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金奈| 2年|全日製教室
完成該課程的考生還將獲得數據科學和機器學習專業證書
學習大數據分析的課程是學術課程，數據科學工具和技術，以及實踐實驗室和項目的混合。
SRM科學技術學院的大數據分析碩士課程涵蓋了大數據分析、數據科學和機器學習領域職業成功所需的所有基本概念。
第一個模塊教授學生數據分析中涉及的所有多元技術，如探索性數據分析(EDA)，特征工程，描述性統計，假設檢驗等。
探索性數據分析(簡稱為EDA)允許您在樣本數據中使用可視化方法定期發現模式和見解。
特征工程是將數據從原始狀態轉換為適合建模的狀態。它有助於將數據列轉換為能夠清晰地充分表示給定情況的特征。
本章通過描述和總結不同的數據集來教授學生關於數據分析的研究，這種方法被稱為描述性統計。
描述隨機變量在特定範圍內所取的所有可能值的統計函數是概率分布。本章教授學生關於概率分布和幾種類型，如二項分布、泊鬆分布和正態分布。
本模塊教授統計學中的假設檢驗，這是應用統計學中基於觀察/調查數據進行實驗的基本步驟。
ANOVA，又稱方差分析，是數據分析中實現的一種統計技術，它將觀察到的方差數據分解為幾個組件，以便進行額外的分析和測試。ChiSquare是一種在統計學中實現的假設檢驗方法，用於衡量模型與實際觀測數據的比較情況。本章教給學生識別兩個或多個組之間顯著差異的程序。
本章教授學生如何在數據分析中使用各種統計模擬技術。
第二個模塊教授學生關於數據分析的計算技術，包括線性回歸、正則化技術和模型部署。
線性回歸是機器學習中用於預測分析的一種廣泛實現的算法，它有助於產生理想的結果。這是一種假定自變量和因變量之間存在線性關係的技術。本章將指導您了解所有線性回歸基礎知識，並通過使用模型構建和微調技術根據需求評估每個模型，使您熟悉哪種模型最適合架構。
正則化用於修改機器學習算法，以提高機器學習模型的性能。本章將使您熟悉機器學習中使用的所有正則化技術。
本章將使您熟悉使用各種模型部署技術部署機器學習模型的過程。
下一個模塊教授學生大數據技術的所有基本知識，包括Hadoop, HDFS, Map Reduce, NoSQL和MongoDB，批處理和實時處理。
Hadoop是一個框架，它能夠通過簡單的編程模型跨多台計算機網絡分布式處理大量數據集。
HDFS，即Hadoop分布式文件係統，處理運行在商用硬件上的海量數據集。它有助於存儲大量的數據集，並提供更方便的訪問。Map Reduce是Hadoop中的一個軟件框架，它使您能夠快速編寫應用程序，並以可靠和容錯的方式在商用硬件的大型集群(近數千個節點)上並行處理大量數據。
NoSQL通常表示不使用SQL的非關係數據庫，它提供了一種機製，可以將數據以除關係表之外的任何格式存儲在數據庫中。本章教學生使用MongoDB實現一個NoSQL數據庫，MongoDB是一個麵向文檔的NoSQL數據庫，通過查詢和索引提供靈活性和可伸縮性。
批處理是一種在特定時間段內處理大量數據的技術。Hive是基於sql的;而HBase是基於nosql的Hadoop技術。
實時處理是一種在短時間內處理數據並提供自動化結果的技術。Spark是一個開源的統一分析引擎，用於處理大量數據。Kafka是一個開源的分布式事件流平台，由幾家公司實現，用於高性能數據管道、數據集成、流分析和關鍵任務應用程序。
在大數據分析項目的下一個模塊中，學生將學習用於數據分析的機器學習的所有關鍵概念，如邏輯回歸、決策樹、隨機森林、聚類技術、降維和其他一些基本知識。
邏輯回歸是機器學習中最流行的算法之一，它是一種簡單的分類算法，在自變量的支持下預測分類因變量。
K-Nearest neighbors，簡稱KNN，是機器學習中最直接的算法之一，用於解決回歸和分類問題。
決策樹是一種監督學習算法，用於分類和回歸問題。決策樹是一種層次結構，其中內部節點表示數據集特征，分支表示決策規則，每個葉節點表示結果。
