Telekommunikasiyada böyük verilənlər (big data)Syllabus

Subject code

İFS-2274y

Credits

3

Student workload

30

Semester

Autumn semester

Academic year

2025–2026

Subject type

Elective

Form of education

Full-time

Language of instruction

Azerbaijani

In-class hours

a) 30 saat -mühazirə b) 15 saat -laboratoriya

Out-of-class hours

a) 30 saat -TSİ b) 15 saat -MRTSİ

"böyük məlumat" demək olar ki, bütün məlumat konfranslarına, proqnozlaşdırıcı analitiklərə, məlumatların çıxarılmasına, crm-ə həsr olunmuş bütün peşəkar konfranslarda görünən moda bir termindir. bu termin, keyfiyyətcə böyük miqdarda məlumatla işin vacib olduğu, təşkilati prosesə məlumat axınının sürətinin artdığı yerlərdə istifadə olunur: iqtisadiyyat, bank işi, istehsal, marketinq, telekommunikasiya, veb analitika, tibb və s. iba¬rətdir. fənnin tədrisinin əsas vəzifəsi 050636 - “radiotexnika və telekommunikasiya mühəndisliyi” ix¬tisası üzrə təhsil alan tələbələrə big data-nın yeni imkanlarını aydınlaşdırmaq və əks etdirmək və statsoft-un statıstıca analitik platformasının big data-dan prosesləri və problemlərin həllini optimallaşdırmaq üçün effektiv şəkildə necə kömək edə biləcəyi haqqında uyğun minimum biliklər verməkdir.

• lecture
• laboratory work
• presentations
• interactive discussion
• teamwork

1. 1

   CLO 1: 1. big data anlayışını, əsas xüsusiyyətlərini və telekommunikasiya sistemlərində tətbiq sahələrini izah edir. 2. telekommunikasiya şəbəkələrində formalaşan böyük həcmli verilənlərin toplanması, strukturlaşdırılması və saxlanması üsullarını tətbiq edir. 3. böyük verilənlərin emalı üçün istifadə olunan müasir platforma və texnologiyaların iş prinsiplərini izah edir. 4. telekommunikasiya trafikindən əldə olunan verilənləri müxtəlif analitik üsullarla emal və təhlil edir. 5. şəbəkə trafikinin və istifadəçi davranışlarının təhlili əsasında telekommunikasiya xidmətlərinin göstəricilərini qiymətləndirir. 6. big data analitikası vasitəsilə şəbəkə yüklənməsini və trafik dəyişikliklərini proqnozlaşdırır və resursların optimallaşdırılmasını həyata keçirir. 7. süni intellekt və maşın öyrənməsi metodlarının telekommunikasiya verilənlərinin analizində tətbiq imkanlarını müəyyənləşdirir. 8. big data texnologiyalarından istifadə etməklə şəbəkə nasazlıqlarının aşkarlanması və xidmət keyfiyyətinin (qos) yaxşılaşdırılması üsullarını tətbiq edir. 9. telekommunikasiya verilənlərinin emalı zamanı məlumat təhlükəsizliyi, məxfilik və etibarlılıq tələblərini nəzərə alır. 10. big data analitikası nəticələrini qiymətləndirərək telekommunikasiya şəbəkələrinin səmərəli idarə edilməsi və inkişafı üzrə əsaslandırılmış qərarlar qəbul edir.

1. 1.
   Big data analitikasının tətbiqi imkanları və süni intellektLecture

   Big data anlayışı, əsas xüsusiyyətləri, verilənlərin həcmi, sürəti və müxtəlifliyi, big data analitikasının tətbiq sahələri və süni intellektlə qarşılıqlı əlaqəsi öyrənilir.

2. 2.
   Müştəri davranışlarının big data əsasında təhlili və süni intellektLecture

   Müştəri məlumatlarının toplanması, emalı və analizi, davranış modellərinin müəyyənləşdirilməsi və süni intellekt üsullarından istifadə etməklə müştəri seçimlərinin proqnozlaşdırılması öyrənilir.

3. 3.
   Mobil operatorlarda müştəri davranışlarının big data və ai̇ əsasında təhliliLecture

   Mobil operatorlarda zəng, internet istifadəsi, xidmət və tarif məlumatlarının big data texnologiyaları ilə emalı, müştəri davranışlarının modelləşdirilməsi və ai̇ tətbiqləri araşdırılır.

