অ্যামাজন অ্যাথেনা একটি ইন্টারেক্টিভ ক্যোয়ারী পরিষেবা যা এতে ডেটা বিশ্লেষণ করা সহজ করে আমাজন সিম্পল স্টোরেজ সার্ভিস (Amazon S3) এবং এসকিউএল বা পাইথন ব্যবহার করে AWS, অন-প্রিমিসেস বা অন্যান্য ক্লাউড সিস্টেমে বসবাসকারী ডেটা উৎস। এথেনা ওপেন সোর্স ট্রিনো এবং প্রেস্টো ইঞ্জিন এবং অ্যাপাচি স্পার্ক ফ্রেমওয়ার্কের উপর তৈরি করা হয়েছে, যার কোনো প্রভিশন বা কনফিগারেশন প্রচেষ্টার প্রয়োজন নেই। এথেনা সার্ভারহীন, তাই পরিচালনা করার জন্য কোন পরিকাঠামো নেই এবং আপনি যে ক্যোয়ারী চালান তার জন্যই আপনি অর্থ প্রদান করেন।
অ্যাপাচি আইসবার্গ খুব বড় বিশ্লেষণী ডেটাসেটের জন্য একটি খোলা টেবিল বিন্যাস। এটি টেবিল হিসাবে ফাইলের বড় সংগ্রহ পরিচালনা করে এবং এটি আধুনিক বিশ্লেষণাত্মক ডেটা লেক অপারেশনগুলিকে সমর্থন করে যেমন রেকর্ড-স্তরের সন্নিবেশ, আপডেট, মুছে ফেলা এবং সময় ভ্রমণের প্রশ্নগুলি। এথেনা অ্যাপাচি আইসবার্গ টেবিলের জন্য পঠন, সময় ভ্রমণ, লেখা এবং ডিডিএল কোয়েরি সমর্থন করে যা ডেটার জন্য Apache Parquet ফর্ম্যাট ব্যবহার করে এবং এডাব্লুএস আঠালো ডেটা ক্যাটালগ তাদের মেটাস্টোরের জন্য।
ফিচার ইঞ্জিনিয়ারিং এটি কাঁচা ডেটা (ছবি, টেক্সট ফাইল, ভিডিও এবং আরও অনেক কিছু) সনাক্তকরণ এবং রূপান্তর করার একটি প্রক্রিয়া, অনুপস্থিত ডেটা ব্যাকফিল করা এবং প্রসঙ্গ প্রদানের জন্য এক বা একাধিক অর্থপূর্ণ ডেটা উপাদান যুক্ত করা যাতে একটি মেশিন লার্নিং (এমএল) মডেল এটি থেকে শিখতে পারে। পূর্বাভাস, কম্পিউটার দৃষ্টি, প্রাকৃতিক ভাষা প্রক্রিয়াকরণ, এবং বক্তৃতা স্বীকৃতি সহ বিভিন্ন ব্যবহারের ক্ষেত্রে ডেটা লেবেলিং প্রয়োজন।
Athena এর ক্ষমতার সাথে মিলিত, Apache Iceberg সমগ্র ডেটাসেট কপি বা পুনরায় তৈরি করার প্রয়োজন ছাড়াই নতুন ডেটা বৈশিষ্ট্য তৈরি করতে ডেটা বিজ্ঞানীদের জন্য একটি সরলীকৃত কর্মপ্রবাহ সরবরাহ করে। আপনি বৈশিষ্ট্য প্রকৌশলের জন্য অন্য কোনো পরিষেবা ব্যবহার না করে এথেনায় স্ট্যান্ডার্ড SQL ব্যবহার করে বৈশিষ্ট্য তৈরি করতে পারেন। ডেটা বিজ্ঞানীরা ডেটাসেট তৈরি এবং অনুলিপি করার জন্য ব্যয় করা সময় কমাতে পারেন এবং পরিবর্তে ডেটা বৈশিষ্ট্য ইঞ্জিনিয়ারিং, পরীক্ষা-নিরীক্ষা এবং স্কেলে ডেটা বিশ্লেষণে ফোকাস করতে পারেন।
