प्रस्तुति

इस स्नातकोत्तर सर्टिफिकेट के लिए धन्यवाद आप अपने पेशेवर कैरियर में योगदान करने और अपनी कंपनी की प्रतिस्पर्धात्मकता बढ़ाने में सक्षम होंगे”

उद्योग से लेकर चिकित्सा तक विभिन्न क्षेत्रों में निर्णय लेने के लिए भविष्यवाणी एक मौलिक उपकरण बन गया है। सूचना और संचार प्रौद्योगिकियों ने उत्पन्न डेटा की मात्रा में एक घातीय वृद्धि की अनुमति दी है, जिससे तेजी से सटीक और कुशल पूर्वानुमान विधियों की आवश्यकता हुई है। इसलिए, यह उम्मीद की जाती है कि डेटा विश्लेषण और भविष्यवाणी सॉफ्टवेयर के लिए वैश्विक बाजार बढ़ता रहेगा, जिससे इस विषय की अधिक मांग पैदा होगी।

इस वास्तविकता को देखते हुए, पेशेवरों के लिए भविष्यवाणी में ठोस ज्ञान होना आवश्यक है ताकि वे इसे अपने काम के क्षेत्र में लागू कर सकें। यह वह जगह है जहाँ TECH. द्वारा बनाया गया विश्वविद्यालय कार्यक्रम इंजीनियरों की वर्तमान आवश्यकताओं का जवाब देता है। इस तरह, यह भविष्यवाणी तकनीकों में अत्याधुनिक और पूर्ण शिक्षा प्रदान करता है, जिसमें कई रैखिक प्रतिगमन मॉडल के निदान और सत्यापन जैसे प्रासंगिक विषय शामिल हैं।

इस कार्यक्रम का एक बड़ा लाभ यह है कि इसे 100% ऑनलाइन प्रारूप में विकसित किया गया है, जो छात्रों को भौगोलिक या समय प्रतिबंधों के बिना दुनिया में कहीं से भी सामग्री तक पहुंचने की अनुमति देता है। इसके अलावा, पुनः अधिगम पद्धति का उपयोग किया जाता है, जो वास्तविक समस्याओं को हल करके सीखने पर आधारित है, जिससे सीखने की प्रक्रिया अधिक गतिशील और प्रभावी हो जाती है।

इडेम्पोटेंट मैट्रिक्स के गुणों के अनुप्रयोगों में विश्वविद्यालय की योग्यता में नामांकन करें”

यह भविष्यवाणी में स्नातकोत्तर सर्टिफिकेट बाजार का सबसे पूर्ण और अद्यतन कार्यक्रम प्रदान करता है। इसकी सबसे उल्लेखनीय विशेषताएं हैैं:

  • अनुप्रयुक्त सांख्यिकी के विशेषज्ञों द्वारा प्रस्तुत केस स्टडीज का विकास
  • जिस ग्राफिक, योजनाबद्ध और अत्यंत व्यावहारिक विषय-वस्तु के साथ इसकी कल्पना की गई है, वह उन विषयों पर खेल और व्यावहारिक जानकारी प्रदान करती है जो पेशेवर अभ्यास के लिए आवश्यक हैं
  • व्यावहारिक अभ्यास जहां सीखने में सुधार के लिए आत्म-मूल्यांकन प्रक्रिया की जा सकती है
  • नवीनतम प्रणालियों पर इसका विशेष जोर
  • सैद्धांतिक पाठ, विशेषज्ञ से प्रश्न, विवादास्पद विषयों पर वाद-विवाद मंच, और व्यक्तिगत चिंतन असाइनमेंट
  • विषय-वस्तु जिस तक इंटरनेट कनेक्शन वाले किसी भी स्थायी या पोर्टेबल यंत्र से पहुँचना सुलभ है

वर्तमान शैक्षणिक परिदृश्य में सबसे व्यापक शैक्षणिक कार्यक्रम तक पहुँचने के लिए आपको केवल इंटरनेट कनेक्शन वाले उपकरण की आवश्यकता होगी”

कार्यक्रम के शिक्षण स्टाफ में क्षेत्र के पेशेवर शामिल हैं जो इस शैक्षिक कार्यक्रम में अपने कार्य अनुभव का योगदान देते हैं, साथ ही अग्रणी समाजों और प्रतिष्ठित विश्वविद्यालयों के प्रसिद्ध विशेषज्ञ भी शामिल हैं।

नवीनतम शैक्षिक प्रौद्योगिकी के साथ विकसित की गई मल्टीमीडिया विषय-वस्तु, पेशेवर को स्थित और प्रासंगिक शिक्षा प्रदान करेगी, यानी एक सिम्युलेटेड वातावरण जो वास्तविक परिस्थितियों में प्रशिक्षित करने के लिए कार्यक्रमबद्ध प्रशिक्षण प्रदान करेगा।

