University College Dublin

एमएससी सांख्यिकीय डेटा विज्ञान

यूसीडी एमएससी सांख्यिकीय डेटा विज्ञान का लक्ष्य नई पीढ़ी के डेटा वैज्ञानिकों को प्रशिक्षित करना है, उन्हें सांख्यिकी और मशीन लर्निंग में मूलभूत और व्यावहारिक कौशल की एक विस्तृत श्रृंखला के साथ सशक्त बनाना है। एमएससी सांख्यिकीय डेटा विज्ञान के पूरा होने पर, आप सांख्यिकीय अवधारणाओं की गहन समझ का प्रदर्शन करने, वास्तविक डेटा के विश्लेषण में उन्नत सांख्यिकीय तर्क, तकनीक और मॉडल लागू करने और तकनीकी कंप्यूटिंग कौशल को नियोजित करने में सक्षम होंगे। एमएससी सांख्यिकीय डेटा विज्ञान उद्योग, व्यवसाय या सरकार में डेटा विज्ञान करियर में रुचि रखने वाले छात्रों या सांख्यिकी या संबंधित क्षेत्रों में बाद में पीएचडी करने में रुचि रखने वालों के लिए आदर्श है।

यह कार्यक्रम छात्रों को अनुप्रयुक्त और सैद्धांतिक सांख्यिकीय डेटा विज्ञान दोनों में प्रशिक्षित करता है और उन्हें शोध डेटा वैज्ञानिकों के रूप में करियर के लिए अच्छी तरह से तैयार करता है। पढ़ाए जाने वाले मॉड्यूल की एक विस्तृत विविधता सांख्यिकी और मशीन लर्निंग में गहन आधार प्रदान करती है। अनिवार्य मॉड्यूल का उद्देश्य यह सुनिश्चित करना है कि सभी छात्रों के पास उचित सांख्यिकीय ज्ञान और अनुभव हो, जबकि वैकल्पिक मॉड्यूल सांख्यिकीय विधियों और अनुप्रयोगों की एक विविध श्रेणी के लिए गहराई और जोखिम प्रदान करते हैं। इसके अलावा, छात्र एक पर्यवेक्षित शोध मॉड्यूल लेते हैं जहाँ वे एक व्यक्तिगत परियोजना विकसित करते हैं जो वर्तमान सांख्यिकीय समस्या को संबोधित करती है।

इस कार्यक्रम में, आप सीखेंगे कि विभिन्न सांख्यिकीय मॉडलिंग उपकरणों को कैसे डिज़ाइन, उपयोग और व्याख्या करना है, सांख्यिकी के मौलिक सिद्धांत को आधुनिक कम्प्यूटेशनल तकनीकों के साथ कैसे संयोजित करना है। कार्यक्रम कई विषयगत क्षेत्रों पर आधारित है:

• डेटा साइंस: हमारे कई मॉड्यूल में, आप सांख्यिकी और मशीन लर्निंग में आम तौर पर इस्तेमाल की जाने वाली कई उन्नत तकनीकों का उपयोग करके आधुनिक वास्तविक दुनिया की समस्याओं से निपटेंगे। मॉड्यूल उदाहरण: सांख्यिकीय मशीन लर्निंग, डेटा माइनिंग, उन्नत पूर्वानुमान विश्लेषण।
• कंप्यूटिंग: आप सीखेंगे कि विभिन्न डेटा विज्ञान प्रोग्रामिंग भाषाओं और सॉफ्टवेयर के माध्यम से कुशल एल्गोरिदम को कैसे डिज़ाइन और कार्यान्वित किया जाए, जो आमतौर पर उद्योग और अनुसंधान में उपयोग किए जाते हैं। मॉड्यूल उदाहरण: डेटा प्रोग्रामिंग, ऑप्टिमाइज़ेशन, पायथन के साथ मशीन लर्निंग।
• मौलिक सिद्धांत: आप गणितीय सांख्यिकी के मौलिक पहलुओं को कवर करेंगे और सीखेंगे कि डेटा विज्ञान में नए तरीकों और अवधारणाओं को विकसित करने के लिए इसका उपयोग कैसे किया जाता है। मॉड्यूल उदाहरण: गणितीय सांख्यिकी, बहुभिन्नरूपी विश्लेषण, स्टोकेस्टिक मॉडल।
• संचार: आप सीखेंगे कि सांख्यिकीय विश्लेषणों का अध्ययन और व्याख्या कैसे करें, और अपने निष्कर्षों को प्रभावी ढंग से कैसे संप्रेषित करें। मॉड्यूल उदाहरण: तकनीकी संचार, अनुप्रयुक्त सांख्यिकीय मॉडलिंग, शोध प्रबंध।

आपके पास सांख्यिकी विषयों की एक विस्तृत श्रृंखला से अपने मॉड्यूल चुनने की सुविधा होगी। इसके अलावा, आप एक अंतिम शोध प्रबंध मॉड्यूल लेंगे जो आपको संभावित उद्योग अनुप्रयोगों या शोध नवीनता के साथ एक सांख्यिकीय समस्या पर बड़े पैमाने पर और व्यक्तिगत रूप से काम करने का मौका देता है।