এই পোস্টে, আমরা Apache Iceberg ওপেন টেবিল ফর্ম্যাটের সাথে Athena ব্যবহারের সুবিধাগুলি পর্যালোচনা করি এবং কীভাবে এটি ডেটা বিজ্ঞানীদের জন্য সাধারণ বৈশিষ্ট্য ইঞ্জিনিয়ারিং কাজগুলিকে সহজ করে তোলে। আমরা দেখাই যে কীভাবে অ্যাথেনা একটি বিদ্যমান টেবিলকে Apache Iceberg বিন্যাসে রূপান্তর করতে পারে, তারপরে কলাম যোগ করতে পারে, কলামগুলি মুছে ফেলতে পারে এবং ডেটাসেট পুনরায় তৈরি বা অনুলিপি না করে টেবিলে ডেটা পরিবর্তন করতে পারে এবং Apache Iceberg টেবিলে নতুন বৈশিষ্ট্য তৈরি করতে এই ক্ষমতাগুলি ব্যবহার করতে পারে৷
সমাধান ওভারভিউ
ডেটা বিজ্ঞানীরা সাধারণত বড় ডেটাসেটের সাথে কাজ করতে অভ্যস্ত। ডেটাসেটগুলি সাধারণত JSON, CSV, ORC, বা হয় Apache Parquet ফরম্যাট, বা দ্রুত পঠন কর্মক্ষমতা জন্য অনুরূপ পঠন-অপ্টিমাইজ করা বিন্যাস। ডেটা বিজ্ঞানীরা প্রায়ই নতুন ডেটা বৈশিষ্ট্য তৈরি করে এবং সমষ্টিগত এবং আনুষঙ্গিক ডেটা দিয়ে এই জাতীয় ডেটা বৈশিষ্ট্যগুলিকে ব্যাকফিল করে। ঐতিহাসিকভাবে, Apache Parquet ফরম্যাটে অন্তর্নিহিত ডেটা সহ টেবিলের উপরে একটি দৃশ্য তৈরি করে এই কাজটি সম্পন্ন করা হয়েছিল, যেখানে রানটাইমে এই ধরনের কলাম এবং ডেটা যোগ করা হয়েছিল বা অতিরিক্ত কলাম সহ একটি নতুন টেবিল তৈরি করে। যদিও এই কার্যপ্রবাহটি অনেক ব্যবহারের ক্ষেত্রে উপযুক্ত, তবে এটি বড় ডেটাসেটের জন্য অদক্ষ, কারণ রানটাইমে ডেটা তৈরি করতে হবে বা ডেটাসেটগুলি কপি করে রূপান্তরিত করতে হবে।
এথেনা পরিচয় করিয়ে দিয়েছে ACID (Atomicity, Consistency, Isolation, Durability) লেনদেন INSERT, UPDATE, DELETE, MARGE, এবং টাইম ট্রাভেল অপারেশন যুক্ত করার ক্ষমতা অ্যাপাচি আইসবার্গ টেবিল. এই ক্ষমতাগুলি ডেটা বিজ্ঞানীদের নতুন ডেটা বৈশিষ্ট্য তৈরি করতে এবং ডেটাসেটটিকে অনুলিপি বা রূপান্তরিত করার বা একটি দৃশ্যের সাথে বিমূর্ত করার বিষয়ে চিন্তা না করে বিদ্যমান ডেটাসেটে বিদ্যমান ডেটা বৈশিষ্ট্যগুলিকে ড্রপ করতে সক্ষম করে। ডেটা বিজ্ঞানীরা ফিচার ইঞ্জিনিয়ারিং কাজের উপর ফোকাস করতে পারেন এবং ডেটাসেটগুলি অনুলিপি এবং রূপান্তর করা এড়াতে পারেন।
এথেনা আইসবার্গ আপডেট অপারেশন একই লেনদেনের ডেটা ফাইল হিসাবে অ্যাপাচি আইসবার্গ অবস্থান মুছে ফেলা ফাইল এবং নতুন আপডেট করা সারিগুলি লিখে। আপনি একটি একক আপডেট বিবৃতির মাধ্যমে রেকর্ড সংশোধন করতে পারেন।
