ডেটা সায়েন্স কি? - সম্পূর্ণ গাইড

ডেটা সায়েন্স হল গণিত, পরিসংখ্যান, মেশিন লার্নিং এবং কম্পিউটার বিজ্ঞানের সমন্বয়। ডেটা সায়েন্স ডেটার অন্তর্দৃষ্টি সংগ্রহ করতে ডেটা সংগ্রহ, বিশ্লেষণ এবং ব্যাখ্যা করছে যা সিদ্ধান্ত গ্রহণকারীদের জ্ঞাত সিদ্ধান্ত নিতে সাহায্য করতে পারে।

ডেটা সায়েন্স আজ প্রায় প্রতিটি শিল্পে ব্যবহৃত হয় যা গ্রাহকের আচরণ এবং প্রবণতা ভবিষ্যদ্বাণী করতে পারে এবং নতুন সুযোগ সনাক্ত করতে পারে। ব্যবসাগুলি পণ্য বিকাশ এবং বিপণন সম্পর্কে জ্ঞাত সিদ্ধান্ত নিতে এটি ব্যবহার করতে পারে। এটি জালিয়াতি সনাক্ত করতে এবং প্রক্রিয়াগুলি অপ্টিমাইজ করার জন্য একটি সরঞ্জাম হিসাবে ব্যবহৃত হয়। সরকারগুলি জনসাধারণের পরিষেবা সরবরাহের ক্ষেত্রে দক্ষতা উন্নত করতে ডেটা সায়েন্স ব্যবহার করে।

ডেটা সায়েন্স হল একটি উদীয়মান ক্ষেত্র যা প্রতিটি দিন দিন এর গুরুত্ব বাড়াতে দেখে। এটি আইটি বিশ্বের সর্বশেষ বাজওয়ার্ড, এবং বাজারে এর চাহিদা ক্রমাগত বৃদ্ধি পাচ্ছে। ডেটা সায়েন্টিস্টদের চাহিদা প্রসারিত হচ্ছে, সংস্থাগুলির ডেটাকে অন্তর্দৃষ্টিতে রূপান্তর করার প্রয়োজনীয়তার দ্বারা চালিত হচ্ছে৷ গুগল, অ্যামাজন, মাইক্রোসফ্ট এবং অ্যাপলের মতো কোম্পানিগুলি ডেটা সায়েন্টিস্টদের সবচেয়ে বড় নিয়োগকারীদের মধ্যে রয়েছে। তথ্য বিজ্ঞান আইটি পেশাদারদের জন্য একটি চাওয়া-পাওয়া ক্ষেত্র হয়ে উঠছে। 

দ্বারা সাম্প্রতিক একটি প্রতিবেদন অনুযায়ী অগ্রাধিকার গবেষণা, ডেটা সায়েন্সের চাহিদা 16.43% এর CAGR (যৌগিক বার্ষিক বৃদ্ধির হার) বৃদ্ধির প্রত্যাশিত এবং 378.7 থেকে 2022 সালের পূর্বাভাস সময়কালের মধ্যে 2030 বিলিয়নের বাজার মূল্যকে আঘাত করবে৷

সহজ কথায়, ডেটা সায়েন্স পরিসংখ্যান এবং গণিত, প্রোগ্রামিং দক্ষতা এবং বিষয়ের দক্ষতার সমন্বয় করে ডেটা বিশ্লেষণ করতে এবং তা থেকে অর্থপূর্ণ অন্তর্দৃষ্টি বের করতে সহায়তা করে।

ডেটা সায়েন্সের গুরুত্ব

আজকাল, সংস্থাগুলি ডেটা নিয়ে অভিভূত। ডেটা সায়েন্স বিভিন্ন পদ্ধতি, প্রযুক্তি এবং সরঞ্জামগুলিকে একত্রিত করে এর থেকে অর্থপূর্ণ অন্তর্দৃষ্টি বের করতে সহায়তা করবে। ই-কমার্স, ফাইন্যান্স, মেডিসিন, মানবসম্পদ ইত্যাদি ক্ষেত্রে ব্যবসাগুলি বিপুল পরিমাণ ডেটা জুড়ে আসে। ডেটা সায়েন্স টুলস এবং টেকনোলজি তাদের সবগুলো প্রক্রিয়া করতে সাহায্য করে।

