कौन-से कार्यक्रम कंप्यूटर विज्ञान / सूचना अभ्यास की अनिवार्य माँग करते हैं?

74 विश्वविद्यालयों के 295 कार्यक्रम अपनी CUET शर्त में कंप्यूटर विज्ञान / सूचना अभ्यास का नाम सीधे लेते हैं। बाक़ी पेपरों का कोई भी संयोजन इन तक नहीं पहुँचता, इसलिए जो उम्मीदवार कंप्यूटर विज्ञान / सूचना अभ्यास नहीं देता वह इनमें से किसी में आवेदन नहीं कर सकता।

कौन-से विश्वविद्यालय कंप्यूटर विज्ञान / सूचना अभ्यास स्वीकार करते हैं?

129 विश्वविद्यालयों के 797 कार्यक्रम अपनी CUET शर्त में कंप्यूटर विज्ञान / सूचना अभ्यास का उपयोग कर सकते हैं — यह गिनती उन्हीं प्रवेश दस्तावेज़ों से है जिन्हें हमने पंक्ति-दर-पंक्ति पढ़ा है। इसमें वे कार्यक्रम भी शामिल हैं जो इस पेपर को कई विकल्पों में से एक के रूप में स्वीकार करते हैं।

कंप्यूटर विज्ञान / सूचना अभ्यास का CUET विषय कोड क्या है?

कंप्यूटर विज्ञान / सूचना अभ्यास का NTA विषय कोड 308 है। CUET (UG) की विषय सूची में यह एक डोमेन पेपर है।

कंप्यूटर विज्ञान / सूचना अभ्यास के साथ सबसे अधिक कौन-से पेपर लिए जाते हैं?

जो नियम कंप्यूटर विज्ञान / सूचना अभ्यास को स्वीकार करते हैं, उन्हीं नियमों में सबसे अधिक बार ये पेपर भी स्वीकार किए जाते हैं — गणित / अनुप्रयुक्त गणित, भौतिकी, रसायन विज्ञान, अंग्रेज़ी, जीवविज्ञान / जैविक विज्ञान / जैव-प्रौद्योगिकी / जैव-रसायन। यह नियमों की गिनती है, उम्मीदवारों की पसंद की नहीं।

क्या कंप्यूटर विज्ञान / सूचना अभ्यास की पिछली उत्तर-कुंजियाँ उपलब्ध हैं?

NTA ने 2026, 2025, 2024 के लिए कंप्यूटर विज्ञान / सूचना अभ्यास को शामिल करने वाली अंतिम उत्तर-कुंजी प्रकाशित की है। हर लिंक NTA के अपने PDF को ठीक उसी पृष्ठ पर खोलता है जहाँ यह पेपर शुरू होता है। NTA प्रश्न-पत्र स्वयं प्रकाशित नहीं करता।

कंप्यूटर विज्ञान / सूचना अभ्यास

विषय कोड 308 · डोमेन पेपरयह पेपर कहाँ ले जाता है

बुलेटिन में “Information Practices” छपा है; स्कूल में यह विषय Informatics Practices कहलाता है।

295

कार्यक्रम जो कंप्यूटर विज्ञान / सूचना अभ्यास की अनिवार्य माँग करते हैं

उनमें शामिल विश्वविद्यालय

इनमें से हर नियम कंप्यूटर विज्ञान / सूचना अभ्यास का नाम सीधे लेता है — बाक़ी पेपरों का कोई भी संयोजन इन तक नहीं पहुँचता। पाँच में से एक स्लॉट इसे देने का पूरा तर्क यही है।

पेपर एक नज़र में

Computer Science / Information Practices का सब्जेक्ट कोड 308 है। यहाँ जिस सिलेबस की बात है, वह 2026-27 के लिए जारी किया गया है।

एक ही दस्तावेज़ दो तरह के छात्रों के लिए है — जिन्होंने कक्षा 12 में Computer Science पढ़ी और जिन्होंने Informatics Practices। इन्फॉर्मेशन बुलेटिन इस पेपर को "Information Practices" कहता है; सिलेबस का कवर और स्कूल का विषय दोनों "Informatics Practices" कहते हैं। दोनों का मतलब एक ही है।

सिलेबस का ढाँचा

दस्तावेज़ तीन सेक्शन — Section A (चार टॉपिक), Section B1: Computer Science (ग्यारह टॉपिक) और Section B2: Informatics Practices (सात टॉपिक) में बँटा है। Section A दोनों कोर्स की साझा ज़मीन है। इसके बाद Section B दो रूपों में आता है और छात्र वही लेता है जो उसके स्कूल विषय से मेल खाता है। हर सेक्शन के अंदर टॉपिक बस 1, 2, 3 क्रम से गिने गए हैं, यूनिट नहीं कहे गए।

