डाटा साइंस एंड इंजीनियरिंग में एमएससी
University of Dundee
महत्वपूर्ण जानकारी
परिसर स्थान
Dundee, ग्रेट ब्रिटन (यूके)
भाषविद्र
अंग्रेज़ी
अध्ययन प्रारूप
परिसर में
अवधि
12 - 15 महीने
गति
पुरा समय
ट्यूशन शुल्क
GBP 26,600 / per year *
आवेदन की आखरी तारीक
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सबसे पहले वाली तारिक
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* अंतर्राष्ट्रीय| स्कॉटलैंड के लिए £12,000| इंग्लैंड, वेल्स, उत्तरी आयरलैंड और आयरलैंड गणराज्य के लिए £12,000
परिचय
अपने डेटा इंजीनियरिंग और डेटा विज्ञान के ज्ञान और समझ को विकसित करना, डेटा के बड़े सेटों को स्टोर करना, प्रबंधित करना और उनका विश्लेषण करना।
डेटा इंजीनियरिंग और डेटा विज्ञान दो निकट से संबंधित क्षेत्र हैं। फिर भी उनकी दो अलग-अलग भूमिकाएँ और जिम्मेदारियाँ हैं:
- डेटा इंजीनियरिंग डेटा एकत्र करने, भंडारण, प्रसंस्करण और विश्लेषण करने की प्रक्रिया है। डेटा इंजीनियर ऐसे सिस्टम का निर्माण और रखरखाव करते हैं जो व्यवसायों के लिए डेटा को सुलभ और उपयोगी बनाते हैं।
- डेटा विज्ञान अध्ययन का वह क्षेत्र है जो डेटा से ज्ञान और अंतर्दृष्टि निकालने के लिए डोमेन ज्ञान, प्रोग्रामिंग कौशल और सांख्यिकीय तरीकों को जोड़ता है। डेटा वैज्ञानिक अपने कौशल का उपयोग व्यावसायिक समस्याओं को हल करने, पूर्वानुमान लगाने और निर्णय लेने में सुधार करने के लिए करते हैं।
ऐसे कई कारण हैं जिनकी वजह से आपको University of Dundee में एमएससी डेटा साइंस और डेटा इंजीनियरिंग का अध्ययन करना चाहिए।
आपको एक अद्वितीय पाठ्यक्रम से लाभ होगा जो डेटा इंजीनियरिंग और डेटा विज्ञान के कौशल को जोड़ता है। यह आपको आज की डेटा-संचालित दुनिया में एक विपणन योग्य पेशेवर बनाता है।
आप प्रमुख शोधकर्ताओं और ट्यूटर्स, बिजनेस इंटेलिजेंस विशेषज्ञों और औद्योगिक और अनुसंधान डेटा वैज्ञानिकों से सीखेंगे। इससे आपको अपने करियर में सामना की जा सकने वाली वास्तविक जीवन स्थितियों के बारे में अपनी समझ विकसित करने में मदद मिलेगी।
पूरे पाठ्यक्रम में, आप मुख्य और वैकल्पिक मॉड्यूल की एक श्रृंखला का अध्ययन करेंगे जैसे:
- मशीन सीखने का परिचय
- डेटा इंजीनियरिंग के लिए प्रोग्रामिंग भाषाएँ
- बिग डेटा विश्लेषण
- DevOps
- माइक्रोसर्विसेज
अपनी पढ़ाई के हिस्से के रूप में, आप एक शोध परियोजना भी शुरू करेंगे। यह आपको एक स्वतंत्र सॉफ़्टवेयर विकास परियोजना को चलाने में अनुभव प्राप्त करने की अनुमति देगा।
हाल की परियोजनाओं पर गौर किया गया है:
- पेय उद्योग में बिक्री बढ़ाने के लिए तृतीय-पक्ष बाज़ार डेटा को एकीकृत करना
- माइक्रोसर्विस आर्किटेक्चर के माध्यम से नागरिक विज्ञान डेटा तक पहुंच प्रदान करना
- आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस और डीप लर्निंग का उपयोग करके त्वचा कैंसर का निदान
गेलरी
दाखिले
पाठ्यक्रम
शिक्षण
आपके शिक्षण का समर्थन करने के लिए शिक्षण विधियों की एक श्रृंखला का उपयोग किया जाएगा:
- व्याख्यान
- ट्यूटोरियल
- अकादमिक और उद्योग विशेषज्ञों द्वारा सेमिनार
- बाहरी उद्योग वार्ता
मूल्यांकन
आप द्वारा मूल्यांकन किया जाएगा:
- लिखित और व्यावहारिक पाठ्यक्रम
- परीक्षा
- प्रस्तुतियाँ
- साक्षात्कार
- एक शोध परियोजना
मॉड्यूल
सितंबर प्रारंभ (12 महीने)
- सेमेस्टर 1 मॉड्यूल (सितंबर - दिसंबर)
- सेमेस्टर 2 मॉड्यूल (जनवरी - अप्रैल)
- परियोजना (अप्रैल के अंत में - सितंबर की शुरुआत में)
जनवरी प्रारंभ (15 माह)
- सेमेस्टर 2 मॉड्यूल (जनवरी - अप्रैल)
- ग्रीष्मकालीन अवकाश (मई-सितंबर)
- सेमेस्टर 1 मॉड्यूल (सितंबर - दिसंबर)
- परियोजना (जनवरी - मार्च के अंत में)
अंतर्भाग मापदंड
ये मॉड्यूल आपके पाठ्यक्रम का एक अनिवार्य हिस्सा हैं।
- मशीन लर्निंग का परिचय (AC50001)
- डेटा इंजीनियरिंग के लिए प्रोग्रामिंग भाषाएँ (AC50002)
- उन्नत बड़ा डेटा विश्लेषण (AC51047)
- एमएससी प्रोजेक्ट (AC52010)
- अनुसंधान के तरीके (AC52012)
- बिजनेस इंटेलिजेंस सिस्टम (AC52048)
वैकल्पिक मॉड्यूल
आपको अपने पाठ्यक्रम के हिस्से के रूप में इनमें से एक या अधिक मॉड्यूल को चुनना होगा।
- प्रौद्योगिकी नवाचार प्रबंधन (AC51005)
- कंप्यूटर विज़न (AC51007)
- DevOps और माइक्रोसर्विसेज (AC51041)
कार्यक्रम ट्यूशन शुल्क
कैरियर के अवसर
यदि आप सोच रहे हैं कि डेटा साइंस और डेटा इंजीनियरिंग में डिग्री के साथ आप क्या कर सकते हैं, तो आपके लिए कई विकल्प उपलब्ध हैं।
डेटा साइंस और डेटा इंजीनियरिंग में डिग्री आपको कई उद्योगों में आगे बढ़ने के लिए कौशल और ज्ञान प्रदान करेगी, जिनमें शामिल हैं:
- क्लाउड और वेब-आधारित उद्योग, जैसे प्रकाशन, संदेश सेवाएँ, डेटा एग्रीगेटर और विज्ञापन
- स्वास्थ्य उद्योग, एनएचएस या निजी चिकित्सा पद्धतियों जैसे क्षेत्रों में
- कंप्यूटर खेल उद्योग
इन विशिष्ट उद्योगों के अलावा, आप अपने कौशल का उपयोग कई अन्य नौकरियों में भी कर सकते हैं, जैसे:
- तथ्य विश्लेषक
- आँकड़े वाला वैज्ञानिक
- डाटा इंजीनियर
- मशीन सीखने वाला इंजीनियर
- बिजनेस इंटेलिजेंस विश्लेषक