বিং ইমেজ স্রষ্টা
আপনি যদি নন-কম্পিউটার সায়েন্স ব্যাকগ্রাউন্ড থেকে হয়ে থাকেন, তাহলে ডেটা সায়েন্সের জগতে একটি চাকরি ক্র্যাক করার জন্য কতটা কাজ করা হয় তা আপনি জানেন। ডেটা সায়েন্সের সুযোগগুলি অনেক লোকের জন্য আহ্বান করে কিন্তু ডেটা সায়েন্স বিশ্বে এত নতুন হওয়ায় (এক দশকেরও বেশি সময় পেরিয়ে যায়নি!), খুব কম লোকই আছে যারা জৈবভাবে ডেটা সায়েন্টিস্ট হওয়ার জন্য যোগ্য। কর্পোরেট বিশ্ব।
এই শিল্পটি বৃদ্ধি এবং সুযোগের জন্য চিৎকার করে এবং এটি একটি প্রধান কারণ যার কারণে কেউ ডেটা সায়েন্সের জগতে রূপান্তর করতে চায় যদিও একটি খুব ভিন্ন পটভূমি থেকে আসছে।
বিঃদ্রঃ: আমি এমন কয়েকজনের মধ্যে একজন যারা জানেন যে ডেটা সায়েন্স কারও জন্য কাজ করতে পারে, CS ব্যাকগ্রাউন্ড থেকে নয় এবং আমি আশা করি এই নিবন্ধটি আপনাকে আপনার যাত্রাকে বাড়ানোর জন্য প্রয়োজনীয় নির্দেশিকা খুঁজে পেতে সাহায্য করবে।
এই নিবন্ধে, আমরা তিনটি ভিন্ন বিভাগের উপর ভিত্তি করে ক্যারিয়ারের রূপান্তর হিসাবে ডেটা সায়েন্সের সাথে কীভাবে যোগাযোগ করা উচিত তা নিয়ে আলোচনা করব:
- যার আছে তার জন্য ডেটা সায়েন্সের সাথে ঘনিষ্ঠভাবে সম্পর্কিত কোনও বিষয়কে স্পর্শ করেনি কলেজে.
- থেকে কারো জন্য একটি নন-সিএস ব্যাকগ্রাউন্ড কিন্তু ডেটা সায়েন্স সম্পর্কিত কয়েকটি প্রাসঙ্গিক বিষয় সহ এবং যারা ডেটা সায়েন্টিস্ট হতে চায় কেন নয়?
হয়েছে এমন কারো জন্য দীর্ঘদিন ধরে একটি শিল্পে কাজ করছেন কিন্তু এখন পরিবর্তন করতে চান ডেটা সায়েন্সের আকর্ষণীয় এবং ভয়ঙ্কর জগতে।
বিঃদ্রঃ: এই নিবন্ধের মতামত আমার একা, আপনার নিজস্ব মতামত বা রূপান্তরের দিকে দৃষ্টিভঙ্গি নির্দ্বিধায়। আমি আপনার সেরা কামনা করছি.
আসুন এটি ঠিক .োকা যাক।
পর্যায় I: আপনি ডেটা সায়েন্সের সাথে ঘনিষ্ঠভাবে জড়িত নন তবে আপনি এটিতে যেতে চান।
ঠিক আছে, এই ক্ষেত্রে, আমি বলব একমাত্র প্রচেষ্টা যা আপনি প্রয়োগ করবেন তা হল মানসিক এবং এর জন্য অনেক ধৈর্যের প্রয়োজন। এতে কোন সন্দেহ নেই যে ডেটা সায়েন্স একটি খুব প্রযুক্তিগত বিষয় এবং এতে প্রচুর সংখ্যা জড়িত।
দ্রষ্টব্য ডেটা সায়েন্সে এটিকে বড় করার জন্য কোন রাস্তাটি অনুসরণ করতে হবে তা সনাক্ত করতে প্রথমে এটি পরীক্ষা করে দেখুন। তারপরে আপনি এগিয়ে যেতে পারেন এবং আপনার যাত্রাকে ত্বরান্বিত করতে আপনাকে যে জিনিসগুলি নোট করতে হবে তা বুঝতে পারবেন!
