General information
- Subject code
- MM - 1208
- Credits
- 6
- Student workload
- 75
- Semester
- Spring semester
- Academic year
- 2025-2026
- Subject type
- Mandatory
- Form of education
- Full-time
- Language of instruction
- Azerbaijani
- In-class hours
- a) 30 saat - mühazirə b) 15 saat -seminar
- Out-of-class hours
- a) 75 saat - TSİ b) 60 saat – MRTSİ
About the subject
“bi̇q data texnologiyaları” fənnin işçi tədris proqramı (sillabus) hazırlanarkən, azərbaycan respublikası elm və təhsil nazirliyinin əmri ilə fənnin təsdiq edilmiş magistratura səviyyəsinin ixtisas üzrə təhsil proqramı (çərçivə sənədi) əsas götürülür. “bi̇q data texnologiyaları” fənni magistratura səviyyəsində təhsil alan magistrantlara telekommunikasiya sahəsində əsas anlayışları, nəzəri bilikləri və praktiki bacarıqların mənimsənilməsi üçün mövzuları təqdim edir.
Teaching methods
- lecture
- project-based learning
- interactive discussion
- teamwork
- seminar
- presentations
Course learning outcomes (CLO)
No learning outcomes have been added.
Topic plan
- 1.Application possibilities of big data analytics and artificial intelligenceLecture
- 2.Analysis of customer behavior based on big data and artificial intelligenceLecture
- 3.Analysis of customer behavior in mobile operators based on big data and artificial intelligenceLecture
- 4.Quality of service (qos) monitoring with big data and artificial intelligenceLecture
- 5.The role and applications of big data in 5g technologiesLecture
- 6.Topic 7. expressive actions that complete non-verbal communication and communication in business communication; body language, facial expressions and gesturesSeminar
In this topic, the role of non-verbal means of communication in business relations is studied. concepts of body language, facial expressions, gestures, eye contact, posture and personal space are explained. the impact of non-verbal behavior on communication is assessed through analyzes of various situations.
- 7.Big data analytical models to predict customer churnLecture
- 8.Application of hadoop ecosystem in industryLecture
- 9.The use of big data technologies in iot networksLecture
- 10.Security and cyber attack detection with big dataLecture
- 11.Data governance and big data management models in industryLecture
- 12.Improving marketing strategies in industry with big dataLecture
- 13.Overview of BIG DATA technology.Lecture
- 14.Big DATA and the core functions of business. DELTA model – as a powerful analytical toolLecture
- 15.The role of cloud-based big data platforms in telecommunication infrastructuresLecture
Reading list
Assessment
| Form | Description | Score | Related CLO |
|---|---|---|---|
| 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 |