ডেটা সায়েন্সের ইতিহাস

1960 এর দশকের গোড়ার দিকে, "ডেটা সায়েন্স" শব্দটি তৈরি করা হয়েছিল সেই সময়ে সংগ্রহ করা বিপুল পরিমাণ ডেটা বোঝা এবং বিশ্লেষণ করতে। ডেটা সায়েন্স হল এমন একটি শৃঙ্খলা যা ক্রমাগত বিকাশ করছে, বিভিন্ন শিল্পে অন্তর্দৃষ্টি অর্জন করতে এবং মূল্যবান ভবিষ্যদ্বাণী তৈরি করতে কম্পিউটার বিজ্ঞান এবং পরিসংখ্যান পদ্ধতি ব্যবহার করে।

ডেটা সায়েন্স - পূর্বশর্ত

• পরিসংখ্যান

জটিল মেশিন-লার্নিং কৌশল ব্যবহারের মাধ্যমে ডেটা প্যাটার্নগুলিকে ব্যবহারযোগ্য প্রমাণে ক্যাপচার এবং রূপান্তর করতে ডেটা বিজ্ঞান পরিসংখ্যানের উপর নির্ভর করে।

চেক আউট ডেটা সায়েন্সের পরিসংখ্যান ডেটা সায়েন্স, মেশিন লার্নিং এবং বিজনেস ইন্টেলিজেন্সে পরিসংখ্যানের মূল ধারণাগুলি শিখতে।

• প্রোগ্রামিং

Python, R, এবং SQL হল সবচেয়ে সাধারণ প্রোগ্রামিং ভাষা। একটি ডেটা সায়েন্স প্রকল্প সফলভাবে সম্পাদন করতে, প্রোগ্রামিং জ্ঞানের কিছু স্তর স্থাপন করা গুরুত্বপূর্ণ। 

বিনামূল্যে চেক আউট আর স্টুডিও টিউটোরিয়াল কোর্স কাঁচা ডেটা প্রক্রিয়া করতে এবং মূল্যবান অন্তর্দৃষ্টি পেতে কীভাবে বিভিন্ন কৌশল এবং সরঞ্জাম ব্যবহার করতে হয় তা শিখতে।

• মেশিন লার্নিং

সঠিক পূর্বাভাস এবং অনুমান করা মেশিন লার্নিং দ্বারা সম্ভব হয়েছে, যা ডেটা বিজ্ঞানের একটি গুরুত্বপূর্ণ উপাদান। আপনি যদি ডেটা সায়েন্সের ক্ষেত্রে সফল হতে চান তবে আপনার অবশ্যই মেশিন লার্নিং সম্পর্কে দৃঢ় ধারণা থাকতে হবে।

এই ডোমেনে ডেটাবেসগুলির কার্যকারিতা এবং ডেটা পরিচালনা ও নিষ্কাশন করার দক্ষতা সম্পর্কে একটি পরিষ্কার বোঝা আবশ্যক। 

আপনি ইতিমধ্যেই জানেন এমন ডেটার উপর ভিত্তি করে গাণিতিক মডেলগুলি ব্যবহার করে আপনি দ্রুত গণনা এবং ভবিষ্যদ্বাণী করতে পারেন। মডেলিং একটি নির্দিষ্ট সমস্যা পরিচালনা করার জন্য কোন অ্যালগরিদম সবচেয়ে উপযুক্ত এবং এই মডেলগুলিকে কীভাবে প্রশিক্ষণ দেওয়া যায় তা নির্ধারণ করতে সহায়তা করে৷

এছাড়াও পরীক্ষা করে দেখুন: তথ্য বিজ্ঞান গণিত

ডেটা সায়েন্স কিসের জন্য ব্যবহৃত হয়?

