University of St Andrews - Online

डेटा साइंस में एमएससी/पीजीडिप/पीजीसर्ट - ऑनलाइन

एमएससी की पढ़ाई करने वाले लोग अनिवार्य मॉड्यूल और एक वैकल्पिक मॉड्यूल लेते हैं।

पीजीसीईआरटी के लिए अध्ययन करने वाले चार मॉड्यूल लेते हैं, जबकि पीजीडीआईपी के लिए अध्ययन करने वाले आठ मॉड्यूल लेते हैं।

एमएससी

अनिवार्य मॉड्यूल

जटिल प्रणालियों का मॉडलिंग और सिमुलेशन

आधुनिक नेटवर्क-आधारित मॉडल और सिमुलेशन पर व्यावहारिक ध्यान देने के साथ, विभिन्न प्रकार की समस्याओं के लिए तकनीकों और उनके अनुप्रयोगों की एक श्रृंखला का परिचय देता है।

डेटा और सूचना विज़ुअलाइज़ेशन

यह इस प्रश्न पर केंद्रित है कि अन्वेषण और विश्लेषण के लिए सूचना को सुलभ बनाने के लिए दृश्य प्रतिनिधित्व का उपयोग कैसे किया जाए।

डेटा-संचालित सिस्टम

यह एक उन्नत अनुसंधान-केंद्रित मॉड्यूल है जो वितरित प्रणालियों और डेटा को संसाधित करने वाली तकनीकों की नींव प्रस्तुत करता है।

असतत अनुकूलन

पूर्णांक प्रोग्रामिंग और संयोजन अनुकूलन में समस्याओं को हल करने के लिए विकसित और प्रयुक्त सिद्धांत, उपकरण और प्रौद्योगिकियों को शामिल करता है।

एंड-टू-एंड मशीन लर्निंग

यह एंड-टू-एंड डेटा-संचालित विश्लेषण करने के लिए पायथन पैकेजों के उपयोग पर ध्यान केंद्रित करता है।

मशीन लर्निंग एल्गोरिदम

इसमें विभिन्न प्रकार के प्रतिगमन, वर्गीकरण और अपर्यवेक्षित दृष्टिकोणों का उपयोग करते हुए गणितीय आधारों और पद्धतिपरक दृष्टिकोणों सहित आवश्यक सिद्धांत और एल्गोरिदम को शामिल किया गया है।

पायथन में प्रोग्रामिंग

पायथन में मॉडलिंग, डिजाइन और कार्यान्वयन का परिचय और संशोधन।

वैकल्पिक मॉड्यूल

संख्यात्मक अनुकूलन

रैखिक बीजगणित और अनुकूलन को प्राथमिक रुचि के विषय के रूप में लेना तथा परिणामी उपकरणों, तकनीकों और एल्गोरिदम के अनुप्रयोगों के रूप में मशीन लर्निंग समस्याओं के समाधान को लेना।

डेटा विज्ञान में अनुसंधान पद्धतियाँ

डेटा विज्ञान अनुसंधान के नियोजन, डेटा एकत्रीकरण, डेटा विश्लेषण और प्रसार चरणों के लिए आवश्यक कौशल का परिचय देता है।

शोध प्रबंध परियोजना

इसके अलावा, छात्र डेटा साइंस में एक शोध प्रबंध प्रस्तुत करेंगे, जिसमें एक विस्तृत सॉफ़्टवेयर आर्टिफैक्ट शामिल होगा जो वर्कफ़्लो को लागू करता है और उसका मूल्यांकन करता है और आर्टिफैक्ट का विस्तृत विवरण और अध्ययन के क्षेत्र में इसका संदर्भ शामिल होगा। इस मॉड्यूल में अकादमिक पर्यवेक्षक के साथ नियमित रूप से आमने-सामने संपर्क शामिल है।

पीजीसर्ट, पीजीडिप

जटिल प्रणालियों का मॉडलिंग और सिमुलेशन

आधुनिक नेटवर्क-आधारित मॉडल और सिमुलेशन पर व्यावहारिक ध्यान देने के साथ, विभिन्न प्रकार की समस्याओं के लिए तकनीकों और उनके अनुप्रयोगों की एक श्रृंखला का परिचय देता है।

डेटा और सूचना विज़ुअलाइज़ेशन

यह इस प्रश्न पर केंद्रित है कि अन्वेषण और विश्लेषण के लिए सूचना को सुलभ बनाने के लिए दृश्य प्रतिनिधित्व का उपयोग कैसे किया जाए।

डेटा-संचालित सिस्टम

यह एक उन्नत अनुसंधान-केंद्रित मॉड्यूल है जो वितरित प्रणालियों और डेटा को संसाधित करने वाली तकनीकों की नींव प्रस्तुत करता है।

असतत अनुकूलन

पूर्णांक प्रोग्रामिंग और संयोजन अनुकूलन में समस्याओं को हल करने के लिए विकसित और प्रयुक्त सिद्धांत, उपकरण और प्रौद्योगिकियों को शामिल करता है।

एंड-टू-एंड मशीन लर्निंग

यह एंड-टू-एंड डेटा-संचालित विश्लेषण करने के लिए पायथन पैकेजों के उपयोग पर ध्यान केंद्रित करता है।

मशीन लर्निंग एल्गोरिदम

इसमें विभिन्न प्रकार के प्रतिगमन, वर्गीकरण और अपर्यवेक्षित दृष्टिकोणों का उपयोग करते हुए गणितीय आधारों और पद्धतिपरक दृष्टिकोणों सहित आवश्यक सिद्धांत और एल्गोरिदम को शामिल किया गया है।

संख्यात्मक अनुकूलन

रैखिक बीजगणित और अनुकूलन को प्राथमिक रुचि के विषय के रूप में लेना तथा परिणामी उपकरणों, तकनीकों और एल्गोरिदम के अनुप्रयोगों के रूप में मशीन लर्निंग समस्याओं के समाधान को लेना।

पायथन में प्रोग्रामिंग

पायथन में मॉडलिंग, डिजाइन और कार्यान्वयन का परिचय और संशोधन।

डेटा विज्ञान में अनुसंधान पद्धतियाँ

डेटा विज्ञान अनुसंधान के नियोजन, डेटा एकत्रीकरण, डेटा विश्लेषण और प्रसार चरणों के लिए आवश्यक कौशल का परिचय देता है।

डेटा साइंस दुनिया की सबसे तेज़ी से बढ़ती नौकरी प्रकारों में से एक है। योग्य डेटा वैज्ञानिकों की कई क्षेत्रों में अत्यधिक मांग है, जिसमें व्यापार और वित्त, खुफिया सेवाएँ, साइबर सुरक्षा, स्वास्थ्य सेवा, संरक्षण, कला और बहुत कुछ शामिल हैं।

आप चाहे कहीं भी हों, आप St Andrews अपने साथ ले जा सकते हैं। St Andrews विश्वविद्यालय में ऑनलाइन मास्टर डिग्री दुनिया के सबसे पुराने और सबसे अच्छे विश्वविद्यालयों में से एक में अध्ययन करने के सभी लाभों को लचीले, व्यक्तिगत सीखने के सभी लाभों के साथ जोड़ती है।

शिक्षण

व्याख्यान, सेमिनार, ट्यूटोरियल और व्यावहारिक कार्य।

अनुसूची

आप मॉड्यूल और घटकों तक उस गति और समय-सारिणी के अनुसार पहुंच पाएंगे जो आपके कार्य और अध्ययन वातावरण के अनुकूल हो।