Know the Syllabus of Data Science | डेटा सायन्स अभ्यासक्रम

Know the Syllabus of Data Science | डेटा सायन्सचे प्रमुख विषय, अभ्यासक्रम, महत्त्वाची क्षेत्रे व शंका समाधान.

डेटा विश्लेषण, भविष्यसूचक मॉडेलिंग आणि एमएलच्या तपशीलांमध्ये जाण्याची कल्पना करा. भविष्याला आकार देणारे माहितीपूर्ण निर्णय घेण्यासाठी स्वतःला अंतर्दृष्टी आणि नमुने उलगडून दाखवण्याची कल्पना करा. (Know the Syllabus of Data Science)

डेटा सायन्स ही संकल्पना 21 व्या शतकाच्या सुरुवातीला वापरली गेली, ज्यामुळे ते संशोधन आणि तंत्रज्ञानाचे नवीन क्षेत्र बनले. या क्षेत्रात करिअर करायचे ठरवण्यापूर्वी डेटा सायन्समधील विषय तपासा. या लेखात, आम्ही विविध डेटा सायन्स विषय आणि त्यामध्ये तुम्ही काय शिकू शकता या बाबत माहिती दिलेली आहे.

1) डेटा सायन्स म्हणजे काय? (Know the Syllabus of Data Science)

डेटा सायन्समध्ये निष्कर्ष काढण्यासाठी भिन्न डेटा किंवा माहिती गोळा करणे, विश्लेषण करणे आणि त्याचा अर्थ लावणे समाविष्ट आहे. आवश्यक अंतर्दृष्टी प्राप्त करण्यासाठी विविध संरचित आणि कच्चा डेटा समजून घेण्यासाठी हे विशेष कौशल्य वापरते.

हे बीजगणित, कॅल्क्युलस, चार्ट, आलेख, संगणक अल्गोरिदम, संगणक कोड इत्यादींसह विविध वैज्ञानिक ऑपरेशन्सचा संदर्भ देते.

2) डेटा सायन्सचे प्रमुख विषय (Know the Syllabus of Data Science)

डेटा सायन्सचे प्रमुख विषय खालील प्रमाणे आहेत.  परंतू संस्थेनुसार काही विषयांमध्ये बदल होऊ शकतात.

1. गणित आणि सांख्यिकी मूलभूत तत्वे      
2. प्रोग्रामिंग आणि सॉफ्टवेअर अभियांत्रिकी           
3. फुल-स्टॅक डेटा सायंटिस्ट         
4. डेटा रॅंगलिंग आणि प्रीप्रोसेसिंग        
5. मशीन लर्निंग अल्गोरिदम         
6. डीप लर्निंग आणि न्यूरल नेटवर्क्स        
7. डेटा व्हिज्युअलायझेशन आणि कम्युनिकेशन          
8. बिग डेटा आणि वितरित संगणन       
9. डेटा सायन्समधील प्रगत विषय        
10. कॅपस्टोन प्रोजेक्ट

डेटा सायन्समधील प्रमुख विषयांची सविस्तर माहिती खालील प्रमाणे आहे.

i. गणित आणि सांख्यिकी मूलभूत तत्वे

सांख्यिकीय विश्लेषण आणि गणिताच्या मूलभूत संकल्पना रेखीय बीजगणित, गणितीय कॅल्क्युलस आणि संभाव्यता समाविष्ट करतात.

डेटा विश्लेषण ऍप्लिकेशन्समध्ये त्यांचा वापर कसा करायचा हे विद्यार्थ्यांना शिकण्यास मदत करण्यासाठी संभाव्यता आणि आकडेवारीमधील मूलभूत कल्पनांशी संबंधित आहे.

ii. प्रोग्रामिंग आणि सॉफ्टवेअर अभियांत्रिकी

डेटा सायन्ससाठी प्रमुख प्रोग्रॅमिंग भाषांमध्ये पायथन आणि आर यांचा समावेश होतो. त्यांच्या वाक्यरचना, मूलभूत सूचना आणि डेटा विश्लेषणात ते कशा प्रकारे मदत करतात याचे स्पष्टीकरण.