本章討論了有監督的獨立模型的缺點，並學習了一些技術，如Ensemble技術，以克服這些缺點。
隨機森林是另一種流行的監督學習算法，它在給定數據集的各個子集上合並了幾個決策樹。然後，它計算平均值，以提高該數據集的預測準確性。
聚類是一種涉及數據分組的無監督機器學習技術。本章將使您熟悉各種聚類技術，如k -均值聚類和分層聚類。
k均值算法是一種流行的無監督學習聚類技術，用於解決機器學習或數據科學與分析中的聚類問題。
本章將使您了解在機器學習中使用幾種降維技術的過程。這些技術有助於將數據從高維空間轉換為低維空間，而不會丟失任何基本信息。
顧名思義，推薦係統有助於預測任何產品的未來偏好，並向人們推薦最適合的項目或產品。
本模塊將教授學生如何實現一些先進的機器學習算法用於數據分析，包括圖算法、網絡算法、分布式算法和文檔處理。
在本章中，學生將學習實現用於數據科學或大數據分析的各種圖算法的過程。
在本章中，學生將學習實現用於數據科學或大數據分析的各種網絡算法的過程。
在本章中，學生將學習實現用於數據科學或大數據分析的各種分布式算法的過程。
文檔處理是一種將手動表單和模擬數據轉換為數字格式的技術，以便將這些文檔集成到日常業務流程中。
本章將向您介紹Python編程以及用於數據分析的所有基本主題，如數據結構、Numpy和Pandas。
Python是一種廣泛實現的高級編程語言，其語法簡單，易於學習，突出可讀性。本章將指導你學習Python編程的所有原則，比如語法和語義。
數據結構是一種組織和存儲數據以有效使用數據的特殊方法。在本章中，學生將學習Python中所有不同的數據結構，並學習數據處理。
函數可以用於代碼的可重用性，本章將幫助您在Python中理解和實現函數。
本章將為學生提供使用NumPy(實現最廣泛的Python庫之一)探索數據集的深入理解。NumPy是一個用於科學計算的包，例如，用於處理數組。
Pandas是另一個廣泛實現的Python庫，用於分析和操作數據。本章將使學生深入了解如何使用Pandas來探索數據集。
下一個模塊將使您熟悉幾種自然語言處理(NLP)技術。NLP用於應用計算語言學來開發與由不同結構的語言組成的實際應用程序。用門外漢的話說，NLP就是我們試圖教計算機學習語言，然後期望計算機使用合適的、有效的算法來理解這些語言。
在本章中，學生將了解如何將非結構化文本轉換為結構化文本，以便發現有意義的見解。這種技術稱為文本分析，也稱為文本挖掘。
在本章中，學生將了解文本分類以及如何實現文檔摘要。
網絡抓取是一種從網絡中提取數據的技術。本章將教學生使用web抓取收集和解析數據的過程。
顧名思義，序列是許多項的有序集合。在本章中，學生將了解如何借助NLP中的順序建模來預測出現的字母或單詞。
NLP中的transformer的主要目標是解決序列到序列的任務，同時方便地管理長期依賴關係。
深度學習是機器學習和人工智能的應用。深度學習涉及人工神經網絡(ann)，這些網絡從人類大腦的靈感中產生，以便從原始輸入中提取深層/高級信息或數據。
本章將使學生熟悉神經網絡的所有應用，神經網絡是深度學習中的一種計算係統，類似於構成人類大腦的生物神經網絡。
TensorFlow是由穀歌創建的一個廣泛實現的Python庫。它是一個用於數值計算和廣泛機器學習的開源庫。Keras是另一個廣泛實現的Python庫，是一個強大的開源API，用於開發和評估深度學習模型。
在本章中，學生將了解在神經網絡的幫助下處理和處理圖像進行圖像分類的過程。除了神經網絡，學生還將了解更高級的架構-卷積神經網絡(cnn)。
深度學習中的遷移學習是一個研究問題，重點是存儲訓練一個模型時獲得的知識，並將其應用到另一個模型中。在本章中，學生將了解遷移學習的所有基礎知識和應用。
