San Jose, युनाइटेड स्टेट्स ऑफ अमेरिका
अवधि
2 Years
बोली
अंग्रेज़ी
गति
पुरा समय
आवेदन की आखरी तारीक
01 Jul 2025
सबसे पहले वाली तारिक
26 Aug 2025
ट्यूशन शुल्क
USD 15,000 *
अध्ययन प्रारूप
परिसर में
* पंजीकरण शुल्क: 250 USD
परिचय
यूनिवर्सिटी ऑफ़ बे एरिया में एप्लाइड डेटा साइंस प्रोग्राम में मास्टर ऑफ़ साइंस डेटा साइंस में एक मजबूत और व्यापक शिक्षा प्रदान करता है, जो वास्तविक दुनिया के डेटा का उपयोग करके सैद्धांतिक ज्ञान को व्यावहारिक अनुप्रयोग के साथ सहजता से जोड़ता है। स्नातक होने पर, छात्रों को एप्लाइड डेटा साइंस में मास्टर ऑफ़ साइंस की डिग्री प्रदान की जाती है।
पाठ्यक्रम मुख्य विषयों से लेकर उन्नत विषयों तक विस्तृत है, जिसमें डेटा विज्ञान पाइपलाइन और पारिस्थितिकी तंत्र की नवीनतम तकनीकों पर जोर दिया गया है। पूरे कार्यक्रम में व्यावहारिक अभ्यास के लिए मुख्य रूप से पायथन और आर प्रोग्रामिंग का उपयोग करते हुए, छात्र जटिल और महत्वपूर्ण डेटा विज्ञान मुद्दों को प्रभावी ढंग से प्रबंधित करने और उनका विश्लेषण करने में कुशल बनेंगे।
यह प्रोग्राम स्नातकों को डेटा विज्ञान क्षेत्र में सबसे आगे रखने के लिए डिज़ाइन किया गया है। बड़े भाषा मॉडल, बिग डेटा प्लेटफ़ॉर्म और डीप लर्निंग न्यूरल नेटवर्क जैसे उन्नत विषयों के संपर्क के साथ, उच्च-मांग वाले, उद्योग-मानक प्लेटफ़ॉर्म के साथ, हम अपने छात्रों को उद्योग में प्रतिस्पर्धी उम्मीदवार बनने के लिए तैयार करते हैं। तकनीकी कौशल के अलावा, यह प्रोग्राम डेटा वैज्ञानिकों के रूप में छात्रों की सफलता के लिए आवश्यक सॉफ्ट स्किल्स को भी बढ़ावा देता है, जिसमें समूह और एकल परियोजनाओं और प्रस्तुतियों के संयोजन के माध्यम से संचार, टीमवर्क और आलोचनात्मक सोच शामिल है।
आदर्श छात्र
University of Bay Area ( UBA ) में एप्लाइड डेटा साइंस में मास्टर डिग्री छात्रों के एक विविध समुदाय के लिए डिज़ाइन की गई है जो डेटा, प्रौद्योगिकी और नवाचार के चौराहे पर करियर बनाने के बारे में भावुक हैं। कोई फर्क नहीं पड़ता कि आपका शुरुआती बिंदु क्या है, अगर आपके पास इच्छाशक्ति है, तो हमारे पास आपको सफल होने में मदद करने के लिए उपकरण हैं।
हाल ही में स्नातक और कार्यरत पेशेवर
चाहे आप हाल ही में स्नातक हुए हों या अपने करियर में पहले से ही स्थापित हों, यह कार्यक्रम उन्नत Pathway और बेहतर कैरियर के अवसरों का मार्ग प्रदान करता है।
STEM और गैर-STEM पृष्ठभूमि
विज्ञान, प्रौद्योगिकी, इंजीनियरिंग और गणित (एसटीईएम) डिग्री वाले आवेदक आदर्श उम्मीदवार हैं, लेकिन हम गैर-तकनीकी क्षेत्रों के उन लोगों का भी स्वागत करते हैं जिन्होंने बूटकैंप, प्रमाणन या पेशेवर अनुभव के माध्यम से तकनीकी कौशल का प्रदर्शन किया है।
कैरियर बदलने वाले और कौशल बढ़ाने वाले
