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डेटा ड्राइवन निर्णय लेने की युग में, डेटा साइंस प्रोग्राम डेटा के संभावनाओं को खोलने के कैटलिस्ट के रूप में प्रकट हो चुके हैं। प्रारंभिक स्तर के लोग जो इस क्षेत्र में प्रवेश करने के इच्छुक हैं और पेशेवरों को अपने कौशल में सुधार करने की तलाश में हैं, ये प्रोग्राम संरचित अध्ययन पथ प्रदान करते हैं।

यह लेख आपके मार्गदर्शन के रूप में काम करता है जिससे आप डेटा साइंस प्रोग्रामों की दुनिया को समझ सकें, उनके महत्व, पाठ्यक्रम और यह कैसे एक सफल करियर के लिए मार्ग प्रदान करते हैं।

डेटा साइंस प्रोग्राम: आपके करियर के लिए कदम

डेटा साइंस प्रोग्राम बस शिक्षात्मक पाठ्यक्रमों से ज्यादा हैं - ये उनके पास डेटा लैंडस्केप को नेविगेट करने के लिए कौशल प्रदान करने वाले आयाम हैं।

ये प्रोग्राम स्टैटिस्टिक्स और प्रोग्रामिंग से लेकर मशीन लर्निंग और डेटा विज़ुअलाइज़ेशन जैसे कई विषयों पर होते हैं।

पाठ्यक्रम: उत्कृष्टता की नींव

डेटा साइंस प्रोग्राम का पाठ्यक्रम प्रतिभागियों को विविध कौशल सेट से लैस करने के लिए डिज़ाइन किया गया है:

डेटा साइंस का परिचय

इस मॉड्यूल में डेटा साइंस की मूल बातें, इसका महत्व और क्षेत्र में प्रयुक्त उपकरणों को कवर किया जाता है।

स्टैटिस्टिक्स और प्रायिकता

डेटा पैटर्न की समझ के लिए स्टैटिस्टिक्स की पूरी मास्टरी अत्यधिक महत्वपूर्ण है। औसत, माध्यिक और मानक विचलन जैसे अवधारणाएँ जांची जाती हैं।

प्रोग्रामिंग भाषाएँ

प्रारंभिकों को प्रोग्रामिंग भाषाएँ सिखाई जाती हैं जैसे पाइथन और आर, जो डेटा की प्रसंस्करण और विश्लेषण के लिए महत्वपूर्ण होती हैं।

डेटा रेखांकन और सफाई

वास्तविक दुनिया का डेटा अक्सर अव्यवस्थित होता है। इस मॉड्यूल में डेटा को सफा करने और प्रक्रिया पूरी करने के तकनीकों को कवर किया जाता है।

मशीन लर्निंग एल्गोरिथ्म

मशीन लर्निंग एल्गोरिथ्म की गहराईयों की जाँच, शामिल है, जिसमें रिग्रेशन, क्लस्टरिंग और क्लासिफिकेशन शामिल हैं।

डेटा विज़ुअलाइज़ेशन

अर्थपूर्ण विज़ुअलाइज़ेशन बनाना ताकि प्रभावकारी तरीके से अनुमान सूचित किए जा सकें यह डेटा साइंस प्रोग्रामों में सिखाई जाने वाली मुख्य कौशलिक प्रणाली है।

वास्तविक दुनिया के प्रोजेक्ट

अनुप्रयोग महत्वपूर्ण है। प्रतिभागी वास्तविक दुनिया की स्थितियों की तरह के प्रोजेक्ट पर काम करते हैं, जो उनकी समस्या समाधान क्षमताओं को बढ़ावा देते हैं।

डेटा साइंस प्रोग्रामों में दाखिला लेने के फायदे

डेटा साइंस प्रोग्रामों में दाखिला लेने से कई लाभ होते हैं:

व्यापक शिक्षा

संरचित पाठ्यक्रम पूरी डेटा साइंस कौशल में समर्पित शिक्षा सुनिश्चित करते हैं, जो एक विशाल शिक्षा का पूरा परियाप्त है।

उद्योग संबंधता

प्राप्त किए गए कौशल आज के डेटा ड्राइवन उद्योगों में बहुत ही प्रासंगिक होते हैं, जिससे ये स्नातकों को बहुत खोजी जाने वाले पेशेवर बनाते हैं।