iii. फुल-स्टॅक डेटा सायंटिस्ट (Know the Syllabus of Data Science)

फुल-स्टॅक डेटा सायंटिस्ट हा डेटा सायंटिस्ट असतो जो बिझनेस ऍप्लिकेशनसह विश्लेषित डेटा समाकलित आणि तैनात करू शकतो. याचा अर्थ फुल-स्टॅक डेटा शास्त्रज्ञाची भूमिका अधिक वैविध्यपूर्ण असून त्यासाठी मॉडेल विकास आणि विश्लेषणे वापरण्याची आवश्यकता असते.

iv. डेटा रॅंगलिंग आणि प्रीप्रोसेसिंग

डेटा प्रीप्रोसेसिंगमध्ये वेगवेगळ्या प्रक्रियांचा समावेश आहे, मग ते मजकूर असो वा संख्यात्मक. न्यूरल नेटवर्क वापरुन तयार केलेले डीप लर्निंग अल्गोरिदम मोठ्या डेटा सेटवर चांगले कार्य करतात.

डेटा प्रीप्रोसेसिंगमध्ये गहाळ किंवा शून्य मूल्ये हाताळणे, विसंगती हाताळणे आणि व्हेरिएबल्सचे रुपांतर करणे समाविष्ट आहे.

v. मशीन लर्निंग अल्गोरिदम (Know the Syllabus of Data Science)

डेटा सायन्स मशीन लर्निंगशिवाय अपूर्ण आहे कारण ते समस्या विधानानुसार अंदाज आणि उपाय तयार करण्यासाठी विविध सांख्यिकीय पद्धती वापरते.

डेटा सायन्सचे इतर भाग मशीन लर्निंगमध्ये एकत्र येतात, जे इतर सर्व भागांचा एकाच वेळी वापर करुन मॉडेल अधिक क्लिष्ट बनवू शकतात.

vi. डीप लर्निंग आणि न्यूरल नेटवर्क्स (Know the Syllabus of Data Science)

डीप लर्निंग हा मशीन लर्निंगचा एक उपविभाग आहे. न्यूरल नेटवर्क डेटा प्रोसेसिंग, नमुने ओळखणे आणि परिणाम निर्धारित करण्यास समर्थन देतात.

जैविक न्यूरल नेटवर्क्स न्यूरल नेटवर्कला प्रेरणा देतात. सखोल शिक्षणासाठी असंरचित मजकूर, प्रतिमा आणि ऑडिओ डेटा हे सर्वात सामान्य डेटा प्रकार आहेत.

vii. डेटा व्हिज्युअलायझेशन आणि कम्युनिकेशन

विविध पद्धती आणि प्लॅटफॉर्मच्या मदतीने, आपण प्रभावी डेटा व्हिज्युअलायझेशन प्राप्त करु शकता. डेटा व्हिज्युअलायझ करण्यासाठी तुम्ही R पॅकेजेस, टेबलाओ आणि पॉवर बीआय एकत्रित करण्याबद्दल अधिक जाणून घ्याल.

viii. बिग डेटा आणि वितरित संगणन

हडूप, स्पार्क आणि NoSQL डेटाबेसद्वारे वापरल्या जाणार्‍या पद्धती आणि तंत्रज्ञानाबद्दल जाणून घ्या, रीअल-टाइममध्ये डेटाचे प्रचंड प्रमाण हाताळण्यासाठी, व्यवस्थापित करण्यासाठी आणि विश्लेषण करा. स्ट्रीमिंग ॲनालिटिक्स, क्लाउड कॉम्प्युटिंग स्ट्रक्चर्स आणि अतिरिक्त बिग डेटा टेक्नॉलॉजीजसाठी तुम्ही सोल्यूशन्सशी परिचित व्हाल.

ix. डेटा सायन्समधील प्रगत विषय

डेटा सायन्स कोर्समध्ये बिग डेटा आणि डेटाबेस मॅनेजमेंट, आकर्षक व्हिज्युअलायझेशन, मल्टीव्हेरिएट स्टॅटिस्टिकल मॉडेल्स आणि डीप लर्निंग यांसारख्या अधिक प्रगत विषयांचा समावेश असेल.

