डेटा साइंस और मशीन लर्निंग में आईआईटीडी के सर्टिफिकेट प्रोग्राम के साथ अपने करियर को बढ़ावा दें: अभी नामांकन करें

यह कार्यक्रम आपको डेटा को मूल्यवान अंतर्दृष्टि में बदलने और मजबूत पूर्वानुमानित मॉडल बनाने का कौशल प्रदान करने के बारे में है। आप पायथन प्रोग्रामिंग, सांख्यिकी, गहन शिक्षण और डेटा विज़ुअलाइज़ेशन के साथ-साथ डेटा हैंडलिंग, विश्लेषण और मशीन लर्निंग जैसे प्रमुख कौशल सीखेंगे।

चाहे आप एक पेशेवर हों जो अपने कौशल को बढ़ाना चाहते हों, एक स्नातक हों जो अलग दिखना चाहते हों, या डेटा विश्लेषण के शौकीन व्यक्ति हों, यह कार्यक्रम आपके लिए एकदम सही है। साथ ही, इस बात पर विशेष ध्यान दिया गया है कि जेनरेटिव एआई डेटा साइंस और एमएल में कैसे फिट बैठता है, जिससे यह और भी अधिक प्रासंगिक और रोमांचक बन जाता है!

मशीन लर्निंग और डेटा साइंस सीखना वास्तव में आपको जटिल व्यावसायिक चुनौतियों से निपटने के लिए मांग वाले कौशल से लैस करके आपके करियर को बढ़ावा दे सकता है। इंस्टीट्यूट ऑफ प्रोडक्ट लीडरशिप की 'एनालिटिक्स एंड डेटा साइंस जॉब्स दैट आर सेट टू बी इन डिमांड इन द फ्यूचर' शीर्षक वाली एक रिपोर्ट के अनुसार, वैश्विक भर्ती फर्म माइकल पेज इंडिया की अंतर्दृष्टि इस क्षेत्र में पेशेवरों की बढ़ती आवश्यकता को उजागर करती है। उनका अनुमान है कि “डेटा विज्ञान 2026 तक लगभग 11.5 मिलियन नौकरियां पैदा करेगा”। तो, अभी इस क्षेत्र में प्रवेश करना आपके भविष्य के लिए एक स्मार्ट कदम हो सकता है!

मशीन लर्निंग और डेटा साइंस में एक कोर्स आज अत्यधिक प्रासंगिक है, जो रोमांचक नौकरी के अवसरों के द्वार खोलता है। 2026 तक अनुमानित लाखों भूमिकाओं के साथ, यह कार्यक्रम युवा पेशेवरों को आगे बढ़ने में मदद करने, उन्हें करियर विकास और एक सफल भविष्य के लिए आवश्यक कौशल से लैस करने के लिए पूरी तरह से डिज़ाइन किया गया है।

डेटा साइंस और एमएल में जेनरेटिव एआई एक महत्वपूर्ण रुकावट क्यों है?

जेनरेटिव एआई आपको यह दिखाकर मशीन लर्निंग और डेटा साइंस को समझने में मदद करता है कि वास्तविक जीवन में छवियों या टेक्स्ट को उत्पन्न करने के लिए मॉडल का उपयोग कैसे किया जा सकता है। इसके अलावा, उत्पाद रोडमैप और ग्राहक जुड़ाव के लिए जेनरेटिव एआई का उपयोग बेहतर योजना बनाने, रुझानों की भविष्यवाणी करने और अधिक व्यक्तिगत उपयोगकर्ता अनुभव आसानी से बनाने में मदद करता है। इसके प्रकाश में, यह कहा जा सकता है कि उपर्युक्त आईआईटीडी कार्यक्रम नवीनतम रुझानों के बारे में पेशेवरों की समझ को बढ़ावा देने और उन्हें परिणाम देने के लिए आवश्यक ज्ञान से लैस करने में प्रमुख रूप से मदद कर सकता है।

यह आईआईटीडी कार्यक्रम मुख्य मॉड्यूल, परियोजनाओं और उपकरणों के साथ व्यावहारिक शिक्षा को जोड़ता है। आइए कार्यक्रम के विवरण को और जानें।

कार्यक्रम पर प्रकाश डाला गया

जैसा कि पहले निर्दिष्ट किया गया है, आईआईटीडी का कार्यक्रम डेटा साइंस, एआई और एमएल के लिए सबसे व्यापक में से एक है। यहां कुछ प्रमुख विशेषताएं दी गई हैं.

