बिजनेस एनालिटिक्स (एमएससी)

कौशल

व्यावसायिक विश्लेषण की व्यापक समझ प्राप्त करें।

यह कार्यक्रम पूर्व कंप्यूटिंग पृष्ठभूमि के बिना छात्रों के लिए कंप्यूटिंग और व्यवसाय तत्वों को मिश्रित करता है। इसमें शामिल हैं:

• व्यापक पाठ्यक्रम: सॉफ्टवेयर विकास, डेटा प्रबंधन, डेटा विज़ुअलाइज़ेशन, परियोजना प्रबंधन, मार्केटिंग और लॉजिस्टिक्स को शामिल करता है।
• नैतिक डेटा उपयोग: डेटा उपयोग के नैतिक विचारों पर जोर।
• संतुलित शिक्षा: तकनीकी कंप्यूटिंग और व्यावसायिक शिक्षा का मिश्रण।
• गैर-एसटीईएम छात्रों के लिए समावेशी: एसटीईएम डिग्री की आवश्यकता के बिना डेटा विश्लेषण शिक्षा प्रदान करता है।
• पेशेवर प्लेसमेंट: वास्तविक दुनिया का अनुभव प्राप्त करने के लिए वैकल्पिक प्लेसमेंट।

सीखना

आप विभिन्न प्रकार की शिक्षण विधियों का अनुभव करेंगे

• विविध शिक्षण विधियाँ: अपने व्यावसायिक मॉड्यूल में, आप व्याख्यानों और सेमिनारों में भाग लेंगे, समूह गतिविधियों पर काम करेंगे, और विषय की गहन समझ हासिल करने के लिए केस स्टडीज़ का विश्लेषण करेंगे।
• सक्रिय मिश्रित शिक्षण: कंप्यूटिंग मॉड्यूल में, आप वीडियो देखेंगे और कार्यशालाओं या सेमिनारों में भाग लेंगे। आप स्टूडियो-शैली की प्रयोगशालाओं में सहयोगात्मक रूप से काम करेंगे जो वास्तविक दुनिया के आईटी वातावरण का अनुकरण करती हैं, जिससे आपको कार्य करके सीखने में मदद मिलेगी।

मूल्यांकन

• रिपोर्ट: आप विशिष्ट संगठनों का विश्लेषण करेंगे और अपने निष्कर्षों के आधार पर विस्तृत रिपोर्ट तैयार करेंगे।
• प्रस्तुतियाँ: आप वास्तविक दुनिया की व्यावसायिक समस्याओं के समाधान प्रस्तुत करेंगे, अपनी अंतर्दृष्टि और विचारों का प्रदर्शन करेंगे।
• निबंध: आप प्रासंगिक विषयों पर गहन निबंध लिखेंगे, अपनी समझ और शोध कौशल का प्रदर्शन करेंगे।
• समूह कार्य: आप समूह गतिविधियों में भाग लेंगे, जैसे केस स्टडी का विश्लेषण करना और सहयोगी परियोजनाओं पर काम करना, ताकि आपकी टीम वर्क और समस्या सुलझाने की क्षमता विकसित हो सके।

करियर

स्नातक स्तर की पढ़ाई के बाद आप सभी क्षेत्रों में विभिन्न भूमिकाओं के लिए अच्छी तरह से तैयार होंगे, जिनमें शामिल हैं:

• डेटा प्रबंधन: बड़े डेटा सेट को संभालना और व्याख्या करना।
• व्यावसायिक विश्लेषण: व्यावसायिक संचालन में सुधार के लिए अंतर्दृष्टि और समाधान प्रदान करना।
• परियोजना प्रबंधन: सफल परियोजनाएं।
• मार्केटिंग और लॉजिस्टिक्स: इन क्षेत्रों में डेटा-संचालित रणनीतियों को लागू करें।