कम्प्यूटिंग विज्ञान में मास्टर डिग्री प्रोग्राम - सांख्यिकीय डेटा विश्लेषिकी
Tampere University
महत्वपूर्ण जानकारी
परिसर स्थान
Tampere, फिनलॅंड
भाषविद्र
अंग्रेज़ी
अध्ययन प्रारूप
परिसर में
अवधि
2 वर्षों
गति
पुरा समय
ट्यूशन शुल्क
EUR 12,000 / per year *
आवेदन की आखरी तारीक
स्कूल को सम्पर्क करे
सबसे पहले वाली तारिक
Aug 2024
* गैर-यूरोपीय संघ / ईईए छात्रों के लिए प्रति शैक्षणिक वर्ष
परिचय
बड़े डेटा की बड़ी समझ बनाओ
बड़े डेटा और डेटा-चालित तरीके आधुनिक कंप्यूटर विज्ञान, सांख्यिकी और कंप्यूटर इंजीनियरिंग के केंद्र में हैं और भविष्य के लिए महान वादा करते हैं।
चुनौतीपूर्ण डेटा-संचालित समस्याओं को हल करने के लिए डेटा का विश्लेषण करने वाले विशेषज्ञों की आवश्यकता होती है जैसे कि पाठ दस्तावेजों की समझ, बातचीत और सोशल मीडिया; बुद्धिमान खोज इंजन बनाना; समाज, अर्थव्यवस्था और संस्कृति की घटनाओं में डेटा-संचालित अंतर्दृष्टि खोजना; चिकित्सा और जैविक समस्याओं के लिए डेटा-चालित समाधान बनाना, और स्व-ड्राइविंग कारों और स्वायत्त रोबोट को सक्षम करना।
Tampere University तीन संबंधित अध्ययन ट्रैक प्रदान करता है जिसमें विश्लेषण, मॉडलिंग, भविष्यवाणी और बड़े डेटा के साथ गणना शामिल है: डेटा साइंस (M.Sc.) ट्रैक और सांख्यिकीय डेटा विश्लेषिकी (M.Sc.) कम्प्यूटेशनल और सांख्यिकीय एल्गोरिदम पर ध्यान केंद्रित करता है। डेटा माइनिंग और मशीन लर्निंग, अलग-अलग एम्पाहेस के साथ, और मशीन लर्निंग (एम.एससी। टेक) ट्रैक इंजीनियरिंग सटीक भविष्य कहनेवाला मशीन लर्निंग मॉडल पर केंद्रित है।
सांख्यिकीय डेटा एनालिटिक्स (M.Sc.) ट्रैक कई समान क्षेत्रों को डेटा साइंस (M.Sc.) ट्रैक के रूप में प्रदर्शित करता है, लेकिन सांख्यिकीय डेटा Analytics (M.Sc.) डेटा विज्ञान और कृत्रिम बुद्धिमत्ता के पहलुओं पर अधिक जोर देता है। जहां डेटा की अनिश्चितता, भिन्नता और निर्भरता की सांख्यिकीय समझ और मॉडलिंग एक महत्वपूर्ण लाभ है।
सांख्यिकीय डेटा एनालिटिक्स (M.Sc.) आपको डेटा विश्लेषण और मास्टर आवश्यक कौशल, जैसे डेटा क्लींजिंग, एकीकरण, मॉडलिंग और भविष्यवाणी, और डेटा और मॉडल के इंटरैक्टिव अन्वेषण को समझना सिखाता है। आप कुशल डेटा माइनिंग एल्गोरिदम के माध्यम से संभाव्य दृष्टिकोण से लेकर तंत्रिका नेटवर्क के साथ लचीली गहरी शिक्षा तक सीखेंगे। आप विवरणात्मक सारांश और विज़ुअलाइज़ेशन के साथ निर्णय-निर्माताओं को डेटा विश्लेषण परिणाम प्रस्तुत करना भी सीखेंगे।
सांख्यिकीय डेटा विश्लेषिकी (M.Sc.) ट्रैक कम्प्यूटिंग साइंसेज में मास्टर डिग्री प्रोग्राम में सात ट्रैक में से एक है, एक डिग्री प्रोग्राम जो अगस्त 2020 में शुरू हुआ था।
पढ़ाई के बारे में जानकारी
- प्रकार: मास्टर डिग्री
- डिग्री अर्जित की: मास्टर ऑफ साइंस
- नियोजित अवधि: 2 वर्ष
- पढ़ाई का विस्तार: 120 ECTS क्रेडिट
- शहर: टैम्पियर
- कैम्पस: सिटी सेंटर कैम्पस
- गैर-ईयू / ईईए नागरिकों के लिए ट्यूशन शुल्क: 12000 €
अध्ययन उद्देश्यों
सांख्यिकीय डेटा विश्लेषण ट्रैक पूरा करने के बाद आपके पास कौशल और ज्ञान होगा:
- डेटा प्रीप्रोसेसिंग और / या विश्लेषण के दौरान विभिन्न डेटा स्रोतों से डेटा को एकीकृत करने के लिए आवश्यक विधियों सहित सांख्यिकीय और कम्प्यूटेशनल विधियों की एक विस्तृत विस्तृत चयन से हाथ में विश्लेषण कार्यों के लिए उपयुक्त डेटा विश्लेषण विधियों का चयन करें।