目標檢測是一種計算機視覺(CV)技術，其中軟件係統可以從提供的圖像或視頻中檢測、定位和跟蹤目標。人臉檢測是物體檢測的主要例子之一。暹羅網絡(有時稱為孿生神經網絡)是人工神經網絡，包含兩個或多個相同的子網絡，這意味著它們具有相同的配置，具有相似的參數和權重。GANs被稱為生成對抗網絡，是一種深度生成模型。與大多數生成模型類似，它們利用一個由稱為Generator網絡的神經網絡定義的微分函數。GANs還包括另一個被稱為判別器網絡的神經網絡。
進入大數據分析項目M.Tech的最後一個模塊，我們將涵蓋所有你需要知道的關於SQL編程和DBMS的基本知識，如子查詢、標準化、連接、ACID屬性等。
本章將教給學生數據庫的所有概念，包括DBMS, ER模型，歸一化，連接等。
SQL被稱為結構化查詢語言，是一組語句/指令，用戶可以在其中訪問和操作數據庫中的數據。在本章中，學生將熟悉所有SQL概念和數據模型。
顧名思義，聯接是一種基於其他表中的公共字段組合或聯接數據或行的操作。在本章中，學生將學習幾種類型的連接，並理解合並數據的過程。此外，他們還將學習如何實現涉及連接的子查詢/命令。
解析/窗口函數是在一組行中指定值並為每行生成單個結果的函數。
在本章中，您將深入了解有關事務處理的ACID(原子性、一致性、隔離性和持久性)屬性的所有內容。
在完成大數據分析碩士課程大綱，以及數據科學和機器學習課程後，學生將通過論文和實習實施和執行幾個實踐項目。
*本課程為指示性課程，可能會有所變動
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沉浸式學習體驗
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該課程旨在幫助考生在數據科學和機器學習領域啟動他們的職業生涯。beplay2018官网Great Learning的校友已經在領先的分析公司獲得了數據科學家、機器學習工程師、數據分析師、分析顧問等職位。
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是的，這個課程是由全印度技術教育委員會(AICTE)認可和批準的。
M.Tech(大數據分析)在數據科學和機器學習方麵具有額外的專業知識，是一門全麵而嚴格的課程，並遵循持續的評估方案。候選人通過考試、案例研究、測驗、作業和項目報告來評估他們所經曆的課程。
成功的參與者將獲得SRM科學技術學院的大數據分析碩士學位。候選人還將獲得額外的數據科學和機器學習專業證書。SRMIST被*MHRD - NIRF評為印度前50名大學，並被*NAAC認證為最高的“a++”等級。SRMIST在全球範圍內被著名排名機構QS評為“四星”大學，並在印度範圍內被QS- igauge評為“鑽石”。
課程將在金奈市卡坦庫拉圖爾的SRM科學技術學院主校區舉行，並提供在線學習平台。
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所有有興趣的考生必須通過網上申請表報名。招生委員會將對候選人進行審查和篩選。入圍的候選人必須通過入學考試，然後進行項目選擇麵試。被選中的候選人將收到錄取通知書。
如有興趣，可透過網上申請表格申請。如有任何課程或入學相關問題，請致電srm-mtech@greatlearning.in或080 4718 9112。
數據科學就是收集大量數據，並從中獲得最有意義的見解。數據科學的過程包括提出大量問題，並通過使用大量數據找到解決方案。數據科學的過程包括將統計工具應用於數據，並為複雜的業務問題找到最佳解決方案。
這個領域所提供的工作職位需求量很大。許多年輕人都渴望在職業生涯中過渡到這些角色。
讓我們來看看數據科學領域的幾個主要工作崗位。
1.數據分析師
2.數據架構師
3.統計學家
4.業務分析師
5.數據庫管理員
6.數據工程師
7.數據科學家
如今，數據科學被認為是最常聽到的術語之一。數據科學確實是一個流行詞，近年來獲得了巨大的需求。許多人都渴望學習這一令人興奮的技術以及對數據科學碩士學位的需求域名正在上升。
我們經常聽到數據這個詞。什麼是數據?
