प्लेसमेंट वर्ष के साथ डेटा विज्ञान के साथ बीएससी गणित और सांख्यिकी

अनिवार्य मॉड्यूल

वर्ष 1

• वास्तविक विश्लेषण I: असमानताओं, अनुक्रमों, श्रेणियों और कार्यों सहित गणितीय विश्लेषण अवधारणाओं का अन्वेषण करें।
• कैलकुलस: कैलकुलस के अपने मौजूदा ज्ञान को दो या अधिक आयामों में विस्तारित करें, प्रथम और द्वितीय क्रम के साधारण अंतर समीकरणों की तकनीकों की खोज करें और सीखें कि प्रोग्रामिंग में गणितीय अनुप्रयोग कैसे होते हैं।
• गणित की नींव: गणित के मूलभूत विषयों का ठोस परिचय प्राप्त करें और विश्वविद्यालय स्तर पर गणित का अध्ययन करने के लिए आवश्यक कौशल विकसित करें। आप सेट, फ़ंक्शन और विभिन्न परिचित संख्या प्रणालियों की अवधारणा पर ध्यान केंद्रित करेंगे, साथ ही प्रमाणों के महत्व और उन्हें कैसे बनाया जाए, इस पर भी ध्यान देंगे।
• रैखिक बीजगणित: रैखिक समीकरणों की प्रणालियों को हल करना, आइगेनवैल्यू और आइगेनवेक्टर निर्धारित करना, तथा मैट्रिसेस का बीजगणित विकसित करना सीखें, जिसका उपयोग लाइनर और आंतरिक-उत्पादन स्थानों के अधिक सामान्य सिद्धांत के लिए एक कदम के रूप में किया जाता है।
• गणितीय संचार: गणितीय अवधारणाओं और परिणामों को स्पष्ट, तार्किक और संक्षिप्त रूप से व्यक्त करने के महत्व को जानें तथा डेटा विज़ुअलाइज़ेशन, पैटर्न अन्वेषण और प्रोग्रामिंग जैसी बुनियादी समस्या-समाधान रणनीतियों को कैसे लागू करें।
• संभाव्यता और सांख्यिकी: संभाव्यता और संभाव्यता वितरण, सांख्यिकीय संदर्भ और डेटा विज्ञान के लिए परिणाम और तकनीक, और प्रतिगमन और परिकल्पना परीक्षण को समझना।

वर्ष 2

• विभेदक समीकरण: साधारण विभेदक समीकरणों के अपने ज्ञान को बढ़ाएँ और आंशिक विभेदक समीकरणों और उनके अनुप्रयोगों का पता लगाएँ। आप गैर-स्थिर गुणांक, समाकलन और श्रृंखला समाधान, फूरियर श्रृंखला, सीमा मान समस्याओं का सिद्धांत, प्रसार समीकरण, तरंग समीकरण और लाप्लास समीकरण का पता लगाएँगे।
• रैखिक मॉडल और डेटा विश्लेषण: बहु रैखिक प्रतिगमन और पूरी तरह से यादृच्छिक डिजाइनों सहित सबसे आम मॉडलों की समझ हासिल करें, और नियोजित प्रयोगों के प्रमुख सिद्धांतों का पता लगाएं। जानें कि मॉडल व्यावहारिक समस्याओं पर कैसे लागू होते हैं और वास्तविक जीवन के डेटा विश्लेषण का अनुभव प्राप्त करें।
• संभाव्यता और सांख्यिकीय सिद्धांत: संभाव्यता सिद्धांत और गणित के मौलिक क्षेत्रों के बीच अंतर्सम्बन्ध को उजागर करना, तथा संभाव्यता मॉडल में सामान्य वास्तविक या अमूर्त समस्याओं का सूत्रीकरण करना।
• संख्यात्मक विश्लेषण I: सतत गणित में समस्याओं के लिए संख्यात्मक विधियों का वर्णन, विश्लेषण और कार्यान्वयन, जिसमें रैखिक समीकरणों और गैर-रैखिक स्केलर समीकरणों का समाधान, प्रक्षेप, स्केलर अनुकूलन और साधारण अंतर समीकरणों का समाधान शामिल है।
• गणितीय मॉडलिंग और व्यावसायिक कौशल: वैज्ञानिक, इंजीनियरिंग और आर्थिक क्षेत्रों की एक विस्तृत श्रृंखला में वास्तविक दुनिया की समस्याओं को हल करने के लिए गणितीय मॉडलिंग तकनीकों को लागू करके अपने समस्या-समाधान और स्वतंत्र अनुसंधान कौशल का विकास करें। आप अपने टीम-वर्किंग, प्रस्तुति, कैरियर प्रबंधन, तकनीकी, मौखिक और लिखित संचार कौशल का भी विस्तार करेंगे।

