स्नातकोत्तर प्रमाण पत्र उन्नत बहुभिन्नरूपी

अमेरिकन स्टैटिस्टिकल एसोसिएशन के अनुसार, आने वाले वर्षों में मल्टीवेरिएट तकनीकों में योग्य इंजीनियरों सहित सांख्यिकीविदों और गणितज्ञों की मांग में 33% की वृद्धि होने की उम्मीद है। नियंत्रित किए जा रहे आंकड़ों की जटिलता और उनकी सही व्याख्या करने की आवश्यकता ने बहुभिन्नरूपी विश्लेषण को इंजीनियरों के लिए एक मौलिक कौशल बना दिया है। इसलिए, TECH ने एक ऐसा कार्यक्रम तैयार किया है जिसमें इंजीनियर पत्राचार विश्लेषण, भेदभावपूर्ण विश्लेषण और समूह विश्लेषण जैसी तकनीकों के ज्ञान और महारत हासिल कर सकते हैं, जो उन्हें बहुभिन्नरूपी डेटा का विश्लेषण करने और समझने और अधिक सूचित निर्णय लेने की अपनी क्षमता में सुधार करने की अनुमति देगा। यह सब 100% ऑनलाइन प्रारूप में, सीखने के अनुभव को अनुकूलित करने और स्नातकों की जरूरतों के अनुकूल बनाने के लिए।

विश्वविद्यालयीय उपाधि

प्रामाणन / सदस्यता

अवधि

12 सप्ताह

साधन

ऑनलाइन

अनुसूची

अपनी गति से

परीक्षा

ऑनलाइन

आरंभ करने की तिथि

प्रत्यायन

12 ECTS

कीमत

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प्रस्तुति

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कम्प्यूटेशनल द्रव यांत्रिकी इंजीनियरिंग में एक प्रमुख विषय है, क्योंकि यह वैमानिकी, मोटर वाहन या ऊर्जा उद्योग जैसे विभिन्न क्षेत्रों में जटिल समस्याओं के अनुकरण और विश्लेषण की अनुमति देता है। आजकल, पूर्व-डिजाइन और विश्लेषण के लिए सी. एफ. डी. तकनीकों में उच्च योग्यता प्राप्त पेशेवरों की मांग बढ़ रही है। आज के उद्योग के सामने आने वाली चुनौतियों का सामना करने के लिए इंजीनियरों को इस क्षेत्र में अपने ज्ञान और कौशल को लगातार अद्यतन करना चाहिए।

उन्नत बहुभिन्नरूपी में स्नातकोत्तर सर्टिफिकेट इस बढ़ती आवश्यकता का उत्तर है। यह कार्यक्रम उन्नत बहुभिन्नरूपी तकनीकों में उनके सैद्धांतिक पहलू और कम्प्यूटेशनल द्रव यांत्रिकी में उनके व्यावहारिक अनुप्रयोग दोनों में विशेष योग्यता प्रदान करता है। इसलिए, TECH ने एक ऐसा कार्यक्रम तैयार किया है जिसमें इंजीनियर पत्राचार विश्लेषण, विभेदक विश्लेषण और क्लस्टर विश्लेषण जैसी तकनीकों के ज्ञान और महारत में तल्लीन हो सकते हैं, जो उन्हें मल्टीवेरिएट डेटा का विश्लेषण और समझने और अधिक सूचित निर्णय लेने की उनकी क्षमता में सुधार करने की अनुमति देगा।

कार्यक्रम 100% ऑनलाइन प्रारूप में विकसित किया गया है, जो छात्रों की जरूरतों के लिए सीखने और अनुकूलन में अधिक लचीलापन की अनुमति देता है। इसके अलावा, यह रीलीर्निंग पद्धति का उपयोग करता है, जो सीखने के अनुभव को अनुकूलित करता है और ज्ञान के अधिग्रहण में प्रभावशीलता सुनिश्चित करता है। इन सभी कारणों से, इस शैक्षणिक कार्यक्रम को उद्योग में अत्यधिक मूल्यवान कौशल प्राप्त करने और कम्प्यूटेशनल द्रव यांत्रिकी में जटिल समस्याओं को हल करने की क्षमता में सुधार करने के लिए एक अद्वितीय अवसर के रूप में प्रस्तुत किया गया है।

इस योग्यता के कारण आप पत्राचार विश्लेषण, भेदभावपूर्ण विश्लेषण और समूह विश्लेषण जैसी तकनीकों को इंजीनियरिंग के विभिन्न क्षेत्रों में लागू करने में महारत हासिल कर लेंगे”

