Università Politecnica delle Marche - Center for Philosophy, Science, and Policy
सांख्यिकी, डेटा इंटेलिजेंस और विज्ञान की नींव में मास्टरAncona, इटली
अवधि
1 Years
बोली
अंग्रेज़ी
गति
पुरा समय
आवेदन की आखरी तारीक
24 Jun 2025
सबसे पहले वाली तारिक
Sep 2025
ट्यूशन शुल्क
ट्यूशन फीस का अनुरोध करें
अध्ययन प्रारूप
परिसर में
परिचय
सांख्यिकी, डेटा इंटेलिजेंस और विज्ञान की नींव में मास्टर डिग्री कुछ सबसे लोकप्रिय प्लेटफ़ॉर्म (पायथन, STATA, R, Matlab) पर व्यावहारिक ट्यूटोरियल के माध्यम से न केवल डेटा विश्लेषण और प्रसंस्करण तकनीकों में तकनीकी दक्षता प्राप्त करने का एक अनूठा अवसर प्रदान करती है, बल्कि उनके ज्ञानात्मक तर्क और आधार को समझने का भी अवसर प्रदान करती है। मास्टर STEM पाठ्यक्रमों (सांख्यिकी, अर्थमिति, खेल सिद्धांत, मशीन लर्निंग, डीप लर्निंग, AI और लॉजिक प्रोग्रामिंग) को वैज्ञानिक पद्धति, ज्ञानमीमांसा और विज्ञान के दर्शन की नींव को समर्पित पाठ्यक्रमों के साथ मिलाता है, जो सैद्धांतिक नींव पर केंद्रित है जो ऐसी विविध अनुमानात्मक तकनीकों को रेखांकित करती है और जो संभवतः उन्हें उचित ठहराती है।
इस विकल्प का उद्देश्य अनुमानात्मक पद्धतियों को परिप्रेक्ष्य में रखना और उन्हें उस वैज्ञानिक पारिस्थितिकी तंत्र के भीतर भी जांचना/औपचारिक बनाना है जिसमें वे अंतर्निहित हैं: इसका तात्पर्य है डेटा नमूनाकरण, संरक्षण, व्याख्या और प्रकटीकरण को रेखांकित करने वाली जटिल गतिशीलता के एक जाल के रूप में "डेटा निर्माण प्रक्रिया" पर एक व्यापक नज़र डालना।
STEM पाठ्यक्रम अनुमानात्मक तकनीकों का एक समृद्ध परिदृश्य प्रदर्शित करते हैं और सबसे हालिया पद्धतिगत विकास को अपनाकर विशिष्ट शोध लक्ष्यों (पूर्वानुमान, समय-श्रृंखला विश्लेषण, जैव सांख्यिकी और महामारी विज्ञान, गहन शिक्षण, कारण मॉडलिंग, मॉडल चयन, जोखिम विश्लेषण और संवेदनशीलता विश्लेषण) को संबोधित करते हैं। यह छात्रों को जांच या डेटा विश्लेषण के विभिन्न संदर्भों में समस्याओं और टूलसेट की तुलना करने की अनुमति देकर उनके तर्क, शक्तियों और सीमाओं की गहरी समझ को बढ़ावा देता है।
आधारभूत पाठ्यक्रम संभाव्यता सिद्धांत, अनिश्चित संभाव्यता, तर्कसंगत विकल्प सिद्धांत, कारणता के सिद्धांत, सांख्यिकी के आधार, वैज्ञानिक विधियों के तर्क, बायेसियन और औपचारिक ज्ञानमीमांसा पर केंद्रित हैं और मेटा-समस्याओं जैसे सीमांकन समस्या (विज्ञान क्या है और किस मानदंड के अनुसार), सहकर्मी असहमति, निर्णय एकत्रीकरण, विश्वास ध्रुवीकरण, अनुमान के प्रकार (जैसे अपहरण, अनुरूप अनुमान), मेटासाइंस, विज्ञान लॉबिज्म, अनुसंधान अखंडता, साक्ष्य-आधारित नीति, विज्ञान विनियमन और विज्ञान का अर्थशास्त्र आदि को संबोधित करते हैं।
मास्टर कोर्स के अंत में, छात्र अपनी जांच के लिए उपयोग की जाने वाली सर्वोत्तम वैज्ञानिक पद्धति का मूल्यांकन करने में सक्षम होंगे; अपने शोध के विशिष्ट क्षेत्र में दूसरों के डेटा और अध्ययनों का विश्लेषण करेंगे, और नीति निर्माताओं को परामर्श सेवाएँ प्रदान करेंगे। पत्रकारों और राजनीतिक निर्णयकर्ताओं ने विभिन्न वैज्ञानिक क्षेत्रों द्वारा उत्पादित सूचना की आपूर्ति में खुद को उन्मुख करने के लिए महत्वपूर्ण उपकरण हासिल कर लिए होंगे।
आदर्श छात्र
प्रवेश हेतु आवश्यक शर्ते
निम्नलिखित में से किसी भी योग्यता वाले स्नातकों को प्रवेश दिया जाता है:
• मंत्रिस्तरीय डिक्री 270/2004 (ईक्यूएफ स्तर 6) के अनुसार डिग्री,
• मंत्रिस्तरीय डिक्री 509/1999 के अनुसार डिग्री,
• मंत्रिस्तरीय डिक्री 509/1999 से पहले विनियमन के अनुसार डिग्री या
मंत्रिस्तरीय डिक्री 270/2004.