यह सिलेबस सिर्फ़ टॉपिक की सूची है। इसमें प्रश्नों की संख्या, अंक, नेगेटिव मार्किंग या समय नहीं लिखा, और यह भी नहीं बताया गया कि किस सेक्शन से कितने प्रश्न आएँगे। इसे परीक्षा पैटर्न के साथ पढ़ें।

Section A: सबके लिए समान हिस्सा

Section A छोटा है और उसी सामग्री पर टिका है जो दोनों स्कूल कोर्स में साझा है — relational database, SQL और networking की मूल बातें। इसमें Python नहीं है।

टॉपिक	क्या शामिल है
1: Database Concepts	डेटाबेस अवधारणाओं का परिचय; डेटाबेस और फ़ाइल सिस्टम में अंतर; संबंधपरक डेटा मॉडल — domain, tuple, relation और keys (candidate, primary, alternate, foreign); relational algebra — selection, projection, union, set difference और cartesian product
2: Structured Query Language – I	SQL के लाभ; Data Definition, Data Query और Data Manipulation Language; MySQL का परिचय, डेटाबेस बनाना, डेटा टाइप; CREATE TABLE, DROP TABLE, ALTER TABLE; SELECT, FROM, WHERE; INSERT, UPDATE, DELETE; गणित फलन POWER(), ROUND(), MOD(); टेक्स्ट फलन UCASE()/UPPER(), LCASE()/LOWER(), MID()/SUBSTRING()/SUBSTR(), LENGTH(), LEFT(), RIGHT(), INSTR(), LTRIM(), RTRIM(), TRIM()
3: Structured Query Language – II	दिनांक फलन NOW(), DATE(), MONTH(), MONTHNAME(), YEAR(), DAY(), DAYNAME(); समुच्चय फलन MAX(), MIN(), AVG(), SUM(), COUNT(), COUNT(*) का प्रयोग; GROUP BY, HAVING और ORDER BY से डेटा की क्वेरी और हेरफेर; संबंधों पर संक्रियाएँ — union, intersection, minus, cartesian product, JOIN
4: Computer Networks	कंप्यूटर नेटवर्क का परिचय और नेटवर्किंग का विकास; नेटवर्क के प्रकार — LAN, WAN, MAN; नेटवर्क उपकरण — modem, Ethernet card, repeater, hub, switch, router, gateway; टोपोलॉजी — mesh, ring, bus, star और tree; MAC और IP address की मूल अवधारणा; Internet और web में अंतर

SQL के टॉपिक फलनों के नाम तक स्पष्ट हैं — POWER(), ROUND(), MOD(), टेक्स्ट फलन, दिनांक फलन और समुच्चय फलन — यानी यह उन कम जगहों में से है जहाँ सिलेबस ठीक-ठीक बताता है कि कौन-से built-in जानने हैं।

Section B1: Computer Science

ग्यारह टॉपिक। पहले छह कक्षा 12 के Computer Science कोर्स का programming और data-structures वाला हिस्सा हैं; बाकी पाँच डेटाबेस, नेटवर्क और सुरक्षा।

