सामाजिक डेटा विश्लेषिकी और अनुसंधान में मास्टर ऑफ साइंस
The University of Texas at Dallas
महत्वपूर्ण जानकारी
परिसर स्थान
Richardson, युनाइटेड स्टेट्स ऑफ अमेरिका
भाषविद्र
अंग्रेज़ी
अध्ययन प्रारूप
परिसर में
अवधि
2 वर्षों
गति
पुरा समय
ट्यूशन शुल्क
USD 18,276 / per semester
आवेदन की आखरी तारीक
स्कूल को सम्पर्क करे
सबसे पहले वाली तारिक
May 2024
परिचय
सामाजिक डेटा विश्लेषिकी और अनुसंधान में मास्टर विज्ञान, अपराध विज्ञान, अर्थशास्त्र, भू-स्थानिक जानकारी विज्ञान, राजनीति विज्ञान, सार्वजनिक और गैर-लाभकारी प्रबंधन, सार्वजनिक नीति, राजनीतिक अर्थव्यवस्था और सामाजिक डेटा में बहु-अनुशासनात्मक कौशल वाले व्यक्तियों से लैस करने के लिए संकाय विशेषज्ञता पर बनाता है। उत्पादन, संग्रह और विश्लेषण जिसके लिए सरकार, गैर-लाभकारी और निजी क्षेत्र के संगठनों और डॉक्टरल कार्यक्रमों और अन्य शोध संस्थानों द्वारा कैरियर की मांग बढ़ रही है।
कार्यक्रम में स्नातक में दक्षता हासिल:
- सामाजिक विज्ञान अनुसंधान डिजाइन और मूल्यांकन, जिसमें मात्रात्मक और गुणात्मक दृष्टिकोण शामिल हैं।
- मात्रात्मक और गुणात्मक डेटा की खोज और विश्लेषण के तरीके, जिसमें बड़े डेटा सेटों को समझना और विश्लेषण करना शामिल है।
- सरकारी, गैर-लाभकारी और निजी क्षेत्र के संगठनों की मदद करने की क्षमता का दोहन, क्योंकि वे स्थानीय और वैश्विक दोनों पैमानों पर सामाजिक मुद्दों को दबाते हैं।
- सामाजिक विज्ञान पद्धति के मूल सिद्धांतों और दार्शनिक आयामों की व्याख्या करना और सामाजिक विज्ञान के तरीकों के नैतिक उपयोग को बढ़ावा देना।
- सार्वजनिक नीति और कार्रवाई को आकार देने में मदद करने के लिए लागू सामाजिक विज्ञान के महत्व को सही ठहराते हुए।
- विभिन्न क्षेत्रों में सफल कैरियर पथों का निर्माण करना जो सामाजिक डेटा विश्लेषण और अनुसंधान पर निर्भर करते हैं।
मिशन
सामाजिक डेटा विश्लेषिकी और अनुसंधान में मास्टर ऑफ साइंस (एमएस) का मिशन सामाजिक डेटा उत्पादन, संग्रह और जांच के तरीकों में कठोर बहु-अनुशासनात्मक दक्षता वाले व्यक्तियों को लैस करना है, जिसके लिए जनता में एक मजबूत और बढ़ती मांग है, गैर-लाभकारी और निजी क्षेत्र, साथ ही साथ डॉक्टरेट कार्यक्रम और अन्य उन्नत अनुसंधान संगठन।
सामाजिक डेटा विश्लेषिकी और अनुसंधान में एमएस छात्रों को निर्माण, विधानसभा, विश्लेषण और सामाजिक विज्ञान डेटा की व्याख्या में शामिल प्रक्रियाओं की स्पष्ट समझ के साथ संपन्न करता है। यह सामाजिक विज्ञान अभ्यास के मुख्य तरीकों, सिद्धांतों और दार्शनिक आयामों पर प्रतिबिंब को प्रोत्साहित करता है। यह डेटा विश्लेषण के परिणामों के आधार पर नए लोगों के निर्माण के साथ-साथ नीतियों और कार्यक्रमों के मूल्यांकन में भागीदारी के माध्यम से सार्वजनिक नीति और कार्रवाई को आकार देने में मदद करने में लागू सामाजिक विज्ञान की भूमिका की सराहना करता है।