विदेश में अर्जित योग्यता वाले स्नातकों को भी प्रवेश दिया जाता है, जिन्हें आयोजन समिति द्वारा अवधि और विषय-वस्तु के संदर्भ में तुलनीय माना जाता है।
उम्मीदवारों को मास्टर डिग्री के लिए आवेदन जमा करने की अंतिम तिथि तक इन आवश्यकताओं को पूरा करना होगा।
जिन छात्रों को पाठ्यक्रम में प्रवेश के लिए आवश्यक योग्यता प्राप्त करने के लिए अभी भी केवल अंतिम परीक्षा उत्तीर्ण करने की आवश्यकता है, वे सशर्त आधार पर आवेदन कर सकते हैं। हालाँकि, योग्यता शिक्षण गतिविधियों की शुरुआत से पहले प्राप्त की जानी चाहिए।
ऑडिटर के रूप में नामांकन भी संभव है। इसके लिए माध्यमिक विद्यालय डिप्लोमा की आवश्यकता होती है।
दाखिले
पाठ्यक्रम
प्रथम सेमेस्टर, भाग ए
ट्यूटोरियल: डेटा विश्लेषण के लिए STATA का परिचय, रिकार्डो कैपेली द्वारा
STATA एक सांख्यिकीय सॉफ्टवेयर है जिसका व्यापक रूप से डेटा विश्लेषण और सांख्यिकीय अनुसंधान में उपयोग किया जाता है। इस कोर्स का उद्देश्य छात्रों को STATA के मूल सिद्धांतों से परिचित कराना है। मुख्य STATA तकनीकों का अवलोकन प्रदान किया जाएगा और साथ ही इन तकनीकों को वास्तविक दुनिया के डेटा पर लागू किया जाएगा।
डेटा विज्ञान और एआई के लिए जोखिम और निर्णय लेना, नॉर्मन फेंटन द्वारा
यह मॉड्यूल जोखिम मूल्यांकन, पूर्वानुमान और निर्णय लेने की चुनौतियों का व्यापक अवलोकन प्रदान करता है, जिसमें सार्वजनिक स्वास्थ्य और चिकित्सा, कानून, सरकारी रणनीति, परिवहन सुरक्षा और उपभोक्ता संरक्षण शामिल हैं। छात्र सीखेंगे कि सार्वजनिक चर्चा में जोखिम के बारे में बहुत अधिक भ्रम को कैसे दूर किया जाए और उन्हें बेहतर जोखिम मूल्यांकन के लिए तरीके और उपकरण प्रदान किए जाएंगे जिन्हें सीधे व्यक्तिगत, समूह और रणनीतिक निर्णय लेने में लागू किया जा सकता है।
मॉड्यूल निर्णय और जोखिम समस्याओं को हल करने के लिए बड़े डेटा और मशीन लर्निंग की सीमाओं को भी सीधे संबोधित करता है। जबकि जोखिम मूल्यांकन के लिए शास्त्रीय सांख्यिकीय तकनीकों को पेश किया जाता है (जिसमें परिकल्पना परीक्षण, पी-मान और प्रतिगमन शामिल हैं) मॉड्यूल इन विधियों की गंभीर सीमाओं को उजागर करता है। विशेष रूप से, यह समस्याओं के कारण मॉडलिंग और संभाव्यता तर्क के लिए बायेसियन दृष्टिकोण की आवश्यकता पर ध्यान केंद्रित करता है। बायेसियन नेटवर्क का उपयोग पूरे पाठ्यक्रम में एक एकीकृत विषय के रूप में किया जाता है।
अलेक्जेंडर गेबहार्टर द्वारा कारण और संभावनाएं
यह पाठ्यक्रम संभाव्यता सिद्धांत की मूल बातों में एक क्रैश कोर्स प्रदान करता है, जिसके बाद संभाव्यता से संबंधित कारण के खातों का अवलोकन होता है। सामान्य विचार यह है कि कारण संरचना विभिन्न प्रकार की संभाव्य निर्भरता की व्याख्या करती है। जबकि सहसंबंध का ज्ञान भविष्यवाणी के लिए एक उपयोगी उपकरण है, केवल कारण संबंधी जानकारी ही किसी के पर्यावरण को नियंत्रित करने के लिए एक विश्वसनीय मार्गदर्शक प्रदान करती है।