हैंड्स-ऑन अनुभव

वास्तविक दुनिया के प्रोजेक्ट्स प्रैक्टिकल अनुभव प्रदान करते हैं और सिद्धांत और अनुप्रयोग के बीच की कमी को पूरा करते हैं।

नेटवर्किंग अवसर

कई प्रोग्राम एक समुदाय की भावना को पोषण देते हैं, जिससे प्रतिभागियों को समान दृष्टिकोण वाले सहकर्मियों और पेशेवरों से जुड़ने का अवसर मिलता है।

डेटा साइंस के छात्र और पेशेवरों के लिए कई नेटवर्किंग अवसर मौजूद हैं। यहाँ कुछ उदाहरण हैं:

डेटा साइंस कांफ्रेंसेस और मीटअप्स:

कई कांफ्रेंसेस और मीटअप्स केवल डेटा साइंस पर ध्यान केंद्रित हैं। ये आयोजन एक मंच प्रदान करते हैं जहाँ आप अन्य डेटा साइंटिस्टों से मिल सकते हैं, नई तकनीकों के बारे में सीख सकते हैं, और उद्योग के विशेषज्ञों से सुन सकते हैं। कुछ महत्वपूर्ण कांफ्रेंसेस में ODSC, डेटा साइंस सैलून और पाइकॉन शामिल हैं। आप Meetup.com जैसे प्लेटफ़ॉर्म पर स्थानीय मीटअप्स भी खोज सकते हैं।

ऑनलाइन समुदाय:

डेटा साइंटिस्टों के लिए कई ऑनलाइन समुदाय हैं, जहाँ आप सवाल पूछ सकते हैं, मदद प्राप्त कर सकते हैं, और अन्यों के साथ सहयोग कर सकते हैं। प्रमुख ऑनलाइन समुदायों में R-Ladies, PyLadies, और WiMLDS शामिल हैं।

पेशेवर संगठन:

डेटा साइंटिस्टों के लिए कई पेशेवर संगठन होते हैं, जैसे कि एसोसिएशन फॉर कंप्यूटिंग मशीनरी (ACM) और इंस्टीट्यूट ऑफ इलेक्ट्रिकल और इलेक्ट्रॉनिक्स इंजीनियर्स (IEEE)। ये संगठन नेटवर्किंग के अवसर, शैक्षिक संसाधन, और नौकरी लिस्टिंग्स की पहुँच प्रदान करते हैं।

इंटर्नशिप और फ़ैलोशिप:

इंटर्नशिप और फ़ैलोशिप डेटा साइंटिस्ट बनने का एक श्रेष्ठ माध्यम प्रदान करते हैं और आपको आपके क्षेत्र में अन्य डेटा साइंटिस्टों से जुड़ने का मौका देते हैं। कई कंपनियाँ डेटा साइंस इंटर्नशिप और फ़ैलोशिप के मौके प्रदान करती हैं, और गूगल अनिता बोर्ग मेमोरियल स्कॉलरशिप फॉर विमेन इन कंप्यूटिंग जैसे विशेषित प्रोग्राम भी उपलब्ध हैं।

सोशल मीडिया:

सोशल मीडिया अन्य डेटा साइंटिस्टों से जुड़ने का एक महत्वपूर्ण तरीका हो सकता है। ट्विटर पर डेटा साइंस संबंधित हैशटैग्स का पालन करके, लिंक्डइन पर डेटा साइंस समूहों में शामिल होकर, और रेडिट जैसे प्लेटफ़ॉर्मों पर डेटा साइंस चर्चाओं में भागीदारी करके आप समुदाय में संबंध बना सकते हैं।

नेटवर्किंग किसी भी करियर के लिए महत्वपूर्ण है, लेकिन यह डेटा साइंस में विशेष रूप से महत्वपूर्ण है, जहाँ क्षेत्र संवर्धनशील है और नौकरी के मामले में प्रतिस्पर्धा बहुत अधिक है।

यहाँ डेटा साइंस के क्षेत्र में नेटवर्किंग के लिए कुछ अतिरिक्त सुझाव हैं:

सोशल मीडिया पर सहभागी बनें:

ट्विटर, लिंक्डइन, और रेडिट जैसे प्लेटफ़ॉर्मों पर संबंधित हैशटैग्स का पालन करके, डेटा साइंस से संबंधित चर्चाओं में सक्रिय भाग लें, डेटा साइंस समूहों में शामिल हों, और बातचीतों में योगदान करें।