অ্যাথেনা ইঞ্জিন সংস্করণ 3 প্রকাশের সাথে সাথে, অ্যাপাচি আইসবার্গ টেবিলের ক্ষমতাগুলি অপারেশনগুলির জন্য সমর্থন সহ উন্নত করা হয়েছে যেমন সিলেক্ট হিসাবে টেবিল তৈরি করুন (CTAS) এবং মার্জ কমান্ড যা আপনার আইসবার্গ ডেটার জীবনচক্র ব্যবস্থাপনাকে স্ট্রীমলাইন করে। CTAS অন্যান্য ফরম্যাট যেমন Apache Paquet থেকে টেবিল তৈরি করা দ্রুত এবং দক্ষ করে তোলে এবং মধ্যে একত্রীকরণ একটি আইসবার্গ টেবিলে শর্তসাপেক্ষ আপডেট, মুছে বা সারি সন্নিবেশ করান। একটি একক বিবৃতি আপডেট, মুছে ফেলা এবং ক্রিয়া সন্নিবেশ করাতে পারে।
পূর্বশর্ত
Apache Iceberg টেবিলের সাথে CTAS এবং MERGE কমান্ড ব্যবহার করতে Athena ইঞ্জিন সংস্করণ 3 সহ একটি Athena ওয়ার্কগ্রুপ সেট আপ করুন। আপনার অ্যাথেনা ওয়ার্কগ্রুপে আপনার বিদ্যমান এথেনা ইঞ্জিনকে সংস্করণ 3 এ আপগ্রেড করতে, নির্দেশাবলী অনুসরণ করুন ক্যোয়ারী কর্মক্ষমতা বাড়াতে এবং আরো বিশ্লেষণ বৈশিষ্ট্য অ্যাক্সেস করতে Athena ইঞ্জিন সংস্করণ 3 এ আপগ্রেড করুন বা পড়ুন এথেনা কনসোলে ইঞ্জিন সংস্করণ পরিবর্তন করা হচ্ছে.
ডেটা সেটটি
প্রদর্শনের জন্য, আমরা একটি Apache Parquet টেবিল ব্যবহার করি যাতে S3 বালতিতে সংরক্ষিত বিগত বেশ কয়েক বছর থেকে এলোমেলোভাবে বিতরণ করা কাল্পনিক বিক্রয় ডেটার কয়েক মিলিয়ন রেকর্ড রয়েছে। ডাউনলোড ডেটাসেট, আপনার স্থানীয় কম্পিউটারে আনজিপ করুন এবং আপনার S3 বালতিতে আপলোড করুন। এই পোস্টে, আমরা আমাদের ডেটাসেট আপলোড করেছি s3://sample-iceberg-datasets-xxxxxxxxxxx/sampledb/orders_and_customers/
.
নিম্নলিখিত টেবিলটি টেবিলের বিন্যাস দেখায় customer_orders
.
কলামের নাম | তথ্য টাইপ | বিবরণ |
অর্ডার কী | স্ট্রিং | অর্ডারের জন্য অর্ডার নম্বর |
কাস্টকি | স্ট্রিং | গ্রাহক সনাক্তকরণ নম্বর |
অর্ডারের অবস্থা | স্ট্রিং | আদেশের অবস্থা |
মোট দাম | স্ট্রিং | অর্ডারের মোট মূল্য |
অর্ডারের তারিখ | স্ট্রিং | আদেশের তারিখ |
অর্ডার অগ্রাধিকার | স্ট্রিং | আদেশের অগ্রাধিকার |
করণিক | স্ট্রিং | কেরানির নাম যিনি আদেশটি প্রক্রিয়া করেছিলেন৷ |
জাহাজের অগ্রাধিকার | স্ট্রিং | শিপিং উপর অগ্রাধিকার |
নাম | স্ট্রিং | ক্রেতার নাম |
ঠিকানা | স্ট্রিং | গ্রাহক ঠিকানা |
জাতীয়তা | স্ট্রিং | গ্রাহক জাতি কী |
ফোন | স্ট্রিং | গ্রাহকের ফোন নম্বর |
acctbal | স্ট্রিং | গ্রাহক অ্যাকাউন্ট ব্যালেন্স |
mktsegment | স্ট্রিং | গ্রাহক বাজার বিভাগ |
বৈশিষ্ট্য প্রকৌশল সঞ্চালন