यदि आप तेजी से बढ़ते तकनीकी उद्योग में प्रवेश करना चाहते हैं या अपने वर्तमान क्षेत्र में डेटा विज्ञान विशेषज्ञता को गहरा करना चाहते हैं , तो यह कार्यक्रम ऐसा करने के लिए एक सुव्यवस्थित, व्यावहारिक मार्ग प्रदान करता है।
उद्यमी और नवप्रवर्तक
यदि आप एक महत्वाकांक्षी उद्यमी, नवप्रवर्तक, या रचनात्मक समस्या-समाधानकर्ता हैं, जो व्यवसाय या सामाजिक प्रभाव के लिए एआई, बड़े डेटा और मशीन लर्निंग का लाभ उठाना चाहते हैं, तो आपको यहां आवश्यक उपकरण और मार्गदर्शन मिलेगा।
विश्लेषणात्मक विचारक और समस्या समाधानकर्ता
जो छात्र जानकारी का विश्लेषण करने , अंतर्दृष्टि की खोज करने और डेटा-संचालित समाधान बनाने का आनंद लेते हैं, वे हमारे व्यावहारिक, वास्तविक दुनिया केंद्रित पाठ्यक्रम में उत्कृष्टता प्राप्त करेंगे।
कामकाजी पेशेवर लचीलेपन की तलाश में
हमारी शाम की कक्षाएं और उद्योग-केंद्रित कार्यक्रम पूर्णकालिक कार्य और शिक्षा में संतुलन बनाने वालों के लिए आदर्श हैं, जिससे आप अपने पेशेवर विकास को रोके बिना अपने करियर को आगे बढ़ा सकते हैं।
आजीवन सीखने वाले विकास के लिए प्रतिबद्ध
यदि आप निरंतर सीखने , तकनीकी अन्वेषण और तेजी से बदलती दुनिया में आगे रहने में विश्वास करते हैं, तो आप UBA में सफल होंगे।
नेतृत्व के लिए तैयार महत्वाकांक्षी डेटा वैज्ञानिक
यदि आप प्रौद्योगिकी, वित्त, स्वास्थ्य देखभाल, मीडिया, साइबर सुरक्षा, ऊर्जा आदि जैसे क्षेत्रों में अग्रणी बनना चाहते हैं, तो यह कार्यक्रम आपको एक सफल और प्रभावशाली कैरियर में प्रवेश दिलाने के लिए डिज़ाइन किया गया है।
दाखिले
छात्रवृत्ति और अनुदान
University of Bay Area में, हम विश्व स्तरीय शिक्षा को सभी के लिए सुलभ बनाने के लिए प्रतिबद्ध हैं। इस मिशन का समर्थन करने के लिए, हम बिना किसी सीमा के, पात्रता-आधारित छात्रवृत्ति प्रदान करते हैं जो छात्रों को कम वित्तीय तनाव के साथ अपने शैक्षणिक और व्यावसायिक लक्ष्यों को आगे बढ़ाने में मदद करती है।
गारंटीकृत पूर्ण-ट्यूशन छात्रवृत्ति
- आवेदन करने की अंतिम तिथि: 31 मई
- 31 मई तक स्वीकार किए जाने वाले सभी आवेदकों को उनकी ट्यूशन लागत का 100% कवर करने वाली पूर्ण-ट्यूशन छात्रवृत्ति की गारंटी दी जाती है। यह छात्रवृत्ति आपकी पात्रता और आवश्यक आवेदन सामग्री के सफल प्रस्तुतीकरण पर आधारित है।
समय सीमा के बाद पूर्ण-ट्यूशन छात्रवृत्ति
- यदि आप 31 मई की अंतिम तिथि के बाद भी आवेदन करते हैं, तो भी आप पूर्ण-ट्यूशन छात्रवृत्ति के लिए पात्र हो सकते हैं, यदि आप कार्यक्रम के लिए उपयुक्त हैं।
- हम आपके आवेदन का मूल्यांकन शैक्षणिक उपलब्धियों, पेशेवर अनुभव और कार्यक्रम में सफलता की संभावना के आधार पर करते हैं। यदि आप असाधारण क्षमता प्रदर्शित करते हैं, तो हम केस-दर-केस आधार पर, समय सीमा से परे भी, पूर्ण-ट्यूशन छात्रवृत्ति प्रदान कर सकते हैं।