• आईआईटी दिल्ली के संकाय से सीखें, जो भारत के अग्रणी इंजीनियरिंग स्कूलों में से एक है, जो शिक्षा और अनुसंधान में उत्कृष्टता के लिए जाना जाता है।
• प्रभावशाली लाइव शिक्षण सत्रों में शामिल हों और व्यावहारिक समझ के लिए वास्तविक दुनिया के मामले के अध्ययन का पता लगाएं।
• संगठित, उद्योग-केंद्रित अंतर्दृष्टि प्राप्त करें और व्यावहारिक अनुभव के लिए वास्तविक दुनिया के डेटासेट के साथ काम करें।
• सहकर्मी से सहकर्मी सीखने में संलग्न रहें और अपने पेशेवर नेटवर्क का विस्तार करें।
• कार्यक्रम के अंत में, आईआईटी दिल्ली से एक प्रमाणपत्र प्राप्त करें जो उद्योग द्वारा मान्यता प्राप्त है।

कैपस्टोन परियोजना का विशेष फोकस

आइए इस बारे में बात करें कि कैपस्टोन परियोजना इस कार्यक्रम का इतना महत्वपूर्ण हिस्सा क्यों है। डेटा साइंस और मशीन लर्निंग के लिए आईआईटीडी के कैपस्टोन प्रोजेक्ट में हाथों से सीखना एक बड़ी बात है। यह परियोजना वास्तव में सिद्धांत को अभ्यास के साथ जोड़ती है, जिससे आपको डेटा-संचालित तरीकों और उन्नत एल्गोरिदम का उपयोग करके वास्तविक समस्याओं से निपटने में मदद मिलती है।

आपको डेटा विश्लेषण, मॉडल चयन, प्रशिक्षण और मूल्यांकन जैसे विभिन्न चरणों का पता लगाने को मिलेगा। साथ ही, आप समूहों में काम करेंगे और पायथन प्रोग्रामिंग, सांख्यिकीय विश्लेषण, मशीन लर्निंग और डेटा विज़ुअलाइज़ेशन में अपने कौशल को वास्तविक दुनिया की स्थितियों में लागू करने के लिए चार अलग-अलग संदर्भों में से चुनेंगे। आपने जो सीखा है उसे क्रियान्वित करने और क्षेत्र में चुनौतियों के लिए तैयार होने का यह एक शानदार तरीका है!

यह कार्यक्रम किसके लिए है?

यह कार्यक्रम उन लोगों के लिए आदर्श है जो अपने कौशल में सुधार करना चाहते हैं डेटा साइंस और मशीन लर्निंग. आइए गहराई से जानें।

• प्रारंभिक और मध्य स्तर के पेशेवर डेटा साइंस और मशीन लर्निंग के आधुनिक दृष्टिकोण की तलाश करने वाले इस कार्यक्रम से लाभान्वित हो सकते हैं। यह उनकी समस्या-समाधान क्षमताओं को बढ़ा सकता है और प्रतिस्पर्धी उद्योगों में कैरियर के अवसरों को बढ़ावा दे सकता है।
• पेशेवरों सॉफ़्टवेयर विकास और एमएल परियोजनाओं का प्रबंधन करना जो व्यवसाय विकास को बढ़ावा देने के लिए डेटा-संचालित निर्णयों का उपयोग करना चाहते हैं। इस कार्यक्रम को करने से डेटा विश्लेषण, जेनरेटिव एआई और एमएल में उनके कौशल में सुधार हो सकता है, जिससे बेहतर परियोजना परिणाम, बढ़ी हुई दक्षता और मजबूत टीम सहयोग प्राप्त होगा।

इस कार्यक्रम के क्या लाभ हैं?