একজন ডেটা সায়েন্টিস্ট হিসেবে আমরা পারফর্ম করতে চাই বৈশিষ্ট্য ইঞ্জিনিয়ারিং বিদ্যমান ডেটাসেটে প্রতিটি গ্রাহকের জন্য গণনাকৃত এক বছরের মোট কেনাকাটা এবং এক বছরের গড় কেনাকাটা যোগ করে গ্রাহকের অর্ডার ডেটাতে। প্রদর্শনের উদ্দেশ্যে, আমরা তৈরি করেছি customer_orders
মধ্যে টেবিল sampledb
নিম্নলিখিত DDL কমান্ডে দেখানো হিসাবে Athena ব্যবহার করে ডাটাবেস। (আপনি আপনার বিদ্যমান ডেটাসেট ব্যবহার করতে পারেন এবং এই পোস্টে উল্লিখিত পদক্ষেপগুলি অনুসরণ করতে পারেন।) customer_orders
ডেটাসেট তৈরি করা হয়েছিল এবং S3 বালতি অবস্থানে সংরক্ষণ করা হয়েছিল s3://sample-iceberg-datasets-xxxxxxxxxxx/sampledb/orders_and_customers/
Parquet বিন্যাসে. এই টেবিলটি একটি Apache Iceberg টেবিল নয়।
একটি ক্যোয়ারী চালিয়ে টেবিলে ডেটা যাচাই করুন:
আমরা গ্রাহকের বিক্রয় সম্পর্কে গভীরভাবে বোঝার জন্য এই টেবিলে নতুন বৈশিষ্ট্য যুক্ত করতে চাই, যার ফলে দ্রুত মডেল প্রশিক্ষণ এবং আরও মূল্যবান অন্তর্দৃষ্টি পাওয়া যেতে পারে। ডেটাসেটে নতুন বৈশিষ্ট্য যোগ করতে, রূপান্তর করুন customer_orders
এথেনার টেবিল থেকে অ্যাপাচি আইসবার্গ টেবিল। ইস্যু ক CTAS থেকে Apache Iceberg বিন্যাস সহ একটি নতুন টেবিল তৈরি করতে ক্যোয়ারী স্টেটমেন্ট customer_orders
টেবিল এটি করার সময়, প্রতিটি গ্রাহকের দ্বারা বিগত বছরে (ডেটাসেটের সর্বাধিক বছর) মোট ক্রয়ের পরিমাণ পেতে একটি নতুন বৈশিষ্ট্য যুক্ত করা হয়।
নিম্নলিখিত CTAS ক্যোয়ারীতে, একটি নতুন কলাম নামে one_year_sales_aggregate
হিসাবে ডিফল্ট মান সহ 0.0
ডেটা টাইপের double
যোগ করা হয় এবং table_type
তৈরি ICEBERG
:
নতুন কলামের সাথে অ্যাপাচি আইসবার্গ টেবিলে ডেটা যাচাই করতে নিম্নলিখিত ক্যোয়ারীটি ইস্যু করুন one_year_sales_aggregate
হিসাবে মান 0.0
:
আমরা নতুন বৈশিষ্ট্যের জন্য মান পূরণ করতে চাই one_year_sales_aggregate
গত বছরের (ডেটাসেটের সর্বোচ্চ বছর) তাদের কেনাকাটার উপর ভিত্তি করে প্রতিটি গ্রাহকের জন্য মোট ক্রয়ের পরিমাণ পেতে ডেটাসেটে। এথেনা ব্যবহার করে Apache Iceberg টেবিলে একটি মার্জ ক্যোয়ারী স্টেটমেন্ট ইস্যু করুন one_year_sales_aggregate
বৈশিষ্ট্য:
বিগত বছরে প্রতিটি গ্রাহকের মোট খরচের জন্য আপডেট করা মান যাচাই করতে নিম্নলিখিত প্রশ্নটি ইস্যু করুন:
