşğələ
15. 15.
    Avtobus dayanacaqlarının 300m və 500m piyada əlçatanlıq bufer zonalarının qurulması və məhəllə poliqonları ilə kəsişdirilərək xidmət əhatəsinin qiymətləndirilməsiMəşğələ

Ədəbiyyat əlavə edilməyib.