अर्ध-ट्यूशन छात्रवृत्ति
- जो छात्र मजबूत शैक्षणिक क्षमता और समर्पण का प्रदर्शन करते हैं, उनके लिए यह छात्रवृत्ति ट्यूशन फीस का 50% कवर करती है। यह आवेदन समीक्षा प्रक्रिया के दौरान प्रदान की जाती है और असीमित संख्या में प्राप्तकर्ताओं के लिए उपलब्ध है।
जरूरत-आधारित सहायता
- जिन छात्रों को वित्तीय सहायता की आवश्यकता है, उनके लिए अतिरिक्त अनुदान और भुगतान योजनाएं उपलब्ध हैं, जिससे यह सुनिश्चित हो सके कि सभी योग्य आवेदकों को गुणवत्तापूर्ण शिक्षा मिल सके।
बाहरी छात्रवृत्तियाँ
- हम बाह्य छात्रवृत्ति प्राप्त करने के लिए मार्गदर्शन और सहायता भी प्रदान करते हैं, जिससे आपको अपने वित्तीय बोझ को कम करने के लिए अतिरिक्त वित्तपोषण विकल्पों का पता लगाने में मदद मिलती है।
पाठ्यक्रम
University of Bay Area में एप्लाइड डेटा साइंस में मास्टर डिग्री एक व्यापक पाठ्यक्रम प्रदान करता है जो आपको आज की डेटा-संचालित दुनिया में उत्कृष्टता प्राप्त करने के लिए आवश्यक कौशल से लैस करने के लिए डिज़ाइन किया गया है। 36 इकाइयों के दौरान, आप मूलभूत सांख्यिकी से लेकर अत्याधुनिक AI और मशीन लर्निंग तकनीकों तक डेटा विज्ञान के प्रमुख क्षेत्रों में गहराई से उतरेंगे।
मुख्य पाठ्यक्रम (36 इकाइयाँ):
डेटा विज्ञान के लिए संभाव्यता और सांख्यिकी
संभाव्यता और सांख्यिकी के मूलभूत सिद्धांतों को समझें, तथा डेटा विज्ञान में उनके अनुप्रयोगों पर ध्यान केंद्रित करें।
पायथन के साथ प्रोग्रामिंग
डेटा विज्ञान के लिए सबसे व्यापक रूप से उपयोग की जाने वाली भाषाओं में से एक, पायथन में आवश्यक प्रोग्रामिंग कौशल सीखें।सांख्यिकीय अनुमान और स्टोकेस्टिक प्रक्रियाएं
डेटा का विश्लेषण करने और पूर्वानुमान लगाने के लिए सांख्यिकीय विधियों और स्टोकेस्टिक प्रक्रियाओं का अन्वेषण करें।डेटा संग्रहण और डेटा प्रबंधन प्रणालियाँ
डेटा संग्रहण प्रणालियों के डिजाइन और प्रबंधन तथा डेटासेट की गुणवत्ता और अखंडता सुनिश्चित करने में विशेषज्ञता हासिल करें।डेटा विज्ञान के लिए डेटा विज़ुअलाइज़ेशन
शक्तिशाली डेटा विज़ुअलाइज़ेशन तकनीकों के माध्यम से जटिल डेटा अंतर्दृष्टि को स्पष्ट रूप से प्रस्तुत करने की कला में निपुणता प्राप्त करें।समय श्रृंखला विश्लेषण और पूर्वानुमान
समय-निर्भर डेटा का विश्लेषण करना और भविष्य के रुझानों का पूर्वानुमान लगाने के लिए पूर्वानुमान मॉडल विकसित करना सीखें।उन्नत कारणात्मक अनुमान
डेटा में कारणात्मक संबंधों की पहचान और आकलन के लिए उन्नत विधियों को जानें।डेटा विज्ञान में प्रयोगों का डिज़ाइन और विश्लेषण
नियंत्रित प्रयोगों से प्राप्त डेटा का विश्लेषण करने के लिए प्रयोगात्मक डिजाइन और सांख्यिकीय विधियों का अध्ययन करें।मशीन लर्निंग में उन्नत विषय
