डेटा प्रबंधन में मास्टर + 60 ईसीटीएस क्रेडिट डेटा प्रबंधन में मास्टर + 60 ईसीटीएस क्रेडिट

ऑनलाइन प्रशिक्षण

डेटा प्रबंधन में मास्टर + 60 ईसीटीएस क्रेडिट

icon-image--AbjlOSDZzVEJNY0s3S__icon_7yVPEV

1500

icon-image--AcnI1bkFZTjZZaTE3U__icon_xJgfxr

60 ईसीटीएस

icon-image--AWUI0N2tWMzVrNzMzT__icon_DgE8xz

स्पैनिश

हम तकनीकी परिवर्तन के चरण में हैं। हर दिन हमारे द्वारा उत्पन्न जानकारी की मात्रा बढ़ती है और कार्यों के स्वचालन और कंपनियों, वेब पेजों, अनुप्रयोगों आदि के भीतर बुद्धिमान कृत्रिम मॉडल के निर्माण में अधिक से अधिक प्रगति देखी जाती है। यह सब यह जानना महत्वपूर्ण बनाता है कि बड़ी मात्रा में डेटा का विश्लेषण कैसे किया जाए, जिसे बिग डेटा के रूप में जाना जाता है, जो किसी कंपनी, सामाजिक क्षेत्र या किसी अन्य पेशेवर क्षेत्र के भीतर कोई भी महत्वपूर्ण निर्णय लेने के लिए पारलौकिक हो जाता है। यह जानना कि इन सभी बड़ी मात्रा में जानकारी की व्याख्या कैसे की जाए और इसे कृत्रिम बुद्धिमत्ता, मशीन लर्निंग और डीप लर्निंग जैसे क्षेत्रों में कैसे लागू किया जाए, किसी भी कंपनी के भीतर तकनीकी अद्यतन करने के लिए महत्वपूर्ण हो जाता है। डेटा प्रबंधन में आजीवन प्रशिक्षण में इस मास्टर को पूरा करने के लिए धन्यवाद, आप बड़े पैमाने पर डेटा के विश्लेषण और कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई) के क्षेत्र में इसके अनुप्रयोग के लिए आवश्यक ज्ञान प्राप्त करने में सक्षम होंगे। इसके अलावा, आप प्रतिस्पर्धियों से खुद को अलग करने और सभी व्यावसायिक प्रक्रियाओं को डिजिटल युग में अपडेट करने के बढ़ते महत्व के कारण नौकरी के अवसरों से भरी और तेजी से बढ़ती दुनिया की खोज करेंगे। मास्टर डिग्री पूरी करने में आपके पास विषय में विशेषज्ञता वाले पेशेवरों की एक टीम होगी जो हर समय आपकी मदद करेगी और क्षेत्र के भीतर अग्रणी कंपनियों में गारंटीकृत इंटर्नशिप के लिए धन्यवाद, आप महान विकास और भविष्य के साथ नौकरी बाजार तक पहुंचने में सक्षम होंगे।

Instituciones educativas

Logo institución
Logo institución
Rs. 236,600

जानकारी का अनुरोध करें

मुझे दिलचस्पी है मुझे दिलचस्पी है
मुझे दिलचस्पी है

ध्यान में रखने योग्य विवरण

icon-image--AUzhDQ3dCN3hXZ1RaS__icon_p9pcRc

बहुभाषी समर्थन

icon-image--AQVZldVUybkd2c2xSS__icon_ptJqNh

डिजिटल प्रमाणपत्र शामिल है

icon-image--AV0haRDQrMjBZRURoV__icon_zyt3R8

सहायक फिया

उद्देश्य

- बिग डेटा के महत्व और इसके मुख्य अनुप्रयोगों की खोज करें। - मुख्य बिग डेटा टूल का उपयोग करना सीखें। - मशीन लर्निंग और डीप लर्निंग की बदौलत बुद्धिमान सिस्टम बनाने के लिए कृत्रिम बुद्धिमत्ता और उसके अनुप्रयोग के महत्व और प्रासंगिकता को समझें। - सांख्यिकीय प्रोग्रामिंग में प्रमुख भाषाओं पायथन और आर का उपयोग करके डेटा का विश्लेषण और प्रसंस्करण करें। - प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण के उपयोग के माध्यम से चैटबॉट बनाना सीखें। - महत्व को समझें और जानें कि इन सभी क्षेत्रों में साइबर सुरक्षा कैसे लागू की जाए।

