Course Details

Exam Registration117
Course StatusOngoing
Course TypeCore
LanguageEnglish
Duration12 weeks
CategoriesMathematics
Credit Points3
LevelUndergraduate/Postgraduate
Start Date19 Jan 2026
End Date10 Apr 2026
Enrollment Ends02 Feb 2026
Exam Registration Ends20 Feb 2026
Exam Date24 Apr 2026 IST
NCrF Level4.5 — 8.0

Python के साथ वैज्ञानिक कंप्यूटिंग: शोध और डेटा साइंस के लिए एक शक्तिशाली मार्गदर्शिका

क्या आप गणित, इंजीनियरिंग या डेटा साइंस के क्षेत्र में शोध करना चाहते हैं? क्या जटिल Differential Equations को हल करना या बड़े डेटा सेट का विश्लेषण करना आपके प्रोजेक्ट का हिस्सा है? यदि हाँ, तो Python के साथ वैज्ञानिक कंप्यूटिंग का यह कोर्स आपके लिए ही है। भारत के प्रतिष्ठित संस्थानों IIT दिल्ली और DTU दिल्ली के विशेषज्ञ प्रोफेसरों द्वारा डिज़ाइन किया गया यह 12-सप्ताह का व्यापक कोर्स आपको शोध के लिए आवश्यक संख्यात्मक तकनीकों (Numerical Techniques) में पारंगत बनाएगा।

कोर्स के बारे में: आप क्या सीखेंगे?

यह कोर्स एक hands-on (प्रायोगिक) दृष्टिकोण अपनाता है। पहले दो सप्ताह में आप Python प्रोग्रामिंग की मजबूत नींव रखेंगे। इसके बाद, प्रत्येक सप्ताह एक नया गणितीय विषय पेश किया जाएगा और तुरंत उस पर Python कोड लिखने का अभ्यास कराया जाएगा। यह पद्धति सिद्धांत को व्यवहार में उतारने में मदद करती है।

कोर्स उन सभी छात्रों के लिए अत्यंत उपयोगी है जो डेटा साइंस के लिए संख्यात्मक तकनीकों का उपयोग करना चाहते हैं या अवकल समीकरणों (Differential Equations) को हल करने वाले रिसर्च प्रोजेक्ट पर काम करना चाहते हैं।

प्रतिष्ठित प्रशिक्षक

इस कोर्स का मार्गदर्शन भारत के शीर्ष शिक्षाविदों द्वारा किया जा रहा है:

  • प्रो. मणि मेहरा (IIT दिल्ली): IIT दिल्ली के गणित विभाग में सहायक प्रोफेसर के रूप में कार्यरत। इन्होंने 2005 में IIT कानपुर से पीएचडी की उपाधि प्राप्त की।
  • प्रो. विवेक के. अग्रवाल (DTU दिल्ली): DTU दिल्ली के अनुप्रयुक्त गणित विभाग में सहायक प्रोफेसर के रूप में कार्यरत। इन्होंने भी 2005 में IIT कानपुर से गणित में पीएचडी की उपाधि प्राप्त की।

कोर्स लेआउट (12 सप्ताह)

सप्ताहविषय
सप्ताह 1 & 2Python का परिचय: मूलभूत सिद्धांत, कंट्रोल फ्लो, लिस्टिंग, फंक्शन, लूप्स, फाइल हैंडलिंग।
सप्ताह 3त्रुटि आकलन और मूल ज्ञात करने की विधियाँ: फिक्स्ड पॉइंट, बाइसेक्शन, रेगुला-फाल्सी, सेकेंट और न्यूटन-रैफसन विधि तथा उनकी अभिसरण दर।
सप्ताह 4 & 5रैखिक बीजगणितीय समीकरणों का हल: गॉस उन्मूलन, LU अपघटन, गॉस जैकबी और गॉस सीडेल विधि तथा उनकी अभिसरण दर।
सप्ताह 6 & 7कर्व फिटिंग और अंतर्वेशन: न्यूनतम वर्ग विधि, रैखिक एवं अरैखिक कर्व फिटिंग, लग्रांज अंतर्वेशन, न्यूटन अंतर्वेशन विधियाँ।
सप्ताह 8स्प्लाइन्स: रैखिक एवं घन अंतर्वेशन के लिए व्युत्पत्ति।
सप्ताह 9संख्यात्मक अवकलन: अग्र, पश्च और केंद्रीय अंतर संकारक पर आधारित, अंतर्वेशन पर आधारित।
सप्ताह 10संख्यात्मक समाकलन: न्यूटन-कोट्स चतुर्भुज सूत्र, रोमबर्ग समाकलन, अनिर्धारित गुणांकों की विधि।
सप्ताह 11 & 12प्रारंभिक मान समस्याओं (IVP) का संख्यात्मक हल: पिकार्ड, यूलर, संशोधित यूलर, रुंगे-कुट्टा, पूर्वानुमान-संशोधक विधियाँ तथा उनकी अभिसरण दर।

कोर्स की विशेषताएं

  • स्तर: स्नातक (UG) / स्नातकोत्तर (PG)
  • अवधि: 12 सप्ताह
  • श्रेणी: गणित एवं कंप्यूटिंग
  • पूर्वापेक्षाएँ: किसी भी प्रोग्रामिंग भाषा का बुनियादी ज्ञान
  • लक्षित श्रोता: विज्ञान, इंजीनियरिंग और गणित के सभी UG/PG छात्र।

संदर्भ पुस्तकें

कोर्स की सामग्री को समझने के लिए निम्नलिखित पुस्तकें सहायक होंगी:

  • Python for Scientists by John M. Stewart, 2nd edition, Cambridge Press, 2017.
  • Python Recipes for Engineers and Scientists by J. R. Gurruchaga (Online)
  • Elements of Numerical Analysis by R.S. Gupta, second edition, Cambridge University Press, 2015.
  • Applied Numerical Analysis by Gerald & Wheatley, Pearson- 7th Edition, 2003.

अपनी शोध यात्रा को एक नई दिशा दें

यह कोर्स केवल प्रोग्रामिंग सिखाने तक सीमित नहीं है। यह आपको वैज्ञानिक समस्याओं को कंप्यूटर के माध्यम से हल करने का एक व्यवस्थित ढाँचा प्रदान करता है। चाहे आप मशीन लर्निंग मॉडल बना रहे हों, इंजीनियरिंग सिमुलेशन चला रहे हों या जटिल गणितीय मॉडलों का विश्लेषण कर रहे हों, इस कोर्स में सीखे गए Numerical Methods और उनके Python Implementation आपके शोध को गति और सटीकता प्रदान करेंगे।

प्रो. मेहरा और प्रो. अग्रवाल के मार्गदर्शन में, यह अवसर IIT/DTU स्तर की गुणवत्ता को सीधे आपके डेस्कटॉप तक लाता है। अपने करियर और शोध कौशल को अगले स्तर पर ले जाने के लिए आज ही इस कोर्स में नामांकन करें।

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