एनालिटिक्स में एम.एस
Harrisburg University Of Science and Technology Dubai
महत्वपूर्ण जानकारी
परिसर स्थान
Dubai, युनाइटेड अरब एमरेट्स
भाषविद्र
अंग्रेज़ी
अध्ययन प्रारूप
मिश्रित
अवधि
2 वर्षों
गति
पुरा समय, आंशिक समय
ट्यूशन शुल्क
USD 5,480 / per semester *
आवेदन की आखरी तारीक
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सबसे पहले वाली तारिक
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* $65,760, 50% छूट के साथ $32,880
परिचय
डेटा विश्लेषक संभावित रूप से हर विषय में नए संबंध बना रहे हैं: व्यवसाय, स्वास्थ्य सेवा, भूविज्ञान, गणित और सांख्यिकी, जीव विज्ञान, रसायन विज्ञान, कंप्यूटर विज्ञान, सूचना प्रणाली और प्रौद्योगिकी, इंजीनियरिंग, मनोविज्ञान, व्यवहार विज्ञान, संचालन अनुसंधान, और बहुत कुछ अत्यधिक सहयोगी, डेटा-संचालित संगठनों को सक्षम करने के लिए सूचना और विश्लेषण के साथ भूमिका-आधारित बातचीत का उपयोग करके इन विषयों के बीच बातचीत। इस कार्यक्रम के स्नातक जटिल, सूचना-गहन दुनिया के लिए तैयार कार्यबल में प्रवेश करते हैं।
कार्यक्रम सांद्रता
- हेल्थकेयर सूचना विज्ञान
- औषधि विज्ञान (अतिरिक्त प्रवेश आवश्यकताएँ)
- व्यक्तिगत
दाखिले
पाठ्यक्रम
इस कार्यक्रम के लिए कुल 36 सेमेस्टर घंटे की आवश्यकता है: कोर कोर्स से 15 सेमेस्टर घंटे, अनुभवात्मक पाठ्यक्रम के 6 सेमेस्टर घंटे, और एकाग्रता पाठ्यक्रम के 15 सेमेस्टर घंटे। प्रत्येक पाठ्यक्रम का सेमेस्टर घंटे का मान कोष्ठकों में दिखाई देता है।
- अन्य 500 - विश्लेषिकी I: सिद्धांत और अनुप्रयोग (3 क्रेडिट)
- अन्य 502 - विश्लेषणात्मक तरीके I (3 क्रेडिट)
- अन्ली 506 - अन्वेषणात्मक डेटा विश्लेषण (3 क्रेडिट)
- अन्य 512 - डेटा विज़ुअलाइज़ेशन (3 क्रेडिट)
- अन्य 510 - विश्लेषिकी II: सिद्धांत और अनुप्रयोग (3 क्रेडिट)
- अन्य 545 - विश्लेषणात्मक तरीके II (3 क्रेडिट)
- Anly 560 - Anly के लिए फंक्शन प्रोग्रामिंग के तरीके (3 क्रेडिट)
- ग्रेड 695 - अनुसंधान पद्धति और लेखन (3 क्रेडिट)
कार्यक्रम का परिणाम
एनालिटिक्स प्रोग्राम में मास्टर ऑफ साइंस के स्नातक निम्न में सक्षम होंगे:
- डेटा उपयोग के लिए अवसरों, आवश्यकताओं और बाधाओं की पहचान करना और उनका आकलन करना;
- इन विश्लेषणों की आवश्यकता के अनुसार दिशा बदलते हुए स्पष्ट और व्यावहारिक विश्लेषण करें;
- किसी डेटासेट की गुणवत्ता के स्तर को मापें, उसका मूल्यांकन करें और उसकी व्याख्या करें और गुणवत्ता में सुधार के लिए एक योजना विकसित करें;
- डेटा विश्लेषणात्मक समाधान विकसित करने के लिए एक टीम में प्रभावी ढंग से काम करें;
- बौद्धिक संपदा, डेटा सुरक्षा अखंडता और गोपनीयता से संबंधित नैतिक मुद्दों को पहचानना और उनका विश्लेषण करना; और
- विभिन्न प्रकार के दर्शकों के लिए स्पष्ट रूप से और प्रेरक रूप से संवाद करें।
स्नातक वित्त, विपणन, संचालन और व्यापार खुफिया कार्य समूहों में डेटा वैज्ञानिक और विश्लेषक बन जाते हैं जो बड़ी मात्रा में डेटा उत्पन्न और उपभोग करते हैं।