আমরা প্রতিটি গ্রাহকের দ্বারা বিগত বছরের গড় ক্রয়ের পরিমাণ গণনা এবং সংরক্ষণ করতে একটি বিদ্যমান Apache Iceberg টেবিলে আরেকটি বৈশিষ্ট্য যুক্ত করার সিদ্ধান্ত নিয়েছি। বৈশিষ্ট্যের জন্য বিদ্যমান টেবিলে একটি নতুন কলাম যোগ করতে একটি ALTER ক্যোয়ারী বিবৃতি ইস্যু করুন৷ one_year_sales_average
:
এই নতুন বৈশিষ্ট্যে মানগুলি পূরণ করার আগে, আপনি বৈশিষ্ট্যটির জন্য ডিফল্ট মান সেট করতে পারেন one_year_sales_average
থেকে 0.0
. অ্যাথেনায় একই অ্যাপাচি আইসবার্গ টেবিল ব্যবহার করে, নতুন বৈশিষ্ট্যটির মান পূরণ করতে একটি আপডেট ক্যোয়ারী বিবৃতি জারি করুন 0.0
:
বিগত বছরে প্রতিটি গ্রাহকের গড় খরচের জন্য আপডেট করা মান যাচাই করতে নিম্নলিখিত ক্যোয়ারীটি ইস্যু করুন 0.0
:
এখন আমরা নতুন বৈশিষ্ট্যের জন্য মান পূরণ করতে চাই one_year_sales_average
গত বছরে তাদের কেনাকাটার উপর ভিত্তি করে প্রতিটি গ্রাহকের জন্য গড় ক্রয়ের পরিমাণ পেতে ডেটাসেটে (ডেটাসেটের সর্বোচ্চ বছর)। বৈশিষ্ট্যটির মান পূরণ করতে অ্যাথেনা ইঞ্জিন ব্যবহার করে অ্যাথেনার বিদ্যমান অ্যাপাচি আইসবার্গ টেবিলে একটি মার্জ ক্যোয়ারী বিবৃতি ইস্যু করুন one_year_sales_average
:
প্রতিটি গ্রাহকের গড় খরচের জন্য আপডেট করা মান যাচাই করতে নিম্নলিখিত প্রশ্নটি ইস্যু করুন:
ডেটাসেটে অতিরিক্ত ডেটা বৈশিষ্ট্য যুক্ত হয়ে গেলে, ডেটা বিজ্ঞানীরা সাধারণত ML মডেলগুলিকে প্রশিক্ষণ দিতে এবং Amazon Sagemaker বা সমতুল্য টুলসেট ব্যবহার করে অনুমান করতে এগিয়ে যান।
উপসংহার
এই পোস্টে, আমরা দেখিয়েছি কিভাবে Apache Iceberg এর সাথে Athena ব্যবহার করে ফিচার ইঞ্জিনিয়ারিং করতে হয়। আমরা Apache Parquet ফরম্যাটে বিদ্যমান ডেটাসেট থেকে Athena-এ একটি Apache Iceberg টেবিল তৈরি করতে CTAS ক্যোয়ারী ব্যবহার করে দেখিয়েছি, ALTER ক্যোয়ারী ব্যবহার করে Athena-এ বিদ্যমান Apache Iceberg টেবিলে নতুন বৈশিষ্ট্য যোগ করে এবং আপডেট করতে UPDATE এবং MERGE ক্যোয়ারী স্টেটমেন্ট ব্যবহার করে বিদ্যমান কলামের বৈশিষ্ট্য মান।
আমরা আপনাকে দ্রুত এবং দক্ষতার সাথে টেবিল তৈরি করতে CTAS ক্যোয়ারী ব্যবহার করতে এবং Apache Iceberg-এর সাথে Athena ব্যবহার করে বৈশিষ্ট্যগুলিকে রূপান্তর করার সময় ডেটা প্রস্তুতিকে সহজ করতে এবং কাজগুলি আপডেট করার জন্য এক ধাপে টেবিলগুলিকে সিঙ্ক্রোনাইজ করতে MERGE ক্যোয়ারী স্টেটমেন্ট ব্যবহার করতে উত্সাহিত করি৷ আপনার মন্তব্য বা প্রতিক্রিয়া থাকলে, মন্তব্য বিভাগে তাদের ছেড়ে দিন.
