स्नातकोत्तर सांख्यिकीय सॉफ्टवेयर

सूचना प्रौद्योगिकी और सिस्टम इंजीनियरिंग के क्षेत्र में हुई प्रगति ने तेजी से शक्तिशाली और कुशल सांख्यिकीय सॉफ्टवेयर विकसित करना संभव बना दिया है, जो बहुत कम समय में भारी मात्रा में जानकारी का जटिल विश्लेषण करने में सक्षम है और एक बहुत ही उच्च विश्वसनीयता सूचकांक है उपरोक्त के कारण, इस क्षेत्र के पेशेवर लंबे और ऊबाऊ घंटों के निवेश की आवश्यकता के बिना, एक सरल, व्यावहारिक और आरामदायक तरीके से विशिष्ट डेटा सेट को व्यवस्थित करने, व्याख्या करने और प्रस्तुत करने के लिए कई उपकरणों पर भरोसा कर सकते हैं। इस कारण से, कोई भी छात्र जो इन अनुप्रयोगों के साथ-साथ मौजूदा अनुप्रयोगों की प्रोग्रामिंग में पूरी तरह से महारत हासिल करना चाहता है, वह इस पूरी योग्यता पर भरोसा कर सकता है। यह एक 450 घंटे का शैक्षिक अनुभव है जिसमें स्नातक इस क्षेत्र से संबंधित कंप्यूटर परियोजनाओं की योजना बनाने के लिए एल्गोरिथम आधारों में 100% ऑनलाइन प्रवेश कर सकेंगे।

विश्वविद्यालयीय उपाधि

प्रामाणन / सदस्यता

अवधि

6 meses

साधन

ऑनलाइन

अनुसूची

अपनी गति से

परीक्षा

ऑनलाइन

आरंभ करने की तिथि

तक का वित्तपोषण

7 महीने

कीमत

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इंजीनियरिंग की दुनिया की सबसे बड़ी फैकल्टी”

प्रस्तुति

यदि आप 100% ऑनलाइन शैक्षणिक अनुभव की तलाश में हैं जो आपको सांख्यिकीय सॉफ्टवेयर की प्रोग्रामिंग के साथ-साथ मौजूदा अनुप्रयोगों में महारत हासिल करने के लिए आवश्यक सब कुछ प्रदान करता है, तो यह स्नातकोत्तर डिप्लोमा आपके लिए एकदम सही है”

कंप्यूटर विज्ञान ने सांख्यिकीय क्षेत्र में जो योगदान दिया है, वह अतुलनीय है, जिसकी शुरुआत तेजी से विशिष्ट सॉफ्टवेयर के विकास से हुई है, जो डेटा की जांच और समझ से संबंधित जटिल प्रक्रियाओं को पूरा करने में सक्षम है, जो किसी दिए गए विषय (चाहे वह एक व्यक्ति हो, एक कंपनी हो, एक अध्ययन के लिए हो, आदि) द्वारा किए जाने वाले कार्यों का समर्थन करता है। इस तरह, सूचना के बड़े प्रवाह के साथ काम करना संभव है, जबकि एक ही समय में सांख्यिकीय विश्लेषण पर खर्च किए गए समय को काफी कम करना और प्राप्त परिणामों में सुधार करना संभव है।

इसके आधार पर और प्रोग्रामिंग और एल्गोरिदम में नवीनतम प्रगति को एक संदर्भ के रूप में लेते हुए, TECH और कंप्यूटर इंजीनियरिंग और वित्त में विशेषज्ञों की इसकी टीम ने सांख्यिकीय सॉफ्टवेयर में इस स्नातकोत्तर डिप्लोमा को विकसित किया है, जो 100% ऑनलाइन शैक्षणिक अनुभव है जो इस क्षेत्र का विस्तृत ज्ञान विकसित करने के लिए एक विशेष और व्यापक मार्गदर्शक बनने का वादा करता है। यह एक ऐसा कार्यक्रम है जिसके साथ, 450 घंटों की विविध विषय - वस्तु के दौरान, स्नातक एक कार्यक्रम के तत्वों और इसकी संरचना, प्रलेखन और वित्तीय अनुप्रयोगों की पुनरावर्ती में तल्लीन होने में सक्षम होगा। इसके अलावा, वे वस्तुओं के साथ प्रभावी और कुशल संचालन करने के लिए एसपीएसएस और आर वातावरण में उच्चतम स्तर की महारत हासिल करेंगे।