- समझें कि कैसे तरीके डेटा विविधता, अनिश्चितता और निर्भरता को मॉडल करते हैं।
- डेटा का विश्लेषण करने के लिए इन तरीकों को लागू करें, और परिणामों की व्याख्या करें और गंभीर रूप से अनिश्चितताओं से जुड़े।
- बड़े डेटा का प्रबंधन और विश्लेषण करने के लिए कुशल कम्प्यूटेशनल और सांख्यिकीय तरीकों का उपयोग करें, जिसमें सांख्यिकीय तरीके जैसे कि संभाव्य वर्गीकरण और प्रतिगमन, ग्राफ़िकल मॉडल, समय श्रृंखला विश्लेषण और बायेसियन विश्लेषण और समानांतर कम्प्यूटेशन और गहरे तंत्रिका नेटवर्क जैसे कम्प्यूटेशनल एल्गोरिथम दृष्टिकोण की एक किस्म शामिल हैं।
- डेटा / विश्लेषण परिणामों की कल्पना करें।
- नई स्थितियों में विश्लेषण के तरीकों को लागू करें।
- समझें कि विभिन्न स्थितियों में तरीकों का प्रदर्शन कितना अच्छा हो सकता है।
अध्ययन सामग्री
आधुनिक सूचना समाज में आंकड़ों के विश्लेषण की केंद्रीय भूमिका है। सार्वजनिक और निजी दोनों क्षेत्रों में संगठन विशाल डेटा सेट एकत्र कर रहे हैं, और सार्वजनिक क्षेत्र के डेटा की बढ़ती मात्रा को खुला बनाया गया है। हालांकि, डेटा - संगठनों के लिए एक महत्वपूर्ण संपत्ति माना जाता है - तब तक बेकार है जब तक कि इसका विश्लेषण नहीं किया जाता है। विश्लेषण को नियमितताओं को खोजने के लिए आवश्यक है, जैसे कि रुझान या समूह, और किसी संगठन के भीतर या बिखरे हुए ऑनलाइन रिपॉजिटरी में डेटा को अन्य डेटा सेट से संबंधित करने के लिए।
विश्लेषण को डेटा सफाई, डेटा एकीकरण, मॉडलिंग और भविष्यवाणी, डेटा के इंटरैक्टिव और पुनरावृत्त दृश्यता, और परिकल्पनाओं और मॉडलों के परिष्करण के लिए मॉडल जैसी गतिविधियों की आवश्यकता होती है। निर्णय लेने वालों को मध्यवर्ती और अंतिम परिणामों की प्रस्तुति के लिए विज़ुअलाइज़ेशन और रिपोर्टिंग विधियों की निपुणता की आवश्यकता होती है। सफल विश्लेषकों को कम्प्यूटेशनल और सांख्यिकीय विषयों दोनों में कौशल की आवश्यकता है।
यह ट्रैक सांख्यिकीय और कम्प्यूटेशनल डेटा विश्लेषण में शीर्ष स्तर के विशेषज्ञों को शिक्षित करता है जो उपरोक्त कार्यों के लिए ज्ञान और कौशल रखते हैं और डेटा विश्लेषण की समग्र प्रक्रियाओं को समझते हैं।
ट्यूशन शुल्क
शुल्क-भुगतान करने वाले छात्रों के लिए छात्रवृत्ति प्रणाली के साथ गैर-यूरोपीय संघ / ईईए छात्रों के लिए ट्रैक का शिक्षण शुल्क 12000 यूरो प्रति शैक्षणिक वर्ष है।
अध्ययन की संरचना
मास्टर डिग्री में 120 ECTS क्रेडिट शामिल हैं। प्रत्येक ECTS क्रेडिट लगभग 27 घंटे का छात्र कार्य है। ट्रैक के आधार पर, पाठ्यक्रम 80-90 ECTS के लायक हैं, और शेष 30-40 ECTS सफलतापूर्वक मास्टर की थीसिस को पूरा करने के लिए प्रदान किए जाते हैं। कार्यक्रम की अवधि दो वर्ष है। छात्र आमतौर पर पाठ्यक्रम पूरा करने वाले तीन सेमेस्टर और मास्टर की थीसिस तैयार करने वाला एक सेमेस्टर खर्च करते हैं। अध्ययन अगस्त के अंत में शुरू होता है, और शैक्षणिक वर्ष मई के अंत में समाप्त होता है।
कम्प्यूटिंग साइंसेज में मास्टर डिग्री प्रोग्राम में सात अध्ययन ट्रैक शामिल हैं, जो या तो मास्टर ऑफ साइंस, या प्रौद्योगिकी डिग्री में मास्टर ऑफ साइंस के लिए अग्रणी हैं:
- डाटा साइंस (M.Sc.)