লেখক সম্পর্কে
বিবেক গৌতম এডব্লিউএস প্রফেশনাল সার্ভিসেস-এ ডেটা লেকে বিশেষায়িত একজন ডেটা আর্কিটেক্ট। তিনি এন্টারপ্রাইজ গ্রাহকদের সাথে কাজ করে ডেটা পণ্য, বিশ্লেষণ প্ল্যাটফর্ম এবং AWS-এ সমাধান তৈরি করে। আধুনিক ডেটা প্ল্যাটফর্ম তৈরি এবং ডিজাইন না করার সময়, বিবেক একজন খাদ্য উত্সাহী যিনি নতুন ভ্রমণ গন্তব্যগুলি অন্বেষণ করতে এবং হাইকিং করতে পছন্দ করেন৷
মিখাইল ভ্যানশটেইন অ্যামাজন ওয়েব পরিষেবাগুলির সাথে একজন সমাধান স্থপতি৷ মিখাইল স্বাস্থ্যসেবা এবং জীবন বিজ্ঞান গ্রাহকদের সাথে কাজ করে এমন সমাধান তৈরি করতে যা রোগীদের ফলাফল উন্নত করতে সহায়তা করে। মিখাইল ডেটা বিশ্লেষণ পরিষেবাগুলিতে বিশেষজ্ঞ।
নরেশ গৌতম তিনি 20 বছরের অভিজ্ঞতার সাথে AWS-এর একজন ডেটা অ্যানালিটিক্স এবং AI/ML নেতা, যিনি গ্রাহকদের ডেটা-চালিত সিদ্ধান্ত গ্রহণের ক্ষমতায়নের জন্য অত্যন্ত উপলব্ধ, উচ্চ-কার্যক্ষমতা, এবং খরচ-কার্যকর ডেটা বিশ্লেষণ এবং AI/ML সমাধানগুলিকে আর্কিটেক্ট করতে সাহায্য করেন। . তার অবসর সময়ে, তিনি ধ্যান এবং রান্না উপভোগ করেন।
হর্ষ তাদিপার্থী একজন বিশেষজ্ঞ প্রিন্সিপাল সলিউশন আর্কিটেক্ট, এডাব্লুএস-এর অ্যানালিটিক্স। তিনি ডাটাবেস এবং বিশ্লেষণে গ্রাহকদের জটিল সমস্যাগুলি সমাধান করতে এবং সফল ফলাফল প্রদান করতে উপভোগ করেন। কাজের বাইরে, তিনি তার পরিবারের সাথে সময় কাটাতে, সিনেমা দেখতে এবং যখনই সম্ভব ভ্রমণ করতে পছন্দ করেন।
- এসইও চালিত বিষয়বস্তু এবং পিআর বিতরণ। আজই পরিবর্ধিত পান।
- ইভিএম ফাইন্যান্স। বিকেন্দ্রীভূত অর্থের জন্য ইউনিফাইড ইন্টারফেস। এখানে প্রবেশ করুন.
- কোয়ান্টাম মিডিয়া গ্রুপ। IR/PR প্রশস্ত। এখানে প্রবেশ করুন.
- প্লেটোএআইস্ট্রিম। Web3 ডেটা ইন্টেলিজেন্স। জ্ঞান প্রসারিত. এখানে প্রবেশ করুন.
- উত্স: https://aws.amazon.com/blogs/big-data/accelerate-data-science-feature-engineering-on-transactional-data-lakes-using-amazon-athena-with-apache-iceberg/
- : আছে
- : হয়
- :না
- :কোথায়
- $ ইউপি
- 10
- 100
- 12
- 17
- 20
- 20 বছর
- 23
- 27
- 7
- a
- সম্পর্কে
- দ্রুততর করা
- প্রবেশ
- সম্পন্ন
- হিসাব
- স্টক
- যোগ
- যোগ
- যোগ
- অতিরিক্ত
- ঠিকানা
- এআই / এমএল
- এছাড়াও
- যদিও
- মর্দানী স্ত্রীলোক
- অ্যামাজন অ্যাথেনা
- আমাজন সেজমেকার
- অ্যামাজন ওয়েব সার্ভিসেস
- পরিমাণ
- an
- বিশ্লেষণমূলক