मशीन लर्निंग में अत्याधुनिक विषयों का अन्वेषण करें, जिसमें डीप लर्निंग, रीइन्फोर्समेंट लर्निंग और मॉडल मूल्यांकन तकनीक शामिल हैं।तंत्रिका नेटवर्क और गहन शिक्षण
आधुनिक एआई की आधारशिला, न्यूरल नेटवर्क के सिद्धांत और अनुप्रयोग को समझें, तथा कन्वोल्यूशनल और रीकरंट न्यूरल नेटवर्क जैसे गहन शिक्षण मॉडल को समझें।बिग डेटा: विशाल डेटा सेटों का खनन
बड़े डेटा उपकरणों और तकनीकों का उपयोग करके बड़े पैमाने के डेटासेट को संसाधित और विश्लेषित करना सीखें।एआई में प्रगति: चैटजीपीटी की संरचना
चैटजीपीटी जैसे मॉडलों की आंतरिक कार्यप्रणाली और डेटा विज्ञान के भविष्य पर उनके प्रभाव सहित एआई में नवीनतम प्रगति की जांच करें।
यह पाठ्यक्रम डेटा विज्ञान में एक मजबूत आधार प्रदान करता है, साथ ही नवीनतम AI नवाचारों के संपर्क में आने से आपको तकनीकी उद्योग में एक सफल कैरियर के लिए तैयार करता है। व्यावहारिक परियोजनाओं और वास्तविक दुनिया के अनुप्रयोगों को पूरे कार्यक्रम में एकीकृत किया जाता है ताकि यह सुनिश्चित किया जा सके कि आप किसी भी डेटा विज्ञान भूमिका में जटिल समस्याओं को हल करने के लिए तैयार हैं।
कार्यक्रम का परिणाम
University of Bay Area में एप्लाइड डेटा साइंस प्रोग्राम में मास्टर डिग्री सफलतापूर्वक पूरी करने पर, छात्रों को डेटा साइंस के गतिशील क्षेत्र में उत्कृष्टता प्राप्त करने के लिए ज्ञान, तकनीकी विशेषज्ञता और वास्तविक दुनिया का अनुभव प्राप्त होगा। स्नातक निम्नलिखित में सक्षम होंगे:
- डेटा वैज्ञानिक के रूप में काम करने के लिए कौशल प्राप्त करें
प्रौद्योगिकी से लेकर स्वास्थ्य सेवा तक उद्योगों की एक विस्तृत श्रृंखला में एक कुशल डेटा वैज्ञानिक बनने के लिए आवश्यक व्यावहारिक और सैद्धांतिक कौशल विकसित करें। - मास्टर डेटा साइंस तकनीक
सांख्यिकीय विश्लेषण, डेटा विज़ुअलाइज़ेशन, पूर्वानुमान मॉडलिंग और मशीन लर्निंग सहित मुख्य डेटा विज्ञान विधियों की गहरी समझ हासिल करें, जिससे वास्तविक दुनिया की चुनौतियों के लिए तत्परता सुनिश्चित हो सके। - डेटा विज्ञान के लिए पायथन में प्रोग्राम
डेटा हेरफेर, विश्लेषण और विज़ुअलाइज़ेशन के लिए कुशल, स्केलेबल प्रोग्राम लिखने के लिए क्षेत्र की अग्रणी प्रोग्रामिंग भाषा पायथन का उपयोग करें। - डेटाबेस और बड़े डेटा सेट के साथ काम करें
SQL, NoSQL जैसे उपकरणों और Apache Hadoop और Spark जैसी बड़ी डेटा प्रौद्योगिकियों का उपयोग करके डेटाबेस और बड़े पैमाने के डेटासेट के साथ काम करने में व्यावहारिक अनुभव प्राप्त करें। - बड़े डेटा इंफ्रास्ट्रक्चर में हेरफेर करें
बड़े डेटा बुनियादी ढांचे के डिजाइन और प्रबंधन को समझना, तथा विशाल मात्रा में डेटा को संसाधित करने और उसका विश्लेषण करने के लिए वितरित प्रणालियों के भीतर काम करने की क्षमता विकसित करना। - मशीन लर्निंग और डेटा माइनिंग तकनीक लागू करें
