अनुप्रयुक्त गणित और सांख्यिकी में मास्टर

वर्ष 1 पर ध्यान दें: अनुप्रयुक्त गणित और सांख्यिकी

यह प्रथम वर्ष का मास्टर कार्यक्रम लागू गणित में बुनियादी और अधिक विशिष्ट पाठ्यक्रमों की एक विस्तृत श्रृंखला प्रदान करता है। यह छात्रों को निम्नलिखित क्षेत्रों में उनकी शैक्षणिक और व्यावसायिक परियोजनाओं के लिए अनुकूलित एक व्यक्तिगत पाठ्यक्रम बनाने की अनुमति देता है:

• सांख्यिकी, वित्त और बीमांकिक विज्ञान
• मॉडलिंग, प्रायिकता और आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस
• अनुकूलन
• सिग्नल, कंप्यूटिंग और मशीन लर्निंग
• संख्यात्मक विश्लेषण और ईडीपी

मास्टर डिग्री पूरी करने के लिए, प्रथम वर्ष के छात्र निम्नलिखित द्वितीय वर्ष के कार्यक्रमों में प्रवेश कर सकते हैं:

• मास्टर वर्ष 2 - सांख्यिकी, वित्त और बीमांकिक विज्ञान
• मास्टर वर्ष 2 - गणितीय मॉडलिंग
• मास्टर वर्ष 2 - सांख्यिकी, वित्त और बीमांकिक विज्ञान
• मास्टर वर्ष 2 - संभाव्यता और वित्त

वर्ष 2 सांख्यिकी, वित्त और बीमांकिक विज्ञान विशेषज्ञता पर ध्यान दें

स्टोचैस्टिक मॉडल का वित्तीय संस्थानों और बीमा कंपनियों में गहनता से उपयोग किया जाता है। मॉडल विनिर्देशों के अलावा, सटीक सांख्यिकीय विधियां अनुमान, अंशांकन और पूर्वानुमान के लिए महत्वपूर्ण हैं। यह प्रवृत्ति हाल ही में डेटा साइंस और मशीन लर्निंग के उदय से बढ़ी है।

सांख्यिकी, वित्त और बीमांकिक विज्ञान मास्टर कार्यक्रम का उद्देश्य सभी प्रकार के वित्तीय संस्थानों की जरूरतों को पूरा करने के लिए यादृच्छिक मॉडलिंग और जोखिम प्रबंधन के क्षेत्र में उच्च स्तरीय विशेषज्ञों को प्रशिक्षित करना है। इस महत्वाकांक्षी लक्ष्य को प्राप्त करने के लिए संभाव्यता और आंकड़ों में एक मजबूत स्तर की आवश्यकता है। पाठ्यक्रम समय श्रृंखला, मशीन सीखने, जोखिम प्रबंधन, बीमांकिक विज्ञान और गणितीय वित्त में मुख्य पाठ्यक्रमों के आसपास आयोजित किया जाता है।

वर्ष2 डाटा साइंस विशेषज्ञता पर ध्यान दें

आज की विशाल मात्रा में डेटा का दोहन करने के लिए परिष्कृत गणितीय तकनीकों की आवश्यकता होती है, जो डेटा साइंस का आधार बनती हैं। डेटा से ज्ञान तक का यह संक्रमण कई चुनौतियां लाता है जिसके लिए अंतःविषय दृष्टिकोण की आवश्यकता होती है। डेटा साइंस सूचना के सांख्यिकीय प्रसंस्करण पर बहुत अधिक निर्भर करता है: गणितीय आँकड़े, संख्यात्मक आँकड़े, सांख्यिकीय शिक्षा और मशीन लर्निंग।

गणितीय और संख्यात्मक सांख्यिकी और सीखने के तरीकों की एक विस्तृत श्रृंखला का उपयोग खोजपूर्ण डेटा के विश्लेषण से लेकर परिष्कृत अनुमान तकनीक (पदानुक्रमित ग्राफिकल मॉडल) और वर्गीकरण या प्रतिगमन (गहरी शिक्षा, समर्थन वेक्टर मशीन) तक किया जाता है। बड़े पैमाने पर विकसित होने के लिए, इन विधियों को डेटा वितरण तंत्र और बड़े पैमाने पर गणना की निपुणता की आवश्यकता होती है। अनुप्रयुक्त गणित (कार्यात्मक विश्लेषण, संख्यात्मक विश्लेषण, उत्तल और गैर-उत्तल अनुकूलन) भी एक आवश्यक भूमिका निभाता है।

वर्ष 2: अन्य विशेषज्ञता

• गणितीय मॉडलिंग
• संभाव्यता और वित्त

आजीविका

सांख्यिकी, वित्त और बीमांकिक विज्ञान विशेषज्ञता के छात्रों को बैंकों, बीमा कंपनियों, संपत्ति प्रबंधकों और हेज फंड सहित सभी प्रकार के वित्तीय संस्थानों के लिए यादृच्छिक मॉडलिंग और जोखिम प्रबंधन की आवश्यकता वाले कैरियर को आगे बढ़ाने के लिए सुसज्जित किया जाएगा।

डेटा साइंस स्पेशलाइजेशन के छात्रों को वैश्विक नौकरी बाजार में बेसब्री से इंतजार है।