टॉपिक	क्या शामिल है
1: Exception and File Handling in Python	Exception handling — syntax errors, exceptions, exception handling की आवश्यकता, user-defined exceptions, exceptions को raise, handle और catch करना, try-except-else और try-finally clauses, finally से recover करके आगे बढ़ना, built-in exception classes; file handling — text और binary फ़ाइलें, फ़ाइल प्रकार, फ़ाइल खोलना-बंद करना, text फ़ाइलें पढ़ना-लिखना, pickle module से binary फ़ाइलें पढ़ना-लिखना, file access modes, फ़ाइल में offset सेट करना
2: Stack	Stack (list implementation) — stack का परिचय (LIFO संक्रियाएँ), PUSH और POP और Python में उनका implementation; prefix, infix और postfix notation; stack से अंकगणितीय (postfix) व्यंजक का मूल्यांकन; infix से postfix में रूपांतरण
3: Queue	Queue (list implementation) — queue का परिचय (FIFO), INSERT और DELETE संक्रियाएँ और Python में implementation; deque का परिचय और Python में implementation
4: Searching	Sequential search, binary search, दोनों का विश्लेषण; best, worst और average case पहचानने के लिए dry run; Python में searching तकनीकों का implementation; hashing — hash functions, collision resolution
5: Sorting	Sorting तकनीकों का अवलोकन; bubble sort, selection sort और insertion sort; best, worst और average case पहचानने के लिए dry run; Python में sorting तकनीकों का implementation
6: Understanding Data	डेटा और उसका उद्देश्य, संग्रह और संगठन; सांख्यिकीय विधियों से डेटा को समझना — माध्य, माध्यिका, बहुलक (केंद्रीय प्रवृत्ति के माप), परिसर, मानक विचलन और प्रसरण (परिवर्तनशीलता के माप); डेटा की व्याख्या
7: Database Concepts	डेटाबेस अवधारणाओं का परिचय; डेटाबेस और फ़ाइल सिस्टम में अंतर; संबंधपरक डेटा मॉडल — domain, tuple, relation और keys (candidate, primary, alternate, foreign); relational algebra — selection, projection, union, set difference और cartesian product
8: Structured Query Language	SQL के लाभ; Data Definition, Data Query और Data Manipulation Language; MySQL का परिचय, डेटाबेस बनाना, MySQL में डेटा टाइप और constraints; CREATE TABLE, DROP TABLE, ALTER TABLE; SELECT, FROM, WHERE; INSERT, UPDATE, DELETE; गणित फलन POWER(), ROUND(), MOD(); टेक्स्ट फलन UCASE()/UPPER(), LCASE()/LOWER(), MID()/SUBSTRING()/SUBSTR(), LENGTH(), LEFT(), RIGHT(), INSTR(), LTRIM(), RTRIM(), TRIM(); दिनांक फलन NOW(), DATE(), MONTH(), MONTHNAME(), YEAR(), DAY(), DAYNAME(); समुच्चय फलन MAX(), MIN(), AVG(), SUM(), COUNT(), COUNT(*) का प्रयोग; GROUP BY, HAVING और ORDER BY से डेटा की क्वेरी और हेरफेर; संबंधों पर संक्रियाएँ — union, intersection, minus, cartesian product, JOIN
9: Computer Networks	कंप्यूटर नेटवर्क का परिचय और नेटवर्किंग का विकास; नेटवर्क के प्रकार — LAN, WAN, MAN; नेटवर्क उपकरण — modem, Ethernet card, repeater, hub, switch, router, gateway; टोपोलॉजी — mesh, ring, bus, star और tree; MAC और IP address की मूल अवधारणा; Internet और web में अंतर; Domain Name System
10: Data Communication	डेटा संचार की अवधारणा और प्रकार, switching तकनीकें; संचार माध्यम — wired (twisted pair, co-axial, Ethernet cable, optical fibre), मोबाइल दूरसंचार तकनीकों का परिचय, wireless (Bluetooth, WLAN, infrared, microwave); network protocol — आवश्यकता, वर्गीकरण और उदाहरण, HTTP, FTP, IP, PPP, electronic mail protocol; channel, bandwidth (Hz, KHz, MHz) और data transfer rate (bps, Kbps, Mbps, Gbps, Tbps) की अवधारणा
11: Security Aspects	खतरे और रोकथाम — viruses, worms, Trojan horse, spam, cookies, adware, firewall, http बनाम https; नेटवर्क सुरक्षा अवधारणाएँ — firewall, cookies, hackers और crackers; antivirus और उसका काम करने का तरीका; नेटवर्क सुरक्षा खतरे — denial of service, intrusion, snooping, eavesdropping

टॉपिक 7, 8 और 9 — Database Concepts, Structured Query Language और Computer Networks — Section A को लगभग शब्द-दर-शब्द दोहराते हैं। B1 के रूप में थोड़ा जोड़ है — SQL में MySQL constraints, और नेटवर्क में Domain Name System। टॉपिक 6, Understanding Data, programming टॉपिकों के बीच बैठा एक छोटा सांख्यिकी टॉपिक है।

Section B2: Informatics Practices

सात टॉपिक। यह रूप Python में data handling — Pandas और Matplotlib — के आसपास बना है, और उसके बाद नेटवर्क, सामाजिक प्रभाव और project-based learning।

