विज्ञान स्नातक – डेटा विज्ञान
- अवधि: चार वर्षीय पूर्णकालिक आवासीय कार्यक्रम
- योग्यता: A pass in Class XII or equivalent from a recognized board. Mathematics in Class X with a minimum of 60% marks. Admission is contingent upon qualifying a national-level entrance examination and a personal interview conducted by IIMB.
एक पूर्णकालिक पूर्व स्नातक डेटा विज्ञान पाठ्यक्रम (अर्थशास्त्र में गौण विषय के साथ), यह डिग्री सांख्यिकीय प्रक्रियाओं, परिकलन, डेटा संरचनाओं और मनोविज्ञान में समुचित प्रशिक्षण को व्यावहारिक व्यावसायिक शिक्षा के साथ जोड़ती है। वास्तविक दुनिया की प्रासंगिकता के लिए रचित यह पाठ्यक्रम प्रशिक्षण, वैश्विक अनुभव और जीवन-कौशल विकास के माध्यम से विश्लेषणात्मक गहराई, प्रासंगिक सोच और पेशेवर तत्परता को प्राथमिकता देता है।
इस पाठ्यक्रम के तहत डिग्री प्रदान की जाती है की डेटा विज्ञान में विज्ञान स्नातक (ऑनर्स)
सेमेस्टर-I |
सेमेस्टर-II |
सेमेस्टर-III |
सेमेस्टर-IV |
सेमेस्टर-V |
सेमेस्टर-VI |
सेमेस्टर-VII |
सेमेस्टर-VIII |
| प्रोग्रामिंग 1 | सांख्यिकीय अनुमिति | स्टोकस्टिक प्रक्रियाएँ | मशीन लर्निंग | समय श्रृखंला एवं पूर्वानुमान | एआई की आधारशिला | सुदृढीकरण शिक्षण, गहन शिक्षण | नमूनाकरण डिज़ाइन और प्रयोगों का डिज़ाइन / कैपस्टोन |
| संभाव्यता | प्रोग्रामिंग 2 | डेटा संरचनाएँ संख्यात्मक विधियाँ और एल्गोरिदम | डेटा डैशबोर्ड और स्टोरीटेलिंग | कार्पोरेट वित्त | ऐच्छिक | साधारण एआई और एजेंटिक एआई | नॉनलाइनियर और डायनेमिक प्रोग्रामिंग / कैपस्टोन |
| लीनियर बीजगणित | लीनियर और अंत: प्रोग्रामिंग | डेटा माइनिंग और डिसिसन ट्रिस | अर्थमिति 2 | संचालन प्रबंधन | व्यवहारिक अर्थशास्त्र | नए उद्यम का निर्माण | मूल्यांकन |
| गणना | विभेदक और अंतर समीकरण | अर्थमिति 1 | सूक्ष्म अर्थशास्त्र 1 | ऐच्छिक | खेल सिद्धांत | प्रबंधकीय निर्णय लेना | निवेश |
| व्यवसायिक संचार 1 | तकनीकि लेखन 1 | व्यवसायिक संचार 2 | तकनीकि लेखन 2 | पर्यावरणीय विज्ञान | सूक्ष्म अर्थशास्त्र 1 | डीजिटल साक्षरता, डीएम देव | ऐच्छिक |
| खेल/योग | आलोचनात्मक सोच, तर्क | प्रबंधन की आधारशिला 1 | भारत एवं अर्थव्यवस्था को समझना | मानव व्यवहार एवं मनोविज्ञान | भारतीय संविधान कानून | निजी वित्त | International Relations |
| प्रबंधन की आधारशिला 2 | नैतिकता एवं मूल्य | ||||||
| Potential Electives (Data Sciences) |
मात्रात्मक जोखिम प्रबंधन, आपूर्ति श्रृंखला अनुकूलन, संयोजन अनुकूलन मात्राधिक डेटा कंप्यूटिंग, Big Data Computing, स्टोकेस्टिक विभेदक समीकरण, गैर-रैखिक और गैर-पैरामीट्रिक परावर्तन. |
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