
जैविक डेटा विज्ञान एमएससी
सिटी कैम्पस, यूनाइटेड किंगडम
यह पाठ्यक्रम आपको जैविक डेटा विज्ञान के तेजी से आगे बढ़ते क्षेत्र में बढ़ते अंतर्राष्ट्रीय कार्यबल में शामिल होने के लिए आवश्यक ज्ञान और कौशल के साथ तैयार करता है, जो जैव प्रौद्योगिकी और दवा उद्योगों में लगातार बढ़ते महत्व का क्षेत्र है।
पाठ्यक्रम का डिज़ाइन हमारे व्यापक उद्योग संबंधों को दर्शाता है। आप जैविक या जैव चिकित्सा संदर्भ में डेटा विज्ञान से संबंधित विभिन्न शैक्षणिक, औद्योगिक और विज्ञान-संबंधी क्षेत्रों में सफल करियर के लिए कौशल और ज्ञान का एक व्यापक स्पेक्ट्रम सीखेंगे।
आप डेटा तक पहुँचने और उसका विश्लेषण करने, पूर्वानुमान लगाने, मॉडल बनाने और मॉडल की गुणवत्ता का मूल्यांकन करने के लिए कम्प्यूटेशनल विधियों का उपयोग करने में कौशल प्राप्त करेंगे। एक नए डेटा वैज्ञानिक के रूप में, आप विशिष्ट डेटा विश्लेषण उद्देश्यों के लिए अपने प्रोग्रामिंग कौशल का निर्माण करेंगे। मशीन लर्निंग, सांख्यिकीय विश्लेषण और डेटा मॉडलिंग के लिए विभिन्न एल्गोरिदम पर ध्यान केंद्रित किया जाएगा।
आप -ओमिक्स (जीनोमिक्स, प्रोटिओमिक्स और मेटाबोलोमिक्स), माइक्रोस्कोपी और इमेजिंग, प्रोटीन संरचना विश्लेषण और दवा खोज की प्रक्रिया जैसे क्षेत्रों में जैविक और जैव चिकित्सा अनुसंधान द्वारा उत्पन्न जटिल डेटा के पीछे गहरे अर्थ की खोज के लिए परिष्कृत विश्लेषण विधियों को लागू करेंगे।
आप सूचना पुनर्प्राप्ति, अनुसंधान नैतिकता, उद्यमशीलता, सांख्यिकी, वर्तमान विज्ञान और साहित्य के विश्लेषण में अपने महत्वपूर्ण कौशल को बढ़ाएंगे, साथ ही प्रस्तुति और संचार, डेटा विज़ुअलाइज़ेशन, टीम वर्किंग, समस्या समाधान और परियोजना प्रबंधन में हस्तांतरणीय कौशल भी विकसित करेंगे।
यह कोर्स आपको डंडी विश्वविद्यालय में बायोसाइंस में उपलब्ध अत्याधुनिक प्रौद्योगिकी प्लेटफ़ॉर्म के विश्व अग्रणी संग्रह के बारे में जानने और उसका अनुभव करने का अवसर देगा। वैकल्पिक रूप से, आप जीव विज्ञान और औषधि डिजाइन के क्षेत्रों में आणविक मॉडलिंग और सिमुलेशन की समझ और व्यावहारिक ज्ञान प्राप्त करना चुन सकते हैं।
आपकी अंतिम परियोजना आपको महत्वपूर्ण व्यावहारिक अनुभव प्रदान करेगी, जिससे रोजगार में वृद्धि होगी। यह आपको प्रासंगिक कौशल को निखारने और अपने अनुशासन के अग्रणी शोधकर्ताओं के साथ बातचीत करने में सक्षम बनाएगा।
हम जैविक, जैव रासायनिक या जैव चिकित्सा विज्ञान, भौतिकी, कंप्यूटिंग या गणित सहित विभिन्न वैज्ञानिक पृष्ठभूमि से प्रतिभागियों का स्वागत करते हैं। उन क्षेत्रों में प्रशिक्षण पाठ्यक्रम प्रदान किए जाएंगे जिनसे आप कम परिचित हो सकते हैं।
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स्नातक की डिग्री
36 महीनों
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