प्रत्येक कंपनी विभाग में डेटा विश्लेषणात्मक तकनीकों का उपयोग करने के लाभों का विश्लेषण करें”

इस कार्यक्रम का उद्देश्य प्रत्येक कंपनी विभाग में किए गए विश्लेषणों में कंप्यूटर इंजीनियरों को प्रशिक्षित करना है ताकि वे प्रत्येक मामले में सबसे महत्वपूर्ण जरूरतों और अनुप्रयोगों की पहचान कर सकें। इस तरह, एक उपयुक्त पद्धति चुनने के लिए विशेष ज्ञान प्राप्त किया जाएगा। यदि हम दैनिक आधार पर कंपनियों में उत्पन्न भारी मात्रा में डेटा को ध्यान में रखते हैं तो यह महत्वपूर्ण है।

उपरोक्त को ध्यान में रखते हुए, ऐसे पेशेवरों का होना आवश्यक है जो वर्तमान समस्याओं से परिचित हों और व्यवहार्य समाधानों का अध्ययन कर सकें। विभिन्न तकनीकें और सॉफ्टवेयर उपकरण हैं जिनकी बदौलत डेटा का विश्लेषण और व्याख्या अधिक कुशल तरीके से की जा सकती है। इन उपकरणों के साथ, कंपनियां, विश्लेषक और वैज्ञानिक डेटा को सही ढंग से समझ सकते हैं और व्याख्या कर सकते हैं।

इस स्नातकोत्तर डिप्लोमा में निहित प्रत्येक मॉड्यूल उन मौलिक पहलुओं की समीक्षा करेगा जिन्हें इस क्षेत्र में रुचि रखने वाले कंप्यूटर इंजीनियरों को जानने की आवश्यकता है, जो उन्हें डेटा विज्ञान तकनीकों का उपयोग करते समय सबसे उपयुक्त ग्राफिकल प्रतिनिधित्व का उत्पादन करने के लिए सैद्धांतिक आधार विकसित करने की अनुमति देगा। जैसे-जैसे कार्यक्रम आगे बढ़ता है, छात्रों को उन मॉडलों से परिचित कराया जाएगा जो समय श्रृंखला के विश्लेषण के लिए अधिक बहुमुखी प्रतिभा और अनुकूलनशीलता प्रस्तुत करते हैं, जैसे कि आर्थिक श्रृंखला से जुड़े मॉडल।

इसके अलावा, यह 100% ऑनलाइन स्नातकोत्तर डिप्लोमा है जो छात्रों को जहां भी और जब भी चाहें, आरामदायक अध्ययन और आसानी प्रदान करता है। आपको बस अपने करियर को एक कदम आगे ले जाने के लिए इंटरनेट की सुविधा वाले एक उपकरण की आवश्यकता है। वर्तमान समय के अनुरूप एक तरीका और अत्यधिक मांग वाले क्षेत्र में इंजीनियरों को स्थान देने की सभी गारंटी।

इसके अलावा, यह एक 100% ऑनलाइन स्नातकोत्तर डिप्लोमा है जो छात्रों को आरामदायक अध्ययन और आसानी प्रदान करता है, जहां भी और जब भी वे इसे चाहते हैं”

यह व्यवसाय डेटा विश्लेषण में स्नातकोत्तर डिप्लोमा बाजार का सबसे पूर्ण और अद्यतन कार्यक्रम प्रदान करता है। इसकी सबसे उल्लेखनीय विशेषताएं हैैं:

• व्यावहारिक मामलों के अध्ययन डेटा विश्लेषण में इंजीनियरिंग के विशेषज्ञों द्वारा प्रस्तुत किए जाते हैं
• ग्राफिक, योजनाबद्ध, और प्रमुख रूप से व्यावहारिक विषयवस्तु जिसके साथ वे बनाए गए हैं, पेशेवर अभ्यास के लिए आवश्यक विषयों पर वैज्ञानिक और व्यावहारिक जानकारी प्रदान करते 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

इस कार्यक्रम को अविभाज्य समय श्रृंखला मॉडल में सूत्रीकरण और बुनियादी गुणों को विकसित करने का सही अवसर बनाएं”

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

नवीनतम शैक्षिक तकनीक के साथ विकसित मल्टीमीडिया विषय वस्तु, पेशेवर को स्थित और प्रासंगिक शिक्षा प्रदान करेगी, यानी, एक अनुरूपित वातावरण जो वास्तविक स्थितियों में प्रशिक्षित करने के लिए बनाया गया गहन प्रशिक्षण प्रदान करेगा।

इस कार्यक्रम का डिज़ाइन समस्याआधारित शिक्षा पर केंद्रित है, जिसका अर्थ है कि छात्र को पूरे शैक्षणिक कार्यक्रम में उत्पन्न होने वाली विभिन्न वास्तविक जीवन स्थितियों को हल करने का प्रयास करना चाहिए। इस उद्देश्य के लिए, प्रसिद्ध और अनुभवी विशेषज्ञों द्वारा बनाई गई एक अभिनव , सहभागी वीडियो प्रणाली द्वारा छात्रों की सहायता की जाएगी।.