- मशीन लर्निंग (M.Sc. टेक)
- सांख्यिकीय डेटा विश्लेषिकी (M.Sc.)
तथा
- मानव-प्रौद्योगिकी सहभागिता (M.Sc.)
- मानव-प्रौद्योगिकी सहभागिता (M.Sc. टेक)
- सॉफ्टवेयर, वेब और क्लाउड (M.Sc.)
- सॉफ्टवेयर, वेब और क्लाउड (M.Sc. टेक)
कम्प्यूटिंग साइंसेज 2020-2021 में मास्टर डिग्री प्रोग्राम का पाठ्यक्रम ऑनलाइन उपलब्ध है (कृपया ध्यान दें कि यह सार्वजनिक दृश्य है, छात्रों के पास इलेक्ट्रॉनिक उपकरण के माध्यम से अधिक जानकारी तक पहुंच है)। 2021-2022 का पाठ्यक्रम मार्च 2021 में उपलब्ध होगा।
कैरियर के अवसर
स्नातक के रूप में, आपके पास डेटा एनालिटिक्स के लिए ज्ञान और कौशल होगा और समग्र डेटा एनालिटिक्स प्रक्रिया को समझना होगा। ऐसे विश्लेषकों को विश्लेषण फर्मों में नियोजित किया जा सकता है, क्योंकि बड़े डेटा बनाने वाली कंपनियों में इन-हाउस विश्लेषकों और सरकारी एजेंसियों, पत्रकारिता, बीमा, कानून प्रवर्तन और वित्त सहित सार्वजनिक और निजी डेटा का विश्लेषण करने वाली कंपनियों और संगठनों में, सार्वजनिक और निजी अनुसंधान में।
अन्य पार्टियों के साथ सहयोग
अपने स्वयं के डिग्री कार्यक्रम में अध्ययन के अलावा, छात्र टैम्पियर उच्च शिक्षा समुदाय द्वारा तकनीकी से व्यावसायिक अध्ययन के लिए विभिन्न क्षेत्रों में पेश किए गए शिक्षण का पूरा लाभ उठा सकते हैं।
स्नातकोत्तर अध्ययन के अवसर
यह मास्टर डिग्री आवश्यक पृष्ठभूमि प्रदान करता है यदि आप डॉक्टरेट की पढ़ाई करना चाहते हैं, उदाहरण के लिए Tampere University में सूचना और प्रणाली में डॉक्टरेट कार्यक्रम। डॉक्टरेट की पढ़ाई में कोई ट्यूशन फीस नहीं है।
पात्रता मापदंड
मास्टर डिग्री प्रोग्राम में पात्रता मानदंड दो भागों से मिलकर बनता है: Tampere University की सामान्य पात्रता मानदंड, और प्रोग्राम-विशिष्ट पात्रता मानदंड, जो सामान्य मानदंडों को जानकारी निर्दिष्ट और / या जोड़ते हैं। योग्य माने जाने के लिए आपको दोनों से मिलना होगा। जो आवेदक सामान्य पात्रता और कार्यक्रम-विशिष्ट पात्रता दोनों मानदंडों को पूरा नहीं करते हैं, उन्हें Tampere University में छात्रों के रूप में नहीं चुना जाएगा।
सामान्य पात्रता
Tampere University में मास्टर डिग्री प्रोग्राम में आवेदन करने के लिए योग्य होने के लिए, आपके पास होना चाहिए:
- स्नातक की डिग्री - राष्ट्रीय स्तर पर मान्यता प्राप्त पहला चक्र
- जो कम से कम 180 ECTS (यूरोपीय क्रेडिट) या पूर्णकालिक अध्ययन के तीन साल से मेल खाती है
- आप के लिए आवेदन कर रहे हैं कि मास्टर डिग्री कार्यक्रम के लिए एक प्रासंगिक क्षेत्र से
- उच्च शिक्षा के मान्यता प्राप्त संस्थान से
- फिनलैंड के बाहर एक विश्वविद्यालय में पूरी की गई स्नातक की डिग्री को उस देश में विश्वविद्यालय स्तर के मास्टर डिग्री अध्ययन के लिए पात्रता प्रदान करनी चाहिए जिसमें उसे सम्मानित किया गया था।
- और शैक्षणिक उद्देश्यों के लिए अंग्रेजी भाषा का एक अच्छा आदेश।
