परिचय

डेटा साइंस किसी सिस्टम या प्रक्रिया के बारे में एकत्रित डेटा के प्रसंस्करण द्वारा अंतर्दृष्टि, ज्ञान और पूर्वानुमान उत्पन्न करने की कला है। कम्प्यूटेशनल साइंस किसी घटना (सिस्टम या प्रक्रियाओं) की बेहतर समझ हासिल करने के लिए मान्य (सिमुलेशन) मॉडल विकसित करने की कला है। कम्प्यूटेशनल विज्ञान केवल सांख्यिकीय तरीकों से डेटा से पैटर्न या ज्ञान निकालने के बजाय, देखे गए डेटा में अव्यक्त पैटर्न का उपयोग करके कारण मॉडल के विकास पर ध्यान केंद्रित करते हैं।

कार्यक्रम का उद्देश्य

शासन, वित्त, सुरक्षा, परिवहन, स्वास्थ्य सेवा, ऊर्जा प्रबंधन, कृषि, जनसंख्या अध्ययन, मौसम पूर्वानुमान, अर्थशास्त्र, सामाजिक विज्ञान, पूर्वानुमानित रखरखाव, संरचनात्मक स्वास्थ्य निगरानी, ​​स्मार्ट विनिर्माण और कम्प्यूटेशनल संरचनात्मक जीव विज्ञान सहित विभिन्न क्षेत्रों में समस्याओं को संभालने के लिए गहन ज्ञान और नवीन विश्लेषणात्मक और कम्प्यूटेशनल अनुसंधान कौशल वाले पेशेवरों का उत्पादन करना।

अपेक्षित स्नातक विशेषताएँ

1. संरचित और असंरचित डेटा के सुरक्षा और गोपनीयता पहलुओं को साफ करने, संसाधित करने, विश्लेषण करने, प्रबंधित करने और संभालने का कौशल।
2. डेटा से प्रासंगिक अंतर्दृष्टि उत्पन्न करने के लिए उपयुक्त पैटर्न पहचान और डेटा खनन विधियों की पहचान, डिजाइन और आवेदन करने की क्षमता
3. डेटा संचालित मॉडलिंग के लिए मशीन लर्निंग तकनीक विकसित करने और लागू करने का ज्ञान और क्षमता।
4. चुने हुए डोमेन में डोमेन ज्ञान के आधार पर मॉडल और सिमुलेशन योजनाएं विकसित करने की क्षमता और डेटा संचालित मॉडल के साथ संभावित संयोजन
5. गणित, सांख्यिकी, कंप्यूटिंग और भौतिकी, रसायन विज्ञान, जीव विज्ञान और इंजीनियरिंग विज्ञान के बीच एक या अधिक चयनित डोमेन के ज्ञान का उपयोग करके समस्याओं को हल करने के लिए विशिष्ट अंतःविषय दृष्टिकोण का पालन करने की क्षमता।
6. अंतर्दृष्टि और समाधान के प्रतिनिधित्व और प्रस्तुति के लिए उपयुक्त विज़ुअलाइज़ेशन तकनीकों का उपयोग और डिजाइन करने का कौशल।
7. अगली पीढ़ी के डेटा संचालित प्रौद्योगिकी विकास में नवाचार और योगदान करने की क्षमता।
8. उच्च गुणवत्ता वाले तकनीकी संचार कौशल।
9. व्यावसायिक नैतिकता के मानदंडों की सराहना और पालन।
10. तकनीकी परियोजनाओं की योजना बनाने और प्रबंधन करने की क्षमता।

शिक्षण के परिणाम

1. डेटा माइनिंग, मशीन लर्निंग, मॉडलिंग और सिमुलेशन, ऑप्टिमाइजेशन और संख्यात्मक तकनीकों के मूल सिद्धांतों की मजबूत समझ
2. क्रिप्टोग्राफिक और ब्लॉकचेन तकनीकों की बुनियादी समझ।
3. दृश्य विश्लेषण की मूल बातें और उपयोग के बारे में ज्ञान।
4. बिग डेटा का उपयोग करके एप्लिकेशन विकसित करने का कौशल
5. भौतिकी, रसायन विज्ञान, जीव विज्ञान और इंजीनियरिंग विज्ञान जैसे एक या अधिक विशिष्ट ज्ञान क्षेत्रों में तकनीकी चुनौतियों का समाधान करने के लिए उन्नत विश्लेषणात्मक और डेटा संचालित मॉडलिंग और सिमुलेशन कौशल।
6. वैज्ञानिक विचारों और/या अनुप्रयोग प्रणालियों को संप्रेषित करने के कौशल का प्रदर्शन करना।
7. परियोजना प्रबंधन कौशल हासिल करें.

इच्छुक अभ्यर्थी कार्यक्रम का विस्तृत पाठ्यक्रम यहां देख सकते हैं ।