आइए इस कार्यक्रम को करने के लाभों को संक्षेप में बताने का प्रयास करें। किसी को इससे क्या लाभ होता है, विशेषकर पेशेवर जो पहले से ही इस व्यापार में हैं और विषय की व्यापक रूपरेखा से परिचित हैं? यहाँ एक सूची है.

* यह पूर्वानुमानित मॉडल बनाने में मदद करता है जो पिछले डेटा के आधार पर भविष्य के परिणामों की भविष्यवाणी करने के लिए तंत्रिका नेटवर्क और समय श्रृंखला पूर्वानुमान विधियों का उपयोग करता है। भविष्य कहनेवाला मॉडल भविष्य की घटनाओं का पूर्वानुमान लगाने के लिए डेटा का विश्लेषण करते हैं। तंत्रिका नेटवर्क पैटर्न सीखते हैं, जबकि समय श्रृंखला मॉडल रुझानों की पहचान और भविष्यवाणी करने के लिए समय के साथ डेटा का अध्ययन करते हैं।

* पेशेवर एमएल एल्गोरिदम के साथ व्यावहारिक अनुभव प्राप्त करते हैं, उनका समर्थन करने वाले सांख्यिकीय मॉडल को समझते हैं, और वास्तविक दुनिया के परिदृश्यों में उनके विभिन्न अनुप्रयोगों का पता लगाते हैं।

* छात्र प्रतिगमन, क्लस्टरिंग, निर्णय वृक्ष और गहन शिक्षण तकनीकों जैसे सामान्य तरीकों की गहन समझ हासिल करते हैं।

* शिक्षार्थी त्रुटियों को कम करने और सटीक मॉडल बनाने के लिए अनुकूलन तकनीकों (त्रुटियों या लागत को कम करके प्रदर्शन में सुधार करने के तरीके) का उपयोग करते हैं।

सीखने की मुख्य बातें program'

विभिन्न कार्यक्रम ऐच्छिकों पर एक नज़र पेशेवरों और छात्रों को बारीकियों को बेहतर ढंग से समझने में मदद कर सकती है।

मॉड्यूल 1: डेटा विज्ञान अनिवार्यताएँ (पायथन के मूल सिद्धांत, गणित के मूल सिद्धांत (रैखिक बीजगणित/संभावना), डेटा के माप और वर्णनकर्ता, वितरण और अनुमान, खोजपूर्ण डेटा विश्लेषण और परिकल्पना परीक्षण और मूल्यांकन)

मॉड्यूल 2: डेटा के साथ प्रभावी ढंग से संचार करना (डेटा और सूचना प्रणाली, डेटा के साथ कहानी सुनाना, बिजनेस डैशबोर्ड डिजाइन करना)

मॉड्यूल 3: मशीन लर्निंग के लिए अनुकूलन (मशीन लर्निंग के लिए अनुकूलन फॉर्मूलेशन ग्रेडिएंट और खोज-आधारित अनुकूलन रैखिक, द्विघात और गैर-रेखीय प्रोग्रामिंग और बहु-उद्देश्य और बहु-मानदंड निर्णय-निर्माण – विकासवादी उपकरण, आयामी कमी: पीसीए)

मॉड्यूल 4: मशीन लर्निंग (प्रतिगमन और वर्गीकरण पेड़, यादृच्छिक वन, क्लस्टरिंग – पदानुक्रमित और के-साधन क्लस्टरिंग)

मॉड्यूल 5: डीप लर्निंग और जेनरेटिव एआई (डीप फीडफॉरवर्ड न्यूरल नेट, कन्वोल्यूशनल न्यूरल नेट, लॉन्ग-टर्म मेमोरी (एलएसटीएम) नेटवर्क, बड़े भाषा मॉडल, समझाने योग्य एआई, सेल्फ लर्निंग प्रोजेक्ट: भूमि उपयोग के लिए सीएनएन मॉडल)

