कार्यक्रम विवरण
हर कंपनी को विशेष पेशेवरों की आवश्यकता होती है जो रणनीतिक कौशल को रणनीतिक दृष्टि से जोड़ते हैं। आपके उद्देश्यों के लिए आपके पास डेटा विज्ञान और सूचना प्रणाली में यह मास्टर हैडाटा साइंस में मास्टर इन इन्फोर्मेशन सिस्टम का क्या उल्लेख हैनई व्यावसायिक चुनौतियों का सामना करते हुए हमें उस वातावरण को बदलने की अनुमति मिलती है जिसमें हम रहते हैं, ठोस प्रशिक्षण की आवश्यकता होती है। एक नवीन और गुणवत्तापूर्ण प्रशिक्षण, जैसे कि मास्टर इन इन्फ़र्मेशन सिस्टम, डेटा साइंस का उल्लेख यूनिवर्सिडैड डे लॉस हेमिस्फेरियोस-आईएमएफ ग्लोबल यूनिवर्सिटी से किया गया है।
एक चौथे स्तर का कार्यक्रम जो पेशेवरों को व्यावसायिक उद्देश्यों को प्राप्त करने के लिए आवश्यक जानकारी के बड़े संस्करणों को संभालने, विश्लेषण और व्याख्या करने के लिए ज्ञान, कौशल और सटीक उपकरण प्रदान करता है, विशेष पेशेवरों जो विश्लेषणात्मक क्षमता और रणनीतिक दृष्टि को जोड़ती हैं।
तकनीकी या सांख्यिकीय प्रोफाइल के साथ मिलकर, इस मास्टर डिग्री की डिजाइन और सामग्री संगठन में प्रबंधकों और अन्य पेशेवरों को पहचानने, पकड़ने, बदलने, विश्लेषण करने और डेटा और ड्राइव रणनीति, नवाचार और उनके व्यवसाय के मूल्य की पहचान करने की अनुमति देती है।
कैरियर के अवसरकई कौशल जो आपके लिए दरवाजे खोल देंगे
मास्टर डिग्री के स्नातक डेटा विश्लेषण से संबंधित कार्यों और कार्यों को ग्रहण करने में सक्षम होंगे, विभिन्न पेशेवर प्रोफाइल विकसित करने में सक्षम हो सकते हैं, जैसे:डेटा वैज्ञानिक
डेटा विश्लेषक
व्यापार विश्लेषक
व्यापार खुफिया विशेषज्ञनेतृत्व और टीम प्रबंधन में पिछले अनुभव वाले उन प्रोफाइलों के मामले में, कार्यक्रम उन्हें तकनीकी पहलुओं को प्रशिक्षित करने और डेटा-आधारित परियोजनाओं के प्रबंधन और दिशा से संबंधित भूमिकाओं के प्रदर्शन के लिए प्रशिक्षित करेगा। उदाहरण के लिए:एनालिटिक्स प्रोजेक्ट मैनेजर
व्यापार विश्लेषिकी प्रबंधक
बिजनेस इंटेलिजेंस मैनेजर
मुख्य डेटा अधिकारीज्ञानसूचना प्रणाली में मास्टर, डेटा साइंस का उल्लेख करते हैं, व्यवसाय प्रबंधक या तकनीकी पेशेवर को इसकी संभावना प्रदान करता है:डेटा विज्ञान तकनीकों और वर्तमान में कंपनियों में उपयोग किए जाने वाले मुख्य उपकरणों को लागू करने वाले सभी प्रकार के सूचना स्रोतों को निकालें, संसाधित करें और उनका विश्लेषण करें।
पारंपरिक व्यापार खुफिया तकनीकों को माहिर करना और उन्हें बड़े डेटा और कृत्रिम बुद्धिमत्ता द्वारा पेश की गई नई संभावनाओं के साथ विस्तारित करना।
मशीन सीखने की तकनीक के आधार पर भविष्य कहनेवाला विश्लेषिकी का उपयोग करने के कारणों, पैटर्न और रुझानों का पता लगाएं।