स्नातक की डिग्री के अपने अंतिम वर्ष में आवेदक आवेदन करने के पात्र हैं यदि डिग्री 31 जुलाई 2021 तक पूरी हो जाएगी। इस मामले में, उन्हें सशर्त स्वीकार किया जाएगा। कृपया स्नातक की डिग्री के अंतिम वर्ष में आवेदकों के लिए विशेष निर्देश देखें।
एक मास्टर की डिग्री के लिए सीधे अध्ययन के लिए प्रवेश आवेदक के स्नातक की डिग्री पर आधारित होगा जो विश्वविद्यालय या विश्वविद्यालय द्वारा लागू किया जाएगा। कार्यक्रम-विशिष्ट प्रवेश आवश्यकताओं के आधार पर, कार्यक्रम आवेदकों द्वारा पूर्व में प्राप्त आवेदनों को ध्यान में रखते हुए कौशल को ध्यान में रख सकता है।
पहले से पूरी की गई मास्टर डिग्री आवेदकों को प्रवेश के लिए अयोग्य नहीं बनाएगी। हालांकि, जो आवेदक दूसरी मास्टर डिग्री हासिल करने के लिए प्रवेश के लिए आवेदन कर रहे हैं, उन्हें केवल विशेष रूप से वजनदार कारणों के लिए भर्ती किया जाएगा।
कार्यक्रम विशिष्ट योग्यता मानदंड
कम्प्यूटिंग विज्ञान में मास्टर डिग्री प्रोग्राम के लिए आवेदन करने के लिए पात्र होने के लिए - सांख्यिकीय डेटा विश्लेषिकी (एमएससी) ट्रैक, आपके पास सफलतापूर्वक स्नातक की डिग्री या समकक्ष होना चाहिए।
- सांख्यिकी, कंप्यूटर विज्ञान, या गणित या किसी अन्य लागू क्षेत्र में।
डिग्री के लिए सांख्यिकी में पर्याप्त मात्रा में अध्ययन, और कंप्यूटर विज्ञान और गणित में पर्याप्त मात्रा में अध्ययन शामिल करना आवश्यक है।
छात्र का चयन शैक्षणिक योग्यता और आवेदन दस्तावेजों में दिखाए गए गुणों के आधार पर किया जाता है।
भाषा कौशल आवश्यकताओं
Tampere University में एक मास्टर कार्यक्रम के लिए आवेदन करते समय, आपको अकादमिक उद्देश्यों के लिए अंग्रेजी भाषा के अपने अच्छे आदेश का प्रमाण प्रस्तुत करना होगा। आपके पास अपनी अंग्रेजी भाषा प्रवीणता प्रदर्शित करने के दो विकल्प हैं: भाषा परीक्षण या पिछले अध्ययन।
दोनों मामलों में, आपको भाषा कौशल के प्रमाण के रूप में एक दस्तावेज प्रस्तुत करना होगा।
अंग्रेजी भाषा परीक्षण और न्यूनतम परिणाम आवश्यकताएं:
परीक्षण का नाम | Tampere University में स्नातक कार्यक्रमों के लिए न्यूनतम परीक्षा परिणाम |
TOEFL iBT / TOEFL iBT विशेष होम संस्करण | कुल मिलाकर 20 से नीचे कोई भी अनुभाग नहीं है |
आईईएलटीएस (अकादमिक) / आईईएलटीएस संकेतक | कुल मिलाकर 5.5 से नीचे कोई खंड नहीं है |
PTE (अकादमिक) | 62 कुल मिलाकर कम्यूनिकेटिव स्किल्स में कोई सेक्शन 42 से नीचे नहीं है |
C1 उन्नत * | सी |
C2 प्रवीणता * | सी 1 |
फ़िनिश नेशनल सर्टिफ़िकेट ऑफ़ लैंग्वेज प्रोफिशिएंसी (अंग्रेज़ी) | प्रवीणता स्तर 5 |
* पिछले CAE और CPE का नाम बदलकर C1 उन्नत और C2 प्रवीणता कर दिया गया है
पिछला अध्ययन