अलेक्जेंडर गेबहार्टर द्वारा लिखित एपिस्टेमोलॉजी II
ज्ञान क्या है? यह सत्य और तर्कसंगतता से कैसे संबंधित है? हम अपने विश्वासों को कैसे उचित ठहरा सकते हैं और नए आने वाले साक्ष्य के प्रकाश में हमें उन्हें कैसे संशोधित करना चाहिए? ये ज्ञानमीमांसा के भीतर उठाए गए कुछ मुख्य प्रश्न हैं। "ज्ञानमीमांसा I" और "ज्ञानमीमांसा II" ऐसे ही प्रश्नों का पता लगाते हैं और बताते हैं कि बाज़ार में मौजूदा खातों के साथ-साथ इन उत्तरों से उत्पन्न होने वाली नई समस्याओं द्वारा इनका उत्तर कैसे दिया जाता है।
ट्यूटोरियल: फेडेरिको गिरी द्वारा आर एंड मैटलैब
इस पाठ्यक्रम का उद्देश्य मैटलैब (आर) प्रोग्रामिंग तकनीकों का परिचय प्रदान करना है।
ट्यूटोरियल: एड्रियानो मैनसिनी द्वारा PYTHON
पाठ्यक्रम को मूल अवधारणाओं से लेकर उन्नत डेटा विज्ञान तकनीकों तक पायथन प्रोग्रामिंग के माध्यम से शिक्षार्थियों का मार्गदर्शन करने के लिए संरचित किया गया है। यह डेटा संरचनाओं सहित प्रोग्रामिंग के मूल सिद्धांतों को समझने के लिए पायथन के परिचय से शुरू होता है। पाठ्यक्रम का उत्तरार्द्ध डेटा विज्ञान के लिए शक्तिशाली पुस्तकालयों का परिचय देता है: NumPy, SciPy, और sci-kit-learn।
ज्ञानमीमांसा I लेखक: मिशल सिकोर्स्की
ज्ञान क्या है? यह सत्य और तर्कसंगतता से कैसे संबंधित है? हम अपने विश्वासों को कैसे उचित ठहरा सकते हैं और नए आने वाले साक्ष्य के प्रकाश में हमें उन्हें कैसे संशोधित करना चाहिए? ये ज्ञानमीमांसा के भीतर उठाए गए कुछ मुख्य प्रश्न हैं। "ज्ञानमीमांसा I" और "ज्ञानमीमांसा II" ऐसे ही प्रश्नों का पता लगाते हैं और बताते हैं कि बाज़ार में मौजूदा खातों के साथ-साथ इन उत्तरों से उत्पन्न होने वाली नई समस्याओं द्वारा इनका उत्तर कैसे दिया जाता है।
विकासवादी सिद्धांत का दर्शन, इलियट सोबर द्वारा
यह कोर्स इलियट सोबर की नई किताब "द फिलॉसफी ऑफ इवोल्यूशनरी थ्योरी" पर आधारित है।
इसमें चयन की इकाइयों और सामान्य वंश जैसे विषयों को शामिल किया गया है जो संभाव्यतावादी तर्क से गहराई से संबंधित हैं।
प्रथम सेमेस्टर, भाग बी
आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस और लॉजिक प्रोग्रामिंग I एल्डो ड्रैगनी द्वारा
सामग्री:
- कृत्रिम बुद्धिमत्ता: इतिहास और तार्किक-प्रतीकात्मक दृष्टिकोण और तंत्रिका दृष्टिकोण के बीच अंतर।
- प्रथम-क्रम तर्क: वाक्यविन्यास, अर्थविज्ञान, औपचारिक प्रणाली।
- समाधान विधि: हरब्रांड का प्रमेय। बंद सूत्र के क्लॉज़ल रूप में रूपांतरण। ग्राउंड क्लॉज़ के लिए समाधान सिद्धांत। एकीकरण।
- संकल्प सिद्धांत. रैखिक संकल्प.
- निश्चित कार्यक्रम: शब्दार्थ। SLD रिज़ॉल्यूशन की शुद्धता। ऑकर-चेक समस्या। SLD रिज़ॉल्यूशन की पूर्णता। स्वतंत्रता
- संगणना नियम से। एस.एल.डी. खंडन प्रक्रिया। निश्चित कार्यक्रमों की संगणना संबंधी पर्याप्तता।
- तर्क प्रोग्रामिंग: प्रोलॉग. घोषणात्मक प्रोग्रामिंग.