वर्ष 3

• प्लेसमेंट वर्ष

वर्ष 4

• उन्नत सांख्यिकीय मॉडलिंग: उन स्थितियों की समझ विकसित करें जिनमें विभिन्न मॉडल उपयुक्त हो सकते हैं, सामान्यीकृत रैखिक मॉडल, दोहराया माप डेटा और डेटा विश्लेषण के पारंपरिक और आधुनिक तरीकों के बारे में अधिक जानें।
• मशीन लर्निंग के तरीके: सांख्यिकीय मशीन लर्निंग में इस्तेमाल की जाने वाली विधियों की श्रृंखला से परिचित हों और प्रदर्शित करें कि इनका उपयोग अनुसंधान और उद्योग में कैसे किया जाता है। आपको सांख्यिकीय सॉफ़्टवेयर का उपयोग करके मशीन लर्निंग विधियों को लागू करने और अपने निष्कर्षों की व्याख्या करने और उन्हें संप्रेषित करने का अवसर मिलेगा।
• परियोजनाओं का पोर्टफोलियो: गणितीय या सांख्यिकीय विषयों पर परियोजनाओं की एक श्रृंखला संचालित करें और अपने तकनीकी और व्यावसायिक कौशल का विकास करें।

ये वे मॉड्यूल हैं जो हम वर्तमान में 2024/25 प्रवेश के लिए प्रदान करते हैं। वे परिवर्तन के अधीन हो सकते हैं क्योंकि हम नियमित रूप से अपने मॉड्यूल की समीक्षा करते हैं ताकि यह सुनिश्चित हो सके कि वे नवीनतम शोध और शिक्षण विधियों से अवगत हैं।

कृपया ध्यान दें कि विश्वविद्यालय यह गारंटी नहीं दे सकता कि सभी वैकल्पिक मॉड्यूल उन सभी छात्रों के लिए उपलब्ध होंगे जो उन्हें लेना चाहते हैं।

आप अपनी रुचि के पाठ्यक्रम, अध्ययन और University of Reading में जीवन के बारे में जानकारी प्राप्त करने के लिए हमारे साथ अपना विवरण भी पंजीकृत कर सकते हैं।

कुल मिलाकर, गणित और सांख्यिकी से 90% स्नातक स्नातक होने के 15 महीनों के भीतर काम या आगे के अध्ययन में होते हैं (HESA डेटा के हमारे विश्लेषण के आधार पर © HESA 2024, स्नातक परिणाम सर्वेक्षण 2021/22; इसमें प्रथम डिग्री गणित और सांख्यिकी उत्तरदाता शामिल हैं)।

आप सार्वजनिक क्षेत्र के संगठनों, जैसे स्वास्थ्य प्राधिकरण या राष्ट्रीय सांख्यिकी कार्यालय के लिए गणितज्ञ या सांख्यिकीविद् के रूप में काम करना चुन सकते हैं, या निजी क्षेत्र में अपना करियर बना सकते हैं।

आपकी गणित की डिग्री कई प्रकार के करियर के लिए उपयुक्त है, जिनमें शामिल हैं:

• लेखाकर्म
• वित्तीय विश्लेषण
• अभियांत्रिकी
• मोडलिंग
• कंप्यूटिंग
• बीमांकिक कार्य.