यदि आप Tampere University द्वारा सूचीबद्ध विशेष अध्ययनों को पूरा कर चुके हैं, तो भाषा परीक्षण स्कोर प्रस्तुत करने से छूट दी जा सकती है, जो अकादमिक उद्देश्यों के लिए अंग्रेजी की आपकी अच्छी कमांड प्रदर्शित करता है। केवल मानदंडों को पूरा करने वाले अध्ययनों को स्वीकार किया जाएगा, यदि आप एक वैध भाषा परीक्षा परिणाम के बिना आवेदन करते हैं, तो Tampere University द्वारा सूचीबद्ध छूटों की सावधानीपूर्वक जांच करें और दस्तावेज कैसे जमा करें।
प्रवेश
145 छात्रों को कम्प्यूटिंग विज्ञान कार्यक्रम में भर्ती कराया गया है।
कम्प्यूटिंग साइंसेज कार्यक्रम में निम्नलिखित ट्रैक शामिल हैं: 1) डेटा विज्ञान (एमएससी), 2) मानव-प्रौद्योगिकी इंटरैक्शन (एमएससी), 3) मानव-प्रौद्योगिकी इंटरैक्शन (एमएससी तकनीक), 4) मशीन लर्निंग (एमएससी तकनीक), 5) सॉफ्टवेयर , वेब और क्लाउड (एमएससी), 6) सॉफ्टवेयर, वेब और क्लाउड (एमएससी तकनीक) और 7) सांख्यिकीय डेटा विश्लेषिकी (एमएससी)।
प्रवेश प्रक्रिया
छात्रों को उन आवेदकों से कार्यक्रम के लिए चुना जाता है जो एक पूर्ण आवेदन (आवेदन और समय सीमा द्वारा पर्याप्त आवेदन दस्तावेज) जमा करते हैं और आधिकारिक पात्रता मानदंडों को पूरा करते हैं।
छात्र का चयन शैक्षणिक योग्यता और आवेदन दस्तावेजों में दिखाए गए गुणों के आधार पर एक प्रवेश समिति द्वारा किया जाता है। कृपया ध्यान दें कि आवश्यकताओं को पूरा करने वाले सभी आवेदकों को भर्ती नहीं किया जा सकता है।
एक मास्टर की डिग्री कार्यक्रम में भर्ती छात्रों को पूरक अध्ययन के साथ अपने पहले की डिग्री को पूरा करने की आवश्यकता हो सकती है। पूरक अध्ययन मामले (अधिकतम 60 ECTS क्रेडिट) द्वारा संकाय मामले में तय किया जाएगा।
स्कोरिंग
पात्र आवेदकों की संख्या सालाना उन छात्रों की संख्या से अधिक है जिन्हें स्वीकार किया जा सकता है। छात्र चयन शैक्षणिक दस्तावेजों और आवेदन दस्तावेजों में दिखाए गए गुणों के आधार पर एक प्रवेश समिति द्वारा किया जाता है।
चयन प्रक्रिया में, निम्नलिखित निर्णय संबंधी आवश्यकताओं का मूल्यांकन एक समग्र के रूप में किया जाता है:
- बैचलर डिग्री अध्ययन में उच्च पर्याप्त शैक्षणिक प्रदर्शन।
- कार्यक्रम के प्रमुख विषयों और एक अंतःविषय क्षेत्र में काम करने के लिए रुचि के अध्ययन के लिए आवेदकों को मजबूत प्रेरणा दिखानी चाहिए।
- MOOC कोर्स "सस्टेनेबल डिजिटल लाइफ का परिचय" पूरा होने के बाद एक फायदा माना जाएगा। कोर्स 15 अक्टूबर 2020 को खुलता है और आवेदक को नवीनतम 28 फरवरी 2021 (23:59 बजे GMT + 2) द्वारा MOOC कोर्स पूरा करना होगा। इस तिथि तक सभी असाइनमेंट पर विचार किया जाना चाहिए। इस दिन पाठ्यक्रम बंद होने के बाद कोई भी दस्तावेज जमा करना संभव नहीं है।
आवेदन कैसे करें
कदम-कदम पर प्रवेश
- प्रोग्राम की सामान्य पात्रता और प्रोग्राम-विशिष्ट पात्रता मानदंड की जाँच करें जिसे आप लागू करना चाहते हैं। आपको एक ही समय में तीन कार्यक्रमों में आवेदन करने की अनुमति है।
- आवेदन करने के तरीके और जल्द से जल्द अपने आवेदन दस्तावेजों की तैयारी शुरू करने के निर्देशों के माध्यम से पढ़ें!