मशीन लर्निंग एल्गोरिदम और डेटा माइनिंग तकनीकों को लागू करने के कौशल का निर्माण करें, जिससे आप पूर्वानुमान लगा सकें, डेटा को वर्गीकृत कर सकें और जटिल डेटा सेटों से अंतर्दृष्टि प्राप्त कर सकें। - उन्नत AI और डीप लर्निंग मॉडल का लाभ उठाएँ
तंत्रिका नेटवर्क और गहन शिक्षण में विशेषज्ञता विकसित करना, जटिल समस्याओं को हल करने और उन्नत मॉडल बनाने के लिए अत्याधुनिक एआई तकनीकों के उपयोग में दक्षता प्राप्त करना। - तकनीकों को वास्तविक दुनिया के अनुप्रयोगों में लागू करें
सीखी गई डेटा विज्ञान तकनीकों को वास्तविक दुनिया की चुनौतियों पर लागू करने की क्षमता प्राप्त करें, कार्रवाई योग्य अंतर्दृष्टि प्रदान करें और किसी भी व्यवसाय या तकनीकी वातावरण में निर्णय लेने को प्रेरित करें।
कैरियर के परिणाम
स्नातक शीर्ष-स्तरीय तकनीकी कंपनियों, शोध संस्थानों और उससे आगे के क्षेत्रों में करियर बनाने के लिए अच्छी तरह से सुसज्जित होंगे। कुछ संभावित नौकरी के शीर्षक इस प्रकार हैं:
- आँकड़े वाला वैज्ञानिक
- मशीन लर्निंग इंजीनियर
- तथ्य विश्लेषक
- एआई विशेषज्ञ
- बिग डाटा इंजीनियर
- मात्रात्मक विश्लेषक
- बिजनेस इंटेलिजेंस एनालिस्ट
सैद्धांतिक ज्ञान , व्यावहारिक अनुभव और उद्योग कनेक्शन के संयोजन के साथ, हमारा कार्यक्रम सुनिश्चित करता है कि छात्र डेटा विज्ञान की प्रतिस्पर्धी दुनिया में कामयाब होने के लिए तैयार हैं।
कार्यक्रम ट्यूशन शुल्क
कैरियर के अवसर
University of Bay Area में एप्लाइड डेटा साइंस में मास्टर प्रोग्राम को छात्रों को उद्योगों की एक विस्तृत श्रृंखला में गतिशील और पुरस्कृत करियर के लिए तैयार करने के लिए सावधानीपूर्वक डिज़ाइन किया गया है। जैसा कि कुशल डेटा वैज्ञानिकों की मांग बढ़ती जा रही है, इस कार्यक्रम के स्नातक स्थापित कंपनियों और उभरते क्षेत्रों दोनों में उच्च-प्रभाव वाली भूमिकाओं में कदम रखने के लिए विशिष्ट रूप से तैयार होंगे।
एप्लाइड डेटा साइंस में मास्टर डिग्री के साथ, छात्र निजी , सार्वजनिक और गैर-लाभकारी क्षेत्रों में विभिन्न प्रकार के उन्नत पदों के लिए अर्हता प्राप्त करेंगे, जिससे सभी प्रकार के संगठनों को महत्वपूर्ण डेटा-संचालित अंतर्दृष्टि प्राप्त होगी। स्नातकों के पास न केवल मजबूत तकनीकी कौशल होंगे, बल्कि व्यावसायिक कौशल और वास्तविक दुनिया का अनुभव भी होगा जिसे नियोक्ता बहुत महत्व देते हैं।
वे उद्योग जहां हमारे स्नातक सफल होते हैं:
- प्रौद्योगिकी (FAANG और सिलिकॉन वैली स्टार्टअप सहित)
- वित्तीय सेवाएँ (बैंकिंग, बीमा, निवेश फर्म)
- खुदरा और ई-कॉमर्स (ग्राहक व्यवहार विश्लेषण, इन्वेंट्री अनुकूलन)
- मीडिया और मनोरंजन (दर्शक विश्लेषण, सामग्री अनुशंसा प्रणालियाँ)