এক্ষেত্রে যে বিষয়গুলো খেয়াল রাখতে হবেঃ
- ডেটা সায়েন্স হল অন্য যেকোন বিষয়ের মতোই, আপনি যখনই সময় পাবেন তখনই আপনি এটি শেখা শুরু করতে পারেন।
- এটা সবসময় যথেষ্ট তাড়াতাড়ি, শুরু করতে খুব দেরী হয় না.
- ডেটা সায়েন্স হল কম্পিউটার বিজ্ঞান, পরিসংখ্যান, কলেজ-স্তরের গণিত, প্রচুর যৌক্তিক চিন্তাভাবনা, এবং আপনি ব্যবহার করতে পারেন এমন অন্যান্য সরঞ্জামগুলির সাথে প্রোগ্রামিং ভাষার সংমিশ্রণ।
- প্রতিটি ডোমেনে (বা বিশেষ করে যেটিতে আপনি পেশাদার হতে চান) আপনার দক্ষতার তালিকা তৈরি করুন এবং প্রতিটি সম্পর্কে আরও শিখতে এগিয়ে যান।
- আপনি যদি বিশ্লেষণে যেতে চান তবে আপনার পরিসংখ্যান জ্ঞান এবং ডেটা পরিষ্কার করা ইত্যাদির দিকে এগিয়ে যান। (আপনি যতটা পারেন এক্সেল শিখুন, ছোট ডেটাসেটে বিশ্লেষণের জন্য এটি একটি আশীর্বাদ এবং শুরু করার জন্য সেরা টুল)
- Data Viz-এর জন্য, Tableau, PowerBI, ইত্যাদি শেখার চেষ্টা করুন কিন্তু একই সময়ে, কীভাবে ভিজ্যুয়ালাইজেশন কাজ করে এবং কীভাবে আপনি আরও ভাল ভিজ্যুয়াল এবং ড্যাশবোর্ড তৈরি করতে পারেন তা বুঝুন।
- প্রাথমিকভাবে আপনার শেখার প্রথম 2 মাসের জন্য, একই ক্রমে এগুলি শেখার উপর ফোকাস করুন — এক্সেল, এসকিউএল, মূকনাট্য, এবং যদি সময় অনুমতি দেয়, পাইথন বেসিক।
এটির মাধ্যমে, আপনি দ্বিতীয় পর্যায়ে যেতে পারেন এবং সেখান থেকে শেখা চালিয়ে যেতে পারেন।
দ্রষ্টব্য: আপনি ডেটা সায়েন্সে নতুন হলে সময় লাগবে, তাই শুধু ধৈর্য ধরতে হবে এবং প্রক্রিয়াটিকে বিশ্বাস করতে হবে। এটা কাজ করবে!
দ্বিতীয় পর্যায়: আপনি ডেটা সায়েন্সের কিছু বিষয়ের সাথে সম্পর্কিত ছিলেন কিন্তু আপনি এটি সম্পূর্ণভাবে করেননি।
এটি আমার মতোই একটি পর্যায় ছিল এবং আমি আপনাকে বলতে পারি যে ডেটা সায়েন্স অধ্যয়ন করতে বেশ প্রচেষ্টা লাগে। এটি অনেকগুলি কারণের উপর নির্ভর করে যা আপনি শেষ পর্যন্ত দেখতে পাবেন, তবে বিশ্ব যেভাবে ওপেন-সোর্স শেখার জন্য দরজা খুলে দিচ্ছে এবং যারা এটি চান তাদের কাছে জ্ঞান সরবরাহ করা খুব কঠিন নয় (যদিও তারা একটি নন-সিএস থেকে আসে পটভূমি)।
এক্ষেত্রে যে বিষয়গুলো খেয়াল রাখতে হবেঃ
- ডেটা সায়েন্স একটি কঠিন ক্ষেত্র যদি আপনি এটিকে সামগ্রিকভাবে দেখার চেষ্টা করেন। আপনি বড় ধাঁধার অংশ হিসাবে ফোকাস করতে চান এমন প্রতিটি উপাদান দেখা শুরু করুন এবং আপনি ঠিক হয়ে যাবেন।
- আপনি যদি ডেটা সায়েন্সের ডেটা ভিজ দিকে থাকতে চান তবে ড্যাশবোর্ড এবং ডেটা সংযোগগুলি কীভাবে কাজ করে তা বোঝার উপর ফোকাস করুন এবং ডেটা গল্প বলা শিখুন।