- यदि आवश्यक हो तो भाषा की परीक्षा लें, भाषा की आवश्यकताओं को देखें।
- आवेदन की अवधि खुलने पर, आवेदन की अवधि के दौरान Studyinfo.fi पर ऑनलाइन आवेदन भरें और आवेदन के लिए आवश्यक संलग्नक अपलोड करें। आवेदन की अवधि 9 दिसंबर 2020 को 8.00 GMT + 2 - 13 जनवरी 2021 को 15.00 GMT + 2 है।
- सभी आवश्यक बाड़ों को अपलोड करें और 27 जनवरी 2021 तक 15.00 GMT + 2 तक दो सप्ताह के भीतर डाकघर के Tampere University प्रवेश कार्यालय को शैक्षिक दस्तावेज भेजें। दस्तावेज़ दिए गए समय सीमा तक विश्वविद्यालय तक पहुँचने चाहिए और यदि आवश्यक हो, तो उन्हें देश-विशिष्ट आवश्यकताओं के अनुसार वितरित किया जाना चाहिए।
- यदि लागू हो, तो छात्रवृत्ति के लिए आवेदन करना न भूलें।
- मार्च 2021 के अंत में घोषित किए जाने वाले प्रवेश परिणामों की प्रतीक्षा करें।
- यदि आपको एक अध्ययन स्थान की पेशकश की जाती है, तो दिए गए समय सीमा से इसे स्वीकार करना याद रखें। यदि आवश्यक हो तो ट्यूशन शुल्क का भुगतान करें।
- पहले से ही फ़िनलैंड में अपने आगमन की तैयारी शुरू कर दें।
- अगस्त 2021 में पढ़ाई शुरू होने पर एक छात्र के रूप में पंजीकरण करें और Tampere University समुदाय में शामिल हों!
ऑनलाइन आवेदन फॉर्म
ऑनलाइन आवेदन पत्र केवल आवेदन अवधि के दौरान केवल Studyinfo.fi पर उपलब्ध होगा। आवेदन की अवधि 9 दिसंबर 2020 को सुबह 8 बजे (GMT + 2) से शुरू होती है और 13 जनवरी 2021 को दोपहर 3 बजे (GMT + 2) पर समाप्त होती है।
बाड़ों
आपको आवेदन पत्र पर सभी आवश्यक दस्तावेजों की प्रतियां संलग्नक के रूप में अपलोड करनी होंगी। सामान्य एप्लिकेशन एनक्लोजर के अलावा, कुछ प्रोग्रामों ने अतिरिक्त प्रोग्राम-विशिष्ट एनक्लोजर सूचीबद्ध किए हैं जो इन कार्यक्रमों पर लागू होते समय आवश्यक होते हैं।
आपको Studyinfo.fi पर अपने आवेदन पत्र पर सभी आवश्यक संलग्नक अपलोड करने होंगे। अपलोड करने के अलावा, आपको अपने शैक्षिक दस्तावेजों की आधिकारिक तौर पर प्रमाणित प्रतियां Tampere University प्रवेश कार्यालय को डाक से जमा करनी होंगी। जिन आवेदकों की डिग्री कुछ देशों में प्रदान की गई है, उन्हें इन देशों के दस्तावेज़ों और दस्तावेजों पर विशेष ध्यान देने की आवश्यकता है, उन्हें एक विशेष तरीके से प्रस्तुत किया जाना चाहिए। नियमित आवश्यकताओं से पहले इन देश-विशिष्ट आवश्यकताओं का हमेशा सबसे पहले और सबसे पहले पालन किया जाना चाहिए।
आवेदकों को शैक्षणिक दस्तावेज Tampere University प्रवेश कार्यालय को पोस्ट करना होगा ताकि वे 27 जनवरी 2021 तक 15.00 जीएमटी + 2 पर पहुंचें। आप आवेदन पत्र वेबपेज पर आवश्यक सामान्य एप्लिकेशन एनक्लोजर और आगे के निर्देशों की सूची पा सकते हैं।
इस कार्यक्रम में आवेदन करते समय कोई प्रोग्राम-विशिष्ट बाड़े नहीं होते हैं।
हालांकि, आवेदन पत्र पर कार्यक्रम-विशिष्ट प्रश्न हैं और आपको प्रदान करने के लिए कहा जाएगा:
