University of St Andrews - Online

न्याय के लिए डेटा साक्षरता में एमएससी / पीजीडीआईपी / पीजीसीईआरटी - ऑनलाइन

एमएससी

एमएससी की ओर अध्ययन करने वाले छात्रों को दो अनिवार्य मॉड्यूल और कम से कम छह वैकल्पिक मॉड्यूल लेने होंगे।

अनिवार्य मॉड्यूल

सामाजिक और पर्यावरणीय न्याय के सैद्धांतिक आधार

सामाजिक और पर्यावरणीय न्याय के क्षेत्रों में सिद्धांतों और समकालीन बहसों का परिचय देता है - जलवायु और पारिस्थितिकी से लेकर स्वास्थ्य और प्रजनन न्याय तक - जिससे छात्रों को यह समझ विकसित करने में मदद मिलती है कि उनके हित के लिए न्याय-आधारित अभियान कैसे तैयार किया जाए।

विज्ञान संचार और सार्वजनिक सहभागिता

विज्ञान को क्रियान्वित करने के लिए विविध कौशलों का निर्माण करता है, जिसमें सूचना के स्रोतों को ढूंढना और उनका मूल्यांकन करना, विज्ञान का संचार करने और विभिन्न दर्शकों को जोड़ने के लिए सोशल मीडिया का उपयोग करना शामिल है।

वैकल्पिक मॉड्यूल

निम्नलिखित विकल्पों में से दो से पांच मॉड्यूल लिए जाने चाहिए:

डेटा में आपका स्वागत है: बकवास अंदर; बकवास बाहर

डेटा के स्रोतों, डेटा के प्रकारों, नमूनाकरण डिज़ाइन, साथ ही डेटा का उपयोग और दुरुपयोग कैसे किया जा सकता है, सहित डेटा पर महत्वपूर्ण चिंतन को प्रोत्साहित करता है। यह ओपन-सोर्स सांख्यिकीय सॉफ़्टवेयर, जैसे कि R, के साथ-साथ पुनरुत्पादनीय डेटा विश्लेषण के सिद्धांतों का भी परिचय देता है।

सांख्यिकीय नींव

बुनियादी सांख्यिकीय अवधारणाओं, डेटा में पैटर्न का पता लगाने के तरीकों और सांख्यिकीय परिणामों की व्याख्या करने के कौशल का परिचय देता है। मॉड्यूल वास्तविक डेटासेट और सर्वेक्षणों का उपयोग करके सामाजिक या पर्यावरणीय प्रक्रियाओं को समझने के लिए सांख्यिकी के उपयोग के इर्द-गिर्द संरचित है। छात्रों को एक स्व-निर्देशित व्यावहारिक अभ्यास के माध्यम से सहायता प्रदान की जाती है।

मात्रात्मक विधियां

विश्लेषणात्मक तकनीकों और दृष्टिकोणों, डेटा मॉडल के पीछे के तर्क और उन मॉडलों की अंतर्निहित मान्यताओं, साथ ही उनके उपयोग के पक्ष और विपक्ष पर ध्यान केंद्रित करता है। व्याख्यान में प्रतिगमन मॉडल, घटना इतिहास मॉडल, समय श्रृंखला मॉडल और कारण संबंधी अनुमान जैसे मात्रात्मक मॉडल शामिल हैं।

उन्नत डेटा विज़ुअलाइज़ेशन

डेटा विज़ुअलाइज़ेशन के पीछे सैद्धांतिक आधारों का परिचय देता है और बड़े और जटिल डेटा को संप्रेषित करने के सिद्धांतों पर विस्तार से बताता है। इंटरैक्टिव प्रैक्टिकल के माध्यम से, यह मॉड्यूल प्रकाशन-गुणवत्ता वाले वैज्ञानिक आंकड़े और मानचित्र बनाने के लिए कौशल और उपकरण प्रदान करता है।

स्थानिक डेटा विज्ञान का परिचय

स्थानिक डेटा विज्ञान (एस.डी.एस.) का परिचय, जिसमें यह भी शामिल है कि हमें रोजमर्रा की जिंदगी की गतिविधियों के लिए एस.डी.एस. की आवश्यकता क्यों है। स्थानिक बिंदु पैटर्न विश्लेषण उपकरण और अंतरिक्ष में निर्णय समर्थन के तरीके इस मॉड्यूल का हिस्सा हैं।

उन्नत स्थानिक डेटा विज्ञान

एसडीएस के परिचय में शामिल ज्ञान और कौशल पर आधारित है, और स्थानिक स्वसहसंबंध, अंतर्वेशन और भौगोलिक रूप से भारित प्रतिगमन (जीडब्ल्यूआर) जैसे विषयों तक विस्तारित है, ताकि यह समझा जा सके कि अंतरिक्ष के माध्यम से संबंध कैसे भिन्न होते हैं।

