University of St Andrews

डेटा साइंस में ऑनलाइन एमएससी

नीचे प्रकाशित मॉड्यूल पिछले शैक्षणिक वर्षों में जो पढ़ाया गया है उसके उदाहरण हैं और आपके कार्यक्रम शुरू करने से पहले इनमें बदलाव हो सकता है।

एमएससी

एमएससी की ओर अध्ययन करने वाले छात्र निम्नलिखित अनिवार्य मॉड्यूल और एक वैकल्पिक मॉड्यूल लेते हैं।

अनिवार्य मॉड्यूल

• जटिल सिस्टम मॉडलिंग और सिमुलेशन: आधुनिक नेटवर्क-आधारित मॉडल और सिमुलेशन पर व्यावहारिक फोकस के साथ, समस्याओं के विभिन्न वर्गों के लिए तकनीकों और उनके अनुप्रयोगों की एक श्रृंखला का परिचय देता है।
• डेटा और सूचना विज़ुअलाइज़ेशन: इस सवाल पर केंद्रित है कि अन्वेषण और विश्लेषण के लिए जानकारी को सुलभ बनाने के लिए दृश्य प्रतिनिधित्व का उपयोग कैसे किया जाए
• डेटा-संचालित सिस्टम: एक उन्नत अनुसंधान-केंद्रित मॉड्यूल है जो वितरित सिस्टम और तकनीकों की नींव प्रस्तुत करता है जो डेटा को संसाधित करते हैं
• असतत अनुकूलन: इंटीजर प्रोग्रामिंग और कॉम्बिनेटोरियल ऑप्टिमाइज़ेशन में समस्याओं को हल करने के लिए विकसित और उपयोग किए जाने वाले सिद्धांत, उपकरण और प्रौद्योगिकियों को शामिल करता है।
• एंड-टू-एंड मशीन लर्निंग: एंड-टू-एंड डेटा-संचालित विश्लेषण करने के लिए पायथन पैकेज का उपयोग करने पर केंद्रित है
• मशीन लर्निंग एल्गोरिदम: विभिन्न प्रकार के प्रतिगमन, वर्गीकरण और अप्रशिक्षित दृष्टिकोणों का उपयोग करते हुए गणितीय नींव और पद्धतिगत दृष्टिकोण सहित आवश्यक सिद्धांत और एल्गोरिदम को शामिल करता है।
• पायथन में प्रोग्रामिंग: पायथन में मॉडलिंग, डिज़ाइन और कार्यान्वयन का परिचय और संशोधन करता है।

वैकल्पिक मॉड्यूल

• संख्यात्मक अनुकूलन: रैखिक बीजगणित और अनुकूलन को रुचि के प्राथमिक विषयों के रूप में लेता है और परिणामी उपकरणों, तकनीकों और एल्गोरिदम के अनुप्रयोगों के रूप में मशीन सीखने की समस्याओं का समाधान करता है।
• डेटा विज्ञान में अनुसंधान विधियां: डेटा विज्ञान अनुसंधान की योजना, डेटा एकत्रण, डेटा विश्लेषण और प्रसार चरणों के लिए आवश्यक कौशल का परिचय देती हैं।

शोध प्रबंध परियोजना

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

सिखने का परिणाम

नेतृत्व कौशल और परियोजना प्रबंधन

अपने नेतृत्व कौशल को विकसित करें, फीडबैक पर विचार करने, परियोजनाओं का प्रबंधन करने और चुनौतियों का सामना करने की क्षमता का निर्माण करें।

समस्या-समाधान, आलोचनात्मक सोच और विश्लेषणात्मक कौशल

अपनी डेटा साक्षरता में सुधार करें, साथ ही रचनात्मक ढंग से सोचना सीखें और डेटा विश्लेषण के लिए नवीन दृष्टिकोण तैयार करने, डिज़ाइन करने और विकसित करने के लिए अपनी कल्पना का उपयोग करें।

प्रोग्रामिंग का ज्ञान और समझ

एक्सेल, पायथन, मैथमैटिका, मैटलैब और मैपिंग जैसे क्षेत्रों में विशिष्ट कोडिंग कौशल विकसित करें।

कंप्यूटर साइंस स्कूल के पूर्व छात्रों ने विभिन्न वैश्विक, वाणिज्यिक, वित्तीय और अनुसंधान संस्थानों में काम किया है, जिनमें शामिल हैं:

• वीरांगना
• अमेरिकन एक्सप्रेस
• Avaloq
• बार्कलेज कैपिटल
• बीपी
• मकर राशि
• Hailo
• हेवलेट पैकर्ड
• हिताची डाटा सिस्टम्स
• माइक्रोसॉफ्ट
• रॉकस्टार
• रॉयल बैंक ऑफ स्कॉटलैंड, टेस्को बैंक, लॉयड्स
• Skyscanner
• सिमेंटेक
• TriSystems

आगे के अध्ययन

कंप्यूटर साइंस स्कूल के कई स्नातक सेंट एंड्रयूज़ में पीएचडी कार्यक्रमों में दाखिला लेकर अपनी शिक्षा जारी रखते हैं।