- स्वास्थ्य देखभाल और जीवन विज्ञान (चिकित्सा अनुसंधान, स्वास्थ्य डेटा विश्लेषण, व्यक्तिगत चिकित्सा)
- दूरसंचार (नेटवर्क अनुकूलन, ग्राहक परिवर्तन पूर्वानुमान)
- विनिर्माण और आपूर्ति श्रृंखला (पूर्वानुमानित रखरखाव, आपूर्ति श्रृंखला पूर्वानुमान)
- साइबर सुरक्षा (खतरे का पता लगाना, जोखिम विश्लेषण)
- सरकार और सैन्य (नीति नियोजन, खुफिया विश्लेषण, रक्षा प्रणालियाँ)
- ऊर्जा एवं उपयोगिताएँ (स्मार्ट ग्रिड विश्लेषण, संसाधन प्रबंधन)
- ऑटोमोटिव और परिवहन (स्वायत्त वाहन विकास, मार्ग अनुकूलन)
संभावित नौकरी के पद शामिल हैं:
- आँकड़े वाला वैज्ञानिक
- मशीन लर्निंग इंजीनियर
- तथ्य विश्लेषक
- बिग डाटा इंजीनियर
- आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस स्पेशलिस्ट
- मात्रात्मक विश्लेषक
- बिजनेस इंटेलिजेंस एनालिस्ट
- डेटा विज्ञान सलाहकार
- शोध वैज्ञानिक
- उत्पाद डेटा विश्लेषक
स्नातकों को University of Bay Area सिलिकॉन वैली कंपनियों के साथ मजबूत संबंधों से भी लाभ मिलेगा, जिससे दुनिया के कुछ सबसे प्रभावशाली संगठनों में इंटर्नशिप , मेंटरशिप और पूर्णकालिक भूमिकाओं के लिए असाधारण अवसरों के द्वार खुलेंगे।
हमारी कैरियर विकास टीम आपकी पूरी यात्रा में व्यक्तिगत सहायता प्रदान करती है - एक बेहतरीन बायोडाटा तैयार करने से लेकर साक्षात्कार की तैयारी करने, शीर्ष कंपनियों के साथ नेटवर्किंग करने और आपके योग्य कैरियर को सुरक्षित करने तक।
Mengapa belajar di University of Bay Area
University of Bay Area ( UBA ) में, हम उच्च-गुणवत्ता, सुलभ शिक्षा प्रदान करने के लिए प्रतिबद्ध हैं जो आपको आज की तेज़ी से आगे बढ़ने वाली डेटा-संचालित दुनिया में सफलता के लिए तैयार करती है। यहाँ बताया गया है कि UBA आपके करियर को शुरू करने या गति देने के लिए आदर्श स्थान क्यों है:
गारंटीशुदा छात्रवृत्ति
31 मई तक आवेदन करें और यदि आवेदन स्वीकार कर लिया जाता है, तो आपको पूर्ण-ट्यूशन छात्रवृत्ति की गारंटी दी जाएगी । समय सीमा के बाद भी, उत्कृष्ट आवेदकों के पास योग्यता और उपयुक्तता के आधार पर पूर्ण या आंशिक छात्रवृत्ति अर्जित करने का अवसर है।
उद्योग जगत से गहरा जुड़ाव
सिलिकॉन वैली के केंद्र में स्थित, UBA FAANG (फेसबुक, अमेज़ॅन, ऐप्पल, नेटफ्लिक्स, गूगल) और अन्य प्रमुख तकनीकी नवोन्मेषकों सहित शीर्ष कंपनियों के साथ मजबूत संबंध हैं। हमारी साझेदारी दुनिया के कुछ सबसे प्रतिष्ठित संगठनों में इंटर्नशिप, मेंटरशिप और पूर्णकालिक भूमिकाओं के लिए दरवाजे खोलती है।
कैरियर-प्रथम दृष्टिकोण
कई विश्वविद्यालयों के विपरीत, UBA आपकी संपूर्ण यात्रा के दौरान व्यक्तिगत कैरियर सहायता प्रदान करता है - रिज्यूमे डेवलपमेंट से लेकर विशेष नौकरी के आवेदन , मॉक इंटरव्यू और प्रत्यक्ष नौकरी प्लेसमेंट सहायता तक।
कार्यरत पेशेवरों के लिए लचीला