इस तरह, केवल 6 महीने की बहु-विषयक शिक्षा में आप एक कार्यक्रम के माध्यम से अपने व्यावसायिक कौशल को सुधारने में सक्षम होंगे जिसमें उद्योग में नवीनतम विकास शामिल हैं। आपके पास उपयोग के मामलों और अतिरिक्त उच्च-गुणवत्ता वाली विषय - वस्तु तक भी पहुंच होगीः विस्तृत वीडियो, शोध लेख, पूरक पठन, समाचार, आत्म-ज्ञान अभ्यास और बहुत कुछ। अकादमिक अनुभव की शुरुआत से ही वर्चुअल कैंपस में सब कुछ उपलब्ध होगा, जिसे स्नातक इंटरनेट कनेक्शन वाले किसी भी उपकरण से एक्सेस कर सकेंगे। इस तरह, स्नातक स्वायत्त रूप से और एक कार्यक्रम के माध्यम से विशेषज्ञता प्राप्त करने में सक्षम होंगे जिसमें वे तय करेंगे कि इसे कब और कहाँ लेना है।

एक ऐसा कार्यक्रम जिसके साथ आप सर्वश्रेष्ठ विशेषज्ञों के विशिष्ट एसपीएसएस और आर वातावरण में व्यापक महारत हासिल करेंगे”

यह सांख्यिकीय सॉफ्टवेयर में स्नातकोत्तर डिप्लोमा बाजार में सबसे पूर्ण और अद्यतित शैक्षिक कार्यक्रम शामिल है इसकी सबसे उल्लेखनीय विशेषताएं हैं:

अनुप्रयुक्त सांख्यिकी के विशेषज्ञों द्वारा प्रस्तुत केस अध्ययन का विकास
पुस्तक की ग्राफिक योजनाबद्ध और व्यावहारिक विषय - वस्तु उन विषयों पर तकनीकी और व्यावहारिक जानकारी प्रदान करती है जो पेशेवर अभ्यास के लिए आवश्यक हैं.
व्यावहारिक अभ्यास जहां सीखने में सुधार के लिए स्व-मूल्यांकन का उपयोग किया जा सकता है।
नवीन पद्धतियों पर इसका विशेष जोर है
सैद्धांतिक पाठ, विशेषज्ञ से प्रश्न, विवादास्पद विषयों पर बहस मंच और व्यक्तिगत प्रतिबिंब कार्य वह विषय - वस्तु
वह विषय - वस्तु जो इंटरनेट कनेक्शन के साथ किसी भी स्थिर या पोर्टेबल डिवाइस से पहुंच योग्य है

आपके पास कार्यक्रमों के साथ-साथ ब्लैक एंड व्हाइट बॉक्स का परीक्षण करने का अवसर होगा, जिसमें उनके प्रलेखन और अनुरूपण के लिए सबसे परिष्कृत और आधुनिक उपकरणों का उपयोग किया जाएगा”

इसके शिक्षण कर्मचारियों में क्षेत्र के पेशेवरों की एक टीम शामिल है जो इस कार्यक्रम में प्रतिष्ठित संदर्भ समितियों और विश्वविद्यालयों के मान्यता प्राप्त विशेषज्ञों के अलावा अपने काम का अनुभव लाते 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। यह प्रसिद्ध विशेषज्ञों द्वारा बनाए गए इंटरैक्टिव वीडियो की एक अभिनव प्रणाली की मदद से किया जाएगा।

Wअनुसूचियों या ऑन-साइट कक्षाओं के बिना, आप एक ऐसी उपाधि के माध्यम से व्यापक तरीके से अपने कौशल को परिपूर्ण करने पर काम करेंगे जो आपके और आपकी उपलब्धता के अनुकूल हो"

आप स्थिर और गतिशील डेटा संरचनाओं की विशेषताओं को विस्तार से सीखेंगे, सरणी और पैटर्न खोज में तल्लीन होंगे"

