कार्यक्रम शुल्क से 150 अमेरिकी डॉलर का लाभ उठाने के लिए 16 नवंबर 2021 से पहले आवेदन करें। भुगतान के दौरान कोड SMU150EBTA का उपयोग करें। यह कार्यक्रम आपके लिए क्या करेगा? कार्यक्रम के सफल समापन के बाद, प्रतिभागी निम्न में सक्षम होंगे: डेटा विज्ञान का लाभ उठाने वाली व्यावसायिक रणनीतियां बनाएं और कार्यान्वित करें। मेक डेटा के आधार पर डेटा जानकारी का उपयोग कर व्यापार की समस्याओं को हल करने के लिए निर्णय। यह प्रदर्शित करें कि व्यवसाय के विकास के लिए डेटा-सूचित अनुशंसाएँ बनाने के लिए एनालिटिक्स को प्रयोगों के साथ कैसे जोड़ा जा सकता है। डेटा विज्ञान परियोजनाओं में प्रमुख चुनौतियों और जोखिमों की व्याख्या करें। एक संगठन की डेटा रणनीति का मूल्यांकन करें और स्थायी प्रतिस्पर्धात्मक लाभ प्राप्त करने के तरीकों की सिफारिश करें। संगठनात्मक जरूरतों का विश्लेषण करें और डेटा विज्ञान भविष्य के रुझानों के माध्यम से व्यवसाय में सुधार करें। कार्यक्रम मॉड्यूल कार्यक्रम में 8 मॉड्यूल शामिल हैं। प्रत्येक मॉड्यूल का नेतृत्व डेटा विज्ञान और विश्लेषिकी विषयों के लिए विशिष्ट क्षेत्र के अनुभव के साथ एक एसएमयू संकाय विशेषज्ञ द्वारा किया जाता है। मॉड्यूल 1: प्रतिस्पर्धी बढ़त के रूप में डेटा का लाभ उठाना डेटा विज्ञान की प्रमुख शब्दावली, डेटा एनालिटिक्स के विभिन्न स्तरों और निर्णय लेने के लिए उनके महत्व, डेटा सुविधाओं और स्थायी प्रतिस्पर्धात्मक लाभ प्राप्त करने के लिए अंतर्दृष्टि, और डेटा एनालिटिक्स के अनुप्रयोगों और नए व्यावसायिक अवसर बनाने में इसकी भूमिका जानें। मॉड्यूल 2: कार्रवाई में डेटा विश्लेषिकी व्यावसायिक समस्या को हल करने के लिए उपयुक्त विश्लेषणात्मक दृष्टिकोण की खोज करें, चाहे आपका संगठन डेटा-चालित हो, डेटा में रुझान हो और व्यावसायिक प्रदर्शन को बढ़ाने के लिए संबंधित अंतर्दृष्टि प्राप्त करना हो, किसी संगठन की ओमनीचैनल रणनीतियों का बिक्री पर प्रभाव हो, और उचित डेटा/अंतर्दृष्टि की पहचान कैसे करें। मॉड्यूल 3: डेटा विश्लेषण के लिए बुनियादी सांख्यिकी अंतर्दृष्टि प्राप्त करने के लिए स्वतंत्र डेटा सेट की तुलना की गहरी समझ प्राप्त करें, और उक्त तकनीकों का उपयोग करके रणनीतिक निर्णय लेने को कैसे लागू करें। मॉड्यूल 4: भविष्य कहनेवाला विश्लेषण चर की ताकत/प्रभाव का विश्लेषण करने के लिए प्रतिगमन की मूल बातें जानें, इष्टतम मॉडल फिट और प्रतिगमन प्रभावों का उपयोग करके चर प्रभाव की भविष्यवाणी कैसे करें, अपेक्षित परिणामों का परीक्षण और भविष्यवाणी करने के लिए एक लॉजिस्टिक प्रतिगमन मॉडल कैसे बनाएं, और घटनाओं को व्यवस्थित करने के लिए भविष्य कहनेवाला