- বিশ্লেষণাত্মক
- বৈশ্লেষিক ন্যায়
- বিশ্লেষণ করা
- বিশ্লেষণ
- এবং
- অন্য
- কোন
- এ্যাপাচি
- আপা স্পার্ক
- রয়েছি
- AS
- At
- সহজলভ্য
- গড়
- এড়াতে
- ডেস্কটপ AWS
- AWS প্রফেশনাল সার্ভিসেস
- ভিত্তি
- BE
- কারণ
- হয়েছে
- সুবিধা
- নির্মাণ করা
- ভবন
- নির্মিত
- by
- গণিত
- CAN
- ক্ষমতা
- মামলা
- শ্রেণীবিন্যাস
- মেঘ
- সংগ্রহ
- স্তম্ভ
- কলাম
- মেশা
- মন্তব্য
- সাধারণ
- জটিল
- গনা
- কম্পিউটার
- কম্পিউটার ভিশন
- কনফিগারেশন
- ধারণ
- প্রসঙ্গ
- রূপান্তর
- রান্না
- নকল
- সংশোধণী
- সাশ্রয়ের
- সৃষ্টি
- নির্মিত
- তৈরি করা হচ্ছে
- ক্রেতা
- গ্রাহকদের
- উপাত্ত
- ডেটা বিশ্লেষণ
- ডেটা লেক
- তথ্য বিজ্ঞান
- তথ্য বিজ্ঞানী
- তথ্য চালিত
- ডেটাবেস
- ডাটাবেস
- ডেটাসেট
- তারিখ
- সিদ্ধান্ত নেন
- সিদ্ধান্ত মেকিং
- গভীর
- ডিফল্ট
- প্রদান
- বিতরণ
- প্রদর্শন
- প্রদর্শিত
- ফন্দিবাজ
- গন্তব্যস্থল
- বণ্টিত
- করছেন
- ডবল
- ড্রপ
- স্থায়িত্ব
- প্রতি
- সহজ
- দক্ষ
- দক্ষতার
- প্রচেষ্টা
- পারেন
- উপাদান
- ক্ষমতাপ্রদান করা
- সক্ষম করা
- উত্সাহিত করা
- ইঞ্জিন
- প্রকৌশল
- ইঞ্জিন
- উন্নত
- উদ্যোগ
- এন্টারপ্রাইজ গ্রাহকরা
- কৌতূহলী ব্যক্তি
- সমগ্র
- সমতুল্য
- থার (eth)
- বিদ্যমান
- অভিজ্ঞতা
- অন্বেষণ করুণ
- বহিরাগত
- মিথ্যা
- পরিবার
- দ্রুত
- দ্রুত
- বৈশিষ্ট্য
- বৈশিষ্ট্য
- প্রতিক্রিয়া
- নথি পত্র
- কেন্দ্রবিন্দু
- অনুসরণ করা
- অনুসরণ
- খাদ্য
- জন্য
- বিন্যাস
- অবকাঠামো
- বিনামূল্যে
- থেকে
- সাধারণত
- উত্পন্ন
- পাওয়া
- Go
- গ্রুপ
- Hadoop
- আছে
- he
- স্বাস্থ্যসেবা
- সাহায্য
- সাহায্য
- উচ্চ পারদর্শিতা
- অত্যন্ত
- হাইকস
- তার
- ঐতিহাসিকভাবে
- মধুচক্র
- কিভাবে
- কিভাবে
- এইচটিএমএল
- HTTPS দ্বারা
- শনাক্ত
- চিহ্নিতকরণের
- if
- চিত্র
- উন্নত করা
- in
- সুদ্ধ
- বৃদ্ধি
- অদক্ষ
- পরিকাঠামো
- সন্নিবেশ
- অর্ন্তদৃষ্টি
- পরিবর্তে
- নির্দেশাবলী
- ইন্টারেক্টিভ
- মধ্যে
- উপস্থাপিত
- বিচ্ছিন্নতা
- সমস্যা
- IT
- JPG
- JSON
- লেবেল
- হ্রদ
- ভাষা
- বড়
- গত
- বিন্যাস
- নেতা
- শিখতে
- শিক্ষা
- ত্যাগ
- জীবন
- জীবন বিজ্ঞান
- জীবনচক্র
- LIMIT টি
- স্থানীয়
- অবস্থান
- ভালবাসে
- মেশিন
- মেশিন লার্নিং
- করা
- তৈরি করে
- পরিচালনা করা
- ব্যবস্থাপনা
- পরিচালনা করে
- অনেক
- বাজার
- মিলেছে
- সর্বোচ্চ
- অর্থপূর্ণ