रोसारिया गेसुइटा, एडलिरा स्क्रामी, एंड्रिया फरागली, मारिका इयोमी द्वारा सार्वजनिक स्वास्थ्य अनुसंधान के लिए महामारी विज्ञान और जैव सांख्यिकी के सिद्धांत
प्रमुख विषय:
- महामारी विज्ञान का परिचय, प्रो. रोसारिया गेसुइटा (2 घंटे)
- अवलोकन संबंधी अध्ययन, आवृत्ति और संबद्धता माप, प्रो. रोसारिया गेसुइटा (6 घंटे) और डॉ. मारिका इयोमी (4 घंटे)
- वर्णनात्मक अध्ययन डिजाइन, विश्लेषणात्मक दृष्टिकोण, प्रायोगिक अध्ययन डिजाइन, प्रो. एडलिरा स्क्रामी (8 घंटे)
- अध्ययन प्रोटोकॉल, डॉ. एंड्रिया फरागली (4 घंटे)
- नमूना आकार आकलन के सिद्धांत, डॉ. एंड्रिया फरागली (4 घंटे)
- व्यवस्थित समीक्षा और मेटा-विश्लेषण के सिद्धांत, डॉ. मैरिका इयोमी (4 घंटे)
बारबरा ओसिमानी द्वारा विज्ञान की नींव
विषयवस्तु: विज्ञान क्या है? कौन कहता है कि विज्ञान क्या है, किस अधिकार से और किस मानदंड के अनुसार? वैज्ञानिक ज्ञान को क्या उचित ठहराता है? क्या इसके आधार, यदि कोई हैं, तार्किक, आध्यात्मिक या व्यावहारिक प्रकृति के हैं? इस आधार पर कार्य करने के लिए क्या आधार हैं? वास्तविकता के बारे में हमारे ज्ञान को आगे बढ़ाने के लिए हमें कौन से प्रमुख उपकरण उपलब्ध हैं? हम उनकी पर्याप्तता और विश्वसनीयता का मूल्यांकन कैसे करते हैं? वैज्ञानिक पद्धति को ज्ञान के अन्य स्रोतों से क्या अलग करता है? सांख्यिकीय अनुमान के विभिन्न दृष्टिकोणों (जैसे फ्रीक्वेंटिस्ट बनाम बायेसियन स्कूल बनाम इंप्रिसाइज प्रोबेबिलिटीज दृष्टिकोण, और उनके संबंधित उपविभाग) में क्या अंतर है?
पद्धतिगत और व्यावहारिक निहितार्थ क्या हैं? विविध प्रतिमान सिद्धांत/परिकल्पना और साक्ष्य के बीच संबंधों से कैसे निपटते हैं? ये कुछ ऐसे प्रश्न हैं जिन्हें पाठ्यक्रम विज्ञान की नींव, वैज्ञानिक अनुमान और वैज्ञानिक अभ्यास में व्यावहारिक आयामों के लिए समर्पित एक बड़े दार्शनिक और पद्धतिगत साहित्य का सहारा लेकर संबोधित करता है।
विशेष रूप से, पाठ्यक्रम निम्नलिखित विषयों पर ध्यान केंद्रित करेगा:
- विज्ञान की ज्ञानमीमांसा और ऑन्कोलॉजी: सीमांकन समस्या;
- वैज्ञानिक अनिश्चितता: संभाव्यता और सांख्यिकी की नींव;
- विज्ञान में (औपचारिक) विधियाँ
क्लाउडिया पिगिनी द्वारा अर्थमिति की नींव I
''अर्थमिति I और II का आधार'' अर्थमिति विधियों को समझने और लागू करने के लिए एक आवश्यक रूपरेखा प्रदान करता है। डेटा अन्वेषण, प्रतिगमन विश्लेषण, पूर्वानुमान मॉडलिंग और कारण अनुमान को कवर करते हुए, छात्र RStudio का उपयोग करके व्यावहारिक कौशल प्राप्त करते हैं। सुझाए गए पठन सैद्धांतिक अवधारणाओं का पूरक हैं। व्यवसाय, अर्थशास्त्र और नीति में डेटा-संचालित निर्णय लेने में दक्षता चाहने वालों के लिए आदर्श।
एरिक-जान वेगेनमेकर्स द्वारा बायेसियन अनुमान
यह पाठ्यक्रम "संख्याओं में व्यक्त सामान्य ज्ञान" के सिद्धांत और व्यवहार को कवर करेगा, जो कि बायेसियन अनुमान है। पाठ्यक्रम के पहले भाग में, मैं सैद्धांतिक निर्माण खंडों (जैसे, पूर्व और पश्च वितरण, सुसंगतता, पैरामीटर अनुमान और बायेस कारक परिकल्पना परीक्षण, अस्पष्ट बनाम सूचित पूर्व वितरण, मॉडल-औसतन, मॉडल गलत विवरण, आदि) को कवर करने के लिए द्विपद मॉडल का उपयोग करूंगा। दूसरे भाग में, मैं व्यवहार में बायेसियन अनुमान का प्रदर्शन करूंगा और बायेसियन टी-टेस्ट, रिग्रेशन, एनोवा और अन्य मॉडल पेश करूंगा।
मशीन लर्निंग के मूल सिद्धांत, मार्को पियानगेरेली द्वारा
पाठ्यक्रम का उद्देश्य मशीन लर्निंग (पर्यवेक्षित, अपर्यवेक्षित और सुदृढीकरण लर्निंग) के मुख्य प्रतिमानों को संक्षेप में प्रस्तुत करना है
साथ ही, उनके सांख्यिकीय आधार (सांख्यिकीय शिक्षण सिद्धांत) को भी प्रस्तुत किया जाएगा। एमएल मॉडल की व्याख्या और व्याख्या के संदर्भ में सबसे हालिया विकास भी प्रस्तुत किया जाएगा।
सांख्यिकी विद्यालय: संभाव्यता, सांख्यिकी अनुमान और डेटा विश्लेषण की अवधारणाएँ, क्रिश्चियन हेनिग द्वारा