विश्लेषण कैसे लागू करें। ताकत बढ़ाने और खतरों का मुकाबला करने के लिए। मॉड्यूल 5: क्षेत्र प्रयोग और कार्य-कारण व्यापार के प्रदर्शन को बढ़ाने के लिए सहसंबंध और कार्य-कारण और उनके महत्व का अन्वेषण करें, प्रभावी निष्कर्ष निकालने के लिए व्यावसायिक समस्याओं के लिए प्रयोग करें; बहुभिन्नरूपी, ए / बी, और बहु-सशस्त्र दस्यु परीक्षण; और व्यावसायिक विकास के लिए डेटा-सूचित अनुशंसाएँ करने के लिए प्रयोगात्मक डिज़ाइन का उपयोग करने की प्रभावशीलता। मॉड्यूल 6: डेटा एनालिटिक्स के लिए मशीन लर्निंग मॉडल मशीन लर्निंग और संगठनात्मक उत्पादकता को चलाने में इसकी भूमिका के बारे में अपने ज्ञान का निर्माण करें, मशीन लर्निंग एल्गोरिदम को इष्टतम विश्लेषणात्मक सटीकता प्राप्त करने के लिए कैसे लागू किया जा सकता है, तंत्रिका नेटवर्क के कार्यक्रम-निर्माण पहलू और गहन शिक्षण, और कैसे एनालिटिक्स को प्रभावी उत्पादन के लिए प्रयोगों के साथ जोड़ा जा सकता है व्यापार रणनीतियाँ। मॉड्यूल 7: डेटा विज्ञान परियोजनाओं में प्रमुख चुनौतियों और जोखिमों को संबोधित करना डेटा विज्ञान परियोजनाओं और उनके समाधानों की प्रमुख चुनौतियों के बारे में जानें, डेल्टा फ्रेमवर्क और डेल्टा प्लस मॉडल, परियोजना-स्तरीय जोखिम और विफल डेटा विज्ञान परियोजनाओं के उदाहरण, और डेटा तकनीक का उपयोग करके अपने बड़े डेटा प्रोजेक्ट की सफलता की भविष्यवाणी कैसे करें। मॉड्यूल 8: डेटा विज्ञान और भविष्य उद्योग 4.0 के लिए ड्राइवरों, अपेक्षित परिणामों और प्रौद्योगिकी प्रवर्तकों में गोता लगाएँ; एआई की सफलता के घटक जिनका उपयोग संगठनात्मक क्षमताओं को मजबूत करने के लिए किया जा सकता है; प्रणालियों में एआई के कार्यान्वयन में चुनौतियाँ; और किसी संगठन की डिजिटल परिवर्तन यात्रा का मूल्यांकन कैसे करें और प्रतिस्पर्धात्मक लाभ कैसे बनाए रखें। मामले का अध्ययन द वेदर कंपनी: बड़े डेटा का लाभ उठाने वाले उपभोक्ता ऐप्स बनाना Iuiga की चुनौती: क्या ओमनी-चैनल इसके लायक है? 3M वैश्विक डेटा वेयरहाउस का उपयोग करके ग्राहक फ़ोकस की ओर जाता है रेस्टोरेंटग्रेड में विज्ञापन प्रयोग QWE Inc . में ग्राहक मंथन की भविष्यवाणी करना Certis Group का डिजिटल परिवर्तन सिमुलेशन शिक्षार्थियों को इस कार्यक्रम के साथ-साथ विभिन्न डेटा विश्लेषण पद्धतियों को चलाने का व्यावहारिक अनुभव और एक वर्ष के लिए एक्सएलएसटीएटी की निःशुल्क पहुंच भी प्राप्त होगी। डेटा एनालिटिक्स सिमुलेशन: रणनीतिक निर्णय लेना डिजिटल मार्केटिंग सिमुलेशन: एक्सरसाइजमाइंडर पर मीडिया एट्रिब्यूशन कार्यक्रम संकाय संदीप आर चंदूकला, पीएच.