सामग्री

कैरियर के अवसर

इस मास्टर डिग्री को पूरा करने के लिए धन्यवाद, आप एक महान भविष्य और बड़े डेटा वैज्ञानिक, डेटा प्रबंधक, एआई डेवलपर, डेटा विज्ञान सलाहकार, डेटा विश्लेषक, डेटा इंजीनियर या बड़े डेटा परियोजनाओं के नेता जैसे महत्वपूर्ण पदों के लिए आवेदन करने में सक्षम होंगे।

यह आपको किस चीज़ के लिए तैयार करता है

डेटा प्रबंधन में आजीवन प्रशिक्षण में इस मास्टर को पूरा करके आप हर दिन साझा की जाने वाली बड़ी मात्रा में जानकारी एकत्र करना और प्रबंधित करना सीखेंगे। विभिन्न उपकरणों और विश्लेषण का उपयोग करके किसी भी कंपनी की उन्नति, अद्यतन और नवाचार के लिए महत्वपूर्ण निष्कर्ष निकाले जा सकते हैं। इसके अलावा, कृत्रिम बुद्धिमत्ता, मशीन लर्निंग और डीप लर्निंग के उपयोग के लिए धन्यवाद, यह अपडेट नवीनतम बाजार रुझानों के अनुकूल होगा।

को संबोधित किया

डेटा प्रबंधन में आजीवन प्रशिक्षण में मास्टर मुख्य रूप से आईटी पेशेवरों के लिए है जो कृत्रिम बुद्धिमत्ता, मशीन लर्निंग और डीप लर्निंग जैसे क्षेत्रों में बड़ी मात्रा में जानकारी के अध्ययन और अनुप्रयोग के माध्यम से अपने करियर में गुणवत्तापूर्ण छलांग लगाना चाहते हैं, जो सभी वर्तमान और भविष्य की प्रौद्योगिकियों में तेजी से महत्वपूर्ण हैं। इसके अलावा, यह उन छात्रों के लिए भी डिज़ाइन किया गया है जो विशेष प्रशिक्षण की तलाश में हैं जो उन्हें इसकी गारंटीकृत इंटर्नशिप के माध्यम से श्रम बाजार में प्रवेश करने में मदद करता है।

कार्यप्रणाली

हमारी ऑनलाइन शिक्षण पद्धति के साथ, छात्र अपने पेशेवर प्रोफ़ाइल में सुधार के उद्देश्य से प्रशिक्षण कार्यक्रम विकसित करने के लिए विशेष रूप से डिज़ाइन किए गए एक आभासी परिसर के माध्यम से अपनी यात्रा शुरू करता है। छात्र को विभिन्न शिक्षण इकाइयों में स्वायत्त रूप से आगे बढ़ना होगा और साथ ही संबंधित गतिविधियों और आत्म-मूल्यांकन भी करना होगा।
प्रशिक्षण कार्रवाई के घंटों के भार में विभिन्न गतिविधियाँ शामिल होती हैं जिन्हें छात्र अपने पूरे यात्रा कार्यक्रम में करता है। वर्चुअल कैंपस में किए गए टेलीलर्निंग के घंटों को छात्र के स्वायत्त कार्य, शिक्षक के साथ संचार, पूरक गतिविधियों और रीडिंग, और परियोजनाओं से जुड़े अनुसंधान और निर्माण कार्य द्वारा पूरक किया जाता है।
डिग्री प्राप्त करने के लिए, छात्र को सभी स्व-मूल्यांकन और परीक्षाएं उत्तीर्ण करनी होंगी और मंच की कम से कम 75% सामग्री देखनी होगी। कैम्पस में सैद्धांतिक-व्यावहारिक सामग्री समाप्त करने के बाद अंतिम परियोजना शुरू की जाती है। अंत में, डिग्री जारी करना शुरू करने के लिए मंच से मास्टर के पूरा होने की सूचना देना आवश्यक है।

संबंधित प्रशिक्षण