• বর্ণনামূলক বিশ্লেষণ

এটি নিদর্শনগুলির জন্য সঠিকভাবে ডেটা পয়েন্টগুলি প্রদর্শন করতে সহায়তা করে যা প্রদর্শিত হতে পারে যা ডেটার সমস্ত প্রয়োজনীয়তা পূরণ করে। অন্য কথায়, এটি সরবরাহ করা ডেটা সম্পর্কে অন্তর্দৃষ্টিপূর্ণ তথ্য তৈরি করতে ডেটা সংগঠিত করা, অর্ডার করা এবং ম্যানিপুলেট করা জড়িত। এতে কাঁচা ডেটাকে একটি ফর্মে রূপান্তর করাও জড়িত যা এটিকে বোঝা এবং ব্যাখ্যা করা সহজ করে তুলবে।

• ভবিষ্যদ্বাণীমূলক বিশ্লেষণ

এটি ভবিষ্যতের ফলাফলের পূর্বাভাস দেওয়ার জন্য ডেটা মাইনিং, পরিসংখ্যানগত মডেলিং এবং মেশিন লার্নিংয়ের মতো বিভিন্ন কৌশল সহ ঐতিহাসিক ডেটা ব্যবহার করার প্রক্রিয়া। এই ডেটার প্রবণতাগুলি ব্যবহার করে, ব্যবসাগুলি বিপদ এবং সুযোগগুলি চিহ্নিত করতে ভবিষ্যদ্বাণীমূলক বিশ্লেষণ ব্যবহার করে।

• ডায়গনিস্টিক বিশ্লেষণ

কেন কিছু ঘটেছে তা বোঝার জন্য এটি একটি গভীর পরীক্ষা। ড্রিল-ডাউন, ডেটা আবিষ্কার, ডেটা মাইনিং এবং পারস্পরিক সম্পর্কগুলির মতো কৌশলগুলি এটি বর্ণনা করতে ব্যবহৃত হয়। এই কৌশলগুলির প্রতিটিতে অনন্য নিদর্শন আবিষ্কার করার জন্য একটি প্রদত্ত ডেটা সেটে একাধিক ডেটা অপারেশন এবং রূপান্তর সঞ্চালিত হতে পারে। 

• প্রেসক্রিপটিভ বিশ্লেষণ

প্রেসক্রিপটিভ বিশ্লেষণ ভবিষ্যদ্বাণীমূলক তথ্য ব্যবহার অগ্রগতি. এটি কী ঘটতে পারে তা পূর্বাভাস দেয় এবং সেই ফলাফলের সাথে মোকাবিলা করার জন্য সর্বোত্তম পদক্ষেপের প্রস্তাব দেয়। এটি বিভিন্ন সিদ্ধান্তের সম্ভাব্য প্রভাবগুলি মূল্যায়ন করতে পারে এবং সর্বোত্তম পদক্ষেপের পরামর্শ দিতে পারে। এটি মেশিন লার্নিং সুপারিশ ইঞ্জিন, জটিল ইভেন্ট প্রক্রিয়াকরণ, নিউরাল নেটওয়ার্ক, সিমুলেশন, গ্রাফ বিশ্লেষণ এবং সিমুলেশন ব্যবহার করে।

তথ্য বিজ্ঞান প্রক্রিয়া কি?

• তথ্য প্রাপ্তি

প্রথম ধাপ হল কী ধরনের ডেটা বিশ্লেষণ করতে হবে তা শনাক্ত করা, এবং এই ডেটা একটি এক্সেল বা একটি CSV ফাইলে রপ্তানি করা প্রয়োজন৷

• ডেটা স্ক্রাবিং

এটা অত্যাবশ্যক কারণ আপনি ডেটা পড়তে পারার আগে, আপনাকে অবশ্যই নিশ্চিত করতে হবে যে এটি একটি সম্পূর্ণ পঠনযোগ্য অবস্থায় আছে, কোনো ভুল ছাড়াই, কোনো অনুপস্থিত বা ভুল মান ছাড়াই।

• অনুসন্ধানী বিশ্লেষণ

ডেটা বিশ্লেষণ করা হয় বিভিন্ন উপায়ে ডেটা ভিজ্যুয়ালাইজ করে এবং সাধারণ কিছু খুঁজে বের করার জন্য প্যাটার্নগুলি সনাক্ত করে। ডেটা বিশ্লেষণ করার জন্য, কিছু জায়গার বাইরে আছে কিনা তা সনাক্ত করতে আপনার অবশ্যই বিশদটির প্রতি দুর্দান্ত মনোযোগ থাকতে হবে।

