Telekommunikasiya sistemləri üçün data analitikasıSyllabus

Subject code

MS-1211

Credits

6

Student workload

76

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

“telekommunikasiya sistemləri üçün data analitikası” fənni telekommunikasiya şəbəkələrində yaranan verilənlərin analizi və onlardan səmərəli istifadə məsələlərini əhatə edir. fənn çərçivəsində telekommunikasiya sistemlərində verilənlərin növləri və mənbələri, onların toplanması, saxlanması və ilkin emalı prinsipləri öyrənilir. statistik analiz, təsviri və proqnozlaşdırıcı analitika üsullarının şəbəkə verilənlərinə tətbiqi izah olunur. eyni zamanda trafik analizi, şəbəkə keyfiyyət göstəricilərinin (kpi) qiymətləndirilməsi, anomaliyaların və nasazlıqların aşkarlanması metodları araşdırılır. fənn analitik nəticələr əsasında şəbəkənin optimallaşdırılması, resursların səmərəli idarə olunması və qərarvermə proseslərinin dəstəklənməsi mövzularını da əhatə edir. tədris prosesində praktiki tapşırıqlar vasitəsilə real telekommunikasiya verilənləri üzərində analitik bacarıqların formalaşdırılması nəzərdə tutulur.

• lecture
• project-based learning
• interactive discussion
• teamwork
• seminar
• presentations

1. 1

   CLO 1: Clo1 telekommunikasiya sistemlərində verilənlərin toplanması, saxlanması, emalı və təhlilinin əsas prinsiplərini izah edir. clo2 telekommunikasiya şəbəkələrindən əldə olunan verilənlərin strukturunu, növlərini və statistik xüsusiyyətlərini müəyyən edir. clo3 verilənlərin ilkin emalı, təmizlənməsi və vizuallaşdırılması üsullarını tətbiq edir. clo4 statistik təhlil və verilənlərin analitik emalı metodlarından istifadə edərək şəbəkə göstəricilərini qiymətləndirir. clo5 telekommunikasiya şəbəkələrinin trafik həcmi, gecikmə, ötürmə sürəti və xidmət keyfiyyəti göstəricilərini təhlil edir. clo6 python və digər analitik vasitələrdən istifadə etməklə telekommunikasiya verilənlərinin emalını və nəticələrin vizuallaşdırılmasını həyata keçirir. clo7 maşın öyrənməsi və proqnozlaşdırma metodlarının telekommunikasiya şəbəkələrində trafik analizi və nasazlıqların aşkarlanması üçün tətbiq imkanlarını qiymətləndirir. clo8 analitik nəticələrə əsaslanaraq şəbəkə resurslarının optimallaşdırılması, performansın yüksəldilməsi və idarəetmə qərarlarının qəbul edilməsi üçün təkliflər hazırlayır.

1. 1.
   Introduction to data analytics: definition, types and role of data analytics in telecommunication.Lecture
2. 2.
   Data storage and management: concepts of databases, big data environments and data warehouse.Lecture
3. 3.
   Data cleaning and pre-processing: missing data, outliers and data normalization.Lecture
4. 4.
   Fundamentals of statistical analysis: descriptive statistics and basic statistics.Lecture
5. 5.
   Visualization of telecommunications data: development of charts, dashboards and reports.Lecture
6. 6.
   Quality indicators (kpi) in telecommunication networks: latency, throughput, packet loss and their analysis.Lecture
7. 7.
   Traffic analysis: traffic patterns, load estimation and trend analysis.Lecture
8. 8.
   Predictive analytics: time series and traffic forecasting techniquesLecture
9. 9.
   Anomaly detection: analysis of network failures and unusual behavior.Lecture
10. 10.
    Quality of service analysis (qos and qoe): quality of service indicators and user experience evaluation.Lecture
11. 11.
    Machine learning in data analytics: applying simple ML models to telecommunications data.Lecture
12. 12.
    Network optimization based on analytical results: resource management and decision processes.Lecture
13. 13.
    Practical applications and final reviewLecture

1. [1]. shumway, r. h., & stoffer, d. s. time series analysis and its applications: with r examples. springer, 2017. [2]. tan, p.-n., steinbach, m., karpatne, a., & kumar, v. introduction to data mining. pearson, 2019. [3]. 1. hasanov r., aliyev e. "telecommunication systems and networks" baku: azernashr / ADNSU publishing house. [4]. mammadov a., guliyev s. "database systems" baku, 2020. [5]. abdullayev f. "statistical analysis and probability theory" baku state university publication. [6]. gasimov t., rzayev n. "information technologies and analytical systems" baku, 2019. [7]. karimov i. "network technologies and monitoring systems" baku, aztu publication. 2017.(opens in a new tab)