हम समझते हैं कि हमारे कई छात्र काम और पढ़ाई के बीच संतुलन बना रहे हैं। इसलिए हम शाम की कक्षाएं और एक सुव्यवस्थित, कुशल आवेदन प्रक्रिया प्रदान करते हैं, जिससे आपके करियर को रोके बिना अपनी शिक्षा को आगे बढ़ाना पहले से कहीं ज़्यादा आसान हो जाता है।
विश्व-कक्षा संकाय
यूसी बर्कले और एनवाईयू से डिग्री प्राप्त और इंटेल, वीज़ा और चाइम जैसी कंपनियों में नेतृत्व का अनुभव रखने वाले अनुभवी विशेषज्ञ डॉ. डेनकाबे से सीधे सीखें। आपको वास्तविक दुनिया के अनुभव और नवाचार पर आधारित मार्गदर्शन से लाभ होगा।
सस्ती, उच्च गुणवत्ता वाली शिक्षा
हमारी ट्यूशन फीस पहले से ही प्रतिस्पर्धी मूल्य पर है - कई निजी विश्वविद्यालयों की तुलना में लगभग आधी - और असीमित छात्रवृत्ति उपलब्ध होने के कारण, विश्व स्तरीय शिक्षा आपकी पहुंच में है।
व्यक्तिगत ध्यान दें
15:1 छात्र-से-संकाय अनुपात और छोटी कक्षाओं के आकार के साथ, आपको सफल होने के लिए आवश्यक व्यक्तिगत सहायता और मार्गदर्शन प्राप्त होगा। UBA में, आप कभी भी केवल एक संख्या नहीं होते हैं - आप एक समुदाय का हिस्सा होते हैं जो एक साथ भविष्य का निर्माण करते हैं।
Penyampaian program
University of Bay Area ( UBA ) में, हमने महत्वाकांक्षी, कार्यरत पेशेवरों के जीवन को फिट करने के लिए एप्लाइड डेटा साइंस प्रोग्राम में मास्टर्स डिज़ाइन किया है - अकादमिक कठोरता या उद्योग प्रासंगिकता से समझौता किए बिना।
लचीली शाम की कक्षाएँ
पाठ्यक्रम दोपहर और शाम के समय आयोजित किए जाते हैं, जिससे आप अपनी मास्टर डिग्री प्राप्त करने के साथ-साथ अपनी दिन की नौकरी भी जारी रख सकते हैं। यह लचीला कार्यक्रम काम, अध्ययन और व्यक्तिगत प्रतिबद्धताओं के बीच संतुलन बनाना संभव बनाता है।
सिलिकॉन वैली में व्यक्तिगत शिक्षा
सैन जोस, CA में ऑन-कैंपस कक्षाएं संचालित की जाती हैं, जो आपको सिलिकॉन वैली के केंद्र में रखती हैं। आपको आमने-सामने निर्देश, नेटवर्किंग के अवसर और दुनिया की कुछ प्रमुख तकनीकी कंपनियों तक आसान पहुँच का लाभ मिलेगा।
व्यावहारिक पाठ्यक्रम
UBA में सीखना पाठ्यपुस्तकों से परे है। आप वास्तविक दुनिया की परियोजनाओं , केस स्टडीज़ और उद्योग सहयोगों में शामिल होंगे जो आज डेटा विज्ञान पेशेवरों के सामने आने वाली चुनौतियों को दर्शाते हैं।
व्यक्तिगत ध्यान के लिए छोटी कक्षाएँ
15:1 छात्र-से-संकाय अनुपात के साथ, व्यक्तिगत निर्देश , सार्थक बातचीत और प्रशिक्षकों और साथियों से अनुरूप प्रतिक्रिया सुनिश्चित करने के लिए कक्षाओं को जानबूझकर छोटा रखा जाता है।
उद्योग-आधारित अनुदेश
पाठ्यक्रम अनुभवी पेशेवरों द्वारा पढ़ाए जाते हैं, जिससे यह सुनिश्चित होता है कि आपकी शिक्षा उद्योग मानकों के अनुरूप हो और डेटा विज्ञान और कृत्रिम बुद्धिमत्ता में नवीनतम प्रगति पर केंद्रित हो ।