परिकल्पना का परीक्षण करने और डेटा के आधार पर निर्णय लेने के लिए डिजाइन प्रयोग और ए / बी परीक्षण।
प्रभावी रिपोर्ट और डैशबोर्ड बनाएं।
सभी टीम प्रोफाइल के साथ एक उचित संवाद बनाए रखने के लिए बड़े डेटा और डेटा साइंस पर आधारित परियोजनाओं को प्रबंधित करें।
विभिन्न व्यावसायिक क्षेत्रों में उन्नत विश्लेषिकी के आधार पर प्रस्तावों को तैयार करने और बढ़ावा देने और नेतृत्व करने के लिए तैयार करें।
डेटा के मूल्य के आधार पर नए व्यवसाय मॉडल को समझें, बनाएं और विकसित करें।
गुणवत्ता की गारंटी देने और विभिन्न नियामक (RGPD) और नैतिक आवश्यकताओं को सही ढंग से लागू करने के लिए डेटा के शासन का उचित प्रबंधन करें।
मुख्य एप्लिकेशन फ़ील्ड के विज़न और अनुभव को प्राप्त करें और ऐसे मामलों का उपयोग करें जिन्हें विभिन्न क्षेत्रों जैसे मार्केटिंग और CRM, बैंकिंग और वित्त, संचालन, इंटरनेट ऑफ़ थिंग्स (IoT), लोग एनालिटिक्स, आदि में संबोधित किया जा रहा है।ऑनलाइन कार्यप्रणाली के लाभ100% ऑनलाइन पद्धति, शिक्षकों और छात्रों के बीच वास्तविक समय की बातचीत की अनुमति देती है।
वर्चुअल कैंपस के माध्यम से छात्र एक सरल, मैत्रीपूर्ण और सहज तरीके से पहुंचता है, आवश्यक दक्षताओं और कौशल के विकास को प्राप्त करने के लिए आवश्यक सभी संसाधन और सामग्री। डिडक्टिक संसाधन जो डिज़ाइन द्वारा समय का अनुकूलन करते हैं और इस प्रकार एक प्रभावी शिक्षण अनुभव प्राप्त करने की अनुमति देते हैं।
डिजाइन और डिडक्टिक अनुक्रम के बाद, छात्र कार्यभार और लय को निर्धारित करता है, शिक्षकों और ट्यूटर्स के मार्गदर्शन और समर्थन का अनुरोध करने के लिए मंच के माध्यम से हर समय सक्षम होता है। मॉडल को वास्तविक समय में ट्यूटोरियल, कक्षाओं और आभासी व्यावहारिक अनुभवों के साथ पूरा किया जाता है, छात्र विषय की सामग्री के व्यावहारिक और प्रासंगिक पहलुओं को विकसित या गहरा करने के लिए शिक्षक के साथ बातचीत करता है।
मास्टर डिग्री 18 सप्ताह की अवधि के दो साधारण शैक्षणिक समय में, जिसमें से यह ग्यारह विषयों की रचना की है, का आयोजन करता है, ताकि प्रत्येक विषय के सीखने के उद्देश्यों को प्राप्त करने के लिए छात्र के पास पांच सप्ताह का समय हो।
ट्यूटोरियल, कक्षाएं और वास्तविक समय में आभासी व्यावहारिक अनुभव हर दो सप्ताह में, गुरुवार दोपहर, शुक्रवार दोपहर और शनिवार को दिए जाते हैं। (* शेड्यूल को शिक्षण अनुक्रम में समायोजित किया जाएगा, जो कार्य गतिविधि के अनुकूल होने की मांग करेगा)।
अंतर्वस्तुडेटा वैज्ञानिक उपकरणअजगर मूल बातें।
डेटा साइंस के लिए लाइब्रेरी: नेम्पी, पंडस इत्यादि।
पायथन के साथ डाटा प्रोसेसिंग और विज़ुअलाइज़ेशन।
फंडामेंटल के आर।
आर