सामाजिक डेटा विश्लेषिकी और अनुसंधान में एमएस सामाजिक विज्ञान की अवधारणाओं, सिद्धांतों, और अनुसंधान से संबंधित और सरकारी, गैर-लाभकारी और निजी क्षेत्र की सेटिंग्स में अन्य पेशेवर व्यस्तताओं की एक विस्तृत श्रृंखला के तरीकों को लागू करने के इच्छुक छात्रों के लिए खुद को सामाजिक पर भरोसा करते हैं जवाब के लिए डेटा।
दाखिले
पाठ्यक्रम
आवश्यक शर्तें
सामाजिक डेटा विश्लेषिकी और अनुसंधान में एमएस में प्रवेश के लिए कोई विशेष शर्त नहीं है। हालांकि, कई आवश्यक पाठ्यक्रम, स्नातक महाविद्यालय बीजगणित और / या कलन के संतोषजनक पूर्ण होने की मांग करते हैं।
श्रेणी नीति
स्नातक करने के लिए अर्हता प्राप्त करने के लिए, छात्रों को अपने डिग्री प्रोग्राम के मुख्य पाठ्यक्रमों में न्यूनतम 3.0 ग्रेड बिंदु औसत बनाए रखना चाहिए और साथ ही यूटी डलास में छात्र के डिग्री कार्यक्रम में लिए गए सभी स्नातक पाठ्यक्रमों के लिए औसत ग्रेड बिंदु 3.0 होना चाहिए।
डिग्री आवश्यकताएँ
सामाजिक डेटा विश्लेषिकी और अनुसंधान में एमएस की मांग करने वाले छात्रों को कार्यक्रम में स्नातक पाठ्यक्रम के कम से कम 36 सेमेस्टर क्रेडिट घंटे को पूरा करना होगा और स्नातक करने के लिए कम से कम 3.0 (बी) ग्रेड बिंदु औसत बनाए रखना चाहिए।
कार्यक्रम में तीन घटक हैं: आवश्यक कोर पाठ्यक्रम (15 सेमेस्टर क्रेडिट घंटे), निर्धारित विश्लेषणात्मक ऐच्छिक (12 सेमेस्टर क्रेडिट घंटे), और निर्धारित अनुशासनात्मक ऐच्छिक (9 सेमेस्टर क्रेडिट घंटे), निम्नानुसार हैं:
I. आवश्यक कोर पाठ्यक्रम: 15 सेमेस्टर क्रेडिट घंटे
- EPPS 6302 डेटा संग्रह और उत्पादन के तरीके
- पीपीपीई 6310 रिसर्च डिज़ाइन I
- EPPS 6313 मात्रात्मक तरीकों का परिचय *
- या ईपीपीएस 7313 वर्णनात्मक और अनुक्रमिक सांख्यिकी **
- ईपीपीएस 6316 लागू प्रतिगमन *
- या EPPS 7316 प्रतिगमन और बहुभिन्नरूपी विश्लेषण **
- ईपीपीएस 6356 डेटा विज़ुअलाइज़ेशन
- या GISC 6363 इंटरनेट मैपिंग और सूचना प्रसंस्करण
विशेष परिस्थितियों में, छात्र कार्यक्रम के निदेशक या स्नातक कार्यक्रमों के लिए एसोसिएट डीन की पूर्व स्वीकृति के साथ कोर में वैकल्पिक समकक्ष पाठ्यक्रम स्थानापन्न कर सकते हैं।
द्वितीय। निर्धारित विश्लेषणात्मक ऐच्छिक: 12 सेमेस्टर क्रेडिट घंटे
छात्र बारह सेमेस्टर क्रेडिट घंटे पूरा करते हैं
- सामाजिक विज्ञान में ईपीपीएस 6311 अनुसंधान अभ्यास
- ईपीपीएस 6323 ज्ञान खनन
- ईपीपीएस 6324 सामाजिक विज्ञान अनुसंधान के लिए डेटा प्रबंधन
- ईपीपीएस 6346 गुणात्मक अनुसंधान अभिविन्यास
- ईपीपीएस 6352 आर्थिक, राजनीतिक और नीति विज्ञान में मूल्यांकन अनुसंधान के तरीके
- ईपीपीएस 6354 सूचना प्रबंधन
- ईपीपीएस 6355 सामग्री विश्लेषण
- ईपीपीएस 6356 डेटा विज़ुअलाइज़ेशन
- ईपीपीएस 7304 लागत-लाभ विश्लेषण
- ईपीपीएस 7318 संरचनात्मक समीकरण और बहुस्तरीय (पदानुक्रमित) मॉडलिंग
- ईपीपीएस 7344 श्रेणीबद्ध और सीमित निर्भर चर
- ईपीपीएस 7370 टाइम सीरीज विश्लेषण I
- ईपीपीएस 7371 टाइम सीरीज विश्लेषण II
- ईपीपीएस 7386 सर्वेक्षण अनुसंधान
- सामाजिक और व्यवहार विज्ञान के लिए ईपीपीएस 7390 बायेसियन विश्लेषण