- যে কেউ মেশিন লার্নিং-এ যেতে চায়, পাইথন বা R-এর সাথে কীভাবে কাজ করবেন তা বোঝার চেষ্টা করুন, যদি আপনি Python-এর সাথে যান — NumPy, Pandas, Scikit Learn, SciPy, Matplotlib এবং Seaborn-এর মতো লাইব্রেরি শিখুন।
- আপনার অ্যালগরিদমগুলি আরও বোঝার জন্য ML এর পিছনের তাত্ত্বিক ধারণাটি বুঝুন। এটি সময় নেওয়া উচিত কিন্তু প্রক্রিয়াটি বোঝা একটি উচ্চ-গ্রেড এমএল অ্যালগরিদম কোডিংয়ের চেয়ে বেশি গুরুত্বপূর্ণ৷
- আপনি যদি আপনার বিশ্লেষণের দিকে এগিয়ে যেতে চান — ইনফেরেনশিয়াল পরিসংখ্যান শিখুন এবং ডেটা-চালিত সমাধানগুলি তৈরি করতে কীভাবে ডেটা ব্যবহার করা যেতে পারে তা বুঝুন। অসংগঠিত ডেটা নিয়ে কীভাবে কাজ করবেন তা শিখুন এবং যতটা সম্ভব ডেটাসেট পরিষ্কার করুন।
- JOINS কিভাবে কাজ করে এবং MySQL/PostgreSQL এর সাথে কিভাবে কাজ করতে হয় তা পুরোপুরি বুঝতে SQL-এ সাধারণ CRUD কমান্ডের বাইরে যান। আপনি যদি এটিকে এক্সেলের সাথে পুশ করতে চান তবে কীভাবে ডেটা অ্যানালাইসিস টুলপ্যাক ব্যবহার করবেন এবং কীভাবে ম্যাক্রো তৈরি করবেন তা শিখুন।
- টাইম সিরিজ ডেটা কীভাবে কাজ করে তা বুঝুন এবং কীভাবে উত্স থেকে ডেটা টানতে হয় এবং আপনার শেখার জন্য সময় সিরিজের পূর্বাভাস তৈরি করতে হয় তা জানুন।
প্রায়শই নয়, আপনি এমন এক জনসাধারণের মধ্যে একজন হবেন যারা প্রচুর সরঞ্জাম শিখবে এবং মধ্যবর্তী স্তরে সবকিছুর স্থির হয়ে যাবে।
আমি আপনাকে আপনার কুলুঙ্গি খুঁজে পেতে এবং এটিতে অগ্রসর হওয়ার সুপারিশ করব। ডেটা সায়েন্স বিশ্বে জ্ঞান এবং প্রতিযোগিতার পরিমাণ সহ, আপনার কুলুঙ্গি খুঁজে বের করার চেষ্টা করুন এবং নিশ্চিত করুন যে আপনি আপনার অনন্য দক্ষতার সাথে প্রতিযোগিতায় আপনার চিহ্ন খুঁজে পেয়েছেন।
স্টেজ III: আপনি ইতিমধ্যেই একটি শিল্পে একজন পেশাদার কিন্তু আপনি এখন ডেটা সায়েন্সে শুরু করতে চান!
আমি জানি এমন কিছু লোক আছেন যারা ডেটা সায়েন্সের অংশ হতে চান এমন সিদ্ধান্ত নেওয়ার আগে তাদের জীবনে আশ্চর্যজনক অবস্থানে রয়েছেন। একটি নির্দিষ্ট শিল্পে দীর্ঘ সময় কাজ করার পরে ক্যারিয়ারে পরিবর্তনের ইচ্ছা থাকা স্বাভাবিক এবং আমার পরিচিত লোকদের কাছ থেকে আমি কিছু জিনিস পেয়েছি যারা একই অবস্থানে রয়েছেন এবং এই ক্ষেত্রে আপনাকে সাহায্য করতে পারেন।
এক্ষেত্রে যে বিষয়গুলো খেয়াল রাখতে হবেঃ
- একবার আপনি একটি নির্দিষ্ট শিল্পে একজন পেশাদার হয়ে গেলে, এটি জীবনের পছন্দগুলির পরিবর্তনের কারণে বা উচ্চ দক্ষতার চাহিদার কারণে হতে পারে, যা আপনাকে ডেটা সায়েন্সে নিয়ে আসে