पाठ्यक्रम

सांख्यिकीय सॉफ्टवेयर में इस स्नातकोत्तर डिप्लोमा का विकास प्रतिष्ठित और प्रभावी के दिशानिर्देशों का पालन करते हुए किया गया है पुनः सीखना, कार्यप्रणाली, जिसके अनुप्रयोग में TECH अग्रणी है. इस शैक्षणिक तकनीक में पूरे पाठ्यक्रम में सबसे महत्वपूर्ण अवधारणाओं को दोहराया जाता है, इस तरह से कि स्नातक याद रखने में अतिरिक्त घंटों का निवेश किए बिना, प्राकृतिक और प्रगतिशील तरीके से ज्ञान प्राप्त करता है। इसके अलावा, यह उच्च गुणवत्ता वाली विषय - वस्तु के घंटों को शामिल करके समर्थित है, जिसके साथ छात्र अपनी अपेक्षाओं और रुचियों के अनुसार पाठ्यक्रम के विभिन्न वर्गों में तल्लीन हो सकेंगे।

इन कार्यक्रमों के विकास में रीलर्निंग पद्धति के उपयोग के लिए धन्यवाद, आपको याद रखने में अतिरिक्त घंटे निवेश करने की आवश्यकता नहीं होगी, क्योंकि आप एक नए, प्राकृतिक और प्रगतिशील सीखने में भाग लेंगे”

मॉड्यूल 1. प्रोग्रामिंग

1.1. प्रोग्रामिंग का परिचय

1.1.1. कंप्यूटर की मूल संरचना
1.1.2. सॉफ्टवेयर
1.1.3. प्रोग्रामिंग भाषाएँ
1.1.4. सॉफ्टवेयर अनुप्रयोग का जीवन चक्र

1.2. एल्गोरिथम डिज़ाइन

1.2.1. प्रॉब्लेम सोलविंग
1.2.2. वर्णनात्मक तकनीकें
1.2.3. एल्गोरिथम तत्व और उनके संरचना

1.3. एक कार्यक्रम के तत्व

1.3.1. सी की उत्पत्ति और विशेषताएं
1.3.2. विकास पर्यावरण
1.3.3. विकास पर्यावरण
1.3.4. मौलिक डेटा के प्रकार
1.3.5. ऑपरेटर्स
1.3.6. अभिव्यक्ति
1.3.7. बयान
1.3.8. डेटा इनपुट और आउटपुट

1.4. वाक्यों पर नियंत्रण रखें

1.4.1. बयान
1.4.2. शाखाएँ
1.4.3. लूपस

1.5. अमूर्तता और प्रतिरूपकता: कार्य

1.5.1. मॉड्यूलर डिजाइन
1.5.2. कार्य और उपयोगिता की अवधारणा
1.5.3. एक कार्य की परिभाषा
1.5.4. फ़ंक्शन कॉल में निष्पादन प्रवाह
1.5.5. फ़ंक्शन प्रोटोटाइप
1.5.6. परिणाम वापसी
1.5.7. फ़ंक्शन को कॉल करना: मापदंड
1.5.8. संदर्भ और मान द्वारा मापदंडपास करना
1.5.9. स्कोप पहचानकर्ता

1.6. स्थिर डेटा संरचनाएँ

1.6.1. मैट्रिसेस
1.6.2. मैट्रिसेस: पॉलीहेड्रा
1.6.3. खोज और छंटाई
1.6.4. चेनिंग जंजीरों के लिए I/O फ़ंक्शन
1.6.5. संरचना। यूनियन
1.6.6. नए प्रकार के डेटा

1.7. गतिशील डेटा संरचनाएँ: संकेत

1.7.1. अवधारणा। सूचक की परिभाषा
1.7.2. पॉइंटर ऑपरेटर और संचालन
1.7.3. पॉइंटर्स की सरणी
1.7.4. पॉइंटर्स और सरणी
1.7.5. चेन पॉइंटर्स
1.7.6. संरचना पॉइंटर्स
1.7.7. मल्टीपल इनडायरेक्शन
1.7.8. फ़ंक्शन पैरामीटर्स
1.7.9. फंक्शन मापदंड के रूप में फंक्शन, संरचना और ऐरे को पास करना

1.8. फ़ाइलें

1.8.1. बुनियादी अवधारणाएं
1.8.2. फ़ाइल संचालन
1.8.3. फ़ाइलों के प्रकार
1.8.4. फ़ाइल संगठन
1.8.5. C++ फ़ाइलें का परिचय
1.8.6. फ़ाइलों का प्रबंधन