पाठ्यक्रम में संभाव्यता, सांख्यिकीय अनुमान और डेटा विश्लेषण की विभिन्न अवधारणाओं का तुलनात्मक अवलोकन दिया जाएगा। वास्तविक दुनिया में सांख्यिकीय मॉडल और डेटा के बीच संबंध, डेटा का विश्लेषण करने के लिए मॉडल मान्यताओं की भूमिका, वस्तुनिष्ठता की सीमाएँ और निर्णय और व्यक्तिपरक निर्णय की आवश्यकता पर ध्यान केंद्रित किया जाएगा।
दूसरा सेमेस्टर, भाग ए
एलेसेंड्रो गैल्डेली द्वारा डीप लर्निंग के साथ समय-श्रृंखला पूर्वानुमान
सामग्री:
- समय-श्रृंखला विश्लेषण का परिचय
- समय-श्रृंखला के लिए गहन शिक्षण के मूल सिद्धांत
- समय-श्रृंखला डेटा के साथ कार्य करना
- समय-श्रृंखला पूर्वानुमान के लिए गहन शिक्षण मॉडल
- उन्नत पूर्वानुमान तकनीकें
- मूल्यांकन मेट्रिक्स और मॉडल अनुकूलन
- केस स्टडीज़ और अनुप्रयोग
- समय-श्रृंखला पूर्वानुमान में भविष्य के रुझान और चुनौतियाँ
अलेक्जेंडर गेबहार्टर द्वारा कारणात्मक अनुमान
यह पाठ्यक्रम “कारण और संभावनाएँ” पाठ्यक्रम में स्थापित बुनियादी अंतर्दृष्टि और “औपचारिक ज्ञानमीमांसा” पाठ्यक्रम में पेश किए गए कुछ औपचारिक उपकरणों पर आधारित है। यह इन पाठ्यक्रमों के विषयों को आगे बढ़ाता है और कारण मॉडल और कारण रूप से व्याख्या किए गए बायेसियन नेटवर्क का परिचय प्रदान करता है। इन उपकरणों का उपयोग जटिल कारण संबंधी परिकल्पनाओं को अधिक सटीक रूप से तैयार करने, अवलोकन और काल्पनिक हस्तक्षेप के आधार पर संभाव्य भविष्यवाणियाँ उत्पन्न करने और अवलोकन और प्रयोगात्मक डेटा से कारण संरचनाओं को उजागर करने के लिए किया जा सकता है। पाठ्यक्रम सामग्री को जोड़ता है और छात्रों को विभिन्न कार्यों और खिलौना उदाहरणों पर उन्हें लागू करके इन उपकरणों से खुद को परिचित करने की अनुमति देगा।
औपचारिक ज्ञानमीमांसा II, अलेक्जेंडर गेबहार्टर द्वारा
''औपचारिक ज्ञानमीमांसा I'' और ''औपचारिक ज्ञानमीमांसा II'' पाठ्यक्रम ''ज्ञानमीमांसा'' द्वारा निर्धारित आधार पर और बाद के भागों में पाठ्यक्रम ''कारण अनुमान'' की शुरुआत में प्रस्तुत बुनियादी अवधारणाओं पर आधारित हैं। यह औपचारिक उपकरणों, विशेष रूप से संभाव्यता सिद्धांत और सरल ग्राफिकल मॉडल का उपयोग करके ज्ञान और तर्क की नींव और गतिशीलता का पता लगाता है।
बायेसियन विज्ञान दर्शन, स्टीफन हार्टमैन द्वारा
इस कोर्स का उद्देश्य यह दिखाना है कि विज्ञान के दर्शन में केंद्रीय प्रश्नों के उत्तर देने के लिए बायेसियन विधियों का उपयोग कैसे किया जा सकता है। इस उद्देश्य के लिए, पाठ्यक्रम के पहले भाग में, छात्र बायेसियन मॉडल (विशेष रूप से बायेसियन नेटवर्क के सिद्धांत का उपयोग करके) का निर्माण करना सीखेंगे और उन्हें चयनित समस्याओं पर लागू करेंगे। इस उद्देश्य के लिए, दो ट्यूटोरियल सत्र होंगे जिनमें छात्र अपने गणितीय समस्या-समाधान कौशल का प्रशिक्षण ले सकते हैं। दूसरे भाग में, हम पहले संक्षेप में ज्ञानमीमांसा औचित्य के विभिन्न ज्ञानमीमांसा सिद्धांतों के बारे में बात करेंगे और फिर औपचारिक ज्ञानमीमांसा में चर्चा की गई सुसंगतता के संभाव्य उपायों पर बहस पर ध्यान केंद्रित करेंगे।
इसके बाद हम विज्ञान के सुसंगत बायेसियन दर्शन को विकसित करने की संभावनाओं की जांच करेंगे, विशेष रूप से इस बात पर ध्यान केंद्रित करेंगे कि यह दृष्टिकोण किस हद तक वैज्ञानिक व्याख्या और अंतर-सैद्धांतिक संबंधों के बारे में वर्तमान बहस पर प्रकाश डाल सकता है। अंत में, हम बायेसियनवाद और सुसंगतता की (संभावित) सीमाओं पर चर्चा करेंगे।
बारबरा ओसिमानी द्वारा विज्ञान में तर्कसंगतता
वैज्ञानिक तर्कसंगतता क्या है? क्या वैज्ञानिक व्यवहार में विभिन्न प्रकार की तर्कसंगतताएँ काम करती हैं? यदि हाँ, तो वे आपस में कैसे जुड़ती हैं और वैज्ञानिक उत्पादन पर कैसे प्रभाव डालती हैं? विशेष रूप से, वैज्ञानिक परिस्थितियों में रणनीतिक तर्कसंगतता क्या भूमिका निभाती है, खासकर उन परिस्थितियों में जहाँ हितों का टकराव बहुत ज़्यादा होता है?