और कम से कम एक मॉड्यूल निम्नलिखित विकल्पों में से लिया जाना चाहिए:

उन्नत विज्ञान संचार और सार्वजनिक सहभागिता

मॉड्यूल इस बात पर ध्यान देगा कि सार्वजनिक सहभागिता प्रयासों के लिए विज्ञान संचार में न्याय, समानता, विविधता और समावेशन के मुद्दों पर कैसे विचार किया जाए और उन्हें शामिल किया जाए, जिसमें सुलभता भी शामिल है। स्टॉप-मोशन एनीमेशन से लेकर सफल सोशल मीडिया अभियान की योजना बनाने और अधिक पारंपरिक सामुदायिक आउटरीच और सहभागिता को व्यवस्थित करने तक के विषयों को शामिल किया जाएगा।

प्रभाव मूल्यांकन के लिए उपकरण

यह मॉड्यूल निम्नलिखित मूल बातों से परिचित कराएगा: सामाजिक परिवर्तन के सिद्धांत; प्रभाव अनुसंधान डिजाइन को समझना; हितधारकों को शामिल करना; सहभागी दृष्टिकोण; और प्रभाव आकलन रिपोर्टों को गंभीरतापूर्वक पढ़ना।

नीतियों और जनता के लिए दृश्य

यह मॉड्यूल दृश्य सामग्री बनाने और उसका मूल्यांकन करने, कॉपीराइट कानून को समझने, तथा सूचनात्मक और आकर्षक डेटा विज़ुअलाइज़ेशन और इन्फोग्राफिक्स डिजाइन करने के मूल सिद्धांतों को कवर करता है।

अंत में, एमएससी छात्रों को अपने पर्यवेक्षक और मॉड्यूल संयोजक के साथ बातचीत में विकसित तीन-भाग की व्यक्तिगत शोध परियोजना (60 क्रेडिट की) प्रस्तुत करनी होगी, जिसमें निम्नलिखित शामिल होंगे:

• साहित्य समीक्षा (5,000 शब्द सीमा) (40%)
• एक उपयुक्त अनुप्रयुक्त लेख, जैसे कि नीति संक्षिप्त, ऐसी स्थिति में, अधिकतम 3000 शब्द (40%)
• अकादमिक शोध को व्यवहार में लाने के अपने अनुभव पर 1000 शब्दों में विचार (20%)।

एमएससी स्तर पर, आपको कुछ वैकल्पिक मॉड्यूलों को एक-दूसरे के साथ संयोजन में लेने की आवश्यकता हो सकती है।

पीजीसीईआरटी या पीजीडीआईपी

पीजीसीईआरटी और पीजीडीआईपी की पढ़ाई कर रहे छात्र निम्नलिखित अनिवार्य मॉड्यूल लेते हैं:

सामाजिक और पर्यावरणीय न्याय के सैद्धांतिक आधार

सामाजिक और पर्यावरणीय न्याय के क्षेत्रों में सिद्धांतों और समकालीन बहसों का परिचय देता है।

विज्ञान संचार और सार्वजनिक सहभागिता

विज्ञान को क्रियान्वित करने के लिए विविध कौशलों का निर्माण करना, जिसमें सूचना के स्रोतों को ढूंढना और उनका मूल्यांकन करना, विज्ञान का संचार करने और विभिन्न दर्शकों को जोड़ने के लिए सोशल मीडिया का उपयोग करना शामिल है।

और निम्नलिखित में से दो से चार वैकल्पिक मॉड्यूल।

डेटा में आपका स्वागत है: बकवास अंदर; बकवास बाहर

यह मॉड्यूल समाज में सांख्यिकी के उपयोग और सामाजिक/पर्यावरणीय बहस पर चिंतन को प्रोत्साहित करता है, साथ ही एक ओपन-सोर्स प्लेटफॉर्म (उदाहरण के लिए, आर) के माध्यम से खोजपूर्ण मात्रात्मक डेटा विश्लेषण का परिचय देता है।

सांख्यिकीय नींव

बुनियादी सांख्यिकीय अवधारणाओं, डेटा में पैटर्न का पता लगाने के तरीकों और सांख्यिकीय परिणामों की व्याख्या करने के कौशल का परिचय देता है। मॉड्यूल वास्तविक डेटासेट और सर्वेक्षणों का उपयोग करके सामाजिक या भौतिक और पर्यावरणीय प्रक्रियाओं को समझने के लिए सांख्यिकी के उपयोग के इर्द-गिर्द संरचित है।

मात्रात्मक विधियां

विश्लेषणात्मक तकनीकों और दृष्टिकोणों, डेटा मॉडल के पीछे के तर्क और उन मॉडलों की अंतर्निहित मान्यताओं के साथ-साथ उनके उपयोग के पक्ष और विपक्ष पर ध्यान केंद्रित करता है।