कांफ्रेंसेस और मीटअप्स में शामिल हों:

डेटा साइंस की कांफ्रेंसेस, कार्यशालाओं, और स्थानीय मीटअप्स में भाग लेने का प्रयास करें। ये आयोजन श्रेष्ठ अवसर प्रदान करते हैं डेटा साइंटिस्टों से जुड़ने, नई तकनीकों के बारे में सीखने, और उद्योग के नेता से जानकारी प्राप्त करने के लिए।

ओपन सोर्स प्रोजेक्ट्स में योगदान करें:

ओपन सोर्स डेटा साइंस प्रोजेक्ट्स में शामिल हों। इन प्रोजेक्ट्स में योगदान करने से आपके कौशल प्रदर्शित होते हैं और आपको अन्य पेशेवरों और संभावित नियोक्ताओं के साथ सहयोग करने का अवसर मिलता है।

स्वेच्छासेवा के रूप में अपने डेटा साइंस कौशल प्रदान करें:

नॉन-प्रॉफिट संगठनों या समुदाय पहलियों को समर्थन करने के लिए अपने डेटा साइंस विशेषज्ञता का उपयोग करें। स्वेच्छासेवा केवल सकारात्मक प्रभाव नहीं डालती है, बल्कि आपके नेटवर्क को बढ़ावा देती है और आपको विभिन्न चुनौतियों से रूबरू करती है।

मेंटरशिप:

आग्रही डेटा साइंटिस्टों के लिए मेंटर बनना विचार करें। अपने अनुभव और ज्ञान को साझा करके उनके लिए बहुत मूल्यवान हो सकता है जो क्षेत्र में प्रवेश करने या अपनी करियर को आगे बढ़ाने की कोशिश कर रहे हैं।

दृढ़ संघर्षशीलता:

मजबूत नेटवर्क बनाने में समय और संघर्ष की आवश्यकता होती है। अगर आपको तुरंत परिणाम नहीं मिलते हैं तो निराश होने की आवश्यकता नहीं है। सतत प्रयासों से आखिरकार आपको मानसिक संबंधों और अवसरों के लिए मानवीय संपर्कों में सफलता मिलेगी।

यह दिशा-निर्देशन आपकी डेटा साइंस करियर को आगे बढ़ाने में महत्वपूर्ण भूमिका निभाएगा, जिससे आप सीख सकेंगे, सहयोग कर सकेंगे, और उद्योग की प्रमुख रुझानों में अपडेट रह सकेंगे।

प्रोग्राम पूर्ण करने के बाद नौकरी के अवसर

डेटा साइंस प्रोग्राम के पूरा करने से विभिन्न प्रकार की नौकरियों के दरवाजे खुलते हैं:

डेटा विश्लेषक

वे पेशेवर जो डेटा की व्याख्या करते हैं, परिणामों का विश्लेषण करते हैं, और निर्णय लेने की प्रक्रियाओं का मार्गदर्शन करते हैं।

मशीन लर्निंग इंजीनियर

विशेषज्ञ जो मशीन लर्निंग एप्लिकेशन और मॉडल्स का डिज़ाइन और अमल करते हैं।

डेटा साइंटिस्ट

विशेषज्ञ जो जाँच करते हैं कि व्यवासों और संगठनों के लिए कार्यात्मक उपायों को उजागर करने के लिए जटिल डेटा सेट्स का विश्लेषण करते हैं।

व्यापारिक बुद्धिमता विश्लेषक

व्यवास रणनीतियों को सूचित करने और प्रतिस्पर्धी फायदों की प्राप्ति के लिए डेटा का उपयोग करने वाले पेशेवर।

यहाँ पर कुछ विभिन्न पेशेवरों की वेतन तुलना है:

डेटा साइंटिस्ट: ₹10 लाख प्रतिवर्ष (US$120,000)
सॉफ़्टवेयर इंजीनियर: ₹8 लाख प्रतिवर्ष (US$100,000)
आईटी प्रबंधक: ₹9 लाख प्रतिवर्ष (US$110,000)
विश्लेषक: ₹6 लाख प्रतिवर्ष (US$75,000)
डॉक्टर: ₹12 लाख प्रतिवर्ष (US$140,000)
चार्टर्ड एकाउंटेंट: ₹7 लाख प्रतिवर्ष (US$85,000)
इन्वेस्टमेंट बैंकर: ₹15 लाख प्रतिवर्ष (US$175,000)
पायलट: ₹10 लाख प्रतिवर्ष (US$120,000)
वकील: ₹8 लाख प्रतिवर्ष (US$100,000)