मॉड्यूल 6: जेनरेटिव एआई का परिचय (वीएई, जीएएन और डिफ्यूजन मॉडल; एलएलएम का परिचय; जेनरेटिव एआई और सेल्फ लर्निंग प्रोजेक्ट के अनुप्रयोग: जेनेरेटिव एआई)।

पिछले प्रतिभागी क्या कह रहे हैं?
आश्चर्य है कि इस कार्यक्रम के पिछले प्रतिभागियों को क्या कहना है? चिंता न करें, हमने आपको कवर कर लिया है।

कहते हैं, जमीनी स्तर से अवधारणाओं पर ध्यान केंद्रित करना सबसे अच्छा हिस्सा था जो जटिल परिदृश्यों को समझने के लिए एक मजबूत आधार बनाने में सक्षम बनाता है बैच 2 से सिद्धार्थ साहनी।

बैच 3 की अनिशा चौधरी कहा कि इसने “मशीन लर्निंग की दुनिया का अच्छा परिचय प्रदान किया।” इसने मुझे मशीन लर्निंग और अपने क्षेत्र में इसके अनुप्रयोगों का पता लगाने का आत्मविश्वास दिया है।

कार्यक्रम विवरण

पर शुरू होता है: 24 दिसंबर 2024

अवधि: 6 महीने का लाइव ऑनलाइन सत्र समय

कार्यक्रम शुल्क: ₹1,50,000

पात्रता: 24 दिसंबर, 2024 तक किसी मान्यता प्राप्त विश्वविद्यालय से किसी भी विषय में स्नातक (10+2+3)/डिप्लोमा धारक (केवल 10+2+3)।

आईआईटीडी के बारे में

भारतीय प्रौद्योगिकी संस्थान दिल्ली (आईआईटी दिल्ली) भारत में विज्ञान, इंजीनियरिंग और प्रौद्योगिकी में प्रशिक्षण, अनुसंधान और विकास के लिए स्थापित 5 प्रारंभिक आईआईटी में से एक है। 1961 में इंजीनियरिंग कॉलेज के रूप में स्थापित, संस्थान को बाद में “प्रौद्योगिकी संस्थान (संशोधन) अधिनियम, 1963” के तहत राष्ट्रीय महत्व का संस्थान घोषित किया गया और इसका नाम बदलकर “भारतीय प्रौद्योगिकी संस्थान दिल्ली” कर दिया गया। इसके बाद इसे अपनी शैक्षणिक नीति तय करने, अपनी परीक्षाएं आयोजित करने और अपनी डिग्री प्रदान करने की शक्तियों के साथ एक डीम्ड विश्वविद्यालय का दर्जा दिया गया। इसकी स्थापना के बाद से, 48000 से अधिक लोगों ने इंजीनियरिंग, भौतिक विज्ञान, प्रबंधन और मानविकी और सामाजिक विज्ञान सहित विभिन्न विषयों में आईआईटी दिल्ली से स्नातक किया है। इनमें से लगभग 5070 को पीएचडी की डिग्री प्राप्त हुई। बाकी ने इंजीनियरिंग, विज्ञान और बिजनेस एडमिनिस्ट्रेशन में मास्टर डिग्री प्राप्त की। ये पूर्व छात्र आज वैज्ञानिक, प्रौद्योगिकीविद्, व्यवसाय प्रबंधक और उद्यमी के रूप में काम करते हैं। ऐसे कई पूर्व छात्र हैं जो अपने मूल विषयों से दूर चले गए हैं और प्रशासनिक सेवाओं, सक्रिय राजनीति में चले गए हैं, या गैर सरकारी संगठनों के साथ हैं। ऐसा करके, उन्होंने इस राष्ट्र के निर्माण और दुनिया भर में औद्योगीकरण में महत्वपूर्ण योगदान दिया है।