यह उन्नत बहुभिन्नरूपी 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

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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 आसपास तैयार किया गया है, जिससे पेशेवर को शैक्षणिक वर्ष के दौरान उत्पन्न होने वाली विभिन्न व्यावसायिक अभ्यास 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 छात्र की सहायता की जाएगी।

आप दिन में 24 घंटे आभासी परिसर तक पहुँचने में सक्षम होंगे और अपने कार्यक्रम और जरूरतों के अनुकूल सीखने के अनुभव का आनंद लेंगे"

आप ऐसे कौशल प्राप्त करेंगे जो उद्योग में अत्यधिक मूल्यवान हैं और कम्प्यूटेशनल द्रव यांत्रिकी में जटिल समस्याओं को हल करने की आपकी क्षमता में सुधार करेंगे"

पाठ्यक्रम

पाठ्यक्रम को इंजीनियर की वर्तमान आवश्यकताओं को ध्यान में रखते हुए डिज़ाइन किया गया है और छात्रों को बहुभिन्नरूपी डेटा का विश्लेषण करने और समझने की उनकी क्षमता को बेहतर बनाने में मदद करने के लिए व्यापक और समकालीन शिक्षण प्रदान करता है, जो उन्हें बेहतर पेशेवर निर्णय लेने में सक्षम करेगा। और नए ज्ञान के एकीकरण की सुविधा के लिए, कार्यक्रम को 100% ऑनलाइन प्रारूप में विकसित किया गया है, जिससे छात्रों को अपने शेड्यूल और ज़रूरतों के अनुसार अपने सीखने को अनुकूलित करने की अनुमति मिलती है, और सीखने के अनुभव को अनुकूलित करने और प्रभावी ज्ञान अधिग्रहण सुनिश्चित करने के लिए रीलर्निंग पद्धति का उपयोग किया जाता है।

पुनः सीखने की पद्धति के साथ अपने सीखने के अनुभव को अनुकूलित करें और प्रभावी ज्ञान अधिग्रहण सुनिश्चित करें”

मॉड्यूल 1. बहुभिन्नरूपी सांख्यिकीय तकनीक I

1.1. कारक विश्लेषण

1.1.1. परिचय
1.1.2. कारक विश्लेषण के मूलतत्त्व
1.1.3. कारक विश्लेषण
1.1.4. कारक आवर्तन विधियाँ और कारक विश्लेषण व्याख्या

1.2. कारक विश्लेषण मॉडलिंग

1.2.1. उदाहरण
1.2.2. सांख्यिकीय सॉफ़्टवेयर मॉडल

1.3. मुख्य घटक विश्लेषण

1.3.1. परिचय
1.3.2. मुख्य घटक विश्लेषण
1.3.3. प्रणालीगत प्रधान घटक विश्लेषण

1.4. प्रमुख घटक विश्लेषण मॉडलिंग

1.4.1. उदाहरण
1.4.2. सांख्यिकीय सॉफ़्टवेयर मॉडल

1.5. पत्राचार विश्लेषण

1.5.1. परिचय
1.5.2. स्वतंत्रता परीक्षण
1.5.3. पंक्ति और स्तंभ प्रोफाइल
1.5.4. एक बिंदु बादल का जड़ता विश्लेषण
1.5.5. पत्राचार विश्लेषण

1.6. अनुरूपता विश्लेषण मॉडलिंग

1.6.1. उदाहरण
1.6.2. सांख्यिकीय सॉफ़्टवेयर मॉडल

1.7. भेदभाव पूर्ण विश्लेषण।

1.7.1. परिचय
1.7.2. दो समूहों के लिए निर्णय नियम
1.7.3. कई आबादी पर वर्गीकरण
1.7.4. फिशर का विहित
1.7.5. भेदभावपूर्ण विश्लेषण, आगे और पीछे की प्रक्रिया
1.7.6. प्रणालीगत भेदभाव पूर्ण विश्लेषण