• মডেলিং বা মেশিন লার্নিং

একজন ডেটা প্রকৌশলী বা বিজ্ঞানী মেশিন লার্নিং অ্যালগরিদমের জন্য নির্দেশাবলী লিখে রাখেন যা বিশ্লেষণ করা ডেটার উপর ভিত্তি করে অনুসরণ করা হয়। সঠিক আউটপুট নিয়ে আসতে অ্যালগরিদম পুনরাবৃত্তিমূলকভাবে এই নির্দেশাবলী ব্যবহার করে।

• তথ্য ব্যাখ্যা

এই ধাপে, আপনি আপনার অনুসন্ধানগুলি উন্মোচন করবেন এবং সেগুলি সংস্থার কাছে উপস্থাপন করবেন। এতে সবচেয়ে গুরুত্বপূর্ণ দক্ষতা হবে আপনার ফলাফল ব্যাখ্যা করার ক্ষমতা।

এখানে এমন কয়েকটি টুলের উদাহরণ রয়েছে যা ডেটা সায়েন্টিস্টদের তাদের কাজ সহজ করতে সহায়তা করবে।

• তথ্য বিশ্লেষণ - ইনফরমেটিকা ​​পাওয়ার সেন্টার, র‌্যাপিডমাইনার, এক্সেল, এসএএস
• তথ্য ভিজ্যুয়ালাইজেশন - মূকনাট্য, ক্লিকভিউ, RAW, জুপিটার
• তথ্য সংরক্ষন করা - Apache Hadoop, Informatica/Talend, Microsoft HD অন্তর্দৃষ্টি
• ডেটা মডেলিং - H2O.ai, Datarobot, Azure ML Studio, Mahout

ব্যবসায় ডেটা সায়েন্সের সুবিধা

• ব্যবসার পূর্বাভাস উন্নত করে
• জটিল তথ্যের ব্যাখ্যা
• ভাল সিদ্ধান্ত গ্রহণ
• পণ্য উদ্ভাবনের 
• ডেটা নিরাপত্তা উন্নত করে
• ব্যবহারকারীকেন্দ্রিক পণ্যের বিকাশ

ডেটা সায়েন্স এর অ্যাপ্লিকেশন

• পণ্য সুপারিশ

পণ্য সুপারিশ কৌশল অনুরূপ পণ্য কিনতে গ্রাহকদের প্রভাবিত করতে পারে. উদাহরণস্বরূপ, বিগ বাজারের একজন বিক্রয়কর্মী পণ্যগুলিকে একত্রে বান্ডিল করে এবং ছাড় দিয়ে দোকানের বিক্রয় বাড়ানোর চেষ্টা করছেন। তাই তিনি শ্যাম্পু এবং কন্ডিশনার একসাথে বান্ডিল এবং তাদের উপর ছাড় দিয়েছেন। তদ্ব্যতীত, গ্রাহকরা ডিসকাউন্ট মূল্যে এগুলি একসাথে কিনবেন।

• ভবিষ্যতের পূর্বাভাস

এটি ডেটা সায়েন্সে ব্যাপকভাবে প্রয়োগ করা কৌশলগুলির মধ্যে একটি। বিভিন্ন উৎস থেকে সংগ্রহ করা বিভিন্ন ধরনের তথ্যের ভিত্তিতে আবহাওয়ার পূর্বাভাস এবং ভবিষ্যতের পূর্বাভাস করা হয়। 

• জালিয়াতি এবং ঝুঁকি সনাক্তকরণ

এটি ডেটা সায়েন্সের সবচেয়ে যৌক্তিক অ্যাপ্লিকেশনগুলির মধ্যে একটি। যেহেতু অনলাইন লেনদেন বাড়ছে, তাই আপনার ডেটা হারানো সম্ভব। উদাহরণস্বরূপ, ক্রেডিট কার্ড জালিয়াতি সনাক্তকরণ পরিমাণ, বণিক, অবস্থান, সময় এবং অন্যান্য ভেরিয়েবলের উপর নির্ভর করে। যদি তাদের মধ্যে কোনটি অস্বাভাবিক মনে হয়, তাহলে লেনদেনটি স্বয়ংক্রিয়ভাবে বাতিল হয়ে যাবে এবং এটি আপনার কার্ডকে 24 ঘন্টা বা তার বেশি সময়ের জন্য ব্লক করবে।

