MSc Data Science: कैसे करें डेटा साइंस में एमएससी, जानें टॉप कॉलेज और उनकी फीस के बारे में

एमएससी डेटा साइंस 2 साल का फुलटाइम पोस्टग्रेजुएट कोर्स है, जिसका मुख्य उद्देश्य व्यावहारिक दृष्टिकोण के साथ डेटा साइंस क्षेत्र के लिए विशिष्ट कौशल में महारत हासिल करने का अवसर प्रदान करना है।

एमएससी डेटा साइंस 2 साल का फुलटाइम पोस्टग्रेजुएट कोर्स है, जिसका मुख्य उद्देश्य व्यावहारिक दृष्टिकोण के साथ डेटा साइंस क्षेत्र के लिए विशिष्ट कौशल में महारत हासिल करने का अवसर प्रदान करना है। दरअसल, डेटा साइंस एक अंतःविषय क्षेत्र है जिसमें कंप्यूटर विज्ञान, सांख्यिकी, गणित, कृत्रिम बुद्धि और मशीन सीखने के डोमेन शामिल हैं।

चलिए आज के इस आर्टिकल में हम आपको एमएससी डेटा साइंस से संबंधित सभी आवश्यक जानकारी से अवगत कराएंगे कि आखिर डेटा साइंस में एमएससी करने के लिए एलिजिबिलिटी क्या होनी चाहिए। इसका एडमिशन प्रोसेस क्या है, इसके लिए प्रमुख एंट्रेंस एग्जाम कौन से हैं, इसे करने के बाद आपके पास जॉब प्रोफाइल क्या होंगी और उनकी सैलरी क्या होगी। भारत में डेटा साइंस में एमएससी करने के लिए टॉप कॉलेज कौन से हैं और उनकी फीस क्या है।

कैसे करें डेटा साइंस में एमएससी, जानें टॉप कॉलेज और उनकी फीस के बारे में

• कोर्स का नाम- मास्टर ऑफ साइंस इन डेटा साइंस
• कोर्स का प्रकार- पोस्ट ग्रेजुएशन
• कोर्स की अवधि- 2 साल
• पात्रता- ग्रेजुएशन
• एडमिशन प्रोसेस- एंट्रेंस एग्जाम/ मेरिट बेस्ड
• कोर्स फीस- 2 से 4 लाख तक
• जॉब सैलरी- 4 से 8 लाख तक
• जॉब प्रोफाइल- डेटा एनालिस्ट, डेटा इंजीनियर, मशीन लर्निंग इंजीनियर, डेटा साइंटिस्ट, डेटा आर्किटेक्ट, डेटाबेस एडमिनिस्ट्रेटर, डेटा सॉल्यूशंस एनालिस्ट, बिजनेस एनालिस्ट, डेटा माइनिंग इंजीनियर आदि।
• टॉप रिक्रूटर्स- ट्रेडेंस इंक, विप्रो लिमिटेड, ओरेकल, कार्टेशियन कंसल्टिंग, टीईजी एनालिसिस, डेलॉइट, ग्लोबल एनालिटिक्स, आईबीएम, अमेज़ॅन, म्यूसिग्मा, आदि।

एमएससी डेटा साइंस: पात्रता

  • उम्मीदवारों के पास किसी मान्यता प्राप्त बोर्ड से साइंस स्ट्रीम में पीसीएम विषयों के साथ 12वीं कक्षा की मार्कशीट होनी चाहिए।
  • उम्मीदवार के पास बीएससी डेटा सांइस या इससे संबंधित किसी क्षेत्र में ग्रेजुएशन की डिग्री होनी चाहिए।
  • उम्मीदवार के 12वीं कक्षा और ग्रेजुएशन में कम से कम 60% अंक होने चाहिए।
  • अनुसूचित जाति / अनुसूचित जनजाति और अन्य पिछड़ा वर्ग से संबंधित उम्मीदवारों को अनिवार्य प्रक्रिया के रूप में पाठ्यक्रम कार्यक्रम में कुछ प्रतिशत छूट प्रदान दी जाती है।

एमएससी डेटा साइंस: प्रवेश प्रक्रिया

किसी भी टॉप यूनिवर्सिटी में एमएससी डेटा साइंस कोर्स में एडमिशन लेने के लिए, उम्मीदवारों को एंट्रेंस एग्जाम देने की आवश्यकता होती है जबकि कुछ कॉलेजों में मेरिट आधार पर भी एडमिशन दिए जाते हैं।

एमएससी डेटा साइंस के लिए भारत के टॉप कॉलेजों द्वारा अपनाई जाने वाली एडमिशन प्रोसेस निम्नलिखित है
चरण 1: रजिस्ट्रेशन

  • उम्मीदवार ऑफिशयल वेबसाइट पर जाएं।
  • ऑफिशयल वेबसाइट पर जाने के बाद आवेदन फॉर्म भरें।
  • आवेदन फॉर्म को भरने के बाद ठीक तरह से जांच लें यदि फॉर्म में गलती हुई तो वह रिजक्ट हो सकता है।
  • मांगे गए दस्तावेज अपलोड करें।
  • आवेदन पत्र सबमिट करें।
  • क्रेडिट कार्ड या डेबिट कार्ड से ऑनलाइन फॉर्म की फीस जमा करें।