एक कार्यक्रम के साथ विभाग के आधार पर डैशबोर्ड और के. पी. आई. के निर्माण का निर्धारण करें जो आपके करियर को बढ़ावा देगा”

डेटा प्रतिनिधित्व और विश्लेषण में विशेष ज्ञान प्राप्त करें और उच्च अंतर्राष्ट्रीय मांग के क्षेत्र में खड़े हों”

इस स्नातकोत्तर डिप्लोमा के लिए पाठ्यक्रम संकाय की आवश्यकताओं और सिफारिशों के बाद तैयार किया गया है, इसलिए प्रत्येक मॉड्यूल अविभाज्य समय श्रृंखला के वर्णक्रमीय विश्लेषण के साथ-साथ पीरियडोग्राम और इसकी व्याख्या के आधार पर अनुमान से संबंधित मौलिक पहलुओं का एक व्यापक और विस्तृत दृष्टिकोण प्रदान करता है। यह छात्रों के विश्लेषणात्मक कौशल को विकसित करने में भी अलग है, जो उन्हें प्रतिस्पर्धी कार्य वातावरण में सुसंगत निर्णय लेने में सक्षम बनाएगा।

एक निर्धारित समय क्षितिज के लिए एक समय श्रृंखला की संभावना और प्रवृत्ति का अनुमान लगाएं और अपनी कंपनी में एक विभेदक एजेंट बनें” 

मॉड्यूल 1. एक व्यावसायिक संगठनमें डेटा विश्लेषण

1.1.  व्यापार विश्लेषण

1.1.1. व्यापार विश्लेषण
1.1.2. डेटा संरचना
1.1.3. चरण और तत्व

1.2.  व्यापार में डेटा विश्लेषण

1.2.1. विभागीय स्कोरकार्ड और केपीआई
1.2.2. परिचालन, रणनीतिक और सामरिक रिपोर्ट
1.2.3. प्रत्येक विभाग पर लागू डेटा विश्लेषिकी

1.2.3.1. विपणन और संचार
1.2.3.2. वाणिज्यिक
1.2.3.3. ग्राहक सेवा
1.2.3.4. क्रय
1.2.3.5. प्रशासन
1.2.3.6. मानव संसाधन
1.2.3.7. प्रोडक्शन
1.2.3.8. आईटी

1.3. विपणन और संचार

1.3.1. केपीआई को मापा जाएगा, अनुप्रयोग और लाभ
1.3.2. विपणन प्रणाली और डेटा वेयरहाउस
1.3.3. विपणन में एक डेटा विश्लेषिकी फ्रेमवर्क का कार्यान्वयन
1.3.4. विपणन और संचार योजना
1.3.5. रणनीतियाँ, भविष्यवाणी और अभियान प्रबंधन

1.4. वाणिज्य और बिक्री

1.4.1. वाणिज्यिक क्षेत्र में डेटा विश्लेषिकी का योगदान
1.4.2. बिक्री विभाग नीस
1.4.3. बाजार अनुसंधान

1.5. ग्राहक सेवा

1.5.1. निष्ठा
1.5.2. व्यक्तिगत कोचिंग और भावनात्मक बुद्धिमत्ता
1.5.3. ग्राहकों की संतुष्टि

1.6. क्रय

1.6.1. बाजार अनुसंधान के लिए डेटा विश्लेषण
1.6.2. योग्यता अनुसंधान के लिए डेटा विश्लेषण
1.6.3. अन्य अनुप्रयोगों

1.7. प्रशासन

1.7.1. प्रशासन विभाग की जरूरतें
1.7.2. डेटा वेयरहाउस और वित्तीय जोखिम विश्लेषण
1.7.3. डेटा वेयरहाउस और क्रेडिट जोखिम विश्लेषण

1.8. मानव संसाधन

1.8.1. एचआर और डेटा विश्लेषण के लाभ
1.8.2. एचआर विभाग में डेटा विश्लेषिकी उपकरणें
1.8.3. एचआर विभाग में डेटा विश्लेषिकी अनुप्रयोग

1.9. प्रोडक्शन

1.9.1. एक उत्पादन विभाग में डेटा विश्लेषण
1.9.2. अनुप्रयोग
1.9.3. फ़ायदे

1.10. आईटी

1.10.1. आईटी विभाग
1.10.2. डेटा विश्लेषण और डिजिटल परिवर्तन
1.10.3. नवाचार और उत्पादकता

मॉड्यूल 2. डेटा विश्लेषण का आरेखीय प्रतिनिधित्व

2.1. खोजपूर्ण विश्लेषण

2.1.1. सूचना विश्लेषण के लिए प्रतिनिधित्व
2.1.2. ग्राफिकल प्रतिनिधित्व का मूल्य
2.1.3. ग्राफिकल प्रतिनिधित्व के नए प्रतिमान