- दो शैक्षणिक / पेशेवर व्यक्तियों के लिए संपर्क जानकारी जो आपके लिए सिफारिशें प्रदान कर सकते हैं। कृपया ई-मेल पते सहित नाम, संगठन, स्थिति और संपर्क जानकारी दें, यदि आवश्यक हो, तो हम उनसे संपर्क कर सकते हैं।
- Skype संपर्क जानकारी। कृपया ध्यान दें कि केवल आवेदकों के चयन का साक्षात्कार लिया जा सकता है।
प्रवेश परिणाम और अपील
प्रवेश परिणाम मार्च 2021 के अंत में घोषित किए जाएंगे। सभी आवेदकों को प्रवेश परिणामों के बारे में सूचित किया जाएगा।
दाखिले
पाठ्यक्रम
अध्ययन सामग्री
आधुनिक सूचना समाज में डेटा के विश्लेषण की केंद्रीय भूमिका है। सार्वजनिक और निजी दोनों क्षेत्रों के संगठन विशाल डेटा सेट एकत्र कर रहे हैं, और सार्वजनिक क्षेत्र के डेटा की बढ़ती मात्रा को खुला रखा गया है। हालाँकि, डेटा - जिसे संगठनों के लिए एक महत्वपूर्ण संपत्ति माना जाता है - तब तक बेकार है जब तक इसका विश्लेषण नहीं किया जाता है। रुझानों या समूहों जैसी नियमितताओं को खोजने और किसी संगठन के भीतर या बिखरे हुए ऑनलाइन रिपॉजिटरी में डेटा को अन्य डेटा सेटों से जोड़ने के लिए विश्लेषण की आवश्यकता होती है।
विश्लेषण के लिए डेटा क्लींजिंग और अन्य प्रीप्रोसेसिंग, डेटा एकीकरण, मॉडलिंग और भविष्यवाणी, डेटा के इंटरैक्टिव और पुनरावृत्त विज़ुअलाइज़ेशन और परिकल्पनाओं और मॉडलों के शोधन के लिए मॉडल जैसी गतिविधियों की आवश्यकता होती है। निर्णय निर्माताओं को मध्यवर्ती और अंतिम परिणामों की प्रस्तुति के लिए विज़ुअलाइज़ेशन और रिपोर्टिंग विधियों में महारत हासिल करने की आवश्यकता होती है। सफल विश्लेषकों को कम्प्यूटेशनल और सांख्यिकीय दोनों विषयों में कौशल की आवश्यकता होती है।
यह विशेषज्ञता कम्प्यूटेशनल और सांख्यिकीय डेटा विश्लेषण में शीर्ष स्तर के विशेषज्ञों को शिक्षित करती है जिनके पास उपरोक्त कार्यों के लिए ज्ञान और कौशल हैं और डेटा विश्लेषण की समग्र प्रक्रियाओं को समझते हैं।
अध्ययन की संरचना
मास्टर डिग्री में 120 ईसीटीएस क्रेडिट शामिल हैं। प्रत्येक ईसीटीएस क्रेडिट छात्र के काम के लगभग 27 घंटे का है। विशेषज्ञता के आधार पर, पाठ्यक्रम 90 ईसीटीएस के लायक हैं और शेष 30 ईसीटीएस मास्टर थीसिस को सफलतापूर्वक पूरा करने के लिए प्रदान किए जाते हैं। कार्यक्रम की अवधि दो वर्ष है। छात्र आमतौर पर तीन सेमेस्टर पाठ्यक्रम पूरा करने और एक सेमेस्टर मास्टर की थीसिस तैयार करने में बिताते हैं। पढ़ाई अगस्त के अंत में शुरू होती है और शैक्षणिक वर्ष मई के अंत में समाप्त होता है।
कंप्यूटिंग विज्ञान में मास्टर कार्यक्रम में सात विशेषज्ञताएं शामिल हैं, जो या तो मास्टर ऑफ साइंस या प्रौद्योगिकी में मास्टर ऑफ साइंस की डिग्री प्रदान करती हैं:
- डेटा साइंस (एमएससी)
- मानव-प्रौद्योगिकी इंटरेक्शन (एमएससी)
- मानव-प्रौद्योगिकी इंटरेक्शन (एमएससी टेक)
- सिग्नल प्रोसेसिंग और मशीन लर्निंग (एमएससी टेक)
- सॉफ्टवेयर, वेब और क्लाउड (एमएससी)
- सॉफ्टवेयर, वेब और क्लाउड (एमएससी टेक)
- सांख्यिकीय डेटा विश्लेषिकी (एमएससी)।