1.9. प्रत्यावर्तन

1.9.1. पुनरावर्ती की परिभाषा
1.9.2. पुनरावर्ती के प्रकार
1.9.3. फायदे और नुकसान
1.9.4. विचार
1.9.5. पुनरावर्ती-पुनरावृत्तीय रूपांतरण
1.9.6. पुनरावर्ती ढेर

1.10. परीक्षण और दस्तावेज़ीकरण

1.10.1. प्रोग्राम परीक्षण
1.10.2. व्हाइट बॉक्स परीक्षण
1.10.3. ब्लैक बॉक्स परीक्षण
1.10.4. परीक्षण उपकरण
1.10.5. प्रोग्राम संदर्भन

मॉड्यूल 2. सांख्यिकीय सॉफ्टवेयर I

2.1. एसपीएसएस पर्यावरण का परिचय

2.1.1. कैसे काम करता है एसपीएसएस
2.1.2. वस्तुओं को स्मृति से हटाने,बनाना और प्रविष्टि

2.2. एसपीएसएस में कंसोल

2.2.1. एसपीएसएस में कंसोल वातावरण
2.2.2. मुख्य नियंत्रण

2.3. लिपि एसपीएसएस में मोड

2.3.1. लिपि पर्यावरण
2.3.2. मुख्य आदेश

2.4. एसपीएसएस में वस्तुएँ

2.4.1. ओब्जेक्ट्स
2.4.2. फ़ाइल से डेटा पढ़ना
2.4.3. डेटा सहेजें
2.4.4. डेटा उत्पन्न करना

2.5. निष्पादन प्रवाह नियंत्रण संरचनाएँ

2.5.1. सशर्त संरचनाएँ
2.5.2. पुनरावृत्ति/पुनरावृत्ति संरचनाएँ
2.5.3. वेक्टर और सरणी

2.6. ओब्जेक्ट्स के साथ संचालन

2.6.1. ओब्जेक्ट्स का निर्माण
2.6.2. वस्तुओं का परिवर्तित करना
2.6.3. ऑपरेटर्स
2.6.4. किसी वस्तु के उपयोगिता तक कैसे पहुँचें: इंडेक्सिंग सिस्टम
2.6.5. नामों के साथ किसी वस्तु के उपयोगिता को भी प्राप्त करना
2.6.6. डेटा संपादक
2.6.7. सरल अंकगणितीय कार्य
2.6.8. गणना के साथ सरणियों

2.7. एसपीएसएस कार्य

2.7.1. लूप्स और वेक्टराइजेशन
2.7.2. अपने स्वयं के कार्यों का निर्माण करें

2.8. एसपीएसएस में ग्राफिक्स

2.8.1. ग्राफिक्स को संभालना
2.8.1.1. कई ग्राफिक्स उपकरणों को खोलना
2.8.1.2. ग्राफ लेआउट
2.8.2. ग्राफ़िकल फ़ंक्शन
2.8.3. ग्राफ मापदंड

2.9. एसपीएसएस पैकेज

2.9.1. एसपीएसएस लाइब्रेरी
2.9.2. एसपीएसएस पैकेज

2.10. एसपीएसएस सांख्यिकी

2.10.1. विचरण विश्लेषण का एक सरल उदाहरण
2.10.2. सूत्र
2.10.3. सामान्य कार्य

मॉड्यूल 3. सांख्यिकीय सॉफ्टवेयर II

3.1. आर पर्यावरण का परिचय

3.1.1. आर कैसे काम करता है
3.1.2. वस्तुओं को स्मृति से हटाने,बनाना और प्रविष्टि

3.2. आर में कंसोल

3.2.1. आर में कंसोल पर्यावरण
3.2.2. मुख्य नियंत्रण

3.3. लिपि आर में मोड

3.3.1. आर में कंसोल पर्यावरण
3.3.2. मुख्य आदेश

3.4. आर में वस्तु

3.4.1. ओब्जेक्ट्स
3.4.2. फ़ाइल से डेटा पढ़ना
3.4.3. डेटा सहेजें
3.4.4. डेटा उत्पन्न करना

3.5. निष्पादन प्रवाह नियंत्रण संरचनाएँ

3.5.1. सशर्त संरचनाएँ
3.5.2. पुनरावृत्ति/पुनरावृत्ति संरचनाएँ
3.5.3. वेक्टर और सरणी