2.2. डेटा विज्ञान के लिए अनुकूलन

2.2.1. रंग रेंज और डिज़ाइन
2.2.2. ग्राफिक प्रतिनिधित्व में गेस्टाल्ट
2.2.3. गलतियों से बचना और सलाह देना

2.3. बुनियादी डेटा स्रोत

2.3.1. गुणवत्तापूर्ण प्रतिनिधित्व के लिए
2.3.2. मात्रा प्रतिनिधित्व के लिए
2.3.3. समय प्रतिनिधित्व के लिए

2.4. जटिल डेटा स्रोत

2.4.1. फ़ाइलें, सूचियाँ और डेटाबेस
2.4.2. मुक्त डेटा
2.4.3. सतत डेटा सृजन

2.5. ग्राफ़ के प्रकार

2.5.1. बुनियादी अभ्यावेदन
2.5.2. ब्लॉक प्रतिनिधित्व
2.5.3. फैलाव विश्लेषण के लिए प्रतिनिधित्व
2.5.4. परिपत्र अभ्यावेदन
2.5.5. बुलबुला प्रतिनिधित्व
2.5.6. भौगोलिक प्रतिनिधित्व

2.6. विज़ुअलाइज़ेशन के प्रकार

2.6.1. तुलनात्मक और संबंधपरक
2.6.2. वितरण
2.6.3. श्रेणीबद्ध

2.7. ग्राफ़िक प्रतिनिधित्व के साथ रिपोर्ट डिज़ाइन

2.7.1. विपणन रिपोर्टों में ग्राफ़ का अनुप्रयोग
2.7.2. स्कोरकार्ड और केपीआई में ग्राफ़ उपयोग
2.7.3. रणनीतिक योजनाओं में ग्राफ़ का अनुप्रयोग
2.7.4. अन्य उपयोग: विज्ञान, स्वास्थ्य, व्यवसाय

2.8. ग्राफिक वर्णन

2.8.1. ग्राफिक वर्णन
2.8.2. विकास
2.8.3. उपयोग

2.9. विज़ुअलाइज़ेशन की ओर उन्मुख उपकरण

2.9.1. अग्रिम उपकरण
2.9.2. ऑनलाइन सॉफ्टवेयर
2.9.3. खुला स्त्रोत

2.10. डेटा विज़ुअलाइज़ेशन में नई प्रौद्योगिकियाँ

2.10.1. वास्तविकता के वर्चुअलाइजेशन के लिए सिस्टम
2.10.2. वास्तविकता संवर्धन और सुधार प्रणालियाँ
2.10.3. इंटेलिजेंट सिस्टम

मॉड्यूल 3. संभाव्यता सिद्धांत का पूर्वानुमान और विश्लेषण

3.1. समय श्रृंखला

3.1.1. समय श्रृंखला
3.1.2. उपयोगिता एवं प्रयोज्यता
3.1.3. संबंधित केस अध्ययन

3.2. समय श्रृंखला

3.2.1. एस.टी का मौसमी रुझान
3.2.2. विशिष्ट विविधताएँ
3.2.3. अपशिष्ट विश्लेषण

3.3. टाइपोलॉजी

3.3.1. अचल
3.3.2. गैर-स्टेशनरी
3.3.3. परिवर्तन और सेटिंग्स

3.4. समय श्रृंखला योजनाएँ

3.4.1. योगात्मक योजना (मॉडल)
3.4.2. गुणक योजना (मॉडल)
3.4.3. मॉडल का प्रकार निर्धारित करने की प्रक्रियाएँ

3.5. बुनियादी पूर्वानुमान विधियाँ

3.5.1. मीडिया
3.5.2. अनुभवहीन
3.5.3. मौसमी अनुभवहीन
3.5.4. विधि तुलना

3.6. अपशिष्ट विश्लेषण

3.6.1. ऑटो सहसंबंध
3.6.2. अपशिष्ट का ए.सी.एफ
3.6.3. सहसंबंध परीक्षण

3.7. समय श्रृंखला के संदर्भ में प्रतिगमन

3.7.1. एनोवा
3.7.2. मूलतत्त्व
3.7.3. व्यावहारिक अनुप्रयोगों

3.8. समय श्रृंखला की पूर्वानुमानित विधियाँ

3.8.1. अरिमा
3.8.2. घातांक सुगम करना

3.9. आर के साथ समय श्रृंखला का हेरफेर और विश्लेषण

3.9.1. डेटा तैयारी
3.9.2. पैटर्न की पहचान
3.9.3. मॉडल विश्लेषण
3.9.4. भविष्यवाणी

3.10. आर के साथ संयुक्त ग्राफिकल विश्लेषण

3.10.1. सामान्य स्थितियाँ
3.10.2. सरल समस्याओं के समाधान के लिए व्यावहारिक अनुप्रयोग
3.10.3. उन्नत समस्याओं के समाधान के लिए व्यावहारिक अनुप्रयोग 

आपके पेशेवर विकास को बढ़ावा देने के लिए एक अनूठा, महत्वपूर्ण और निर्णायक प्रशिक्षण अनुभव”