x. कॅपस्टोन प्रोजेक्ट (Know the Syllabus of Data Science)

कॅपस्टोन प्रोजेक्ट कोर्समध्ये, तुम्ही वापरण्यायोग्य/ सार्वजनिक डेटा उत्पादने विकसित करु शकता, ज्याचा वापर ते भविष्यातील व्यवसायांमध्ये त्यांची क्षमता प्रदर्शित करण्यासाठी करु शकतात. हे प्रकल्प वास्तविक-जगातील समस्येवर लक्ष केंद्रित करणारे व्यवसाय, सरकार किंवा शैक्षणिक संस्था यांच्याशी सहयोग करतात.

3) डेटा सायन्सचे प्रमुख अभ्यासक्रम

डेटा सायन्सचे काही प्रमुख अभ्यासक्रम खालील प्रमाणे आहेत.

1. आयआयटी डेटा सायन्स   
2. बीएस्सी डेटा सायन्स  
3. बीटेक डेटा सायन्स       
4. एमएस्सी डेटा सायन्स   
5. ॲनालिटिक्स विद्या द्वारे ब्लॅकबेल्ट अभ्यासक्रम

डेटा सायन्सच्या प्रत्येक प्रमुख अभ्यासक्रमाविषयीची सविस्तर माहिती खालील प्रमाणे आहे.

1. आयआयटी डेटा सायन्स

आयआयटी भारतातील या उद्योगात करिअर शोधत असलेल्या विद्यार्थ्यांना एमटेक आणि बीटेक डेटा सायन्स आणि अभियांत्रिकी पदवी प्रदान करतात.

आयआयटी मंडीच्या डेटा सायन्स अँड इंजिनीअरिंग प्रोग्राममधील बीटेकसाठी खालील आवश्यक मुख्य अभ्यासक्रम आहेत:

• डेटा व्यवस्थापन आणि व्हिज्युअलायझेशन (Data Management and Visualization)
• डेटा सायन्स मॅथेमॅटिकल फाउंडेशन्स (Data Science Mathematical Foundations)
• माहिती गोपनीयता आणि सुरक्षा (Information Privacy and Security)
• डेटा सायन्सचे सांख्यिकीय पाया (Statistical Foundations of Data Science )
• मॅट्रिक्स गणनेचा वापर करुन डेटा सायन्ससाठी गणना (Computation for Data Science using Matrix Computations)
• डेटा सायन्ससाठी मॅट्रिक्स संगणना (Matrix Computations for Data Science )
• डेटा स्ट्रक्चर्स आणि अल्गोरिदमचे विहंगावलोकन (Overview of Data Structures and Algorithms)
• सांख्यिकीय पायासाठी डेटा सायन्स ऑप्टिमायझेशन (Data Science Optimization for Statistical Foundations)
• सांख्यिकीय शिक्षणाचा परिचय (An Introduction to Statistical Learning)

IIT गुवाहाटीच्या एमटेक डेटा सायन्स अभ्यासक्रमात खालील अनिवार्य अभ्यासक्रम समाविष्ट आहेत:

• ऑप्टिमायझेशन पद्धती (Optimization Methods)
• डायनॅमिक मॉडेल्स (Dynamic Models)
• डेटा मॉडेल आणि अल्गोरिदम (Data Models and Algorithms)
• डेटा सायन्ससाठी आकडेवारीचा पाया (Foundations of Statistics for Data Science)
• पायथन प्रोग्रामिंग (Python Programming) मशीन लर्निंग प्रयोगशाळा (Machine Learning Laboratory )
• मॅट्रिकसह गणना (Computations with Matrices)
• वैज्ञानिक संगणनामध्ये मशीन लर्निंगसाठी तंत्र (Techniques for Machine Learning in Scientific Computing)

2. बीएस्सी डेटा सायन्स (Know the Syllabus of Data Science)