- যাই হোক না কেন, ডেটা সায়েন্সে ব্যবস্থাপনার ভূমিকাগুলি শিল্পে ভারী কর্পোরেট এক্সপোজারের সাথে কাউকে পেয়ে খুশি হবে
- একটি শিল্পে আপনার বিদ্যমান জ্ঞানের সাথে ডেটা সায়েন্সে আপস্কিলিং আপনার ক্যারিয়ারের পরিবর্তনের সাথে ঘটতে পারে এমন একটি সেরা জিনিস হতে পারে। ডেটা সায়েন্স, কম্পিউটার সায়েন্সে এবং টুলস এবং কৌশলগুলিতে খেলার সময়, ডোমেন জ্ঞানের উপর অনেক বেশি নির্ভর করে।
- পর্যাপ্ত ডোমেন জ্ঞানের সাথে, আপনি ইতিমধ্যে যা করা হচ্ছে তার চেয়ে বেশি ডেটার শক্তি ব্যবহার করে আপনার ক্ষেত্রে একজন ডেটা বিজ্ঞানী হতে পারেন
- শিল্প-নির্দিষ্ট কেপিআই এবং মেট্রিক্স ডেটা সায়েন্সের সাহায্যে আরও উন্নত এবং স্বয়ংক্রিয় হতে পারে এবং আপনার জন্যও নতুন দরজা খুলতে পারে।
- আপনার অস্ত্রাগারে ডেটা বিজ্ঞানের সরঞ্জামগুলির অতিরিক্ত জ্ঞানের সাথে, আপনি আপনার ক্ষেত্রে প্রশিক্ষক হতে পারেন এবং উদীয়মান ডেটা বিজ্ঞানীদের সাহায্য করতে পারেন৷ সম্ভাবনা সীমাহীন.
- এই পর্যায়ে শেখার জন্য সরঞ্জাম এবং দক্ষতাগুলি এই নিবন্ধে আগে উল্লেখ করা পর্যায় I এবং দ্বিতীয় পর্যায় তে যা করা হয়েছিল সেই একই।
যাই হোক না কেন, ডেটা সায়েন্স শেখা এবং আপনার পেশার ক্ষেত্রে লেগে থাকা ভাল কারণ বিশ্ব আজ ডেটা সায়েন্সে রূপান্তরিত হচ্ছে। আপনি যা কিছু করেন, করতে পারেন, এবং ডেটা জড়িত থাকে এবং আপনার সিদ্ধান্ত গ্রহণে তা ব্যবহার করে, শুধুমাত্র আপনার সিদ্ধান্তগুলিকে আরও ভাল করে তুলবে।
ডেটা সায়েন্সের জগতে স্থানান্তর করা কঠিন কারণ চাকরি পাওয়া কঠিন নয়, বরং অনেক লোক এর জন্য অপেক্ষা করছে। সুযোগগুলি সবাই দেখে এবং লোকেরা জানে যে -ডেটা হল ভবিষ্যত- এবং ডেটা সায়েন্সও।
যে কেউ ইতিমধ্যেই ডেটা সায়েন্সে দক্ষ, সাথে থাকুন, আমার কাছে এই নিবন্ধটির আরেকটি অংশ আসবে যেখানে আমরা আলোচনা করব কিভাবে আপনি ডেটা সায়েন্সে পেশাদার থেকে বিশেষজ্ঞ হতে পারেন।
যশ গুপ্ত একজন ডেটা বিজ্ঞান উত্সাহী এবং ব্যবসা বিশ্লেষক, ফ্রিল্যান্স টেকনিক্যাল লেখক এবং Medium.com-এর একজন ব্লগার৷ তিনি সহজে ব্যবহারযোগ্য উপায়ে বৃহত্তর দর্শকদের সাথে ডেটা বিজ্ঞানের জ্ঞান ভাগ করে নিতে আগ্রহী। তিনি তার জ্ঞান সবার সাথে শেয়ার করতে চান যারা তার মতো ডেটা উপভোগ করেন। তিনি প্রতিদিন নতুন কিছু শেখার চেষ্টা করেন এবং উদীয়মান ডেটা উত্সাহীদের তাদের ভ্রমণে গাইড করতে পছন্দ করেন।
মূল। অনুমতি নিয়ে পোস্ট করা।
- এসইও চালিত বিষয়বস্তু এবং পিআর বিতরণ। আজই পরিবর্ধিত পান।
- প্লেটোএআইস্ট্রিম। Web3 ডেটা ইন্টেলিজেন্স। জ্ঞান প্রসারিত. এখানে প্রবেশ করুন.