डेटा प्रोसेसिंग और विज़ुअलाइज़ेशन के साथ आर।बड़े डेटा का प्रभाव और मूल्यबड़ी डेटा दुनिया का परिचय
व्यापार खुफिया बनाम बड़ा डेटा।
बड़ी डेटा तकनीकें।
संगठन पर प्रभाव।
क्षेत्रों द्वारा डेटा और अनुप्रयोगों का मूल्य।डेटा विज्ञान विश्लेषण, खनन और दृश्य तकनीकडेटा का जीवन चक्र।
आँकड़े की गुणवत्ता।
डेटा की तैयारी और पूर्व प्रसंस्करण।
विश्लेषणात्मक मॉडल।
विज़ुअलाइज़ेशन उपकरण और तकनीक।व्यापार खुफिया और दृश्यव्यावसायिक बुद्धि का परिचय।
डेटाबेस डिजाइन।
SQL मानक।
डेटा वेयरहाउस।
निष्कर्षण, परिवर्तन और लोडिंग (ETL) उपकरण और प्रक्रियाएं।
प्रभावी सूचना प्रदर्शन।डिग्री योजनाअनुप्रयुक्त अनुसंधान और / या विकास घटकों के साथ परियोजनाओं का डिजाइन और कार्यान्वयन।
उच्च स्तरीय व्यावसायिक लेखों का डिजाइन और लेखन।
जटिल परीक्षा के विकास के लिए व्यावहारिक मॉडल का विश्लेषण।बिग डेटा प्रौद्योगिकी और क्लाउड समाधानHadoop और इसका पारिस्थितिकी तंत्र।
चिंगारी। बुनियादी बातों और अनुप्रयोगों।
NoSQL डेटाबेस।
बादल मंच।डेटा वैज्ञानिकों के लिए आंकड़ेआँकड़ों का परिचय।
संभावना और नमूना।
इंट्रेंस।
प्रतिगमन।
प्रयोगों की रूप रेखा।मशीन सीखनेमशीन सीखने के उपकरण।
निगरानी सीखने की तकनीक और अनुप्रयोग।
अप्रशिक्षित सीखने की तकनीक और अनुप्रयोग।
गहन सीखने के तौर-तरीके और तकनीक।
मशीन लर्निंग के लिए क्लाउड सॉल्यूशंसकंपनी के लिए कृत्रिम बुद्धिमत्ताकृत्रिम बुद्धिमत्ता का परिचय।
निर्णय लेने के लिए तकनीक और आवेदन।
सुदृढीकरण सीखने और अनुप्रयोगों।
प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण (एनएलपी) की तकनीक और अनुप्रयोग।
सिफारिश प्रणाली और अनुप्रयोग।कंपनी में बिग डेटापरियोजना प्रबंधन मानकों।
फुर्तीली परियोजना प्रबंधन।
विनियामक और नैतिक पहलू।
सामग्री संचालनपेशेवर deontologyतकनीकी प्रबंधन और पेशेवर नैतिकता के लिए मानवतावादी दृष्टि।
सार्वजनिक सेवा की नैतिकता, मनमानी और सत्ता के दुरुपयोग के जोखिमों का सामना कर रही है।
पर्यावरण देखभाल और अन्य वैश्विक समस्याओं के लिए नैतिक जिम्मेदारी।
पेशेवर की जिम्मेदारी का दायरा।प्रवेश प्रोफाइलकार्यक्रम की प्रकृति को देखते हुए, तीसरे स्तर के स्नातक प्रवेश करेंगे।
वरीयता के साथ उन पेशेवरों को जिनकी डिग्री पेशेवर शीर्षक और अकादमिक डिग्री के उपयोग के अनुसार सूचना और संचार प्रौद्योगिकी (आईसीटी) के व्यापक क्षेत्र से संबंधित है।
अन्य पेशेवर जिनके पास एक अलग व्यापक क्षेत्र में एक तृतीय-स्तरीय डिग्री है, डेटाबेस के माध्यम से डेटा और सूचना प्रबंधन पर केंद्रित सूचना और संचार प्रौद्योगिकियों के उपयोग और पेशेवर अनुप्रयोग में अनुभव को पहचानने में मास्टर डिग्री तक पहुंच सकते हैं।
