डेटा विज्ञान और इसके अनुप्रयोग (मेडवे), एमएससी

ग्रीनविच में डेटा विज्ञान और इसके अनुप्रयोगों में एमएससी

डेटा विज्ञान और इसके अनुप्रयोगों में ग्रीनविच का एमएससी डेटा विज्ञान के सैद्धांतिक और व्यावहारिक दोनों पहलुओं में गहन आधार प्रदान करता है, जो छात्रों को इस तेजी से बढ़ते क्षेत्र में करियर की एक विस्तृत श्रृंखला के लिए तैयार करता है। यह कार्यक्रम उन छात्रों के लिए आदर्श है जो डेटा विज्ञान भूमिकाओं में बदलाव कर रहे हैं या जो आगे विशेषज्ञता हासिल करना चाहते हैं। छात्र डेटा-गहन परियोजनाओं का विश्लेषण, समाधान और मूल्यांकन करने के लिए आवश्यक कौशल हासिल करेंगे, जो आधुनिक डेटा-संचालित दुनिया में महत्वपूर्ण हैं।

कार्यक्रम की मुख्य विशेषताएं:

• छात्रवृत्ति: पात्र ब्रिटिश मूल के छात्रों के लिए £10,000 (विशेष रूप से महिलाओं, अश्वेतों, विकलांगों या निम्न सामाजिक-आर्थिक पृष्ठभूमि वाले छात्रों के लिए)।
• लचीला शिक्षण: एक वर्षीय पूर्णकालिक या दो वर्षीय अंशकालिक कार्यक्रम के रूप में उपलब्ध।
• कैरियर केंद्रित: मजबूत प्रोग्रामिंग, गणितीय और विश्लेषणात्मक कौशल विकसित करें जो डेटा विज्ञान क्षेत्र में रोजगार क्षमता को बढ़ाते हैं।
• रोजगार योग्यता: डेटा विज्ञान में कैरियर की तैयारी के लिए CV क्लीनिक, मॉक इंटरव्यू और कार्यशालाओं सहित मजबूत समर्थन सेवाएं।
• कैम्पस विकल्प: छात्र ग्रीनविच कैम्पस या मेडवे कैम्पस में से किसी एक में अध्ययन करना चुन सकते हैं।

पाठ्यक्रम अवलोकन:

पूर्णकालिक वर्ष 1 मॉड्यूल:

• अनिवार्य:
• डेटाबेस और डेटा इन्फ्रास्ट्रक्चर
• नैतिकता और शासन
• समूह परियोजना
• व्यक्तिगत परियोजना
• मशीन लर्निंग और इसके अनुप्रयोग
• डेटा विज्ञान के सिद्धांत
• डेटा विज्ञान के लिए प्रोग्रामिंग
• अनुसंधान परियोजना प्रबंधन
• डेटा विज्ञान के लिए गणित और सांख्यिकी
• वैकल्पिक (30 क्रेडिट चुनें):
• उन्नत प्रोग्रामिंग
• चिकित्सा अनुप्रयोग
• डेटा विज़ुअलाइज़ेशन
• ग्राफ सिद्धांत
• स्थानिक डेटा विज्ञान

अंशकालिक वर्ष 1 मॉड्यूल:

• अनिवार्य:
• मशीन लर्निंग और इसके अनुप्रयोग
• डेटा विज्ञान के लिए प्रोग्रामिंग
• डेटा विज्ञान के लिए गणित और सांख्यिकी
• वैकल्पिक (15 क्रेडिट चुनें):
• उन्नत प्रोग्रामिंग
• चिकित्सा अनुप्रयोग
• डेटा विज़ुअलाइज़ेशन
• ग्राफ सिद्धांत
• स्थानिक डेटा विज्ञान

अंशकालिक वर्ष 2 मॉड्यूल:

• अनिवार्य:
• डेटाबेस और डेटा इन्फ्रास्ट्रक्चर
• नैतिकता और शासन
• समूह परियोजना
• व्यक्तिगत परियोजना
• डेटा विज्ञान के सिद्धांत
• अनुसंधान परियोजना प्रबंधन
• वैकल्पिक (15 क्रेडिट चुनें):
• उन्नत प्रोग्रामिंग
• चिकित्सा अनुप्रयोग
• डेटा विज़ुअलाइज़ेशन
• ग्राफ सिद्धांत
• स्थानिक डेटा विज्ञान

कार्यभार और समर्थन:

• कार्यभार: पूर्णकालिक छात्रों के लिए, यह कार्यक्रम पूर्णकालिक नौकरी के बराबर है, जिसमें व्याख्यान, ट्यूटोरियल, प्रयोगशालाएँ, स्वतंत्र शिक्षण और मूल्यांकन शामिल हैं। अंशकालिक छात्रों को कार्यभार में आनुपातिक कमी का अनुभव होगा।
• शैक्षणिक सहायता: समर्पित शैक्षणिक स्टाफ मजबूत सहायता प्रदान करता है, जिसे व्यावसायिक मार्गदर्शन और नौकरी खोज सहायता के लिए ओरेकल मेंटरिंग योजना द्वारा पूरित किया जाता है।
• रोजगारपरकता समर्थन: तेजी से बढ़ते डेटा विज्ञान क्षेत्र में कैरियर की संभावनाओं को बढ़ाने के लिए सीवी क्लीनिक, मॉक साक्षात्कार और कौशल कार्यशालाओं के माध्यम से व्यापक समर्थन।

यह एमएससी कार्यक्रम यह सुनिश्चित करने के लिए डिज़ाइन किया गया है कि छात्र डेटा विज्ञान की भूमिकाओं में सफल होने के लिए आवश्यक उपकरणों से लैस हों, चाहे वह निजी या सार्वजनिक क्षेत्र में हो, या आगे की अकादमिक पढ़ाई हो। लचीले शिक्षण विकल्पों और लक्षित मॉड्यूल के साथ, यह डेटा विज्ञान में सफल करियर के लिए एक व्यापक और गतिशील मार्ग प्रदान करता है।