तीन वर्षांचा अंडरग्रेजुएट बीएस्सी डेटा सायन्स अभ्यासक्रम विद्यार्थ्यांना डेटा अल्गोरिदमिक पद्धती, फ्रेमवर्क, पायथन कोडिंग, स्टॅटिस्टिक्स फंडामेंटल्स, मशीन लर्निंग आणि बरेच काही यामागील मूलभूत कल्पनांची ओळख करुन देतो. बीएस्सी डेटा सायन्स अभ्यासक्रम खालीलप्रमाणे आहे:

• C मध्ये प्रोग्राम्स आणि डेटा स्ट्रक्चर्स डिझाइन करणे (Designing Programs and Data Structures in C)
• Java मध्ये ऑब्जेक्ट ओरिएंटेड प्रोग्रामिंग (Object-Oriented Programming in Java)
• ऑपरेशनल रिसर्च (Operational Research)
• ऑप्टिमायझेशन धोरणे (Optimization Strategies)
• कार्यप्रणाली (Operating Systems )
• कृत्रिम बुद्धिमत्तेची मूलभूत माहिती (Basics of Artificial Intelligence)
• क्लाउड संगणन (Cloud Computing)
• डेटा वेअरहाउसिंग (Data Warehousing)
• प्राथमिक सांख्यिकी (Elementary Statistics)
• बहुआयामी मॉडेलिंग (Multidimensional Modeling)
• मशीन लर्निंग (Machine Learning )
• मशीन लर्निंग (Machine Learning)
• सांख्यिकीय अनुमान आणि संभाव्यता (Statistical Inference and Probability)
• स्वतंत्र गणित (Discrete Mathematics)

3. बीटेक डेटा सायन्स (Know the Syllabus of Data Science)

BTech डेटा सायन्समधील 4 वर्षांचा अंडरग्रेजुएट प्रोग्राम विद्यार्थ्यांना डेटा सायन्सच्या मूलभूत संकल्पनांचा परिचय करुन देतो, ज्यात कॉर्पोरेट विश्लेषण, मशीन लर्निंग, डेटा व्हिज्युअलायझेशन आणि संगणक अल्गोरिदम यांचा समावेश आहे. BTech डेटा सायन्स अभ्यासक्रम खाली सूचीबद्ध आहे:

• CAD सह डिझाइन अभियांत्रिकी (Design engineering with CAD)
• C-आधारित डेटा स्ट्रक्चर्स (C-based Data Structures)
• अभियांत्रिकी स्तर भौतिकशास्त्र (Engineering Level Physics)
• अभियांत्रिकी स्तर रसायनशास्त्र (Engineering Level Chemistry)
• इलेक्ट्रिकल आणि इलेक्ट्रॉनिक अभियांत्रिकी तत्त्वे (Electrical and Electronic Engineering Principles )
• कृत्रिम बुद्धिमत्ता (Artificial Intelligence)
• डेटा मायनिंग (Data Mining)
• पायथन आधारित ऍप्लिकेशन प्रोग्रामिंग (Python Based Application Programming)
• मशीन लर्निंग आणि आर्टिफिशियल इंटेलिजन्सची मूलभूत तत्त्वे (Fundamentals of Machine Learning and Artificial Intelligence)
• संगणकांचे नेटवर्क (Networks of Computers)
• सांख्यिकी ॲप्लिकेशन (Application of Statistics)
• सॉफ्टवेअर अभियांत्रिकी आणि मूल्यांकन तंत्र (Software Engineering and Assessment Techniques)

4. एमएस्सी डेटा सायन्स (Know the Syllabus of Data Science)

पोस्ट ग्रॅज्युएट मास्टर ऑफ सायन्स (M.Sc) कोर्स दोन वर्षांसाठी चालतो आणि तो चार सेमिस्टरमध्ये विभागला जातो. खालील M.Sc चा ब्रेकडाउन आहे. प्रति सेमिस्टर डेटा सायन्स प्रोग्राममध्ये:

• अवकाशीय विज्ञान (Spatial sciences )
• ऑप्टिमायझेशन तंत्र (Optimization Techniques)
• कृत्रिम बुद्धिमत्ता (Artificial intelligence)
• गणित (Mathematics)
• डेटाबेस प्रशासन (Database Administration)
• मशीन लर्निंग (Machine Learning )
• विश्लेषणात्मक आकडेवारी (Analytical Statistics)
• संगणकीय गणितासाठी तंत्रज्ञान (Technologies for Computational Mathematics)
• सखोल शिक्षण (Deep Learning)

5. ॲनालिटिक्स विद्या द्वारे ब्लॅकबेल्ट अभ्यासक्रम

ब्लॅकबेल्ट प्रोग्राम, ॲनालिटिक्स विद्या येथील तज्ञांनी डिझाइन केलेला, सर्व मूलभूत आणि प्रगत डेटा विज्ञान संकल्पनांचा समावेश करतो. प्रोग्राममध्ये डेटा सायन्ससाठी खालील वैशिष्ट्ये आणि अभ्यासक्रम समाविष्ट आहेत:

• 100+ तासांचे मार्गदर्शन सत्र (100+ hours of mentorship sessions)
• PyTorch वापरुन NLP (NLP using PyTorch)
• उद्योग-स्तरीय हँड-ऑन प्रकल्प (Industry-level Hands-on Projects)
• डेटा सायन्ससाठी SQL (SQL for Data Science )
• नैसर्गिक भाषा प्रक्रिया (Natural Language Processing)
• मायक्रोसॉफ्ट एक्सेल: मूलभूत ते प्रगत (Microsoft Excel: Basics to Advanced)
• व्यवसाय विश्लेषणासाठी ML आणि AI (ML and AI for Business Analysis )
• सखोल शिक्षणाची मूलतत्त्वे (Basics of Deep Learning )

4) डेटा सायन्समधील महत्त्वाची क्षेत्रे कोणती आहेत?

त्याबद्दल अधिक जाणून घेण्यास इच्छुक असलेल्यांसाठी डेटा सायन्सच्या विशाल क्षेत्रात अनेक संधी आहेत. याव्यतिरिक्त, जर तुम्हाला डेटा व्यावसायिक म्हणून काम करायचे असेल तर तुम्हाला काही अतिरिक्त संकल्पना समजून घेणे आवश्यक आहे, जसे की खालील:

1. डेटा वेअरहाउसिंग आणि डेटा अभियांत्रिकी
2. डेटा मायनिंग आणि सांख्यिकीय विश्लेषण
3. डेटाबेस आर्किटेक्चर आणि व्यवस्थापन
4. डेटा व्हिज्युअलायझेशन
5. ऑपरेशनल डेटा ॲनालिटिक्स
6. विपणन डेटा विश्लेषण

डेटा सायन्समधील वरील महत्त्वाच्या क्षेत्रांविषयीची सविस्तर माहिती खालील प्रमाणे आहे.