डी. मार्केटिंग के एसोसिएट प्रोफेसर संदीप मार्केटिंग के एसोसिएट प्रोफेसर के रूप में कार्य करता है। SMU में शामिल होने से पहले, संदीप ने 3M में काम किया, और इससे पहले उन्होंने इंडियाना यूनिवर्सिटी के केली स्कूल ऑफ बिजनेस में जूनियर फैकल्टी फेलो के रूप में काम किया। उन्होंने पीएच.डी. ओहियो स्टेट यूनिवर्सिटी से मार्केटिंग में (सांख्यिकी में नाबालिग के साथ), एमएस (एमएएस) डलास में टेक्सास विश्वविद्यालय से एमबीए, और मिनेसोटा विश्वविद्यालय से एमएस (कंप्यूटर इंजीनियरिंग)। एसोसिएट प्रोफेसर चंदूकला के शोध हित औद्योगिक डेटा का उपयोग करके उपभोक्ता व्यवहार के मात्रात्मक मॉडल विकसित करने से संबंधित हैं। उनका शोध मुख्य रूप से खुदरा विश्लेषिकी पर केंद्रित है। विशेष रूप से, प्रचार, विज्ञापन और नए उत्पादों के प्रभाव को समझना और मापना और बायेसियन और मार्कोव चेन मोंटे कार्लो (एमसीएमसी) विधियों का उपयोग करके बाजार विभाजन के लिए नए दृष्टिकोण का प्रस्ताव करना। उनका शोध मार्केटिंग साइंस, जर्नल ऑफ मार्केटिंग, जर्नल ऑफ रिटेलिंग, मार्केटिंग लेटर्स और कस्टमर नीड्स एंड सॉल्यूशंस में छपा है। एसोसिएट प्रोफेसर चंदूकला को 2016-17 में ली कोंग चियान रिसर्च फेलोशिप से सम्मानित किया गया था और 2018 में पोस्टग्रेजुएट टीचिंग के लिए डीन की टीचिंग ऑनर लिस्ट में भी थे। मिशेल चेओंग, पीएच.डी. सूचना प्रणाली (शिक्षा) के प्रोफेसर; एसोसिएट डीन, एससीआईएस स्नातकोत्तर व्यावसायिक शिक्षा; निदेशक, डॉक्टर ऑफ इंजीनियरिंग प्रोफेसर चेओंग ने 2005 के बाद से एसएमयू में विभिन्न शैक्षणिक नियुक्तियों की सेवा की है, जिसमें एक व्याख्याता, सहायक प्रोफेसर और सूचना प्रणाली के एसोसिएट प्रोफेसर शामिल हैं। सूचना प्रणाली के प्रोफेसर के रूप में अपनी वर्तमान भूमिका के अलावा, प्रोफेसर चेओंग एसएमयू में प्रशासनिक पदों पर भी हैं, एसआईएस पोस्ट-ग्रेजुएट प्रोफेशनल एजुकेशन के एसोसिएट डीन और डॉक्टर ऑफ इंजीनियरिंग के निदेशक के रूप में कार्यरत हैं। प्रोफेसर चेओंग की शोध रुचियों में डेटा और निर्णय विश्लेषण, स्प्रेडशीट मॉडलिंग और शिक्षाशास्त्र, और लर्निंग एनालिटिक्स और टेक्स्ट माइनिंग शामिल हैं। 2018 में, उन्हें SMU सेंटर ऑफ टीचिंग एक्सीलेंस द्वारा SMU टीचिंग एक्सीलेंस अवार्ड - पोस्टग्रेजुएट प्रोफेशनल प्रोग्राम्स से सम्मानित किया गया। प्रोफेसर चेओंग के काम को कई जर्नल लेखों, पुस्तकों और पुस्तक अध्यायों, सम्मेलन की कार्यवाही और पत्रों, और पत्रिका लेखों में चित्रित किया गया है। एसएमयू में पीयर हेल्पर ट्रेनिंग के प्रभाव पर उनका नवीनतम काम इंटरनेशनल जर्नल ऑफ एविडेंस-बेस्ड कोचिंग एंड मेंटरिंग द्वारा प्रकाशित किया गया था। प्रोग्राम लर्निंग