हम वैज्ञानिक असहमति (इन मामलों में) से कैसे निपटते हैं? वे कौन सी ताकतें हैं जो विविध वैज्ञानिक पारिस्थितिकी प्रणालियों (अतीत और वर्तमान) में वैज्ञानिक साक्ष्य के संग्रह, चयन, उत्पादन और प्रकटीकरण/संचार को आकार देती हैं? यह मॉड्यूल दोहरे ट्रैक दृष्टिकोण का उपयोग करके इन विषयों की जांच करेगा: मेटासाइंस अध्ययनों का "अपहरण" दृष्टिकोण, जिसका उद्देश्य पूर्वाग्रह और धोखाधड़ी का पता लगाने के लिए उपकरण विकसित करना है, और (बेयसियन) अनुनय खेलों पर हाल के साहित्य का सैद्धांतिक दृष्टिकोण।
क्लाउडिया पिगिनी द्वारा अर्थमिति की नींव II
''अर्थमिति I और II का आधार'' अर्थमिति विधियों को समझने और लागू करने के लिए एक आवश्यक रूपरेखा प्रदान करता है। डेटा अन्वेषण, प्रतिगमन विश्लेषण, पूर्वानुमान मॉडलिंग और कारण अनुमान को कवर करते हुए, छात्र RStudio का उपयोग करके व्यावहारिक कौशल प्राप्त करते हैं। सुझाए गए पठन सैद्धांतिक अवधारणाओं का पूरक हैं। व्यवसाय, अर्थशास्त्र और नीति में डेटा-संचालित निर्णय लेने में दक्षता चाहने वालों के लिए आदर्श।
औपचारिक ज्ञानमीमांसा I लेखक: मिशल सिकोर्स्की
''औपचारिक ज्ञानमीमांसा I'' और ''औपचारिक ज्ञानमीमांसा II'' पाठ्यक्रम ''ज्ञानमीमांसा'' द्वारा निर्धारित आधार पर और बाद के भागों में ''कारण अनुमान'' पाठ्यक्रम की शुरुआत में प्रस्तुत बुनियादी अवधारणाओं पर आधारित हैं। यह औपचारिक उपकरणों, विशेष रूप से संभाव्यता सिद्धांत और सरल ग्राफिकल मॉडल का उपयोग करके ज्ञान और तर्क की नींव और गतिशीलता का पता लगाता है।
अनुमानात्मक सांख्यिकी से परे: अपहरण और क्यू पद्धति, राफेल ज़ानोली द्वारा
प्रमुख विषय:
- परिचय अनुमानात्मक और गैर-अनुमानात्मक सांख्यिकी के बीच सांख्यिकीय और पद्धतिगत अंतर
- आगमन, निगमन और अपहरण
- वस्तुनिष्ठता बनाम व्यक्तिपरकता: ज्ञानमीमांसीय और सांख्यिकीय विचार
- क्यू पद्धति और व्यक्तिपरकता का वैज्ञानिक अध्ययन
- उदाहरण और व्यावहारिक
दूसरा सेमेस्टर, भाग बी
आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस और लॉजिक प्रोग्रामिंग II एल्डो ड्रैगनी द्वारा
सामग्री:
- कृत्रिम बुद्धिमत्ता: इतिहास और तार्किक-प्रतीकात्मक दृष्टिकोण और तंत्रिका दृष्टिकोण के बीच अंतर।
- प्रथम-क्रम तर्क: वाक्यविन्यास, अर्थविज्ञान, औपचारिक प्रणाली।
- समाधान विधि: हरब्रांड का प्रमेय। बंद सूत्र के क्लॉज़ल रूप में रूपांतरण। ग्राउंड क्लॉज़ के लिए समाधान सिद्धांत। एकीकरण।
- संकल्प सिद्धांत. रैखिक संकल्प.
- निश्चित कार्यक्रम: शब्दार्थ। SLD रिज़ॉल्यूशन की शुद्धता। ऑकर-चेक समस्या। SLD रिज़ॉल्यूशन की पूर्णता। स्वतंत्रता
- संगणना नियम से। एस.एल.डी. खंडन प्रक्रिया। निश्चित कार्यक्रमों की संगणना संबंधी पर्याप्तता।
- तर्क प्रोग्रामिंग: प्रोलॉग. घोषणात्मक प्रोग्रामिंग.