उन्नत डेटा विज़ुअलाइज़ेशन

प्रकाशन-गुणवत्ता वाले वैज्ञानिक आंकड़े तैयार करने, ग्राफ और चार्ट को बेहतर बनाने तथा आर में मानचित्र तैयार करने के सिद्धांतों पर विस्तार से प्रकाश डाला गया है।

स्थानिक डेटा विज्ञान का परिचय

स्थानिक डेटा विज्ञान (एस.डी.एस.) का परिचय दिया गया है, जिसमें यह भी बताया गया है कि हमें एस.डी.एस. की आवश्यकता क्यों है।

उन्नत स्थानिक डेटा विज्ञान

एसडीएस के परिचय में शामिल ज्ञान और कौशल पर निर्माण करता है, जिसमें उदाहरण के लिए, भौगोलिक रूप से भारित प्रतिगमन (जीडब्ल्यूआर) शामिल हो सकता है।

उपरोक्त के अतिरिक्त, पीजीडिप की ओर अध्ययनरत छात्र निम्नलिखित में से कम से कम एक मॉड्यूल लेंगे:

उन्नत विज्ञान संचार और सार्वजनिक सहभागिता

न्याय, समानता, विविधता और समावेश (जे.ई.डी.आई.) के मुद्दों को सार्वजनिक सहभागिता प्रयासों के लिए विज्ञान संचार में शामिल करने की खोज करता है, जिसमें पहुँच भी शामिल है। हम स्टॉप-मोशन एनीमेशन से लेकर अधिक पारंपरिक सामुदायिक आउटरीच और सहभागिता के आयोजन तक के विषयों को कवर कर सकते हैं।

प्रभाव मूल्यांकन के लिए उपकरण

यह मॉड्यूल निम्नलिखित मूल बातों से परिचित कराएगा: सामाजिक परिवर्तन के सिद्धांत; प्रभाव अनुसंधान डिजाइन को समझना; हितधारकों को शामिल करना; सहभागी दृष्टिकोण; और प्रभाव आकलन रिपोर्टों को गंभीरतापूर्वक पढ़ना।

नीतियों और जनता के लिए दृश्य: विज्ञान के लिए रचनात्मक दृश्य कला

इसमें विषय-वस्तु का मूल्यांकन और निर्माण, कॉपीराइट कानून को समझना, तथा डेटा विज़ुअलाइज़ेशन और इन्फोग्राफिक्स डिजाइन करने के मूल सिद्धांतों को शामिल किया गया है।

पीजीसीईआरटी और पीजीडीआईपी दोनों स्तरों पर, आपको एक-दूसरे के साथ संयोजन में कुछ वैकल्पिक मॉड्यूल लेने की आवश्यकता हो सकती है।

• सामाजिक एवं पर्यावरणीय न्याय के प्रमुख मुद्दों और उनके सामाजिक-राजनीतिक संदर्भों तथा सामाजिक परिवर्तन के सिद्धांतों के बारे में अपनी समझ विकसित करें।
• डेटा विश्लेषण, स्थानिक डेटा विज्ञान, वास्तविक डेटासेट का उपयोग करके डेटा मॉडलिंग और ओपन-सोर्स प्लेटफ़ॉर्म का उपयोग करने के लिए प्रमुख अवधारणाओं सहित जिम्मेदारी से गुणवत्ता वाले डेटा एकत्र करने में अपना आत्मविश्वास बढ़ाएं।
• आम और विशेषज्ञ दर्शकों के लिए डेटा विज़ुअलाइज़ेशन सहित डेटा के साथ आकर्षक और सुलभ कथाएँ बनाएँ।
• प्रभावशाली संचार के लिए पत्रकारिता आउटलेट और सोशल मीडिया का उपयोग करने सहित प्रभावी सार्वजनिक सहभागिता रणनीतियों का अभ्यास करें।
• यदि आपके पास सांख्यिकी में पृष्ठभूमि नहीं है, तो शुरुआत से शुरू करने की सुविधा का आनंद लें, या अपने मौजूदा कौशल को बढ़ाने के लिए अधिक उन्नत कक्षाएं लें।
• अपने विज्ञान संचार और डेटा विज़ुअलाइज़ेशन टूलबॉक्स में विविधता लाकर अपनी प्रभाव क्षमता को बढ़ाएँ।

हमारे स्नातक सार्वजनिक और निजी क्षेत्रों में विभिन्न संगठनों में डेटा विश्लेषक या वैज्ञानिक, अनुसंधान अधिकारी, निवेश या विकास प्रबंधक, सलाहकार, नीति सलाहकार, पर्यावरण अर्थशास्त्र, धन उगाहने और संचार, उच्च शिक्षा, परामर्श और अनुसंधान सहित विभिन्न भूमिकाओं में काम करते हैं।

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