कंप्यूटिंग विज्ञान में मास्टर कार्यक्रम 2022-2023 का पाठ्यक्रम ऑनलाइन उपलब्ध है (कृपया ध्यान दें कि यह सार्वजनिक दृश्य है, छात्रों के पास इलेक्ट्रॉनिक टूल के माध्यम से अधिक जानकारी तक पहुंच है)।
मास्टर कार्यक्रम में प्रवेश पाने वाले छात्रों को अपनी पिछली डिग्री को पूरक अध्ययन के साथ पूरक करने की आवश्यकता हो सकती है। पूरक अध्ययन का निर्णय संकाय द्वारा मामले दर मामले (अधिकतम 60 ईसीटीएस क्रेडिट) पर किया जाएगा। संभावित पूरक अध्ययनों की सूची पाठ्यक्रम में पूर्वावश्यकताएँ अनुभाग के अंतर्गत दी गई है
कार्यक्रम का परिणाम
कम्प्यूटिंग विज्ञान में मास्टर कार्यक्रम में सांख्यिकीय डेटा विश्लेषिकी की विशेषज्ञता को पूरा करने के बाद आपके पास कौशल और ज्ञान होगा
- डेटा प्रीप्रोसेसिंग और/या विश्लेषण के दौरान विभिन्न डेटा स्रोतों से डेटा को एकीकृत करने के लिए आवश्यक तरीकों सहित सांख्यिकीय और कम्प्यूटेशनल विधियों के यथोचित विस्तृत चयन से हाथ में विश्लेषण कार्यों के लिए उपयुक्त डेटा विश्लेषण विधियों का चयन करें।
- समझें कि विधियाँ डेटा भिन्नता, अनिश्चितता और निर्भरता को कैसे मॉडल करती हैं।
- डेटा का विश्लेषण करने के लिए इन विधियों को लागू करें, और गंभीर रूप से परिणामों और संबद्ध अनिश्चितताओं की व्याख्या करें।
- संभाव्य वर्गीकरण और प्रतिगमन, ग्राफिकल मॉडल, समय श्रृंखला विश्लेषण, और बायेसियन विश्लेषण, और समानांतर संगणना और गहरे तंत्रिका नेटवर्क जैसे विभिन्न कम्प्यूटेशनल एल्गोरिथम दृष्टिकोण जैसे सांख्यिकीय तरीकों सहित बड़े डेटा का प्रबंधन और विश्लेषण करने के लिए कुशल कम्प्यूटेशनल और सांख्यिकीय विधियों का उपयोग करें।
- डेटा/विश्लेषण परिणामों की कल्पना करें।
- नई स्थितियों में विश्लेषण विधियों को लागू करें।
- समझें कि अलग-अलग स्थितियों में तरीके कितना अच्छा प्रदर्शन कर सकते हैं।
गेलरी
कैरियर के अवसर
एक स्नातक के रूप में, आपके पास डेटा एनालिटिक्स के लिए ज्ञान और कौशल होंगे और समग्र डेटा एनालिटिक्स प्रक्रिया को समझेंगे। ऐसे विश्लेषकों को विश्लेषण फर्मों में नियोजित किया जा सकता है, बड़े डेटा का उत्पादन करने वाली कंपनियों में इन-हाउस विश्लेषकों के रूप में, और उन कंपनियों और संगठनों में जो सरकारी एजेंसियों, पत्रकारिता, बीमा, कानून प्रवर्तन और वित्त सहित सार्वजनिक और निजी डेटा इकट्ठा और विश्लेषण करते हैं। जैसा कि सार्वजनिक और निजी अनुसंधान में होता है।
अन्य पार्टियों के साथ सहयोग
अपने स्वयं के मास्टर कार्यक्रम में पढ़ाई के अलावा, छात्र विभिन्न क्षेत्रों में तकनीकी से लेकर व्यावसायिक अध्ययन तक टाम्परे उच्च शिक्षा समुदाय द्वारा दी जाने वाली शिक्षा का पूरा लाभ उठा सकते हैं।
आगे के अध्ययन के अवसर
यदि आप Tampere University या कहीं और डॉक्टरेट की पढ़ाई करना चाहते हैं तो यह मास्टर डिग्री आवश्यक पृष्ठभूमि प्रदान करती है। Tampere University में डॉक्टरेट अध्ययन के लिए कोई ट्यूशन फीस नहीं है।