4. 4.
   Xidmət keyfiyyətinin (qos) big data ilə monitorinqi və süni intellektLecture

   Telekommunikasiya xidmətlərinin keyfiyyət göstəricilərinin big data əsasında monitorinqi, problemlərin aşkarlanması və xidmət keyfiyyətinin qiymətləndirilməsində süni intellekt metodları araşdırılır.

5. 5.
   5g–6g texnologiyalarında big data-nın rolu və süni intellekt tətbiqləriLecture

   5g və 6g şəbəkələrində yaranan böyük həcmli məlumatların toplanması və emalı, şəbəkə resurslarının idarə olunması və optimallaşdırılmasında big data və süni intellekt texnologiyalarının rolu öyrənilir.

6. 6.
   Telekommunikasiya şirkətlərində real vaxt rejimində məlumatların emalı sistemləri və süni intellekt tətbiqləriLecture

   Telekommunikasiya sistemlərində real vaxt rejimində məlumatların toplanması, emalı və təhlili texnologiyaları, həmçinin operativ qərarların qəbulunda süni intellekt tətbiqləri araşdırılır.

7. 7.
   Müştəri itkisini (churn) proqnozlaşdırmaq üçün big data analitik modelləri və süni intellektLecture

   Müştəri itkisinə səbəb olan amillərin big data əsasında müəyyənləşdirilməsi, analitik modellərin qurulması və müştərinin xidmətdən imtina ehtimalının süni intellekt üsulları ilə proqnozlaşdırılması öyrənilir.

8. 8.
   Sənayedə hadoop ekosisteminin tətbiqi və süni intellekt araşdırmaları

   Hadoop ekosisteminin strukturu, hdfs, mapreduce və digər komponentləri, onların sənayedə böyük həcmli məlumatların saxlanması və emalında istifadəsi, həmçinin süni intellekt tətbiqləri öyrənilir.

9. 9.
   Sənayedə hadoop ekosisteminin tətbiqi və süni intellekt araşdırmalarıLecture

   Hadoop ekosisteminin strukturu, hdfs, mapreduce və digər komponentləri, onların sənayedə böyük həcmli məlumatların saxlanması və emalında istifadəsi, həmçinin süni intellekt tətbiqləri öyrənilir.

10. 10.
    Big data texnologiyalarının iot şəbəkələrində istifadəsi və süni intellekt tətbiqləriLecture

    Iot qurğularından əldə edilən böyük həcmli məlumatların toplanması, saxlanması və emalı, həmçinin iot məlumatlarının analizində və qərar qəbuletmədə süni intellekt texnologiyalarının istifadəsi araşdırılır.

11. 11.
    Təhlükəsizlik və kiberhücumların big data ilə aşkarlanması və süni intellekt tətbiqləriLecture

    Şəbəkələrdə təhlükəsizlik hadisələrinin və kiberhücumların aşkarlanmasında böyük həcmli məlumatların təhlili, anomaliyaların müəyyənləşdirilməsi və süni intellekt əsaslı təhlükəsizlik üsulları öyrənilir.

12. 12.
    Sənayedə big data və süni intellekt əsaslı idarəetmə modelləriLecture

    Sənaye müəssisələrində böyük verilənlərin toplanması və analitik emalı, qərar qəbuletmə prosesləri və idarəetmənin təkmilləşdirilməsində süni intellekt əsaslı modellərin tətbiqi araşdırılır.

13. 13.
    Big data texnologiyalarına ümumi baxış

    Big data anlayışı, əsas xüsusiyyətləri, mənbələri, arxitekturası, saxlanması, emalı və analitikası üçün istifadə olunan müasir texnologiyalar haqqında ümumi məlumat verilir.

14. 14.
    Telekommunikasiya infrastrukturlarında bulud əsaslı big data platformalarının roluLecture

    Telekommunikasiya infrastrukturlarında bulud texnologiyalarının imkanları, big data platformalarının bulud mühitində yerləşdirilməsi, məlumatların saxlanması və emalı, miqyaslana bilmə və resursların səmərəli idarə olunması məsələləri araşdırılır.

1. Aliguliyev, r.m., mahmudov, r.sh. big data: big data technologies and analytics. baku: institute of information technologies, 2019. aliguliyev, r.m., yusifov, f.f. electronic government and big data analytics. baku: institute of information technologies, 2020. aliguliyev, r.m., hashimov, m.a. data mining and big data technologies. baku: science publishing house, 2021. ministry of science and education of the republic of azerbaijan. methodical materials on digital transformation and big data. baku, different years.(opens in a new tab)