यह कार्यक्रम समस्या-आधारित शिक्षा के इर्द-गिर्द डिज़ाइन किया गया है, जिसके तहत पेशेवर को शैक्षणिक वर्ष के दौरान उत्पन्न होने वाली विभिन्न व्यावसायिक अभ्यास स्थितियों को हल करने का प्रयास करना चाहिए। इस उद्देश्य के लिए, छात्र को प्रसिद्ध और अनुभवी विशेषज्ञों द्वारा बनाई गई एक अभिनव इंटरैक्टिव वीडियो प्रणाली द्वारा सहायता प्रदान की जाएगी।

अपना कार्यक्रम, अध्ययन की गति और स्थान चुनें। TECH संसाधन प्रदान करता है और आपको दिन में 24 घंटे उन तक पहुंच प्रदान करता है"

100% ऑनलाइन योग्यता जो आपको वृद्धिशील परिवर्तनशीलता के सिद्धांत का सबसे व्यापक ज्ञान प्रदान करेगी"

पाठ्यक्रम

इंजीनियरिंग के क्षेत्र में विशेषज्ञों की एक टीम, विशेष रूप से अनुप्रयुक्त सांख्यिकी में, इस कार्यक्रम के लिए पाठ्यक्रम तैयार करने की जिम्मेदारी संभाल रही है। नतीजतन, TECH ने एक पूर्ण और कठोर कार्यक्रम बनाया है जिसमें 12 सप्ताह के भीतर इस विषय में महारत हासिल करने के लिए आवश्यक सभी जानकारी शामिल है। बहुत पूर्ण पाठ्यक्रम के अलावा, अतिरिक्त विविध हैं सामग्री के घंटों का शामिल किया गया है जिसका उपयोग स्नातक अपनी मांग के स्तर के अनुसार अपने काम को व्यक्तिगत बनाने के लिए कर सकते हैं। यह सब 100% ऑनलाइन प्रारूप में प्रस्तुत किया गया है जो सुविधाजनक और लचीला है और किसी भी डिवाइस के साथ संगत है जिसमें इंटरनेट कनेक्शन है।

रिज, लासो और इलास्टिकनेट प्रतिगमन को शामिल करने वाला एक पाठ्यक्रम जिसके साथ आप प्रभावी सांख्यिकीय अनुमान के लिए भविष्यसूचक मॉडल में तल्लीन होंगे”

मॉड्यूल 1. रेखीय भविष्यवाणी विधियाँ

1.1. युग्मित नमूनों मॉडल लिए टी-टेस्ट 

1.1.1. सरल प्रतिगमन में प्रतिगमन मॉडल और प्रारंभिक चरणों का परिचयः डेटा अन्वेषण 
1.1.2. मॉडल 
1.1.3. परिकल्पनाएँ 
1.1.4. मापदंड 

1.2. सरल रेखीय प्रतिगमन अनुमान और विरोधाभास 

1.2.1. मॉडल मापदंडों का बिंदु अनुमान 

1.2.1.1. न्यूनतम वर्ग विधि 
1.2.1.2. अधिकतम संभावना अनुमानक 

1.2.2. गॉस-मार्कोव परिकल्पना के तहत मॉडल मापदंडों पर अनुमान 

1.2.2.1. अंतराल  
1.2.2.2. परीक्षण 

1.2.3. नए अवलोकनों के लिए औसत प्रतिक्रिया और भविष्यवाणी अंतराल के लिए विश्वास अंतराल 
1.2.4. सरल प्रतिगमन में एक साथ अनुमान 
1.2.5. विश्वास और पूर्वानुमान बैंड 

1.3. सरल रैखिक प्रतिगमन मॉडल और सत्यापन 

1.3.1. सरल प्रतिगमन मॉडल के विचरण (ANOVA) का विश्लेषण 
1.3.2. मॉडल डायग्नोस्टिक्स 

1.3.2.1. अवशिष्ट विश्लेषण द्वारा रैखिकता का ग्राफ़िकल मूल्यांकन और परिकल्पनाओं का सत्यापन 
1.3.2.2. रैखिक अभाव-फिट परीक्षण 

1.4. युग्मित नमूनों मॉडल लिए टी-टेस्ट 

1.4.1. बहुआयामी विज़ुअलाइज़ेशन टूल के साथ डेटा अन्वेषण 
1.4.2. मॉडल और गुणांक अनुमानकों की मैट्रिक्स अभिव्यक्ति 
1.4.3. कई मॉडलों के गुणांकों की व्याख्या करना 

1.5. सरल रेखीय प्रतिगमन अनुमान और विरोधाभास 

1.5.1. गुणांकों, पूर्वानुमानों और अवशिष्टों के लिए अनुमान के नियम 
1.5.2. आइडेम्पोटेंट मैट्रिसेस के गुणों को लागू करना 
1.5.3. मल्टीपल लीनियर मॉडल में अनुमान 
1.5.4. एनोवा मॉडल 

1.6. सरल रैखिक प्रतिगमन मॉडल और सत्यापन 

1.6.1. मल्टीपल लीनियर रिग्रेशन मॉडल निदान और सत्यापन  

1.6.1.1. वृद्धिशील परिवर्तनशीलता का सिद्धांत 

1.6.2. अपशिष्ट विश्लेषण 
1.6.3. बॉक्स-कॉक्स परिवर्तन 

1.7. मल्टीकोलिनियरिटी की समस्या 

1.7.1. खोज 
1.7.2. समाधान 

1.8. बहुपद प्रतिगमन 

1.8.1. परिभाषा और उदाहरण 
1.8.2. मैट्रिक्स फॉर्म और अनुमानों की गणना 
1.8.3. व्याख्या 
1.8.4. वैकल्पिक दृष्टिकोण 