• স্ব-চালিত গাড়ি

সেলফ ড্রাইভিং গাড়ি আজকের বিশ্বের অন্যতম সফল আবিষ্কার। আমরা আমাদের গাড়িকে আগের ডেটার উপর ভিত্তি করে স্বাধীনভাবে সিদ্ধান্ত নেওয়ার প্রশিক্ষণ দিই। এই প্রক্রিয়ায়, আমরা যদি আমাদের মডেলটি ভাল কাজ না করে তাহলে আমরা শাস্তি দিতে পারি। গাড়িটি সময়ের সাথে আরও বুদ্ধিমান হয়ে ওঠে যখন এটি সমস্ত রিয়েল-টাইম অভিজ্ঞতার মাধ্যমে শেখা শুরু করে।

• চিত্র স্বীকৃতি

আপনি যখন কিছু চিত্র চিনতে চান, ডেটা সায়েন্স বস্তুটিকে সনাক্ত করতে পারে এবং এটিকে শ্রেণীবদ্ধ করতে পারে। ছবি শনাক্তকরণের সবচেয়ে বিখ্যাত উদাহরণ হল ফেস রিকগনিশন - আপনি যদি আপনার স্মার্টফোনটিকে এটি আনব্লক করতে বলেন, তাহলে এটি আপনার মুখ স্ক্যান করবে। তাই প্রথমে, সিস্টেম মুখ শনাক্ত করবে, তারপর আপনার মুখকে মানুষের মুখ হিসাবে শ্রেণীবদ্ধ করবে এবং তার পরে, ফোনটি প্রকৃত মালিকের কিনা তা নির্ধারণ করবে।

• স্পিচ টু টেক্সট কনভার্ট

বক্তৃতা স্বীকৃতি কম্পিউটার দ্বারা প্রাকৃতিক ভাষা বোঝার একটি প্রক্রিয়া। আমরা সিরি, অ্যালেক্সা এবং গুগল সহকারীর মতো ভার্চুয়াল সহকারীর সাথে বেশ পরিচিত। 

• স্বাস্থ্যসেবা

ডেটা সায়েন্স স্বাস্থ্যসেবার বিভিন্ন শাখায় সাহায্য করে যেমন মেডিকেল ইমেজ অ্যানালাইসিস, নতুন ওষুধের বিকাশ, জেনেটিক্স এবং জিনোমিক্স এবং রোগীদের ভার্চুয়াল সহায়তা প্রদান। 

• সার্চ ইঞ্জিন

Google, Yahoo, Bing, Ask, ইত্যাদি আমাদের এক সেকেন্ডের ভগ্নাংশের মধ্যে প্রচুর ফলাফল প্রদান করে। এটি বিভিন্ন ডেটা সায়েন্স অ্যালগরিদম ব্যবহার করে সম্ভব হয়েছে।

কিভাবে একটি হতে হয় ডেটা সায়েন্টিস্ট?

একজন ডেটা সায়েন্টিস্টের ভূমিকা

যেহেতু ব্যবসাগুলি আগের চেয়ে বেশি ডেটা তৈরি করে, এটি পরিষ্কার হয়ে যায় যে ডেটা একটি মূল্যবান সম্পদ। যাইহোক, ডেটা থেকে অর্থপূর্ণ অন্তর্দৃষ্টি বের করার জন্য ডেটা বিশ্লেষণ করা প্রয়োজন, যেখানে ডেটা বিজ্ঞানীরা আসেন৷ একজন ডেটা সায়েন্টিস্ট হলেন ট্রেন্ড, প্যাটার্ন এবং পারস্পরিক সম্পর্ক খুঁজে পেতে ডেটা সংগ্রহ, সংগঠিত, বিশ্লেষণ এবং ব্যাখ্যা করার বিশেষজ্ঞ৷