टॉपिक	क्या शामिल है
1: Database Query using SQL	गणित फलन POWER(), ROUND(), MOD(); टेक्स्ट फलन UCASE()/UPPER(), LCASE()/LOWER(), MID()/SUBSTRING()/SUBSTR(), LENGTH(), LEFT(), RIGHT(), INSTR(), LTRIM(), RTRIM(), TRIM(); दिनांक फलन NOW(), DATE(), MONTH(), MONTHNAME(), YEAR(), DAY(), DAYNAME(); समुच्चय फलन MAX(), MIN(), AVG(), SUM(), COUNT(), COUNT(*) का प्रयोग; GROUP BY, HAVING और ORDER BY से डेटा की क्वेरी और हेरफेर; संबंधों पर संक्रियाएँ — union, intersection, minus, cartesian product, JOIN
2: Data Handling using Pandas – I	Python लाइब्रेरी Pandas, NumPy और Matplotlib का परिचय; Pandas की डेटा संरचनाएँ — Series और DataFrames; Series — array, dictionary या scalar value से बनाना, गणितीय संक्रियाएँ, head और tail, selection, indexing और slicing; DataFrames — dictionary of Series, list of dictionaries या text/CSV फ़ाइलों से बनाना, display, iteration, पंक्तियों और स्तंभों पर संक्रियाएँ (add, select, delete, rename), head और tail, labels से indexing, Boolean indexing, styling और formatting, joining, merging और concatenation; CSV फ़ाइलों और DataFrames के बीच डेटा का import/export
3: Data Handling using Pandas – II	वर्णनात्मक सांख्यिकी — max, min, count, sum, mean, median, mode, quartile, standard deviation, variance; DataFrame संक्रियाएँ — aggregation, group by, sorting, index को delete और rename करना, pivoting; missing values का प्रबंधन — dropping और filling; MySQL डेटाबेस और Pandas के बीच डेटा का import/export
4: Plotting Data using Matplotlib	Plotting का उद्देश्य; Matplotlib से line plot, bar graph, histogram, pie chart, frequency polygon, box plot और scatter plot बनाना और सेव करना; plot को customise करना — रंग, style (dashed, dotted), width, और label, title तथा legend जोड़ना
5: Introduction to Computer Networks	नेटवर्क का परिचय; प्रकार — LAN, MAN, WAN; नेटवर्क उपकरण — modem, hub, switch, repeater, router, gateway; टोपोलॉजी — star, bus, tree, mesh; Internet, URL, WWW और उसके अनुप्रयोगों (web, email, chat, VoIP) का परिचय; website — website और webpage में अंतर, static बनाम dynamic web page, web server, hosting; web browser — आम browser, browser settings, add-ons और plug-ins, cookies
6: Societal Impacts	Digital footprint; net surfing और social media पर संवाद के शिष्टाचार; data protection; Intellectual Property Rights (IPR) और उनका उल्लंघन, plagiarism, licensing और copyright, Free and Open-Source Software (FOSS), Creative Commons; cybercrime और cyber laws — hacking, phishing, cyberbullying, भारतीय IT Act का अवलोकन, cybercrime की रोकथाम; e-waste — खतरे और प्रबंधन; तकनीक के उपयोग से जुड़ी स्वास्थ्य चिंताएँ — आँखों पर असर, शारीरिक समस्याएँ और ergonomic पहलू
7: Project Based Learning	प्रोजेक्ट हल करने के दृष्टिकोण; project-based learning के चरण; teamwork और उसके घटक

टॉपिक 1 Section A के SQL फलन दोहराता है और कुछ नहीं, इसलिए B2 के छात्र के लिए SQL फलन दो बार आते हैं। Pandas पर टॉपिक 2 और 3 पूरे दस्तावेज़ में सबसे विस्तृत हैं — Series और DataFrames की संक्रियाएँ एक-एक करके गिनी गई हैं। टॉपिक 7, Project Based Learning, का B1 में कोई जोड़ नहीं है।

B1 और B2 में से क्या चुनें

यह फ़ैसला आपकी स्कूल की पढ़ाई पहले ही कर चुकी है। दोनों सूचियों की तुलना देखें:

सिर्फ़ B1 में: Python में exception और file handling, stack, queue, searching, sorting, hashing, data communication और security aspects।
सिर्फ़ B2 में: Pandas, Matplotlib, website और web browser, सामाजिक प्रभाव, और project-based learning।
दोनों में, पर अलग तरह से: SQL और computer networks।

अगर कक्षा 12 में आपने Python में stack और queue लिखे और sorting algorithm का dry run किया है, तो आपका सेक्शन B1 है। अगर DataFrame बनाए और Matplotlib से चार्ट बनाए हैं, तो B2। Section A दोनों कोर्स के साझा हिस्से — डेटाबेस, SQL और networking — से बना है।

यह सिलेबस क्या नहीं बताता

यह दस्तावेज़ केवल टॉपिक की सूची है। इससे आपको यह पता नहीं चलेगा:

Section A से कितने प्रश्न आएँगे और आपके Section B से कितने, न ही अंक, नेगेटिव मार्किंग और समय — ये परीक्षा पैटर्न पर हैं;
किसी टॉपिक का weightage, इसलिए टॉपिक को कम-ज़्यादा महत्व देने की जगह हर टॉपिक को परीक्षा-योग्य मानें;
प्रश्न कितने कठिन होंगे, या अवधारणा पर होंगे, code पढ़ने वाले होंगे या output बताने वाले;
Python, MySQL या Pandas का कौन-सा version माना गया है — दस्तावेज़ कोई नहीं बताता;
कौन-सी किताबें पढ़ें — सिलेबस में कोई पुस्तक नहीं दी गई;
दाख़िले में कोई विश्वविद्यालय इस पेपर को कितना वज़न देता है — इसे स्वीकार करने वाले कार्यक्रम नीचे सूचीबद्ध हैं, पर अंक या वरीयता का नियम हर विश्वविद्यालय के अपने बुलेटिन में है।

प्रश्नों की संख्या या अटेम्प्ट के नियमों के लिए इस सूची की जगह NTA का इन्फॉर्मेशन बुलेटिन और परीक्षा पैटर्न देखें।

यह पेपर आपको कहाँ ले जा सकता है

वे कार्यक्रम जिनका नियम कंप्यूटर विज्ञान / सूचना अभ्यास का उपयोग कर सकता है, उन 129 विश्वविद्यालयों से जिनके दस्तावेज़ हमने पढ़े हैं। इनमें से 295 तक किसी और रास्ते से नहीं पहुँचा जा सकता।

कंप्यूटर विज्ञान / सूचना अभ्यास ही एकमात्र रास्ताकंप्यूटर विज्ञान / सूचना अभ्यास एक रास्ता

मेरे पेपर सेट के सामने सभी 797 देखें129 में से, कंप्यूटर विज्ञान / सूचना अभ्यास के सबसे अधिक कार्यक्रमों वाले 12 विश्वविद्यालय दिखाए जा रहे हैं।

प्रश्न

कौन-से कार्यक्रम कंप्यूटर विज्ञान / सूचना अभ्यास की अनिवार्य माँग करते हैं?: 74 विश्वविद्यालयों के 295 कार्यक्रम अपनी CUET शर्त में कंप्यूटर विज्ञान / सूचना अभ्यास का नाम सीधे लेते हैं। बाक़ी पेपरों का कोई भी संयोजन इन तक नहीं पहुँचता, इसलिए जो उम्मीदवार कंप्यूटर विज्ञान / सूचना अभ्यास नहीं देता वह इनमें से किसी में आवेदन नहीं कर सकता।
कौन-से विश्वविद्यालय कंप्यूटर विज्ञान / सूचना अभ्यास स्वीकार करते हैं?: 129 विश्वविद्यालयों के 797 कार्यक्रम अपनी CUET शर्त में कंप्यूटर विज्ञान / सूचना अभ्यास का उपयोग कर सकते हैं — यह गिनती उन्हीं प्रवेश दस्तावेज़ों से है जिन्हें हमने पंक्ति-दर-पंक्ति पढ़ा है। इसमें वे कार्यक्रम भी शामिल हैं जो इस पेपर को कई विकल्पों में से एक के रूप में स्वीकार करते हैं।
कंप्यूटर विज्ञान / सूचना अभ्यास का CUET विषय कोड क्या है?: कंप्यूटर विज्ञान / सूचना अभ्यास का NTA विषय कोड 308 है। CUET (UG) की विषय सूची में यह एक डोमेन पेपर है।
कंप्यूटर विज्ञान / सूचना अभ्यास के साथ सबसे अधिक कौन-से पेपर लिए जाते हैं?: जो नियम कंप्यूटर विज्ञान / सूचना अभ्यास को स्वीकार करते हैं, उन्हीं नियमों में सबसे अधिक बार ये पेपर भी स्वीकार किए जाते हैं — गणित / अनुप्रयुक्त गणित, भौतिकी, रसायन विज्ञान, अंग्रेज़ी, जीवविज्ञान / जैविक विज्ञान / जैव-प्रौद्योगिकी / जैव-रसायन। यह नियमों की गिनती है, उम्मीदवारों की पसंद की नहीं।
क्या कंप्यूटर विज्ञान / सूचना अभ्यास की पिछली उत्तर-कुंजियाँ उपलब्ध हैं?: NTA ने 2026, 2025, 2024 के लिए कंप्यूटर विज्ञान / सूचना अभ्यास को शामिल करने वाली अंतिम उत्तर-कुंजी प्रकाशित की है। हर लिंक NTA के अपने PDF को ठीक उसी पृष्ठ पर खोलता है जहाँ यह पेपर शुरू होता है। NTA प्रश्न-पत्र स्वयं प्रकाशित नहीं करता।