- অ্যাড্রিয়েন অ্যাশলির সাথে ভবিষ্যত মিন্টিং। এখানে প্রবেশ করুন.
- PREIPO® এর সাথে PRE-IPO কোম্পানিতে শেয়ার কিনুন এবং বিক্রি করুন। এখানে প্রবেশ করুন.
- উত্স: https://www.kdnuggets.com/2023/05/transition-data-science-different-background.html?utm_source=rss&utm_medium=rss&utm_campaign=how-to-transition-into-data-science-from-a-different-background
- : আছে
- : হয়
- :না
- :কোথায়
- 13
- 7
- a
- সম্পর্কে
- দ্রুততর করা
- অতিরিক্ত
- অগ্রসর
- পর
- এগিয়ে
- অ্যালগরিদম
- আলগোরিদিম
- একা
- ইতিমধ্যে
- এছাড়াও
- সর্বদা
- am
- আশ্চর্যজনক
- পরিমাণ
- an
- বিশ্লেষণ
- বিশ্লেষক
- বৈশ্লেষিক ন্যায়
- এবং
- অন্য
- কোন
- যে কেউ
- অভিগমন
- পন্থা
- রয়েছি
- অস্ত্রাগার
- প্রবন্ধ
- AS
- At
- পাঠকবর্গ
- অটোমেটেড
- পটভূমি
- ভিত্তি
- মূলতত্ব
- BE
- কারণ
- পরিণত
- হয়েছে
- আগে
- শুরু করা
- পিছনে
- হচ্ছে
- সর্বোত্তম
- উত্তম
- তার পরেও
- বিশাল
- বর
- সাহায্য
- আনে
- উদীয়মান
- ব্যবসায়
- কিন্তু
- by
- কল
- CAN
- পেশা
- কেস
- পরিবর্তন
- পরীক্ষণ
- পছন্দ
- পরিস্কার করা
- ঘনিষ্ঠভাবে
- কোডিং
- কলেজ
- এর COM
- সমাহার
- আসা
- আসছে
- প্রতিযোগিতা
- উপাদান
- কম্পিউটার
- ধারণা
- সংযোগ
- অবিরত
- কর্পোরেট
- দম্পতি
- ফাটল
- cs
- উপাত্ত
- তথ্য বিশ্লেষণ
- তথ্য বিজ্ঞান
- তথ্য বিজ্ঞানী
- তথ্য চালিত
- ডেটাসেট
- দশক
- সিদ্ধান্ত নিচ্ছে
- সিদ্ধান্ত মেকিং
- সিদ্ধান্ত
- চাহিদা
- নির্ভর করে
- উন্নত
- বিভিন্ন
- কঠিন
- আলোচনা করা
- do
- না
- ডোমেইন
- ডোমেইনের
- সম্পন্ন
- দরজা
- সন্দেহ
- প্রতি
- পূর্বে
- গোড়ার দিকে
- প্রচেষ্টা
- যথেষ্ট
- কৌতূহলী ব্যক্তি
- উত্সাহীদের
- সম্পূর্ণরূপে
- ইত্যাদি
- থার (eth)
- এমন কি
- অবশেষে
- প্রতি
- প্রতিদিন
- সবাই
- সব
- সীমা অতিক্রম করা
- বিদ্যমান
- ক্যান্সার
- প্রকাশ
- কারণের
- চটুল
- মনে
- কয়েক
- ক্ষেত্র
- আবিষ্কার
- আবিষ্কার
- জরিমানা
- প্রথম
- কেন্দ্রবিন্দু
- অনুসরণ করা
- জন্য
- পূর্বাভাস
- বিনামূল্যে
- ফ্রিল্যান্স
- থেকে
- অধিকতর
- পাওয়া
- Go
- উন্নতি
- পথপ্রদর্শন
- খাটান
- ঘটা
- হারনেসিং
- আছে
- he
- প্রচন্ডভাবে
- ভারী
- সাহায্য
- সাহায্য
- এখানে
- অত্যন্ত
- তার
- আশা
- কিভাবে
- কিভাবে
- HTTPS দ্বারা
- i
- আমি আছি
- সনাক্ত করা
- if
- ii
- ভাবমূর্তি
- অবিলম্বে
- গুরুত্বপূর্ণ
- in
