डेटा साइंस ने टेक्नोलॉजी को और भी सिंपल और आसान बना दिया है। डेटा साइंस के एडवांस होने से मशीन लर्निंग भी काफी सिंपल हो गई है। डेटा साइंस का सिलेबस तीन मुख्य कॉम्पोनेंट्स से बना है: डेटा साइंस में बिग डेटा, मशीन लर्निंग और मॉडलिंग। डेटा साइंस सिलेबस में प्रमुख विषय सांख्यिकी, कोडिंग, बिजनेस इंटेलिजेंस, डेटा स्ट्रक्चर, गणित, मशीन लर्निंग, एल्गोरिदम, अन्य हैं। डाटा साइंस सिलेबस और कोर्स के बारे में जानने के लिए इस ब्लॉग को अंत तक पढ़ें।
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डेटा साइंस क्या है?
सरल शब्दों में डेटा साइंस, डेटा की एक पढ़ाई होती है, जिसमें एल्गोरिथ्म, मशीन लर्निंग के सिद्धांत और विभिन्न अन्य टूल्स शामिल होते हैं। इसमें महत्वपूर्ण और उपयोगी जानकारी प्राप्त करने के लिए डेटा रिकॉर्ड, संग्रह और एनालिसिस करने के लिए उपयोग किया जाता है। डेटा साइंटिस्ट लॉग फाइल्स, सोशल मीडिया, सेंसर, ग्राहक लेनदेन जैसे सोर्सेज की एक विस्तृत श्रृंखला से डेटा को निकालते हैं और उसकी जांच करते हैं।
डेटा साइंस सिलेबस
डेटा साइंस कोर्स के सिलेबस में तीन मुख्य कॉम्पोनेंट्स शामिल हैं, यानी डेटा साइंस में बिग डेटा, मशीन लर्निंग और मॉडलिंग। यहाँ डेटा साइंस सिलेबस दिया गया है:
- इंट्रोडक्शन टू डेटा साइंस
- मैथमटिकल & स्टैटिसटिकल स्किल्स
- मशीन लर्निंग
- कोडिंग
- मशीन लर्निंग में उपयोग होने वाली एल्गोरिथम
- स्टैटिसटिकल फाउंडेशन फॉर डेटा साइंस
- डेटा स्ट्रक्चर & एल्गोरिथम
- साइंटिफिक कम्प्यूटिंग
- ऑप्टिमाइजेशन टेक्निक
- डेटा विज़ुअलाइज़ेशन
- मैट्रिक्स कंप्यूटेशन
- स्कॉलास्टिक मॉडल्स
- एक्सपेरिमेंटेशन, इवैल्यूएशन एंड प्रोजेक्ट डेप्लॉयमेंट टूल्स
- प्रिडिक्टिव अनालिटिक्स एंड सेगमेंटेशन यूजिंग क्लस्टरिंग
- एप्लाइड मैथमेटिक्स एंड इनफॉर्मेटिक
- एक्सप्लोरेट्री डेटा अनालिसिस
- बिजनेस एक्यूमेन & आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस
बिगनर्स के लिए डाटा साइंस सिलेबस
यदि आप डेटा विज्ञान में शुरुआत कर रहे हैं, तो ऑनलाइन विभिन्न इंट्रोडक्टरी कोर्सेज उपलब्ध हैं, जिन्हें आप इस कोर्स के बारे में बेसिक से शुरू करने के लिए ले सकते हैं। यहाँ बिगनर्स के लिए डाटा साइंस सिलेबस दिया गया है:
- इंट्रोडक्शन टू डेटा साइंस
- अंडरस्टैंडिंग एक्सप्लोरेट्री डेटा अनालिसिस
- मशीन लर्निंग
- मॉडल सेलेक्शन एंड इवोल्यूशन
- डेटा वेयरहाउसिंग
- डेटा माइनिंग
- डेटा विजुलाइजेशन
- क्लाउड कम्प्यूटिंग
- बिजनेस इंटेलिजेंस
- स्टोरी टेलिंग विथ डेटा
- कम्युनिकेशन एंड प्रेजेंटेशन
डाटा साइंस सिलेबस के कॉम्पोनेंट्स
डाटा साइंस सिलेबस छात्रों को व्यवसाय के क्षेत्र में ज्ञान इकट्ठा करने में मदद करने के लिए डिज़ाइन किया गया है। इसके कॉम्पोनेंट्स इस प्रकार हैं:
- बिग डेटा
- मशीन लर्निंग
- बिजनेस एक्यूमेन & आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस
- मॉडलिंग इन डेटा साइंस
डेटा साइंस में मॉडलिंग प्रक्रिया
डेटा साइंस सब्जेक्ट्स
यदि आप डेटा साइंस में एक कोर्स करने की योजना बना रहे हैं, तो आपके लिए यह जानना अनिवार्य है कि सिलेबस के कुछ विषय क्या हैं जो आपके सीखने के अनुभव के लिए आवश्यक होंगे और कोर्स की आपकी समझ को बढ़ाने के लिए जरूरी होंगे। इसलिए, यदि आप जानना चाहते हैं कि डेटा साइंस के अंतर्गत कौन से विषय हैं तो यहां एक सूची है जो इसे स्पष्ट करती है। यहाँ डेटा साइंस सब्जेक्ट्स हैं:
- इंट्रोडक्शन एंड इंर्पोटेंस ऑफ़ डेटा साइंस
- स्टैटिसटिक्स
- इंफॉर्मेशन विजुलाइजेशन
- डेटा माइनिंग, डेटा स्ट्रक्चर्स, एंड डेटा मैनिपुलेशन
- एल्गोरिथ्म यूज इन मशीन लर्निंग
- डेटा साइंटिस्ट रोल एंड रिस्पांसिबिलिटीज
- डेटा एक्विजिशन एंड डेटा साइंस लाइफ साइकिल
- डेप्लॉरिंग रिकमेंडर सिस्टम्स ऑन रियल वर्ल्ड डेटा सेट्स
- एक्सपेरिमेंटेशन, इवैल्यूएशन एंड प्रोजेक्ट डेप्लॉयमेंट टूल
- प्रिडिक्टिव अनालिटिक्स एंड सेगमेंटेशन यूजिंग क्लस्टरिंग
- एप्लाइड मैथमेटिक्स एंड इनफॉर्मेटिक
- वर्किंग ऑन डेटा माइनिंग, डेटा स्ट्रक्चर्स, एंड डेटा मैनिपुलेशन
- बिग डेटा फंडामेंटल एंड हडूप इंटीग्रेशन विथ R
डाटा साइंस सिलेबस IIT
IIT भारत में इस क्षेत्र में एक सफल करियर बनाने का लक्ष्य रखने वालों के लिए डेटा साइंस और इंजीनियरिंग के साथ-साथ एमटेक डेटा साइंस में बीटेक की पेशकश करते हैं। आईआईटी मंडी द्वारा डेटा साइंस एंड इंजीनियरिंग में बीटेक के सिलेबस के तहत मुख्य विषय यहां दिए गए हैं :
- डेटा हैंडलिंग एंड विज़ुअलाइज़ेशन
- इंफॉर्मेशन सेक्युरिटी एंड प्राइवेसी
- स्टैटिसटिकल फाउंडेशन ऑफ़ डेटा साइंस
- ऑप्टिमाइजेशन फॉर डेटा साइंस
- मैथमटिकल फाउंडेशन ऑफ डेटा साइंस
- इंट्रोडक्शन टू डेटा स्ट्रक्चर्स एंड एल्गोरिथ्म
- मैट्रिक्स कंप्यूटेशन फॉर डेटा साइंस
- कम्प्यूटिंग फॉर डेटा साइंस
- इंट्रोडक्शन टू स्टैटिसटिकल लर्निंग
आईआईटी गुवाहाटी द्वारा एमटेक डेटा साइंस सिलेबस के तहत मुख्य विषय यहां दिए गए हैं:
- स्टैटिसटिकल फाउंडेशन फॉर डेटा साइंस
- डेटा स्ट्रक्चर्स & एल्गोरिथ्म
- स्टोकेस्टिक मॉडल्स
- मशीन लर्निंग
- साइंटिफिक कम्प्यूटिंग
- ऑप्टिमाइजेशन टेक्निक
- मैट्रिक्स कंप्यूटेशन
- पाइथन प्रोग्रामिंग लैब
- मशीन लर्निंग लैब
बीएससी डाटा साइंस सिलेबस
बीएससी डेटा साइंस एक 3 साल का ग्रेजुएशन कोर्स है जो छात्रों को बेसिक फाऊंडेशनल कॉन्सेप्ट ऑफ़ डेटा एल्गोरिथ्म, स्ट्रक्चर्स, पाइथन प्रोग्रामिंग, स्टैटिसटिकल फॉउण्डेशन्स, मशीन लर्निंग आदि से परिचित कराता है। यहाँ बीएससी डाटा साइंस सिलेबस और विषय हैं:
- प्रोबेबिलिटी एंड इन्फ्रेंशियल स्टैटिसटिक्स
- डिस्क्रीट मैथमेटिक्स
- डेटा वेयरहाउसिंग एंड मल्टीडाइमेंशनल मॉडलिंग
- ऑब्जेक्ट ओरिएंटेड प्रोग्रामिंग in जावा मशीन लर्निंग
- ऑपरेशन रिसर्च एंड ऑप्टिमाइजेशन टेक्निक
- इंट्रोडक्शन टू आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस
- क्लाउड कम्प्यूटिंग
- मशीन लर्निंग
- ऑपरेटिंग सिस्टम्स
- डेटा स्ट्रक्चर्स एंड प्रोग्राम डिजाइन इन C
- बेसिक स्टैटिसटिक्स
बीटेक डाटा साइंस सिलेबस
बीटेक डेटा साइंस 4 साल का अंडरग्रेजुएट कोर्स है जो डेटा साइंस के मुख्य कॉम्पोनेंट जैसे बिजनेस एनालिटिक्स, डेटा एनालिसिस, मशीन लर्निंग, एल्गोरिदम से परिचित कराता है। यहाँ बीटेक डाटा साइंस सिलेबस दिया गया है:
- इंट्रोडक्शन टू आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस एंड मशीन लर्निंग
- प्रिंसिपल्स ऑफ़ इलेक्ट्रिकल एंड इलेक्ट्रॉनिक इंजीनियरिंग
- CAD डिजाइन
- इंजीनियरिंग फिजिक्स
- इंजीनियरिंग केमिस्ट्री
- एप्लिकेशन बेस्ड प्रोग्रामिंग इन पाइथन
- डेटा स्ट्रक्चर्स यूजिंग C
- एप्लाइड स्टैटिसटिकल एनालिसिस
- कंप्यूटर नेटवर्क
- सॉफ्टवेयर इंजीनियरिंग एंड टेस्टिंग मेथाडोलॉजी
- डेटा माइनिंग
- आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस
क्या डेटा साइंस में कोडिंग की जरूरत है?
हाँ, इस क्षेत्र में एक सफल करियर स्थापित करने के लिए, आपको प्रोग्रामिंग भाषाओं जैसे C, C++, Java, SQL, Python, आदि का अच्छा ज्ञान होना चाहिए, लेकिन ऐसा क्यों? कोडिंग/प्रोग्रामिंग भाषाएं आपको अनस्ट्रक्चर्ड डेटा को एक कुशल तरीके से पहचानने, एनालिसिस करने और व्यवस्थित करने में मदद करती हैं। इस प्रकार ये भाषाएँ डाटा साइंस सिलेबस का एक अभिन्न अंग हैं।
FAQs
योग्यता के स्तर के आधार पर डेटा विज्ञान कोर्सेज की अवधि काफी भिन्न हो सकती है। डिप्लोमा की डिग्री के लिए कोर्स 20 सप्ताह लंबा हो सकता है और कई वर्षों तक चल सकता है, अगर एक बैचलर्स डिग्री या मास्टर्स जैसे एक इनस्टॉल किए हुए प्रोग्राम्स को डेटा साइंस या संबंधित क्षेत्र में आगे बढ़ाया जा सकता है।
मैथ्स की कुछ मूलभूत अवधारणाओं जैसे अलजेब्रा, कैलकुलस और आँकड़ों का ज्ञान डेटा साइंस के लिए आवश्यक हो सकता है लेकिन मैथ्स में बैकग्राउंड होना अनिवार्य नहीं है।
भावी छात्र के लिए C ++, जावा, पायथन जैसी प्रोग्रामिंग भाषाओं की नॉलेज होना महत्वपूर्ण है क्योंकि कोडिंग डेटा साइंस का एक महत्वपूर्ण पहलू है।
उम्मीद है, डाटा साइंस सिलेबस में दिए सब्जेक्ट्स के बारे में आपको पता चल गया होगा। यदि आप विदेश में डेटा साइंस में कोई भी कोर्स करना चाहते हैं तो Leverage Edu एक्सपर्ट्स को 1800 572 000 पर कॉल करके 30 मिनट का फ्री सेशन बुक कर सकते हैं।