निम्नलिखित सलाह आपकी अधिक वेतन वाली नौकरी पाने की संभावनाओं को बढ़ावा देगी:

संबंधित शिक्षा और प्रशिक्षण प्राप्त करें:

उच्च मांग वाले क्षेत्र में उपलब्ध शिक्षा प्राप्त करने के लिए पहला कदम उचित शिक्षा और प्रशिक्षण प्राप्त करना है। इसका मतलब है कि उच्च-मांग वाले क्षेत्र में इंजीनियरिंग, कंप्यूटर साइंस, या चिकित्सा जैसे क्षेत्र में डिग्री प्राप्त करें।

कौशल और अनुभव का विकास करें:

जब आपकी उचित शिक्षा प्राप्त हो जाए, तो आपको अपने कौशल को विकसित करने और अनुभव को बढ़ाने पर ध्यान देना होगा। इंटर्नशिप, फ़ैलोशिप, हैकाथॉन्स में शामिल हों, और ओपन सोर्स प्रोजेक्ट्स में योगदान करके मजबूत पोर्टफोलियो बनाने पर महत्वपूर्ण फोकस करें।

अपने क्षेत्र में लोगों के साथ नेटवर्किंग करें:

नेटवर्किंग महत्वपूर्ण है, खासकर जब आप उच्च-वेतन वाली पदों की तलाश में हो। उद्योग के आयोजनों में शामिल हों, लिंक्डइन जैसे प्लेटफ़ॉर्मों का उपयोग करके पेशेवरों से जुड़ें, और अपने क्षेत्र में आपकी प्रशंसा करने वाले व्यक्तियों से संपर्क करें।

दृढ़ता प्रदर्शित करें:

उच्च-वेतन वाली नौकरी प्राप्त करने की यात्रा में दृढ़ता आवश्यक है। अगर आप तुरंत अपनी सपने की नौकरी प्राप्त नहीं करते हैं तो निराश मत हों। नौकरियों के लिए लागू होने, पेशेवरों से नेटवर्किंग करने, और अपने कौशलों को मजबूत करने का काम जारी रखें। समय के साथ, आप सही अवसर पा लेंगे।

इन दिशा-निर्देशों का पालन करके, आप अपनी आकांक्षाओं और योग्यताओं के साथ मेल खाने की संभावनाओं को बढ़ा सकते हैं।

डेटा साइंस प्रोग्राम्स के शीर्ष कॉलेज और उनकी फीस:

इंडियन इंस्टीट्यूट ऑफ टेक्नोलॉजी, बॉम्बे (आईआईटी बॉम्बे)

स्थान: मुंबई

प्रोग्राम: मास्टर ऑफ साइंस इन डेटा साइंस

फीस: वर्ष में 2.7 लाख रुपये

इंडियन इंस्टीट्यूट ऑफ टेक्नोलॉजी, दिल्ली (आईआईटी दिल्ली)

स्थान: दिल्ली

प्रोग्राम: मास्टर ऑफ साइंस इन डेटा साइंस

फीस: वर्ष में 2.5 लाख रुपये

इंडियन इंस्टिट्यूट ऑफ टेक्नोलॉजी, मद्रास (आईआईटी मद्रास)

स्थान: चेन्नई

प्रोग्राम: मास्टर ऑफ साइंस इन डेटा साइंस

फीस: वर्ष में 2.4 लाख रुपये

इंडियन इंस्टिट्यूट ऑफ टेक्नोलॉजी, खड़गपुर (आईआईटी खड़गपुर)

स्थान: खड़गपुर

प्रोग्राम: मास्टर ऑफ साइंस इन डेटा साइंस

फीस: वर्ष में 2.3 लाख रुपये

इंडियन इंस्टिट्यूट ऑफ टेक्नोलॉजी, रुड़की (आईआईटी रुड़की)