- ধ্যান
- উল্লিখিত
- মার্জ
- মিলিয়ন
- অনুপস্থিত
- ML
- মডেল
- মডেল
- আধুনিক
- পরিবর্তন
- অধিক
- চলচ্চিত্র
- নাম
- নামে
- জাতি
- প্রাকৃতিক
- স্বভাবিক ভাষা
- স্বাভাবিক ভাষা প্রক্রিয়াকরণ
- প্রয়োজন
- প্রয়োজন
- নতুন
- নতুন বৈশিষ্ট্য
- নতুন বৈশিষ্ট
- সদ্য
- না।
- সংখ্যা
- of
- প্রায়ই
- on
- ONE
- কেবল
- খোলা
- ওপেন সোর্স
- অপারেশন
- অপারেশনস
- or
- আদেশ
- অন্যান্য
- আমাদের
- ফলাফল
- বাহিরে
- গত
- বেতন
- সম্পাদন করা
- কর্মক্ষমতা
- ফোন
- প্ল্যাটফর্ম
- Plato
- প্লেটো ডেটা ইন্টেলিজেন্স
- প্লেটোডাটা
- দয়া করে
- অবস্থান
- সম্ভব
- পোস্ট
- প্রস্তুতি
- মূল্য
- অধ্যক্ষ
- সমস্যা
- প্রক্রিয়া
- প্রক্রিয়াজাত
- প্রক্রিয়াজাতকরণ
- পণ্য
- পেশাদারী
- প্রদান
- ক্রয়
- কেনাকাটা
- উদ্দেশ্য
- পাইথন
- প্রশ্নের
- দ্রুত
- কাঁচা
- মূল তথ্য
- পড়া
- স্বীকার
- নথি
- রেকর্ড
- হ্রাস করা
- মুক্তি
- প্রয়োজনীয়
- ফল
- এখানে ক্লিক করুন
- সারিটি
- চালান
- দৌড়
- ঋষি নির্মাতা
- বিক্রয়
- একই
- স্কেল
- বিজ্ঞান
- বিজ্ঞান
- বিজ্ঞানী
- বিজ্ঞানীরা
- অধ্যায়
- Serverless
- সেবা
- সেবা
- সেট
- বিভিন্ন
- প্রদর্শিত
- শো
- অনুরূপ
- সহজ
- সরলীকৃত
- সহজতর করা
- একক
- So
- সলিউশন
- সমাধানে
- সোর্স
- স্ফুলিঙ্গ
- বিশেষজ্ঞ
- বিশেষ
- বক্তৃতা
- কন্ঠ সনান্তকরণ
- ব্যয় করা
- অতিবাহিত
- এসকিউএল
- মান
- বিবৃতি
- বিবৃতি
- ধাপ
- প্রারম্ভিক ব্যবহারের নির্দেশাবলী
- স্টোরেজ
- দোকান
- সঞ্চিত
- স্ট্রিমলাইন
- স্ট্রিং
- সফল
- এমন
- সমর্থন
- সমর্থন
- সিস্টেম
- টেবিল
- কার্য
- কাজ
- যে
- সার্জারির
- মার্জ
- তাদের
- তাহাদিগকে
- তারপর
- সেখানে।
- এইগুলো
- এই
- সময়
- সময় ভ্রমণ
- থেকে
- শীর্ষ
- মোট
- রেলগাড়ি
- প্রশিক্ষণ
- লেনদেন
- লেনদেনের
- রুপান্তরিত
- রূপান্তর
- ভ্রমণ
- আদর্শ
- নিম্নাবস্থিত
- বোধশক্তি
- আপডেট
- আপডেট
- আপডেট
- আপগ্রেড
- আপলোড করা
- ব্যবহার
- ব্যবহার
- সাধারণত
- যাচাই করুন
- দামি
- মূল্য
- মানগুলি
- বিভিন্ন
- যাচাই
- সংস্করণ
- খুব
- মাধ্যমে
- Videos
- চেক
- দৃষ্টি
- প্রয়োজন
- ছিল
- ওয়াচ
- we
- ওয়েব
- ওয়েব সার্ভিস
- ছিল
- কখন
- যখনই
- যে
- যখন
- হু
- সঙ্গে
- ছাড়া
- হয়া যাই ?
- কর্মপ্রবাহ
- ওয়ার্কগ্রুপ
- কাজ
- কাজ
- would
- লেখা
- বছর
- বছর
- আপনি
- আপনার
- zephyrnet
- ফ্যাস্ শব্দ