তথ্য বিজ্ঞানীরা নিশ্চিত করতে একটি অপরিহার্য ভূমিকা পালন করে যে সংস্থাগুলি জ্ঞাত সিদ্ধান্ত নেয়। তারা নির্দিষ্ট উদ্দেশ্য সনাক্ত করতে ব্যবসায়িক নেতাদের সাথে ঘনিষ্ঠভাবে কাজ করে, যেমন গ্রাহক বিভাজন সনাক্ত করা এবং পণ্য ও পরিষেবাগুলিতে উন্নতি চালনা করা। উন্নত মেশিন লার্নিং অ্যালগরিদম এবং পরিসংখ্যানগত মডেলগুলি ব্যবহার করে, ডেটা বিজ্ঞানীরা নিদর্শন এবং অন্তর্দৃষ্টিগুলি উন্মোচন করতে বড় ডেটাসেটগুলি পরীক্ষা করতে পারে যা সংস্থাগুলিকে সঠিক সিদ্ধান্ত নিতে সহায়তা করে৷

ডেটা সায়েন্টিস্টদের সাধারণত প্রযুক্তিগত দক্ষতা এবং ডেটা ব্যাখ্যা এবং ভিজ্যুয়ালাইজ করার জ্ঞানের সমন্বয় থাকে। তাদের অবশ্যই পরিসংখ্যানগত বিশ্লেষণ, প্রোগ্রামিং ভাষা, মেশিন লার্নিং অ্যালগরিদম এবং ডাটাবেস সিস্টেমে দক্ষতা থাকতে হবে। 

আসুন একজন পেশাদার ডেটা সায়েন্টিস্ট দ্বারা পরিচালিত দায়িত্বগুলির একটি ওভারভিউ দেখে নেওয়া যাক।

• ভবিষ্যদ্বাণীমূলক এবং প্রেসক্রিপটিভ মডেলগুলিতে ব্যবহার করার জন্য ডেটা সংগ্রহ করা, পরিষ্কার করা এবং সংগঠিত করা
• প্রবণতা এবং নিদর্শনগুলি আবিষ্কার করতে প্রচুর পরিমাণে তথ্য বিশ্লেষণ করা
• ডেটা গঠন করতে এবং এটিকে ব্যবহারযোগ্য তথ্যে রূপান্তর করতে প্রোগ্রামিং ভাষা ব্যবহার করে
• ব্যবসায়িক সমস্যাগুলি বুঝতে এবং ডেটা-চালিত সমাধানগুলি বিকাশ করতে স্টেকহোল্ডারদের সাথে কাজ করা
• ভবিষ্যত প্রবণতা পূর্বাভাস দিতে পরিসংখ্যানগত মডেল ব্যবহার করে ভবিষ্যদ্বাণীমূলক মডেল তৈরি করা
• মেশিন লার্নিং মডেল তৈরি, রক্ষণাবেক্ষণ এবং পর্যবেক্ষণ
• ডেটা-চালিত সমাধান তৈরি করতে উন্নত মেশিন লার্নিং অ্যালগরিদম এবং অন্যান্য বিশ্লেষণাত্মক পদ্ধতিগুলি বিকাশ করা এবং ব্যবহার করা
• স্টেকহোল্ডারদের কাছে ডেটা-চালিত সমাধান যোগাযোগ করা
• বিভিন্ন ডেটা মাইনিং টুল ব্যবহার করে বিশাল ডেটাসেটে লুকানো নিদর্শন এবং প্রবণতা আবিষ্কার করুন
• ডেটা ভিজ্যুয়ালাইজেশন, রিপোর্ট, ড্যাশবোর্ড এবং উপস্থাপনার মাধ্যমে ডেটা সমাধানগুলি বিকাশ এবং যাচাই করা

উপসংহারে, ডেটা-চালিত সিদ্ধান্ত নিতে চাওয়া ব্যবসাগুলির জন্য ডেটা সায়েন্টিস্টের ভূমিকা গুরুত্বপূর্ণ। ডেটা বিজ্ঞানীরা প্রবণতা এবং পারস্পরিক সম্পর্ক সনাক্ত করতে ডেটা সংগ্রহ, সংগঠিত, বিশ্লেষণ এবং ব্যাখ্যা করার জন্য দায়ী। তারা ডেটা প্রসেসিং পাইপলাইন, ডিজাইন রিপোর্ট এবং ড্যাশবোর্ডগুলিও বিকাশ করে এবং ভবিষ্যতের প্রবণতাগুলির পূর্বাভাস দেওয়ার জন্য মডেলগুলি বিকাশ করে। ক্ষেত্রে সফল হতে, তাদের ব্যবসার প্রেক্ষাপট এবং গ্রাহকের চাহিদা বুঝতে হবে।