स्थान: रुड़की

प्रोग्राम: मास्टर ऑफ साइंस इन डेटा साइंस

फीस: वर्ष में 2.2 लाख रुपये

इंडियन इंस्टिट्यूट ऑफ साइंस, बैंगलोर (आईआईएससी बैंगलोर)

स्थान: बैंगलोर

प्रोग्राम: मास्टर ऑफ साइंस इन डेटा साइंस

फीस: वर्ष में 2 लाख रुपये

आशोका विश्वविद्यालय

स्थान: सोनीपत

प्रोग्राम: मास्टर ऑफ साइंस इन डेटा साइंस

फीस: वर्ष में 7 लाख रुपये

मणिपाल विश्वविद्यालय जयपुर

स्थान: जयपुर

प्रोग्राम: मास्टर ऑफ साइंस इन डेटा साइंस

फीस: वर्ष में 3.5 लाख रुपये

ग्रेट लेक्स इंस्टिट्यूट ऑफ मैनेजमेंट, चेन्नई

स्थान: चेन्नई

प्रोग्राम: पोस्ट ग्रेजुएट प्रोग्राम इन डेटा साइंस

फीस: वर्ष में 4.5 लाख रुपये

आईआईटी दिल्ली

स्थान: दिल्ली

प्रोग्राम: मास्टर ऑफ साइंस इन डेटा साइंस

फीस: वर्ष में 3 लाख रुपये

अक्सर पूछे जाने वाले प्रश्न (FAQs)

डेटा साइंस प्रोग्राम में पंजीकरण के लिए कौन-कौन से पृष्ठभूमि उपयुक्त हैं?

डेटा साइंस प्रोग्राम विभिन्न शैक्षिक पृष्ठभूमियों से लोगों के लिए उपलब्ध हैं, जैसे कि गणित, इंजीनियरिंग, कंप्यूटर विज्ञान, और भी अधिक।

क्या डेटा साइंस प्रोग्रामों के लिए ऑनलाइन विकल्प उपलब्ध हैं?

हां, कई मान्यता प्राप्त संस्थान ऑनलाइन डेटा साइंस प्रोग्रामों की पेशेवर विकल्प प्रदान करते हैं, जो काम करने वाले पेशेवरों और उनके अन्य समर्पणों के लिए लाचारता प्रदान करते हैं।

एक सामान्य डेटा साइंस प्रोग्राम की अवधि क्या है?

प्रोग्राम की अवधि भिन्न होती है, लेकिन कई प्रोग्राम संबंधितता और सीखने की गति के आधार पर छह महीने से एक वर्ष के भीतर पूरे किए जा सकते हैं।

क्या डेटा साइंस प्रोग्राम प्रमाणिकता प्रदान करते हैं?

हां, कई प्रोग्राम पूरा करने पर प्रमाणपत्र प्रदान करते हैं, जो आपके रिज्यूमे को बेहतर बना सकते हैं और आपके कौशलों को मान्यता दे सकते हैं।

क्या एक डेटा साइंस प्रोग्राम का निवेश लायक है?

बिल्कुल, क्योंकि डेटा साइंस क्षेत्र में प्राप्त किए गए कौशल आज की नौकरी बाजार में अत्यधिक मूल्यित होते हैं, जिससे आमतौर पर कमाई की संभावना और करियर की प्रागति होती है।

क्या मैं एक विभिन्न क्षेत्र से डेटा साइंस करियर में जा सकता हूँ?

हां, डेटा साइंस प्रोग्राम करियर बदलने वालों को उचित कौशल प्रदान करने के लिए डिज़ाइन किए गए हैं और उन्हें सफलता प्राप्त करने के लिए आवश्यक कौशल प्रदान करते हैं।

भाषण :D

डेटा साइंस के दुनिया में आपका स्वागत है! मैं समझता हूँ कि आप क्या सोच रहे हैं: "कैसे किसी चीज़ का हास्य हो सकता है जो डेटा से संबंधित है?" तो मेरे दोस्त, मुझे बताने दें कि डेटा साइंस प्रोग्राम कैसे मजाकमस्ती अनुभव हो सकते हैं।

पहले तो, क्या आपने कभी अपने गैर-टेकी मित्रों को बताने का प्रयास किया है कि आप डेटा साइंस में क्या करते हैं? यह गैबरहटी आव्यूह को तोड़ने का प्रयास करने जैसा है। उनका विचारहीन अभिव्यक्तियाँ अनमोल होती हैं। और हम ना ही भूल सकते हैं कि अपने बॉस को अपने कोड की समझाने का आनंद लेना, जिन्हें पायथन क्या है, उसे पता तक नहीं।