चरण 2: एंट्रेंस एग्जाम

  • यदि उम्मीदवार एमएससी डेटा साइंस में एडमिशन लेने के लिए टॉप यूनिवर्सिटी का लक्ष्य रखते हैं, तो उनके लिए एंट्रेंस एग्जाम क्रेक करना अत्यंत आवश्यक है। जिसके लिए रजिस्ट्रेशन प्रोसेस पूरी हो जाने के बाद एडमिट कार्ड जारी किए जाते हैं। जिसमें की एंट्रेंस एग्जाम से संबंधित सभी आवश्यक जानकारी दी जाती है जैसे कि एग्जाम कब और कहां होगा, आदि।
  • बता दें कि एमएससी डेटा साइंस के लिए एडमिशन प्रोसेस सीयूईटी पीजी, बिटसैट, एनईएसटी, आईआईटी जेएएम, डीयूईटी, टिस नेट आदि एंट्रेंस एग्जाम पर निर्भर करती है। योग्य उम्मीदवारों का चयन आगे इंट्रव्यू के आधार पर किया जाता है।

चरण 3: एंट्रेंस एग्जाम का रिजल्ट
एंट्रेंस एग्जाम हो जाने के कुछ दिन बाद उसका रिजल्ट घोषित किया जाता है जिसके लिए, छात्रों को नियमित रूप से विश्वविद्यालय की वेबसाइटों और सोशल मीडिया हैंडल की जांच करके खुद को अपडेट रखना चाहिए।

चरण 4: इंट्रव्यू एंड एनरोलमेंट

  • एंट्रेंस एग्जाम में पास होने वाले छात्रों को यूनिवर्सिटी द्वारा इंट्रव्यू में उपस्थित होने के लिए कहा जाएगा - या तो ऑनलाइन (स्काइप, गूगल मीट, ज़ूम) या ऑफ़लाइन छात्रों को यूनिवर्सिटी परिसर में बुलाकर।
  • इस दौरान, अन्य सभी एलिजिबिली क्राइटेरिया को क्रॉस चेक किया जाता है और यदि छात्र इंटरव्यू में अच्छा प्रदर्शन करते हैं, तो उन्हें एमएससी डेटा साइंस का अध्ययन करने के लिए एडमिशन दिया जाता है।

एमएससी डेटा साइंस: सिलेबस

सेमेस्टर 1

  • स्थानिक विज्ञान के लिए गणित
  • एप्लाईड स्टैटस्टिक्स
  • डेटा साइंस के फंडामेंटल
  • पायथन प्रोग्रामिंग
  • भू-स्थानिक प्रौद्योगिकी का परिचय
  • स्थानिक विज्ञान के लिए प्रोग्रामिंग
  • व्यावसायिक संपर्क
  • साइबर सुरक्षा
  • एकीकृत आपदा प्रबंधन

सेमेस्टर 2

  • स्थानिक बिग डेटा और स्टोरेज एनालिटिक्स
  • डेटा खनन और एल्गोरिदम
  • यंत्र अधिगम
  • स्थानिक विश्लेषिकी के लिए उन्नत पायथन प्रोग्रामिंग
  • इमेज एनालिटिक्स
  • स्थानिक डाटा बेस प्रबंधन
  • फ्लेक्सी-क्रेडिट कोर्स

सेमेस्टर 3

  • स्थानिक मॉडलिंग
  • ग्रीष्मकालीन परियोजना
  • वेब विश्लेषिकी
  • कृत्रिम होशियारी
  • फ्लेक्सी-क्रेडिट कोर्स
  • भविष्य कहनेवाला विश्लेषिकी और विकास

सेमेस्टर 4

  • उद्योग परियोजना
  • अनुसंधान कार्य

एमएससी डेटा साइंस: टॉप कॉलेज और उनकी फीस

  • वेल्लोर प्रौद्योगिकी संस्थान (वीआईटी) वेल्लोर- फीस 1.61 लाख
  • फर्ग्यूसन कॉलेज, पुणे- फीस 17,955
  • अन्नामलाई विश्वविद्यालय, चिदंबरम- फीस 27,495
  • मणिपाल विश्वविद्यालय, मणिपाल- फीस 3 लाख
  • जीआईटीएएम विश्वविद्यालय, विशाखापत्तनम- फीस 2 लाख
  • एमिटी यूनिवर्सिटी, गुड़गांव- फीस 2.09 लाख
  • धीरूभाई अंबानी सूचना और संचार प्रौद्योगिकी संस्थान, गांधीनगर- फीस 7.3 लाख
  • कल्याणी विश्वविद्यालय, कल्याणी- फीस 1.65 लाख
  • चंडीगढ़ विश्वविद्यालय, चंडीगढ़- फीस 1.3 लाख

एमएससी डेटा साइंस: जॉब प्रोफाइल और सैलरी

  • डेटा एनालिस्ट- सैलरी 5 लाख
  • डेटा इंजीनियर- सैलरी 9 लाख
  • डेटा आर्किटेक्ट- सैलरी 19 लाख
  • मशीन लर्निंग इंजीनियर- सैलरी 9.50 लाख
  • डेटा साइंटिस्ट- सैलरी 7 लाख
  • स्टैटेटिस्टिकल प्रोग्रामर- सैलरी 5 लाख
  • डेटा डेवलेपर- सैलरी 6 लाख
  • डेटा साइंस टीचर- सैलरी 5 लाख
  • डेटा माइनिंग इंजीनियर- सैलरी 6.50 लाख
  • डेटाबेस एडमिनिस्ट्रेटर- सैलरी 10 लाख

यह खबर पढ़ने के लिए धन्यवाद, आप हमसे हमारे टेलीग्राम चैनल पर भी जुड़ सकते हैं।

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English summary
MSc Data Science is a 2-year full-time postgraduate course, the main objective of which is to provide an opportunity to master skills specific to the Data Science field with a practical approach. Indeed, data science is an interdisciplinary field that includes the domains of computer science, statistics, mathematics, artificial intelligence, and machine learning.
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