विज्ञान और प्रौद्योगिकी का अर्थशास्त्र, निकोला मैटेउची द्वारा
यह पाठ्यक्रम विनियमन और सार्वजनिक नीति के अर्थशास्त्र के मानक और सकारात्मक (लैटिन पॉज़िटम से) विषयों को प्रस्तुत करता है, जिसमें विज्ञान-आधारित (उच्च तकनीक) आर्थिक क्षेत्रों और बड़ी सामाजिक चुनौतियों पर ध्यान केंद्रित किया जाता है, जिनका समाधान वैज्ञानिक ज्ञान पर निर्भर करता है। नीति-निर्माण का अर्थ इसकी व्यापक परिभाषा में है, जो विस्तृत क्षेत्रीय मानदंडों और नीति (जैसे, स्वास्थ्य नीति और विनियमन) से लेकर व्यापक नीति-निर्माण (जैसे, विकास या पर्यावरण नीति) तक फैला हुआ है। पाठ्यक्रम "बाजार" और "सरकारी विफलताओं" की दो बुनियादी श्रेणियों के इर्द-गिर्द घूमता है, ताकि नीति विफलता और/या कब्जे के कारणों, तंत्रों और परिणामों का विश्लेषण करने वाले प्रभावशाली कार्यों की एक तर्कसंगत (गैर-व्यवस्थित) समीक्षा प्रस्तुत की जा सके। पाठ्यक्रम का मुख्य कदम वैज्ञानिक लॉबिज्म है।
विज्ञान-आधारित डोमेन में विनियमन का अर्थशास्त्र, निकोला मैटेउची द्वारा
यह पाठ्यक्रम विनियमन और सार्वजनिक नीति के अर्थशास्त्र के मानक और सकारात्मक (लैटिन पॉज़िटम से) विषयों को प्रस्तुत करता है, जिसमें विज्ञान-आधारित (उच्च तकनीक) आर्थिक क्षेत्रों और बड़ी सामाजिक चुनौतियों पर ध्यान केंद्रित किया जाता है, जिनका समाधान वैज्ञानिक ज्ञान पर निर्भर करता है। नीति-निर्माण का अर्थ इसकी व्यापक परिभाषा में है, जो विस्तृत क्षेत्रीय मानदंडों और नीति (जैसे, स्वास्थ्य नीति और विनियमन) से लेकर व्यापक नीति-निर्माण (जैसे, विकास या पर्यावरण नीति) तक फैला हुआ है।
यह पाठ्यक्रम “बाजार” और “सरकारी विफलताओं” की दो बुनियादी श्रेणियों के इर्द-गिर्द घूमता है, ताकि नीति विफलता और/या कब्जे के कारणों, तंत्रों और परिणामों का विश्लेषण करने वाले प्रभावशाली कार्यों की एक तर्कपूर्ण (गैर-व्यवस्थित) समीक्षा प्रस्तुत की जा सके। पाठ्यक्रम का मुख्य आधार वैज्ञानिक लॉबिज्म है।
प्रश्नावली विकास: सर्वेक्षणों से डेटा कैसे एकत्रित करें। क्या करें और क्या न करें, सिमोना नास्पेटी द्वारा
यह पाठ्यक्रम प्रश्नावली विकास और सर्वेक्षणों के माध्यम से डेटा एकत्र करने की रणनीतियों का अवलोकन प्रदान करता है। प्रतिभागी सीखेंगे कि सटीक और सार्थक डेटा एकत्र करने के लिए सर्वेक्षण कैसे डिज़ाइन और कार्यान्वित करें। व्याख्यान, केस स्टडी और इंटरैक्टिव गतिविधियों के माध्यम से, प्रतिभागियों को प्रश्नावली विकास के क्या करें और क्या न करें के बारे में व्यावहारिक कौशल और अंतर्दृष्टि प्राप्त होगी।
गिउलिओ पालोम्बा द्वारा समय श्रृंखला अर्थमिति
प्रमुख विषय:
- समय श्रृंखला डेटा और स्टोकेस्टिक प्रक्रियाएं
- गतिशील मॉडल
- ARMA मॉडल
- इकाई मूल
- VAR मॉडल
- सहएकीकरण
- GARCH मॉडल
एंड्रिया साल्टेली द्वारा अनुसंधान की अखंडता
अनुसंधान अखंडता के विभिन्न आयामों को मानदंडों, कार्यों और एकता के संदर्भ में व्यवस्थित किया जाता है। मानदंड बताते हैं कि विज्ञान किस तरह से मानक मानकों के अनुरूप है या उनसे विचलित होता है। कार्य इस बात से संबंधित हैं कि विज्ञान और अनुसंधान किस तरह से एक कार्यशील, अप्रभावित तंत्र से संपन्न हैं। तीसरा अर्थ विज्ञान की एक अखंड और अविभाजित इकाई के रूप में धारणा से संबंधित है। यह पाठ्यक्रम विज्ञान के ऐतिहासिक, दार्शनिक और समाजशास्त्रीय तत्वों के परिचय के रूप में भी कार्य करता है, जो कि ज्यादातर विज्ञान और प्रौद्योगिकी अध्ययन (एसटीएस) के क्षेत्र से हैं, और इसमें विज्ञान और लॉबिंग पर एक अनुभाग है।
