European School of Data Science and Technology - ESDST

डेटा साइंस एआई और मशीन लर्निंग ऑनलाइन में एमबीए

• अनुमानित कोर्स की लंबाई : 3-4 सप्ताह
• कुल ईसीटीएस क्रेडिट : 60
• ट्रांसफर क्रेडिट की अधिकतम संख्या : 30

डेटा साइंस और मशीन लर्निंग में ईएसडीएसटी ऑनलाइन एमबीए प्रोग्राम में डेटा साइंस और एमएल पर विभिन्न विषयों में फैले 18 पाठ्यक्रम शामिल हैं। पाठ्यक्रम कम से कम एक कैपस्टोन उद्योग से जुड़ी परियोजना के साथ कई व्यावहारिक परियोजनाओं / असाइनमेंट से भरा हुआ है, जिसमें प्रत्येक छात्र को एक अद्वितीय, वास्तविक दुनिया की व्यावसायिक समस्या पर काम करने की आवश्यकता होगी। प्रत्येक पाठ्यक्रम की अवधि लगभग 3 सप्ताह होगी जिसमें 5 से 6 ईसीटीएस क्रेडिट होंगे। छात्रों को डेटा साइंस और मशीन लर्निंग में एमबीए के लिए अर्हता प्राप्त करने के लिए कुल 120 ईसीटीएस अर्जित करने के लिए इन सभी पाठ्यक्रमों और कैपस्टोन प्रोजेक्ट को पूरा करना होगा।

पहला सेमेस्टर - प्रबंधन फाउंडेशन

• MBA-101 प्रबंधकीय कौशल - 4
• MBA-102 वित्तीय रिपोर्टिंग के लिए लेखांकन - 4
• MBA-103 मार्केटिंग मैनेजमेंट - 4
• MBA-104 अत्याधुनिक नेतृत्व - 4

दूसरा सेमेस्टर - डेटा टूल किट और एनालिटिक्स

• MDS-101 मशीन लर्निंग फाउंडेशन - 4
• MBA-106 व्यावसायिक सांख्यिकी - 4
• R - 4 . का उपयोग करके Analytics के लिए MBA-108 प्रोग्रामिंग
• MDS-102 मशीन लर्निंग मेथड्स - 4

तीसरा सेमेस्टर - डेटा साइंस एप्लीकेशन और विज़ुअलाइज़ेशन

• MDS-103 आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस और रोबोटिक्स - 4
• MBA-110 बिग डेटा और NoSQL - 4
• MBA-111 डाटा वेयरहाउसिंग और प्रबंधन - 4
• झांकी के साथ MBA-112 डेटा विज़ुअलाइज़ेशन और कहानी सुनाना - 4

चौथा सेमेस्टर

• CP-101 Capstone परामर्श परियोजना (मास्टर थीसिस) - 12

कुल क्रेडिट: 60

डेटा साइंस और एमएल में ESDST MBA हमारे स्नातकों को उनके करियर के विकास में सहायता करने के लिए आवश्यक कौशल और ज्ञान से लैस करेगा। सैद्धांतिक अवधारणाओं और व्यावहारिक अनुप्रयोगों पर समान ध्यान देने के साथ, कार्यक्रम छात्रों को काम की प्रकृति, शामिल जटिलताओं और उद्योग की समस्याओं के लिए व्यवहार्य समाधान दृष्टिकोण को समझने में सक्षम बनाता है। पर्याप्त व्यावसायिक परियोजनाएं, उन्नत उपकरणों पर प्रशिक्षण, और उद्योग के आकाओं द्वारा मार्गदर्शन छात्रों को डेटा विज्ञान की दुनिया में 365-डिग्री का अनुभव प्राप्त करने की अनुमति देगा।

ESDST के प्रत्येक छात्र का एक उद्योग संरक्षक के साथ मिलान किया जाता है, अधिमानतः उसी उद्योग में जिसमें छात्र काम कर रहा है या प्रवेश करने की आकांक्षा रखता है। संरक्षक पाठ्यक्रम के माध्यम से छात्र का मार्गदर्शन करता है और कार्यक्रम में होने वाली मुख्य शिक्षा के साथ छात्र को वास्तविक जीवन की अनुभवात्मक शिक्षा प्रदान करता है।

प्राथमिक परिणाम:

1. डेटा विज्ञान अवधारणाओं और मशीन लर्निंग एल्गोरिदम की गहरी समझ विकसित करें और उन्हें एक साथ कैसे लागू किया जाए
2. व्यावसायिक समस्याओं को समझें और डीएस/एमएल सिद्धांतों के माध्यम से उन्हें हल करने के लिए एक दृष्टिकोण विकसित करें
3. एक व्यवहार्य समाधान प्रदान करने वाले एमएल एल्गोरिदम पर उपयुक्त रूप से संकीर्ण करने के लिए बुद्धिमानी से अध्ययन और डेटा को स्किम करने के लिए एक दृष्टिकोण बनाएं
4. सकारात्मक दृष्टिकोण और कौशल का निर्माण करें जो विश्व स्तरीय टीमों को बनाने के लिए उत्पादक प्रबंधकीय नेताओं और व्यावसायिक नेटवर्क का निर्माण करें
5. डेटा विज्ञान उद्योग में प्रचलित उपकरणों/प्रौद्योगिकियों के उपयोग में कुशल बनें

कार्यक्रम के सफल समापन के बाद, कैरियर की भूमिकाएं छात्रों की विशेषज्ञता के स्तर और पूर्व अनुभव द्वारा निर्देशित की जाएंगी। कामकाजी पेशेवरों के लिए, करियर में बदलाव/वर्तमान भूमिका से लेकर डेटा विज्ञान की भूमिका तक के रास्ते हैं। नए स्नातकों के लिए, एमबीए प्रोग्राम के दौरान विकसित ज्ञान और कौशल उन्हें उनके कौशल और रुचियों के आसपास उपयुक्त पदों के लिए आवेदन करने में सक्षम बनाएगा। छात्र निम्नलिखित में से किसी भी भूमिका को लक्षित कर सकते हैं:

1. डेटा साइंटिस्ट/डेटा मैनेजर
2. डेटा विज्ञान सलाहकार
3. मशीन लर्निंग स्पेशलिस्ट / मशीन लर्निंग मैनेजर