1.9. गुणात्मक चर के साथ प्रतिगमन 

1.9.1. प्रतिगमन में डमी चर 
1.9.2. गुणांक की व्याख्या  
1.9.3. अनुप्रयोग 

1.10. मॉडल चयन के लिए मानदंड 

1.10.1. मैलोज़ सीपी सांख्यिकी 
1.10.2. पार सत्यापन 
1.10.3. स्वचालित चरणबद्ध चयन 

मॉड्यूल 2. भविष्यवाणी तकनीकें

2.1. युग्मित नमूनों मॉडल लिए टी सामान्य टेस्ट

2.1.1. परिभाषा
2.1.2. गुण
2.1.3. उदाहरण

2.2. आंशिक न्यूनतम वर्ग प्रतिगमन

2.2.1. परिभाषा
2.2.2. गुण
2.2.3. उदाहरण

2.3. प्रमुख घटक प्रतिगमन

2.3.1. परिभाषा
2.3.2. गुण
2.3.3. उदाहरण

2.4. आरआरआर रिग्रेशन

2.4.1. परिभाषा
2.4.2. गुण
2.4.3. उदाहरण

2.5. रिज रिग्रेशन

2.5.1. परिभाषा
2.5.2. गुण
2.5.3. उदाहरण

2.6. लैस्सो रिग्रेशन

2.6.1. परिभाषा
2.6.2. गुण
2.6.3. उदाहरण

2.7. इलास्टिकनेट रिग्रेशन

2.7.1. परिभाषा
2.7.2. गुण
2.7.3. उदाहरण

2.8. - रैखिक भविष्यवाणी मॉडल 

2.8.1. गैर-रैखिक प्रतिगमन मॉडल 
2.8.2. गैर-रैखिक न्यूनतम वर्ग 
2.8.3. रैखिक मॉडल में रूपांतरण 

2.9. गैर-रैखिक प्रणाली में पैरामीटर अनुमान 

2.9.1. रेखीय 
2.9.2. अन्य पैरामीटर अनुमान विधियाँ 
2.9.3. प्रारंभिक मान 
2.9.4. कंप्यूटर प्रोग्राम 

2.10. गैर-रैखिक प्रतिगमन में सांख्यिकीय अनुमान 

2.10.1. गैर-रैखिक ला प्रतिगमन में सांख्यिकीय अनुमान 
2.10.2. अनुमानित अनुमान सत्यापन 
2.10.3. उदाहरण

TECH द्वारा उपयोग की जाने वाली रीलीर्निंग विधि की बदौलत इस कार्यक्रम के पाठ्यक्रम के माध्यम से बहुत अधिक फुर्तीले तरीके से प्रगति”   

पूर्वानुमान में स्नातकोत्तर सर्टिफिकेट


पूर्वानुमान एक प्रणाली या प्रक्रिया के भविष्य के व्यवहार का अनुमान लगाने के लिए इंजीनियरिंग में उपयोग की जाने वाली एक तकनीक है। इसमें उपलब्ध जानकारी और पिछले अनुभव के आधार पर यह अनुमान लगाना शामिल है कि भविष्य में विशिष्ट परिस्थितियों में एक संरचना, समाधान या प्रणाली कैसे प्रदर्शन करेगी। यह जोखिम विश्लेषण, निर्णय लेने और इंजीनियरिंग में प्रक्रियाओं और संरचनाओं की दक्षता और प्रभावशीलता में निरंतर सुधार के लिए एक मूल्यवान उपकरण है। TECH प्रौद्योगिकी विश्वविद्यालय में हमारे पास सिस्टम, संरचना और प्रक्रिया में ज्ञान प्रदान करने के लिए डिज़ाइन किया गया यह विशेष कार्यक्रम है।


इंजीनियरिंग में पूर्वानुमान डेटा विश्लेषण और हल की जाने वाली समस्या के गणितीय मॉडलिंग पर आधारित होती है। यह अक्सर एक जटिल ढांचे को स्थापित करने के लिए अनुकरण और मॉडलिंग तकनीकों का उपयोग करता है जिसका उपयोग किसी प्रणाली या प्रक्रिया के विकास का पूर्वानुमान लगाने के लिए किया जा सकता है। पूर्वानुमान में विभिन्न तकनीकों का उपयोग किया जाता है, जैसे कम्प्यूटेशनल सिमुलेशन, गणितीय और सांख्यिकीय मॉडलिंग। इनमें से प्रत्येक उपकरण के फायदे और नुकसान हैं, जो संबोधित की जा रही समस्या की प्रकृति और जटिलता पर निर्भर करते हैं। यह उन लोगों के लिए एक उत्कृष्ट विकल्प है जो विशेष कौशल हासिल करना चाहते हैं और इस क्षेत्र में एक सफल कैरियर विकसित करना चाहते हैं।