1. डेटा वेअरहाउसिंग आणि डेटा अभियांत्रिकी: डेटा अभियांत्रिकी डेटाला विश्लेषणासाठी वापरण्यायोग्य स्वरुपात रुपांतरित करते. यामध्ये सामान्यतः डेटाचे मूळ, फ्रेमवर्क, मूल्य, देखभाल आणि इतर शास्त्रज्ञ ते शोधू शकतील आणि त्याचे मूल्यांकन करु शकतील याची खात्री करण्यासाठी प्रवेशयोग्यता नियंत्रित करणे समाविष्ट असते.
2. डेटा मायनिंग आणि सांख्यिकीय विश्लेषण: डेटा मायनिंग सांख्यिकीय डेटा विश्लेषण आणि अंदाज अल्गोरिदमद्वारे माहितीच्या विद्यमान स्त्रोतांकडून डेटामधील विकास आणि नमुने ओळखण्यासाठी आकडेवारीचा वापर करते.
3. डेटाबेस आर्किटेक्चर आणि व्यवस्थापन: हा पैलू डेटाबेस विकसित करणे, स्थापित करणे आणि व्यवस्थापित करण्यात आघाडीवर आहे जे विशिष्ट सेवा किंवा सेवांच्या संचांसाठी मोठ्या प्रमाणात, क्लिष्ट डेटा क्रियाकलाप सक्षम करतात.
4. डेटा व्हिज्युअलायझेशन: डेटाचे ग्राफिकल प्रतिनिधित्व म्हणजे डेटा व्हिज्युअलायझेशन. चार्ट, सारण्या, आलेख, प्रतिमा, नकाशे आणि सारण्यांसह व्हिज्युअलायझेशन साधने वापरणे शक्य करते. ही साधने ट्रेंड, स्पर्धक आणि भिन्नता, वाढ, डेटा पॅटर्न आणि उदाहरणे यांचे विश्लेषण करणे खूप सोपे करतात.
5. ऑपरेशनल डेटा ॲनालिटिक्स: ऑपरेशनल-संबंधित डेटा ॲनालिटिक्स कंपनीच्या विविध कर्मचारी आणि भागधारकांनी दिलेल्या टूल्स आणि डेटाचा त्वरित वापर करते. व्यवसाय त्यांच्या प्रक्रिया सुलभ करु शकतात आणि या प्रक्रियेसह त्यांच्या स्थानांची रिअल-टाइम कार्यक्षमता सुधारु शकतात.
6. विपणन डेटा विश्लेषण: विपणन डेटा विश्लेषणामध्ये विश्लेषणासाठी प्रायोजित शोध विपणन, विपणन सॉफ्टवेअर समाधाने, शोध इंजिन ऑप्टिमायझेशन आणि बरेच काही यासारखी साधने आणि युक्त्या अंतर्भूत असतात. विपणन आणि विक्री क्रियाकलापांमधील डेटा, ग्राहकांचा अभिप्राय, ई-कॉमर्स आणि लॉजिस्टिक ऑपरेशन ट्रॅकिंग, नवीन व्यवसाय संधी शोध आणि ग्राहक डेटा हे डेटा स्रोत आहेत.

निष्कर्ष

डेटा सायन्स हे सर्वात लोकप्रिय उदयोन्मुख डोमेन आणि सर्वाधिक मागणी असलेले करिअर पर्यायांपैकी एक आहे. डेटा सायन्सने गेल्या तीन वर्षात 37 टक्के नोकरीच्या वाढीसह उदयोन्मुख नोकरीच्या क्रमवारीत वर्चस्व राखले आहे. डेटा सायन्स जवळजवळ प्रत्येक उद्योगात क्रांती घडवत आहे आणि दिवसेंदिवस लोकप्रियता मिळवत आहे.

डेटाचे मौल्यवान माहितीमध्ये रुपांतर होईपर्यंत तो अर्थहीन आहे. डेटा सायन्समध्ये संरचित आणि असंरचित डेटा असलेले मोठे डेटासेट कृती करण्यायोग्य अंतर्दृष्टी काढण्यासाठी लपविलेले नमुने ओळखणे समाविष्ट आहे.

डेटा सायन्सचे महत्त्व त्याच्या असंख्य उपयोगांमध्ये आहे ज्यात दैनंदिन क्रिया जसे की Siri किंवा Alexa कडून शिफारसींसाठी विचारणे ते सेल्फ-ड्रायव्हिंग कार चालवण्यासारख्या अधिक जटिल ॲप्लिकेशन्सपर्यंत.  

Data Science च्या आंतरविद्याशाखीय क्षेत्रामध्ये संगणक विज्ञान, सांख्यिकी, अनुमान, मशीन लर्निंग अल्गोरिदम, भविष्यसूचक विश्लेषण आणि नवीन तंत्रज्ञान यांचा समावेश होतो.

डेटा सायन्स विषयी विचरले जाणारे प्रश्न

Related Posts

• Know About M.Sc in Data Science | डेटा सायन्स कोर्स
•  Bachelor of Technology Courses | बीटेक कोर्स यादी

Post Categories

आमच्या Etopcollection वेबसाईटला जरुर भेट द्या, तसेच शैक्षणिक माहितीसाठी “ज्ञानज्योत” शैक्षणिक मराठी संकेत स्थळाला भेट द्या.