ডেটা সায়েন্টিস্ট হওয়ার পদক্ষেপ

তথ্য বিজ্ঞান প্রযুক্তি শিল্পের সবচেয়ে দ্রুত বর্ধনশীল খাতগুলির মধ্যে একটি এবং এটি এমন একটি ক্ষেত্র যেখানে দক্ষ পেশাদারদের উচ্চ চাহিদা রয়েছে৷ আপনি যদি এই ক্ষেত্রের ক্যারিয়ারের কথা ভাবছেন তবে আপনি ডেটা সায়েন্টিস্ট হওয়ার প্রক্রিয়া সম্পর্কে আগ্রহী হতে পারেন। এখানে, আমরা এই ক্ষেত্রে শুরু করতে এবং সফল হতে কী লাগে তার একটি ওভারভিউ প্রদান করব৷

1. বেসিক শিখুন: ডেটা সায়েন্টিস্ট হওয়ার প্রথম ধাপ হল ডেটা সায়েন্স এবং অ্যানালিটিক্সের মৌলিক বিষয়গুলি বোঝা। আপনাকে ডেটা ম্যানেজমেন্ট, পরিসংখ্যান, গণিত এবং প্রোগ্রামিং বিষয়গুলি বুঝতে হবে। আপনি প্রচুর অনলাইন সংস্থান এবং কোর্স খুঁজে পেতে পারেন যা এই বিষয়গুলি শেখায়।

2. ব্যবহারিক দক্ষতা বিকাশ করুন: একবার আপনি ডেটা বিজ্ঞানের ভিত্তিগত বোঝাপড়া অর্জন করলে, আপনাকে ব্যবহারিক দক্ষতা বিকাশ করতে হবে যা আপনার কর্মজীবনে কাজে আসবে। উদাহরণস্বরূপ, R এবং Python এর মতো প্রোগ্রামিং ভাষা এবং কোডিং এবং ডাটাবেস ম্যানেজমেন্ট সিস্টেমের সাথে নিজেকে পরিচিত করুন। আপনি মেশিন লার্নিং এবং ডেটা বিশ্লেষণ কৌশল অনুশীলন করতে চাইতে পারেন।

3. একটি স্নাতকোত্তর সার্টিফিকেট বা একটি ডিগ্রী অর্জন করুন: বেশিরভাগ নিয়োগকর্তা কম্পিউটার বিজ্ঞান বা ফলিত গণিতের মতো সংশ্লিষ্ট ক্ষেত্রে স্নাতকোত্তর বা স্নাতকোত্তর ডিগ্রি সহ ডেটা বিজ্ঞানী নিয়োগ করতে পছন্দ করেন। একটি ডেটা সায়েন্স বা অ্যানালিটিক্স ডিগ্রি অর্জন আপনাকে একজন সফল ডেটা সায়েন্টিস্ট হওয়ার জন্য প্রয়োজনীয় জ্ঞান, দক্ষতা এবং দক্ষতা অর্জনে সহায়তা করতে পারে।

4. প্রকল্পে কাজ: আপনার ডেটা বিজ্ঞান দক্ষতা বিকাশের সেরা উপায়গুলির মধ্যে একটি হল প্রকল্পগুলিতে কাজ করা। আপনি অনলাইনে প্রকল্পগুলি খুঁজে পেতে পারেন বা ডেটা বিজ্ঞানীদের সন্ধানকারী সংস্থাগুলির সাথে যোগাযোগ করতে পারেন৷ প্রকল্পগুলিতে কাজ করা আপনাকে ডেটা বিশ্লেষণ, মেশিন লার্নিং এবং অন্যান্য ডেটা সায়েন্স ক্রিয়াকলাপের অভিজ্ঞতা অর্জন করতে সহায়তা করবে।