1.8. भेदभाव विश्लेषण मॉडलिंग

1.8.1. उदाहरण
1.8.2. सांख्यिकीय सॉफ़्टवेयर मॉडल

1.9. क्लस्टर विश्लेषण

1.9.1. परिचय
1.9.2. दूरी और समानता उपाय
1.9.3. पदानुक्रमित वर्गीकरण एल्गोरिदम
1.9.4. पदानुक्रमित वर्गीकरण एल्गोरिदम
1.9.5. क्लस्टर की उचित संख्या निर्धारित करने की प्रक्रियाएँ
1.9.6. क्लस्टर का लक्षण वर्णन
1.9.7. प्रणालीगत क्लस्टर पूर्ण विश्लेषण
1.9.8. क्लस्टर विश्लेषण मॉडलिंग

1.10. उदाहरण

1.10.1. सांख्यिकीय सॉफ़्टवेयर मॉडल

मॉड्यूल 2. बहुभिन्नरूपी सांख्यिकीय तकनीक II

2.1. परिचय

2.2. नाममात्र पैमाना

2.2.1. 2x2 तालिकाओं के लिए एसोसिएशन के उपाय

2.2.1.1. फी गुणांक
2.2.1.2. सापेक्ष जोखिम
2.2.1.3. क्रॉस-प्रोडक्ट अनुपात (ऑड्स अनुपात)

2.2.2. आईxजे तालिकाओं के लिए एसोसिएशन के उपाय

2.2.2.1. आकस्मिकता अनुपात
2.2.2.2. क्रैमर V
2.2.2.3. लैम्बडास
2.2.2.4. गुडमैन और क्रुस्कल का टाऊ
2.2.2.5. अनिश्चितता गुणांक

2.2.3. कप्पा गुणांक

2.3. क्रमिक पैमाना

2.3.1. गामा गुणांक
2.3.2. केंडल का टाऊ-बी और टाऊ-सी
2.3.3. सोमरस का डी

2.4. अंतराल या अनुपात पैमाना

2.4.1. एटा गुणांक
2.4.2. पियर्सन और स्पीयरमैन के सहसंबंध गुणांक

2.5. 2x2 तालिकाओं में स्तरीकृत विश्लेषण

2.5.1. स्तरीकृत विश्लेषण
2.5.2. 2x2 तालिकाओं में स्तरीकृत विश्लेषण

2.6. लॉग-रैखिक मॉडल में समस्या निर्माण

2.6.1. दो चरों के लिए संतृप्त मॉडल
2.6.2. सामान्य संतृप्त मॉडल
2.6.3. अन्य प्रकार की मॉडल

2.7. संतृप्त मॉडल

2.7.1. प्रभावों की गणना
2.7.2. फिट की अच्छाई
2.7.3. के प्रभावों का परीक्षण
2.7.4. आंशिक एसोसिएशन परीक्षण

2.8. पदानुक्रमित मॉडल

2.8.1. पिछड़े तरीके

2.9. साझा जिम्मेदारियाँ मॉडल

2.9.1. समस्या निर्माण
2.9.2. पैरामीटर अनुमान
2.9.3. ची-स्क्वायर्ड गुडनेस-ऑफ-फिट टेस्ट
2.9.4. समूहों के लिए समानांतरता परीक्षण
2.9.5. दिए गए प्रतिक्रिया अनुपात को प्राप्त करने के लिए आवश्यक खुराक का अनुमान

2.10. बाइनरी लॉजिस्टिक रिग्रेशन

2.10.1. समस्या निर्माण
2.10.2. लॉजिस्टिक रिग्रेशन में गुणात्मक चर
2.10.3. चर का चयन
2.10.4. पैरामीटर अनुमान
2.10.5. फिट की अच्छाई
2.10.6. व्यक्तियों का वर्गीकरण
2.10.7. भविष्यवाणी

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उन्नत बहुभिन्नरूपी में, विभिन्न चरों का विश्लेषण और संबंध बनाने के लिए उन्नत गणितीय उपकरणों का उपयोग किया जाता है, चरों के संयुक्त व्यवहार को समझते हुए। सबसे आम तरीकों में बहुभिन्नरूपी प्रतिगमन मॉडल, प्रमुख घटक विश्लेषण, कारक विश्लेषण, विभेदक विश्लेषण, आदि शामिल हैं। उन्नत बहुभिन्नरूपी विश्लेषण विभिन्न चरों का विश्लेषण और संबंध बनाने के लिए उन्नत गणितीय उपकरणों का उपयोग करता है, चरों के संयुक्त व्यवहार को समझते हुए। सबसे आम तरीकों में बहुभिन्नरूपी प्रतिगमन मॉडल, प्रमुख घटक विश्लेषण, कारक विश्लेषण, विभेदक विश्लेषण, आदि शामिल हैं।