डेटा विज्ञान

इसका उद्देश्य ऐसे आईटी पेशेवरों को प्रशिक्षित करना है जो विभिन्न प्रकार के डेटा की विशेषताओं और जटिल डेटा सेटों की संरचना को समझ सकें, उनके बीच संबंधों को पहचान सकें, कच्चे डेटा पर आवश्यक परिवर्तन चरणों को लागू कर सकें, निष्कर्ष निकाल सकें और वास्तविक दुनिया की प्रक्रियाओं का मॉडल तैयार कर सकें। वे डॉक्टरेट स्तर पर अपनी पढ़ाई जारी रखने के लिए तैयार हैं।

अर्जित की जाने वाली तकनीकी योग्यताएँ

क) ज्ञान

डेटा विश्लेषण, नैतिकता, डेटा सुरक्षा, गणित, सांख्यिकी, प्रोग्रामिंग सिद्धांतों और संदर्भों, विशेष रूप से डेटा प्रकारों, अभ्यावेदन, परिवर्तन और अनुकूलन प्रक्रियाओं, बहुभिन्नरूपी सांख्यिकी, मशीन लर्निंग की अवधारणाओं का ज्ञान, जो नवोन्मेषी, शोध-स्तरीय डेटा विज्ञान के लिए आवश्यक है। आप विश्लेषण और मॉडलिंग के लिए उपयोग की जाने वाली वर्तमान तकनीकों के संचालन से परिचित होंगे और उन्हें वास्तविक जीवन की स्थितियों में, जिसमें बड़ी मात्रा में डेटा शामिल है, लागू करने में सक्षम होंगे। बड़ी मात्रा में डेटा को संग्रहीत करने, संसाधित करने और विज़ुअलाइज़ करने की तकनीकों और विभिन्न उपकरणों के गुणों से परिचित होना। डेटा विज्ञान के मुख्य अनुप्रयोग क्षेत्रों, संबंधित समस्याओं और संभावित समाधानों की मुख्य दिशाओं, तथा संबंधित तकनीकों की सीमाओं का ज्ञान। विभिन्न प्रकार के डेटा के बीच संबंध स्थापित करने, डेटा रूपांतरण के आधार पर जानकारी निकालने और बहु-विषयक वातावरण में समस्याओं का समाधान करने की क्षमता।अंग्रेजी भाषा में दक्षता प्रशिक्षण के स्तर, अंग्रेजी भाषा के साहित्य के ज्ञान, तकनीकी ग्रंथों की समझ और प्रसंस्करण और व्यावसायिक कार्यों के निष्पादन के लिए पर्याप्त है जिसके लिए योग्यता प्रदान की जाती है, साथ ही निरंतर व्यावसायिक विकास के लिए भी। कानूनी और नैतिक पहलुओं सहित नियामक मुद्दों और डेटा प्रबंधन, विश्लेषण और मॉडलिंग की समस्याओं का व्यापक ज्ञान। आईटी सुरक्षा मुद्दों का ज्ञान।

b) कौशल

विभिन्न विषयों में जटिल वर्गीकरण, मॉडलिंग और पूर्वानुमान समस्याओं को औपचारिक रूप देने, आवश्यक सैद्धांतिक और व्यावहारिक तरीकों को परिभाषित करने और उन्हें हल करने की क्षमता। आवश्यक कार्य के लिए कच्चे डेटा परिवर्तन चरणों का निर्माण करने की क्षमता। विभिन्न तौर-तरीकों को जोड़ते हुए, संदर्भ में अन्य जानकारी के साथ डेटा को जोड़ने की क्षमता। डेटा तत्वों और संरचना और डेटा के प्रकारों के बीच निर्भरताओं का ज्ञान पेशेवर पर्यवेक्षण में स्वतंत्र वैज्ञानिक अनुसंधान करने की क्षमता। परिणामों को संप्रेषित करने, प्रस्तुत करने और व्याख्या करने, रिपोर्ट तैयार करने और तकनीकी सामग्री को कम से कम अंग्रेज़ी और अपनी मातृभाषा के अतिरिक्त अन्य भाषाओं में संसाधित करने की क्षमता।अपने काम के दौरान, वह अनुसंधान, विकास और नवाचार के उद्देश्यों को स्थापित करने की संभावना तलाशेगा और उन्हें प्राप्त करने का प्रयास करेगा।

c) दृष्टिकोण

यह डेटा विज्ञान और संबंधित विषयों में नवीनतम विकासों पर नज़र रखता है, विशेष रूप से गणित, सांख्यिकी, कंप्यूटर विज्ञान और कृत्रिम बुद्धिमत्ता में, और उन्हें अपने विकास के लिए उपयोग करना चाहता है। वह अपने काम में उन लोगों के विचारों का सम्मान करता है और उन्हें ध्यान में रखता है जो उसके अपने से भिन्न हैं और मानते हैं कि केवल पेशेवर तर्क ही स्वीकार्य हैं। अपने पेशे का विश्वसनीय रूप से प्रतिनिधित्व करें और अपने काम के परिणाम पेश करें। वह पर्यावरण के लिए जिम्मेदार व्यवहार को बढ़ावा देने और लागू करने के लिए प्रतिबद्ध है।

d) उनकी स्वायत्तता और जिम्मेदारी

वह अपने कार्यों को सटीकता के साथ करने और समय सीमा को पूरा करने और लागू करने पर बहुत ध्यान देता है। वर्तमान नियमों के अनुसार, उसे सौंपे गए संवेदनशील और संभावित रूप से गोपनीय डेटा का ज़िम्मेदारी से प्रबंधन करें। पेशेवर और वैज्ञानिक नैतिकता का पूरा सम्मान करते हुए अपना काम करें।