5. আধুনিক থাকো: বক্ররেখা থেকে এগিয়ে থাকার জন্য, আপনাকে সর্বশেষ ডেটা বিজ্ঞানের প্রবণতা সম্পর্কে অবগত থাকতে হবে। শিল্পের খবরে নজর রাখুন এবং বিশিষ্ট ডেটা সায়েন্স প্রকাশনাগুলিতে সদস্যতা নিন।

একজন ডেটা সায়েন্টিস্ট হওয়া সঠিক পরিমাণে নিষ্ঠা এবং কঠোর পরিশ্রমের মাধ্যমে অর্জনযোগ্য। উপরে উল্লিখিত টিপস অনুসরণ করে, আপনি একটি লাভজনক ডেটা সায়েন্স ক্যারিয়ারের পথে থাকবেন।

আরও পড়ুন 9 সালের জন্য ডেটা সায়েন্স ওয়ার্ল্ডে শীর্ষ 2023টি চাকরির ভূমিকা

উপসংহার

উপসংহারে, ডেটা সায়েন্স হল একটি গতিশীল এবং দ্রুত বিকশিত ক্ষেত্র যা আমাদের ডেটা-চালিত বিশ্বে একটি গুরুত্বপূর্ণ ভূমিকা পালন করে। এটি পরিসংখ্যান, প্রোগ্রামিং, ডোমেন জ্ঞান এবং ডেটা ভিজ্যুয়ালাইজেশন সহ বিস্তৃত এবং জটিল ডেটাসেটগুলি থেকে মূল্যবান অন্তর্দৃষ্টি বের করার জন্য বিভিন্ন দক্ষতাকে একত্রিত করে। যেমনটি আমরা এই ব্লগে অন্বেষণ করেছি, ডেটা সায়েন্স শুধু সংখ্যা ক্রঞ্চিং নয়; এটি ডেটাকে কার্যযোগ্য জ্ঞানে রূপান্তরিত করার বিষয়ে যা সমস্ত শিল্প জুড়ে জ্ঞাত সিদ্ধান্ত গ্রহণকে চালিত করতে পারে। আপনি একজন অভিজ্ঞ ডেটা সায়েন্টিস্ট হোন বা কেউ এই আকর্ষণীয় ক্ষেত্রটি অন্বেষণ করতে শুরু করেছেন, ডেটা সায়েন্সের সুযোগ এবং প্রভাব সীমাহীন, এবং এটি আমাদের ভবিষ্যতকে গভীর উপায়ে গঠন করা চালিয়ে যাওয়ার প্রতিশ্রুতি দেয়। সুতরাং, আপনি বাজারের প্রবণতা বিশ্লেষণ করতে, স্বাস্থ্যসেবা ফলাফল উন্নত করতে বা ব্যবহারকারীর অভিজ্ঞতা বাড়াতে ডেটা সায়েন্স ব্যবহার করছেন না কেন, এটা স্পষ্ট যে ডেটা সায়েন্সের শক্তি এখানেই থাকবে, এবং এর সম্ভাবনা শুধুমাত্র আমাদের কল্পনা এবং উদ্ভাবনের দ্বারা সীমাবদ্ধ।

বিবরণ

• এসইও চালিত বিষয়বস্তু এবং পিআর বিতরণ। আজই পরিবর্ধিত পান।
• PlatoData.Network উল্লম্ব জেনারেটিভ Ai. নিজেকে ক্ষমতায়িত করুন। এখানে প্রবেশ করুন.
• প্লেটোএআইস্ট্রিম। Web3 ইন্টেলিজেন্স। জ্ঞান প্রসারিত. এখানে প্রবেশ করুন.
• প্লেটোইএসজি। কার্বন, ক্লিনটেক, শক্তি, পরিবেশ সৌর, বর্জ্য ব্যবস্থাপনা. এখানে প্রবেশ করুন.
• প্লেটো হেলথ। বায়োটেক এবং ক্লিনিক্যাল ট্রায়াল ইন্টেলিজেন্স। এখানে প্রবেশ করুন.
• উত্স: https://www.mygreatlearning.com/blog/what-is-data-science/