نیٹ سول انسٹی ٹیوٹ آف اے آئی

بگ ڈیٹا اینالیٹکس تکنیکیں

NETSOL Technologies

دنیا کے سرکردہ برانڈز نیٹسول کے ذریعے تقویت یافتہ ہیں۔

MTJ Tariq Jamil
حکومت پنجاب
حکومت خیبر پختونخوا
Kay & Emms Global
کورس

تعارف

یہ کورس ڈیٹا سائنس، مشین لرننگ اور مصنوعی ذہانت میں جامع علم اور عملی تجربہ حاصل کرنے میں آپ کی مدد کے لیے تیار کیا گیا ہے۔ عملی لیبز، حقیقی منصوبوں اور ضروری نظریے کے ذریعے، آپ مالیاتی خدمات، صحت اور ٹیکنالوجی جیسے شعبوں میں ڈیٹا پر مبنی مسائل حل کرنے کی تکنیکی مہارت پیدا کریں گے۔

  • لینیئر الجبرا، امکانات اور شماریات جیسے بنیادی ریاضی کے اصول ڈیٹا سائنس اور مشین لرننگ میں استعمال کرنا۔
  • NumPy اور Pandas جیسے پائتھن لائبریریوں کے ساتھ ڈیٹا تیار، پیش پروسیس اور تجزیہ کرنا؛ اعلیٰ کارکردگی کے ماڈل اور بصیرت انگیز ویژوئلائزیشن۔
  • نگرانی اور بغیر نگرانی والے لرننگ الگورتھم نافذ اور فائن ٹیون کرنا تاکہ حقیقی دنیا کے چیلنجز حل کیے جا سکیں۔
  • جدید قدرتی زبان پروسیسنگ (NLP) تکنیکوں سے متنی ڈیٹا پر کارروائی اور بصیرت حاصل کرنا۔
  • TensorFlow اور Keras جیسے ٹولز کے ساتھ گہرے نیورل نیٹ ورک ڈیزائن، تعمیر اور بہتر بنانا؛ جدید ڈیپ لرننگ حکمت عملیوں کا جائزہ۔

آپ کیا سیکھیں گے؟

توسیع پذیر ڈیٹا پائپ لائنز بنائیں Hadoop ماحولیاتی نظام کا استعمال کرتے ہوئے بڑے ڈیٹا سیٹس کا نظم و نسق اور اس پر کارروائی کرنا سیکھیں۔

بڑے ڈیٹا (Big Data) کو مؤثر طریقے سے پروسیس کریں۔ تیز رفتار اور ڈسٹریبیوٹڈ ڈیٹا پروسیسنگ کے لیے Spark اور MapReduce کا استعمال کریں۔

NoSQL ڈیٹا بیسزمیں مہارت حاصل کریں؛ MongoDB، Cassandra، HBase، Neo4j اور Redis کے ساتھ کام کریں۔

پیمانے پر مشین لرننگکا اطلاق کریں بڑے ڈیٹا سیٹس پر Spark MLlib کا استعمال کرتے ہوئے پیش گوئی کرنے والے ماڈلز بنائیں۔

حقیقی دنیا کے تجزیاتی مسائل حل کریں اور عملی منصوبوں (hands-on projects) اور کیس اسٹڈیز کے ذریعے حقیقی ڈیٹا سیٹس کا تجزیہ کریں۔

مہارتیں جو آپ حاصل کریں گے

بگ ڈیٹا ایکو سسٹم اور ہڈوپ (Hadoop)

تقسیم شدہ ڈیٹا پروسیسنگ

نو ایس کیو ایل (NoSQL) ڈیٹا بیس مینجمنٹ

ڈیٹا انجینئرنگ اور تجزیات

بڑے پیمانے پر مشین لرننگ

ڈیٹا مائننگ اور بزنس انٹیلیجنس

سافٹ اسکلز کا جائزہ

جدید ٹیک کرداروں کے لیے مواصلات، تعاون اور مسئلہ حل کرنے کی مہارتیں۔
موک انٹرویوز اور حقیقی منظرناموں کے ذریعے پیشہ ورانہ ماحول میں عملی تجربہ۔
ٹیم کے ماحول میں مؤثر انداز میں پیش کرنا اور تعاون کرنا سیکھیں۔

اہلیت اور شرائط

اس کورس میں کامیابی حاصل کرنے کے لیے طلبہ کے پاس درج ذیل بنیادی علم اور مہارتیں ہونی چاہییں:

کمپیوٹر سائنس، آئی ٹی، انفارمیشن سسٹمز، سافٹ ویئر انجینئرنگ، کمپیوٹر انجینئرنگ، مصنوعی ذہانت (AI)، ڈیٹا سائنس اور متعلقہ شعبوں کے بی ایس/بی ای کے آخری سال کے طلبہ اور گریجویٹس درخواست دینے کے اہل ہیں۔
مذکورہ پروگرامز کے ساتویں یا آٹھویں سمسٹر کے طلبہ بھی درخواست دے سکتے ہیں۔
انجینئرنگ، ریاضی، شماریات اور فزکس میں بی ایس/بی ای کرنے والے گریجویٹس، جنہیں پروگرامنگ اور ڈیٹا بیس کا بنیادی علم ہو، درخواست دینے کی ترغیب دی جاتی ہے۔
پروگرامنگ (ترجیحاً Python) اور ڈیٹا بیس (SQL کی بنیادی معلومات، جیسے SELECT، JOIN اور WHERE) کی بنیادی سمجھ ضروری ہے۔
بنیادی شماریاتی تصورات (اوسط، رجحانات اور تقسیم) اور اسپریڈ شیٹس/CSV فائلز کے ساتھ کام کرنے کی واقفیت کو ترجیح دی جائے گی۔
سافٹ ویئر ڈویلپمنٹ، ڈیٹا بیس، بزنس انٹیلیجنس (BI) یا ڈیٹا اینالیسز کے شعبوں سے تعلق رکھنے والے ورکنگ پروفیشنلز اور فری لانسرز، جنہیں Python، SQL یا ڈیٹا ٹولز کا عملی تجربہ ہو، بھی درخواست دینے کے اہل ہیں۔
مصنوعی ذہانت (AI) اور ڈیٹا سائنس کے بنیادی تصورات سے ابتدائی واقفیت ہونا بہتر ہے، تاہم یہ لازمی نہیں۔
کسی بھی پروگرامنگ زبان کا بنیادی علم ضروری ہے، جبکہ Python کو ترجیح دی جائے گی لیکن یہ لازمی نہیں۔
newsletter car

اپنے ان باکس میں تازہ خبریں حاصل کرنے کے لیے ہمارے نیوز لیٹر کی سبسکرائب کریں۔