數據可以是與任何考慮對象相關的事實。數據可以是文本、圖片或任何有關特定對象的信息。
我們生活在一個充滿數據的世界。每時每刻，數據都在不斷地從世界各個角落產生。我們每天都在使用智能手機。我們能否試著理解我們通過文本、視頻、電子郵件、照片、帖子、搜索、音頻等產生了多少數據?一項研究表明，單個用戶每月產生約40艾字節的數據。Snapchat上每分鍾新增約210萬張照片，穀歌上每分鍾有380萬個搜索查詢，每分鍾有100萬人登錄Facebook, Youtube上每分鍾有450萬個視頻被觀看，每分鍾有188封電子郵件被發送。然而，我們都知道數據在任何業務決策中都起著關鍵作用。然而，正在生成的大量數據對於傳統計算係統來說是相當多的。大量的數據被稱為大數據。
如何將任何數據分類為大數據。
數據被分類為5v。讓我們來了解一下它們是什麼
VOLUME—卷是指在任何特定域中收集的數據。
VELOCITY - VELOCITY是指收集到的數據的記錄和測試結果。
多樣性——多樣性是指數據的各種數據類型，如結構化、半結構化、非結構化數據。
真實性-真實性指的是數據的準確性和可信賴性。
價值-價值是指從分析的數據中獲得的結果或利益。
為了處理海量數據，使用了不同的框架，如ApacheSpark、Hadoop等。這些工具以分布式的方式存儲數據。MapReduce技術用於處理大數據。
對於攻讀數據科學和大數據分析課程的候選人有巨大的需求。一項研究表明，60%的職位空缺提供給有0-5年工作經驗的求職者。大數據分析領域被觀察到提供令人興奮的薪資。該領域提供的薪資標準是推動該領域熱情的主要屬性之一。在印度，大數據分析領域提供的工資標準從30萬到120萬盧比不等。據估計，印度大數據分析師的平均年薪為60萬盧比。
因此，攻讀數據科學和大數據分析碩士學位將是進入這些工作崗位的最佳選擇。
許多公司正在尋找數據科學和大數據分析專業人士來促進業務增長。考慮到這一需求，Great Learning與享有beplay2018官网盛譽的SRM大學合作，設計了一個出色的數據科學和大數據分析課程。
SRM提供的數據科學和大數據分析碩士課程非常全麵。它是由高技能和經驗豐富的數據科學和大數據分析專業人士設計的。讓我們來了解一下數據科學和大數據分析培訓課程中涵蓋的幾個概念。
模塊1
數據分析的多元技術“，
多元數據分析基本上就是對多元數據集的分析。
什麼是多元數據集?
在每個單元上記錄多個變量的數據稱為多元數據集。
多變量分析用於執行數據約簡，聚類，調查變量之間的關係，預測等等。
以下是你將在本模塊中掌握的多元數據分析技術的各種概念
模塊2
數據分析計算
處理大型數據庫和使用高效計算係統的能力在大數據分析中發揮著關鍵作用。在處理大數據時，采用了幾種統計模型。
以下是你將在本模塊中掌握的數據分析計算的各種概念
模塊3
大數據技術
大數據技術是大數據分析的重要組成部分。它們被用來對大數據進行準確的分析。大數據技術用於獲得最有意義的見解和準確的預測。大數據技術有助於降低風險。大數據技術有兩種類型。它們是操作性大數據和分析性大數據。
以下是你將在本模塊中掌握的大數據技術的各種概念和工具
模塊4
數據分析的機器學習
機器學習是最令人興奮的人工智能技術的一個重要子集。機器學習背後的理念是建造像人類一樣思考和行動的智能機器，而無需專門編程。機器學習的工具和技術應用於大數據分析。
以下是您將在本模塊中掌握的用於數據分析的機器學習的各種概念和工具
模塊5
高級算法分析
高級算法不過是建立在現有算法之上的算法，可以執行高級分析操作。先進的算法開發與增加的分析能力。先進的算法是考慮到不同類型的現有模型，在其中分析算法。
以下是您將在本模塊中掌握的高級算法分析的各種概念和工具
模塊6
數據分析Python編程
Python是應用於最新技術領域(如數據科學、機器學習、大數據分析等)的最流行的編程語言之一。Python在執行大數據分析方麵發揮著至關重要的作用。
以下是你將在本模塊中掌握的Python數據分析編程的各種概念
模塊7
自然語言處理技術
自然語言處理是指人工智能的應用，即使用自然語言與智能係統進行通信。
文本挖掘或文本分析是從自然語言文本中獲得有意義信息的過程。自然語言處理的過程包括對輸入文本進行結構化，在結構化數據中推導出模式，最後評估和解釋輸出。應用NLP技術將自然語言文本轉化為數據分析。
以下是你將在本模塊中掌握的各種自然語言處理技術
模塊8
數據分析的深度學習
深度學習是機器學習的子集，而機器學習是最令人興奮的人工智能技術的子集。深度學習是大數據分析的核心元素之一。深度學習背後的理念是建立模仿人腦的自我學習算法。深度學習是通過神經網絡實現的，神經網絡不過是人類的腦細胞。
以下是你將在本模塊中掌握的各種數據分析深度學習
模塊9
SQL和DBMS
SQL
SQL是結構化查詢語言。它是用於處理數據庫的標準語言。SQL用於對數據執行各種操作，如插入、搜索、更新、刪除數據庫記錄。SQL有助於優化和維護數據庫等等。
數據庫管理係統
數據庫不過是數據的係統集合。由於數據庫中的數據是有組織的，這使得數據管理變得容易。DBMS代表數據庫管理係統，它是一個程序的集合，使用戶能夠訪問數據庫，操作數據，並幫助表示數據。它還有助於控製不同用戶對數據庫的訪問。
以下是你將在本模塊中掌握的各種SQL & DBMS工具和技術
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