- শিল্প
- আগ্রহী
- অন্তর্বর্তী
- মধ্যে
- জড়িত
- IT
- এর
- কাজ
- যোগদান করেছে
- যাত্রা
- মাত্র
- কেডনুগেটস
- জানা
- জ্ঞান
- ভাষাসমূহ
- বৃহত্তর
- বিলম্বে
- শিখতে
- শিক্ষা
- উচ্চতা
- লাইব্রেরি
- জীবন
- মত
- লিঙ্কডইন
- যৌক্তিক
- দীর্ঘ
- অনেকক্ষণ
- দেখুন
- অনেক
- মেশিন
- মেশিন লার্নিং
- ম্যাক্রো
- করা
- ব্যবস্থাপনা
- অনেক
- অনেক মানুষ
- ছাপ
- জনসাধারণ
- গণিত
- matplotlib
- মধ্যম
- মানসিক
- উল্লিখিত
- ছন্দোবিজ্ঞান
- হতে পারে
- ML
- মাসের
- অধিক
- পদক্ষেপ
- অনেক
- প্রাকৃতিক
- প্রয়োজন
- চাহিদা
- না
- নতুন
- না।
- সাধারণ
- এখন
- সংখ্যার
- অসাড়
- of
- নৈবেদ্য
- প্রায়ই
- on
- ONE
- কেবল
- খোলা
- ওপেন সোর্স
- উদ্বোধন
- অভিমত
- সুযোগ
- সুযোগ
- or
- ক্রম
- সংগঠিত
- অন্যান্য
- বাইরে
- শেষ
- নিজের
- পান্ডাস
- অংশ
- বিশেষ
- বিশেষত
- ধৈর্য
- রোগী
- সম্প্রদায়
- অনুমতি
- টুকরা
- Plato
- প্লেটো ডেটা ইন্টেলিজেন্স
- প্লেটোডাটা
- কেলি
- অবস্থান
- অবস্থানের
- সম্ভাবনার
- সম্ভব
- ক্ষমতা
- প্রধান
- জন্য
- প্রক্রিয়া
- পেশা
- পেশাদারী
- প্রোগ্রামিং
- প্রোগ্রামিং ভাষা
- ধাক্কা
- ধাঁধা
- পাইথন
- যোগ্যতাসম্পন্ন
- কারণে
- সুপারিশ করা
- সংশ্লিষ্ট
- প্রাসঙ্গিক
- রাস্তা
- ভূমিকা
- s
- একই
- বলা
- বিজ্ঞান
- বিজ্ঞান
- বিজ্ঞানী
- বিজ্ঞানীরা
- সমুদ্রজাত
- দেখ
- এইজন্য
- দেখা
- অংশ
- অনুভূতি
- ক্রম
- শেয়ার
- শেয়ারিং
- উচিত
- পাশ
- অনুরূপ
- দক্ষতা
- দক্ষ
- দক্ষতা
- ছোট
- So
- সলিউশন
- কিছু
- কেউ
- কিছু
- উৎস
- সোর্স
- এসকিউএল
- পর্যায়
- শুরু
- পরিসংখ্যান
- থাকা
- লাঠি
- গল্প বলা
- অধ্যয়ন
- বিষয়
- সুইচ
- মনের উপরে স্পষ্ট ছবির ন্যায় ছাপ
- গ্রহণ করা
- লাগে
- কারিগরী
- প্রযুক্তি
- বলা
- চেয়ে
- যে
- সার্জারির
- বিশ্ব
- তাদের
- তারপর
- তত্ত্বীয়
- সেখানে।
- এইগুলো
- তারা
- কিছু
- চিন্তা
- এই
- যদিও?
- তিন
- সময়
- সময় সিরিজ
- থেকে
- আজ
- অত্যধিক
- টুল
- সরঞ্জাম
- ছোঁয়া
- প্রতি
- রূপান্তর
- রূপান্তর
- আস্থা
- বোঝা
- বোধশক্তি
- অনন্য
- সীমাহীন
- ব্যবহার
- ব্যবহৃত
- ব্যবহার
- খুব
- মতামত
- ভিজ্যুয়াল
- প্রয়োজন
- চায়
- ছিল
- উপায়..
- we
- webp
- কি
- যখনই
- যখন
- হু
- সমগ্র
- কেন
- ইচ্ছা
- ইচ্ছাকে
- তবেই
- সঙ্গে
- হয়া যাই ?
- কাজ আউট
- কাজ
- কাজ
- বিশ্ব
- would
- লেখক
- আপনি
- আপনার
- zephyrnet