परिमाणीकरण की नैतिकता, एंड्रिया साल्टेली द्वारा
पाठ्यक्रम सांख्यिकीय और गणितीय परिमाणीकरण के विभिन्न रूपों और उनकी तकनीकी और मानक गुणवत्ता से जुड़े सांख्यिकीय और समाजशास्त्रीय तत्वों का मिश्रण प्रस्तुत करता है। संवेदनशीलता विश्लेषण और संवेदनशीलता लेखा परीक्षा को गुणवत्ता के विश्लेषण के लिए प्रासंगिक पद्धतियों के रूप में प्रस्तुत किया जाएगा, जिसमें उपलब्ध विधियों के गुणों की चर्चा की जाएगी। कवर किए गए अन्य विषय हैं मॉडलिंग की राजनीति, सहभागी मॉडलिंग और परिमाणीकरण का समाजशास्त्र।
सेरेना डोरिया द्वारा अस्पष्ट संभावनाएँ
शास्त्रीय संभाव्यता सिद्धांत के विपरीत, जो स्पष्ट संभावनाओं से निपटता है, अनिश्चित संभावना पूर्ण ज्ञान की सीमाओं को स्वीकार करती है। यह उन स्थितियों के लिए एक मजबूत और बहुमुखी दृष्टिकोण प्रदान करता है जहां जानकारी दुर्लभ, अपूर्ण या अविश्वसनीय है। हम अनिश्चित पूर्वानुमानों और संभावनाओं के पीछे की प्रेरणाओं की जांच करके और उन्हें शास्त्रीय संभाव्यता सिद्धांत के साथ तुलना करके शुरू करेंगे। हम अनिश्चित संभावनाओं का प्रतिनिधित्व करने के लिए आवश्यक गणितीय उपकरणों का पता लगाएंगे और हम यह पता लगाएंगे कि इस ढांचे का उपयोग कृत्रिम बुद्धिमत्ता और निर्णय सिद्धांत में कैसे किया जा सकता है।
जियाकोमो सिल्लारी द्वारा तर्कसंगत विकल्प सिद्धांत
यह पाठ्यक्रम तर्कसंगत विकल्प सिद्धांत पर गहनता से चर्चा करता है, जोखिम, अज्ञानता और अनिश्चितता की स्थितियों में निर्णय लेने की प्रक्रिया की खोज करता है। यह इस बात की जांच करके शुरू होता है कि जब परिणाम अज्ञात होते हैं तो निर्णय कैसे लिए जाते हैं, जिसमें रॉल्स के अंतर सिद्धांत में मैक्सिमिन और हरसानी के साथ बहस जैसे दार्शनिक अनुप्रयोगों पर विशेष ध्यान दिया जाता है।
इससे, पाठ्यक्रम प्रायिकता की विभिन्न व्याख्याओं की ओर बढ़ता है, जिसमें व्यक्तिपरक प्रायिकता और डच पुस्तक प्रमेय पर विशेष ध्यान दिया जाता है। इसके बाद पाठ्यक्रम अपेक्षित उपयोगिता सिद्धांत को आधारभूत दृष्टिकोण से कवर करता है, प्रतिनिधित्व प्रमेय से संबंधित मशीनरी की समीक्षा करता है और रणनीतिक तर्कसंगतता के साथ समाप्त होता है, इस बात पर ध्यान केंद्रित करता है कि व्यक्ति रणनीतिक वातावरण में कैसे निर्णय लेते हैं जहां परिणाम दूसरों के कार्यों पर निर्भर करते हैं, विशेष रूप से समन्वय और सहयोग से निपटने में।
कार्यक्रम का परिणाम
मास्टर डिग्री मानव विज्ञान और STEM दोनों विषयों के छात्रों और विद्वानों के लिए है, लेकिन उन पेशेवरों के लिए भी है जो डेटा विश्लेषण, विज्ञान ज्ञानमीमांसा और साक्ष्य-आधारित नीति के क्षेत्र में अपने कौशल को समृद्ध करना चाहते हैं। जो आंकड़ा उभर कर आता है वह अनिवार्य रूप से एक डेटा विश्लेषक का है, जिसके पास एक समृद्ध पद्धतिगत और आधारभूत पृष्ठभूमि है, लेकिन मास्टर डिग्री पत्रकारों, राजनेताओं और किसी भी क्षेत्र (आर्थिक से लेकर स्वास्थ्य सेवा से लेकर कानूनी तक) में पेशेवरों की शैक्षिक प्रोफ़ाइल को समृद्ध करने में भी योगदान दे सकती है।
मास्टर डिग्री के अंत में, छात्र अपनी जांच के लिए उपयोग की जाने वाली सर्वोत्तम वैज्ञानिक पद्धति का मूल्यांकन करने में सक्षम होंगे; अपने शोध के विशिष्ट क्षेत्र में दूसरों के डेटा और अध्ययनों का विश्लेषण करेंगे, और नीति-निर्माताओं को परामर्श सेवाएँ प्रदान करेंगे। पत्रकारों और राजनीतिक निर्णय-निर्माताओं ने विभिन्न वैज्ञानिक क्षेत्रों में उत्पादित सूचना की आपूर्ति में खुद को उन्मुख करने के लिए महत्वपूर्ण उपकरण हासिल कर लिए होंगे।