Data Science — BTEUP Electronics 6th Semester Syllabus 2026-27

Data Science — यह विषय किस बारे में है

Data Science में बड़े data से जानकारी निकालना — statistics, analysis और visualization।

To learn the basics of Data Science and its use in electronics; gain skills in collecting, cleaning and analysing data; use Python with tools like NumPy and Pandas; understand basic machine learning and how it applies to electronics; and apply data science in IoT, automation and signal processing.

Subject 6.2.4 — Elective (Pathway), Option 4 (Theory) • Total 100 Marks • 3 Credits • L 3 – P 0 • Choose this OR Managerial Economics OR Finance Fundamentals OR Cyber Security • छठा सेमेस्टर — Electronics Engineering • सत्र 2026–27

आप क्या पढ़ेंगे

यूनिट 1 — Introduction to Data Science (8 पीरियड, 20%)

What is Data Science? Evolution and Importance, Data Science vs. Data Analytics vs. Machine Learning, Applications in Electronics: IoT, Automation, Signal Processing, Overview of Data Science Workflow

What data science is, how it differs from data analytics and machine learning, its uses in electronics, and the workflow from data to decision.

यूनिट 2 — Data Handling and Visualization (8 पीरियड, 20%)

Types of Data: Structured, Unstructured, Time-Series, Data Collection Methods (from sensors, logs, APIs), Data Cleaning Techniques, Introduction to Excel and CSVs, Visualization with Matplotlib / Seaborne / Excel, Basics of Statistics (mean, median, mode, std. dev.)

Handling data: its types, collecting it from sensors, logs and APIs, cleaning it, visualising it, and the basic statistics that describe it.

यूनिट 3 — Python for Data Science (8 पीरियड, 20%)

Why Python for Data Science? Basics of Python Programming (variables, loops, functions) , Libraries: NumPy, Pandas – Data Manipulation , Reading sensor data from files , Mini project: Handling electronics-related datasets (e.g., temperature, voltage logs)

Python for data work: the basics, NumPy and Pandas for manipulating data, and a mini-project on electronics datasets like temperature and voltage logs.

यूनिट 4 — Introduction to Machine Learning (8 पीरियड, 20%)

Supervised vs. Unsupervised Learning, Algorithms Overview: Linear Regression, KNN, Decision Trees, Real-world examples in electronics (e.g., fault prediction, pattern detection), Model Training, Testing, and Evaluation.

Machine learning basics: supervised vs unsupervised learning, linear regression, KNN and decision trees, and how to train, test and evaluate a model.

यूनिट 5 — Real-World Applications of Data Science (10 पीरियड, 20%)

Data Science in IoT & Smart Devices, Signal and Image Data Analysis Basics, Introduction to Big Data Concepts (brief) , Ethics in Data Science and AI , Capstone Project Guidelines

Data science in the real world: IoT and smart devices, signal and image data, big data in brief, ethics, and the capstone project.

पूरा सिलेबस

आधिकारिक सिलेबस से पूरी परीक्षा योजना, practicals की पूरी सूची और संदर्भ पुस्तकें। यूनिट के अनुसार topics ऊपर "आप क्या पढ़ेंगे" वाले हिस्से में दिए गए हैं।

परीक्षा योजना

एक नज़र में यूनिट्स

संदर्भ पुस्तकें

सिलेबस में दिए अनुसार:

• “Doing Data Science” by Cathy O'Neil & Rachel Schutt
• “Data Visualization with Python and JavaScript” by Kyran Dale
• “Python Data Science Handbook” by Jake VanderPlas
• “Machine Learning for Absolute Beginners” by Oliver Theobald
• “Data Science for IoT Engineers” by Perry Lea
• Data Science & Machine Learning by Rashmi Singh

अक्सर पूछे जाने वाले प्रश्न

छठा सेमेस्टर में Data Science कितने अंकों का है?
Elective (Pathway): Data Science (6.2.4) 100 अंक। कुल: 100 अंक, 3 क्रेडिट। पूरी योजना ऊपर "पूरा सिलेबस" वाले हिस्से में है।

Data Science में किन यूनिट्स का weightage सबसे ज़्यादा है?
Real-World Applications of Data Science और Python for Data Science और Introduction to Machine Learning और Introduction to Data Science और Data Handling and Visualization, 20% प्रत्येक। यूनिट के अनुसार weightage की पूरी तालिका ऊपर "पूरा सिलेबस" वाले हिस्से में है।

Data Science के लिए किन किताबों को देखें?
सिलेबस में “Doing Data Science” by Cathy O'Neil & Rachel Schutt और “Data Visualization with Python and JavaScript” by Kyran Dale, सहित अन्य किताबें दी गई हैं। पूरी सूची ऊपर "पूरा सिलेबस" वाले हिस्से में है।

क्या Data Science theory विषय है या practical विषय?
इसका मूल्यांकन Theory के रूप में होता है — परीक्षा योजना ऊपर "पूरा सिलेबस" वाले हिस्से में देखें।

Data Science सिलेबस PDF कैसे डाउनलोड करें?
PDF मुफ़्त में डाउनलोड के लिए उपलब्ध है — नीचे Download वाले हिस्से में दिए गए download link का उपयोग करें। यह KAMALDNP Academy द्वारा आधिकारिक BTEUP सिलेबस से तैयार किया गया है।

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Data Science सिलेबस PDF डाउनलोड करें

नीचे पूरा Data Science सिलेबस PDF डाउनलोड करें — KAMALDNP Academy द्वारा तैयार, जिसमें topics की पूरी सूची, practicals और संदर्भ पुस्तकें हैं।

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स्रोत: BTEUP 3rd Year curriculum (folder2627), approved in C.D.C. meeting held on 16.07.2026। Topic सूचियाँ आधिकारिक सिलेबस के अनुसार हैं; छोटे सारांश लेखक के अपने सरल शब्दों में लिखे गए हैं, सिलेबस का मूल पाठ नहीं हैं। कृपया अपने पॉलिटेक्निक से किसी भी स्थानीय बदलाव की पुष्टि कर लें।