लेकिन डेटा साइंस की मजाकिया बातें सिर्फ गंभीरता को हँसी में बदलती हैं, वही सारा डेटा है जिसके साथ हमें सामना करना होता है। मैं मतलब यह कहना चाहता हूँ कि कितने अनेक तरीके होते हैं एक चित्र में पिक्सेल के रंग को मापने के लिए। और चुपचाप बैठकर सुनहरी राजमणि की तरह असंबंधित चरणों के बीच जिन्दा संबंध पाए जाते हैं। क्या आपने सुना है कि वह लोग जो स्विमिंग पूल में डूबते हैं, उनकी संख्या वे फिल्मों की संख्या से संबंधित होती है जिनमें निकोलस केज शामिल होते हैं? हां, हम भी नहीं जानते कि ऐसा क्यों है।

लेकिन सभी भ्रम और अद्भुतता के बावजूद, डेटा साइंस एक अत्यधिक प्रतिफलक्ष फील्ड है। किसी मुश्किल समस्या को अंत में हल करने की खुशी की तुलना में और आपके डेटा में छिपे गुप्त पैटर्न की खोज की खुशी की तुलना में कुछ भी नहीं है। और हमें अपने मॉडल को वास्तविक दुनिया में वास्तविकता में काम करते देखने की संतोष की तुलना में कुछ भी नहीं है।

तो अगर आप एक डेटा साइंस प्रोग्राम की विचार कर रहे हैं, तो विषय मामले की गंभीरता को आपको डराने देने की कोशिश न करें। अवसर को बनाए रखें और सफलता की यात्रा में आनंद लें। कौन जानता है, शायद आप कुछ पूरी तरह से अप्रत्याशित के बीच के किसी नए संबंध की खोज करें।

बस याद रखें कि हमेशा अपने काम के प्रति एक हास्यिक भावना और सीखने की इच्छा के साथ प्रवृत्त हों। खुश डेटा क्रंचिंग करें!

Conclusion

डेटा साइंस प्रोग्राम उन दरवाजों की चाबियाँ हैं जो डेटा की दुनिया के लिए खोलती हैं। ये प्रोग्राम सामाजिक और प्रोफेशनल संबंधों के लिए सटीक रास्ते प्रदान करते हैं, जिनमें सांख्यिकी, प्रोग्रामिंग, मशीन लर्निंग, और वास्तविक दुनिया के प्रोजेक्ट्स शामिल होते हैं। चाहे आप अपनी यात्रा की शुरुआत कर रहे हों या अपने कौशलों को बढ़ाने की कोशिश कर रहे हों, डेटा साइंस प्रोग्राम आपको डेटा पर आधारित युग में सफलता की दिशा में एक संरचित मार्ग प्रदान करते हैं। तो, यह अवसर को पकड़ें, पंजीकरण करें, और डेटा साइंस में करियर की ओर एक बदलावपूर्ण शिक्षात्मक यात्रा पर निकलें।

डिस्टेंस ऑनलाइन लर्निंग पोर्टल:

डेटा साइंस में मास्टर ऑफ़ साइंस

https://www.upgrad.com/data-science-masters-degree-ljmu/?ref=acRyZm

डेटा साइंस में कार्यकारी पीजी प्रोग्राम

https://www.upgrad.com/data-science-pgd-iiitb?ref=acRyZm

डेटा साइंस में एडवांस्ड सर्टिफिकेट प्रोग्राम

https://www.upgrad.com/data-science-pgc-iiitb/?ref=acRyZm

कैलटेक से डेटा एनालिटिक्स सर्टिफिकेट प्रोग्राम

https://www.upgrad.com/data-analytics-certificate-program-caltech/?ref=acRyZm

डेटा साइंस और बिजनेस एनालिटिक्स में पेशेवर सर्टिफिकेट प्रोग्राम

https://www.upgrad.com/data-science-and-business-analytics-certification-training?ref=acRyZm

स्विस स्कूल ऑफ़ बिजनेस मैनेजमेंट से कार्यकारी व्यावसायिक प्रशासन में डेटा साइंस | स्विस स्कूल ऑफ़ बिजनेस मैनेजमेंट