जर्नी 90+ वीडियो व्याख्यान 32 असाइनमेंट 10+ उद्योग उदाहरण 6 चर्चा बोर्ड 6 केस स्टडीज 2 सिमुलेशन सामरिक निर्णयों के लिए डेटा विज्ञान और विश्लेषिकी में नामांकन क्यों करें? दुनिया भर के उद्यम अपना ध्यान डेटा-संचालित लक्ष्यों और निर्णय लेने पर केंद्रित कर रहे हैं। वास्तव में, इंटरनेशनल डेटा कॉरपोरेशन की रिपोर्ट है कि 2025 तक दुनिया भर में डेटा 61% बढ़कर 175 ज़ेटाबाइट्स हो जाएगा। तो, डेटा विज्ञान इतना महत्वपूर्ण क्यों है? क्योंकि यह संगठनों को डेटा को कुशलतापूर्वक संसाधित और व्याख्या करने में सक्षम बनाता है जिसका उपयोग सूचित व्यावसायिक निर्णय लेने और विकास, अनुकूलन और प्रदर्शन को चलाने के लिए किया जा सकता है। ऑनलाइन डेटा साइंस एंड एनालिटिक्स फॉर स्ट्रेटेजिक डिसीजन प्रोग्राम—जो सिंगापुर मैनेजमेंट यूनिवर्सिटी द्वारा पेश किया जाता है—में आप सीख सकते हैं कि डेटा को कैसे प्रोसेस करना और समझना है जिसका उपयोग आपके संगठन के भीतर बेहतर, बेहतर निर्णय लेने के लिए किया जा सकता है। स्रोत: आईडीसी, 2021 22% 2030 तक डेटा वैज्ञानिकों के रोजगार में अपेक्षित वृद्धि है - सभी व्यवसायों के औसत से बहुत तेज। स्रोत: यूएस ब्यूरो ऑफ लेबर स्टैटिस्टिक्स, 2021 95% व्यवसायों के लिए असंरचित डेटा को अपने व्यवसाय के लिए एक समस्या के रूप में प्रबंधित करने की आवश्यकता का हवाला देते हैं। स्रोत: शेयरपोस्ट, 2019 यह कार्यक्रम किसके लिए है? कार्यक्रम को तकनीकी और गैर-तकनीकी पेशेवरों दोनों के लिए डिज़ाइन किया गया है जिनके पास प्रासंगिक कार्य अनुभव के 6-20+ वर्ष हैं-कोई कोडिंग की आवश्यकता नहीं है; हालाँकि, एक्सेल का एक बुनियादी ज्ञान फायदेमंद होगा। जिन उद्योगों और कार्यों से लाभ हो सकता है उनमें शामिल हैं: उद्योग: आईटी, ई-कॉमर्स, कंप्यूटर सॉफ्टवेयर, वित्त, विपणन और विज्ञापन, बैंकिंग, शिक्षा प्रबंधन और प्रबंधन परामर्श कार्य: इंजीनियरिंग, प्रोग्रामिंग, प्रौद्योगिकी, सामान्य प्रबंधन, विपणन, वित्त, संचालन और मानव संसाधन कार्य यह कार्यक्रम उन पेशेवरों के लिए विशेष रूप से सहायक है जो इसकी इच्छा रखते हैं: डेटा-केंद्रित वरिष्ठ प्रबंधन भूमिका में परिवर्तन अधिक से अधिक जिम्मेदारियों को संभालने के लिए विश्लेषणात्मक विशेषज्ञता इकट्ठा करें व्यापार संचालन और उत्पाद की गुणवत्ता में प्रमुख मुद्दों को संबोधित करने वाली प्रभावी रणनीतियों के निर्माण के लिए भविष्य कहनेवाला मॉडल का उपयोग करें सतत व्यापार विकास के लिए एक नेता बनें प्रमुख व्यावसायिक कार्यों का पूर्ण स्वामित्व और अंतर्निहित रणनीतिक निहितार्थों को समझें
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