Nəqliyyatda data analitika və süni intellektin tətbiqləriSyllabus

Subject code

MM-0106

Credits

6

Student workload

180

Semester

Autumn semester

Academic year

2025-2026

Subject type

Mandatory

Form of education

Full-time

Language of instruction

Azerbaijani

In-class hours

30 saat-seminar

Out-of-class hours

150 saat-sərbəst iş

• lecture
• interactive discussion
• seminar
• problem-based learning
• case study
• teamwork
• presentations
• project-based learning

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

No reading list has been added.