3.6. ओब्जेक्ट्स के साथ संचालन

3.6.1. ओब्जेक्ट्स का निर्माण
3.6.2. वस्तुओं का परिवर्तित करना
3.6.3. ऑपरेटर्स
3.6.4. किसी वस्तु के उपयोगिता तक कैसे पहुँचें: इंडेक्सिंग सिस्टम
3.6.5. नामों के साथ किसी वस्तु के उपयोगिता को भी प्राप्त करना
3.6.6. डेटा संपादक
3.6.7. सरल अंकगणितीय कार्य
3.6.8. गणना के साथ सरणियों

3.7. आर में कार्य

3.7.1. लूप्स और वेक्टराइजेशन
3.7.2. आर में प्रोग्राम लिखना
3.7.3. अपने स्वयं के कार्यों का निर्माण करें

3.8. आर में ग्राफिक्स

3.8.1. ग्राफिक्स को संभालना
3.8.1.1. कई ग्राफिक्स उपकरणों को खोलना
3.8.1.2. ग्राफ लेआउट
3.8.2. ग्राफ़िकल फ़ंक्शन
3.8.3. निम्न-स्तरीय ग्राफ़िंग कमांड
3.8.4. ग्राफ मापदंड
3.8.5. ग्रिड और लैटिस पैकेज

3.9. आर पैकेजेस

3.9.1. आर पुस्तकालय
3.9.2. आर पैकेजेस

3.10. आर में स्थैतिकी

3.10.1. विचरण विश्लेषण का एक सरल उदाहरण
3.10.2. सूत्र
3.10.3. सामान्य कार्य

प्रगति के बैंडवागन पर कूदें और उच्चतम गुणवत्ता स्तर के अत्याधुनिक सांख्यिकीय सॉफ्टवेयर के विकास के लिए सबसे नवीन और तकनीकी आईटी रणनीतियों को अपने पेशेवर अभ्यास में लागू करें”

सांख्यिकीय सॉफ्टवेयर में स्नातकोत्तर डिप्लोमा

कंप्यूटर विज्ञान और सिस्टम इंजीनियरिंग ने जटिल प्रक्रियाओं को पूरा करने में सक्षम तेजी से विशेषीकृत सॉफ्टवेयर के विकास के माध्यम से सांख्यिकी के क्षेत्र में बड़ा योगदान दिया है। व्यर्थ नहीं, यह तकनीक सूचना के बड़े प्रवाह के साथ काम करने, सांख्यिकीय विश्लेषण में समय बचाने और परिणामों में सुधार करने की अनुमति देती है। प्रोग्रामिंग और एल्गोरिदम में नवीनतम प्रगति के आधार पर, कंप्यूटर इंजीनियरिंग और वित्त में विशेषज्ञों की TECH की टीम ने सांख्यिकीय सॉफ्टवेयर में एक स्नातकोत्तर डिप्लोमा तैयार किया है, जो 100% ऑनलाइन तैयारी है जो इस विषय पर विस्तृत ज्ञान प्रदान करती है।

स्थिर डेटा संरचनाओं को एक निपुण विशेषज्ञ के रूप में संभालें

450 घंटों की विविध सामग्री के दौरान, स्नातक एक कार्यक्रम की संरचना, इसके प्रलेखन और वित्तीय अनुप्रयोगों की पुनरावृत्ति में सांख्यिकीय सॉफ्टवेयर में इस स्नातकोत्तर डिप्लोमा के साथ गहरा करने में सक्षम होगा। इसके अलावा, आप प्रभावी और कुशल संचालन करने के लिए एसपीएसएस और आर की उन्नत महारत प्राप्त करेंगे। यह सब आपके लिए पूरी तरह से ऑनलाइन उपलब्ध होगा। इस संबंध में, वर्चुअल कैंपस विभिन्न प्रकार की उच्च-गुणवत्ता वाली सामग्रियों तक पहुंच प्रदान करता है, जैसे कि विस्तृत वीडियो, शोध लेख, पूरक पठन, आत्म-मूल्यांकन अभ्यास और बहुत कुछ। आपको बस इंटरनेट कनेक्शन के साथ किसी भी उपकरण की आवश्यकता होगी।