- जीआईएससी 5322 जीपीएस (ग्लोबल पोजिशनिंग सिस्टम) उपग्रह सर्वेक्षण तकनीक
- GISC 5324 3D डेटा कैप्चर और ग्राउंड LiDAR
- जीआईएससी 6301 जीआईएस डेटा विश्लेषण बुनियादी बातों
- जीआईएससी 6317 जीआईएस प्रोग्रामिंग फंडामेंटल
- GISC 6321 स्थानिक डेटा विज्ञान
- सामाजिक-आर्थिक और भू-संदर्भित डेटा के लिए जीआईएससी 6323 मशीन लर्निंग
- जीआईएससी 6325 रिमोट सेंसिंग फंडामेंटल
- जीआईएससी 6381 भौगोलिक सूचना प्रणाली कोष
- जीआईएससी 6384 उन्नत भौगोलिक सूचना प्रणाली
- जीआईएससी 7310 उन्नत जीआईएस डेटा विश्लेषण
- जीआईएससी 7360 जीआईएस पैटर्न विश्लेषण
- जीआईएससी 7361 स्थानिक सांख्यिकी
- जीआईएससी 7365 उन्नत रिमोट सेंसिंग
तृतीय। अनुशासनात्मक ऐच्छिक: 9 सेमेस्टर क्रेडिट घंटे
छात्र निम्नलिखित ईपीपीएस कार्यक्रमों द्वारा निर्धारित पाठ्यक्रमों के साथ निम्नलिखित अनुशासनात्मक डोमेन (अपराधशास्त्र, भू-स्थानिक सूचना विज्ञान, अर्थशास्त्र, राजनीति विज्ञान, सार्वजनिक / गैर-लाभकारी प्रबंधन, सार्वजनिक नीति / राजनीतिक अर्थव्यवस्था, या समाजशास्त्र) में से एक में नौ सेमेस्टर क्रेडिट घंटे पूरा करते हैं। कार्यक्रम निदेशक या ग्रेजुएट प्रोग्राम के लिए एसोसिएट डीन को पाठ्यक्रम चयन को मंजूरी देनी चाहिए।
* पूर्वापेक्षा कॉलेज बीजगणित है।
** पूर्वापेक्षा पथरी है।
कार्यक्रम का परिणाम
कार्यक्रम के स्नातक करेंगे:
- विभिन्न सार्वजनिक, गैर-लाभकारी और निजी क्षेत्र की सेटिंग्स में मात्रात्मक (जैसे, प्रयोगात्मक, अर्ध-प्रायोगिक, और प्राकृतिक) और गुणात्मक दृष्टिकोण सहित सामाजिक विज्ञान अनुसंधान डिजाइन और मूल्यांकन के तरीकों को लागू करें;
- विभिन्न प्रकार के सार्वजनिक, गैर-लाभकारी और निजी क्षेत्र के संगठनों द्वारा अनुसंधान में उपयोग किए जाने वाले सामाजिक विज्ञान डेटा के लिए मात्रात्मक और गुणात्मक विश्लेषण के तरीकों को रोजगार;
- हार्नेस ने सार्वजनिक, गैर-लाभकारी और निजी क्षेत्र के संगठनों को बनाए रखने के लिए कौशल और क्षमताओं का अधिग्रहण किया क्योंकि वे स्थानीय और वैश्विक दोनों पैमानों पर सामाजिक मुद्दों को दबाने के लिए संबोधित करते हैं;
- सामाजिक विज्ञान अभ्यास के मूल सिद्धांतों और दार्शनिक आयामों की व्याख्या करें, और सामाजिक विज्ञान पद्धति के नैतिक उपयोग को बढ़ावा दें;
- सार्वजनिक नीति और कार्रवाई को आकार देने में मदद करने के लिए लागू सामाजिक विज्ञान के महत्व को सही ठहराएं;
- सामाजिक डेटा एनालिटिक्स और अनुसंधान को लागू करने वाले क्षेत्रों में कैरियर पथों का सफलतापूर्वक निर्माण करें।
कैरियर के अवसर
स्नातक डेटा विश्लेषक / वैज्ञानिक, डेटा खनन विशेषज्ञ, डेटाबेस प्रबंधक, सांख्यिकीविद्, कार्यक्रम मूल्यांकन विश्लेषक, निर्णय समर्थन विश्लेषक, अनुसंधान विश्लेषक, राय मतदान सांख्यिकीविद्, एक सामुदायिक खुफिया विशेषज्ञ और सूचना संसाधन विश्लेषक सहित विभिन्न पदों की तलाश करते हैं।
सुविधाएँ
English Language Requirements
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