ডেটা সায়েন্স: আপনার যা জানা দরকার
ডেটা বিজ্ঞান এবং এর সমস্ত ব্যবসায়িক সম্ভাবনা সম্পর্কে আরও কিছু জানতে চাইছেন? আপনার যা জানা দরকার তা এখানে।
ডেটা সায়েন্স হল সেই ক্ষেত্র যা মূল্যবান অন্তর্দৃষ্টি অর্জনের জন্য জিনিসগুলি সম্পর্কে তথ্য সংগ্রহ করে, সঞ্চয় করে এবং বিশ্লেষণ করে।
কোম্পানিগুলি দীর্ঘদিন ধরে ডেটা-সায়েন্স কার্যক্রমে নিযুক্ত রয়েছে, তবে ইন্টারনেট ব্যবহারকারীর ডেটা এবং সস্তা ক্লাউড অবকাঠামোর সাম্প্রতিক বিস্ফোরণ শিল্পে একটি গর্জন তৈরি করেছে।
অনুরূপ শাখাগুলির তুলনায়, ডেটা বিজ্ঞান তুলনামূলকভাবে নতুন এবং এখনও বিকশিত। সুতরাং, এটি ভবিষ্যতের জন্য ক্যারিয়ারের পথ হিসাবে সমানভাবে প্রচুর আশার প্রস্তাব দেয়।
এই পোস্টটি ডেটা সায়েন্স সম্পর্কে আপনার যা জানা দরকার এবং এটি কীভাবে আপনার বা আপনার কোম্পানিকে উপকৃত করতে পারে তা তালিকাভুক্ত করে।
সুচিপত্র
লুকান
কেন ডেটা সায়েন্স?
ডেটা বিজ্ঞানীদের চাহিদা ক্রমাগত বাড়ছে, তাই মাঠে নামার জন্য এটি একটি ভাল কারণ। আরেকটি ভাল কারণ হল যে ডেটা সায়েন্স তুলনামূলকভাবে ভাল অর্থ প্রদান করে, তাই আপনাকে আপনার আয় সম্পর্কে খুব বেশি মাথা ঘামানোর দরকার নেই।
উপরন্তু, আপনি অনেক সেক্টর জুড়ে ডেটা সায়েন্টিস্ট হিসাবে কাজ করতে পারেন, তাই আপনি একটি শিল্পে সীমাবদ্ধ নন। প্যাটার্নগুলি খুঁজে পেতে এবং আর্থিক পরিষেবা থেকে লজিস্টিক, উত্পাদন, টেলিযোগাযোগ, স্বাস্থ্যসেবা এবং আরও অনেক কিছুতে পারফরম্যান্স পরীক্ষা করতে কেবল আপনার বিশ্লেষণাত্মক দক্ষতা প্রয়োগ করুন।
ডেটা সায়েন্স এর অ্যাপ্লিকেশন
ডেটা সায়েন্স একটি বিশাল ক্ষেত্র যা অনেক শিল্পের ক্ষেত্রে প্রযোজ্য, তাই এর সম্ভাব্য অ্যাপ্লিকেশনগুলি বিশাল।
এই ডেটা সায়েন্স অ্যাপ্লিকেশনগুলির মধ্যে নিম্নলিখিতগুলি সবচেয়ে জনপ্রিয়:
- জালিয়াতি এবং ঝুঁকি সনাক্তকরণ - এটি ছিল ডেটা সায়েন্সের প্রথম দিকের একটি অ্যাপ্লিকেশন। বিভিন্ন ডেটাসেটের সংগ্রহ এবং বিশ্লেষণ এটিকে সম্ভব করেছে অর্থ কোম্পানি ভাল এড়াতে এবং খারাপ ঋণ এবং ক্ষতি ব্যবস্থাপনা. এটি সহজেই এমন লেনদেনগুলি সনাক্ত করাও সম্ভব হয়েছিল যেগুলি জালিয়াতি হওয়ার উচ্চ সম্ভাবনা ছিল৷
- স্বাস্থ্যসেবা - জেনেটিক্স, নির্দিষ্ট কিছু রোগ এবং তাদের ওষুধের প্রতিক্রিয়ার মধ্যে সংযোগ বের করতে চিকিৎসা গবেষণায় ডেটা সায়েন্সও নিযুক্ত করা হয়। ভবিষ্যত ওষুধের ফলাফলের পূর্বাভাস দিতে মডেল সিমুলেশন ব্যবহার করে ওষুধ তৈরিতেও এটি ব্যবহার করা হয়।
- চিত্র স্বীকৃতি - এটি ডেটা বিজ্ঞানের আরেকটি খুব জনপ্রিয় অ্যাপ্লিকেশন। ইমেজ রিকগনিশন বলতে ইমেজ ডেটা সেট যেমন ছবি এবং ভিডিওতে প্যাটার্নের সনাক্তকরণ বোঝায় এবং এটি অনেক প্রতিশ্রুতিশীল ভবিষ্যত অ্যাপ্লিকেশন অফার করে।
- খোঁজ যন্ত্র – Google এবং Bing এর মতো সার্চ ইঞ্জিন থেকে আপনি যে ফলাফলগুলি দেখেন তা উপস্থাপন করার ক্ষেত্রেও ডেটা সায়েন্স একটি বড় ভূমিকা পালন করে৷ এখানে ব্যবহৃত অ্যালগরিদমগুলি প্রতিটি সার্চ টার্মের জন্য সেরা ফলাফল পেতে কোটি কোটি পৃষ্ঠার তুলনা করে। সময়ের সাথে সাথে ফলাফলগুলিকে আরও ভালভাবে ব্যক্তিগতকৃত করতে তারা ব্যবহারকারীর ক্লিকগুলিও ট্র্যাক করতে পারে।
- লজিস্টিক - ডেটা সায়েন্স ব্যবহার করে রুট অপ্টিমাইজেশন কোম্পানিগুলিকে প্রচুর অর্থ সাশ্রয় করতে এবং অপারেশনাল খরচ কম করতে সাহায্য করতে পারে।
- সুপারিশ সিস্টেম - এটি আপনার সাথে প্রাসঙ্গিক হতে পারে এমন পরবর্তী সেরা জিনিসগুলি চেষ্টা এবং ভবিষ্যদ্বাণী করার জন্য আপনার অতীতের সমস্ত কার্যকলাপ থেকে ডেটা তৈরি করে৷ নেটফ্লিক্স থেকে স্পটিফাই, অ্যামাজন, টুইটার এবং আরও অনেক জায়গায় সুপারিশ সিস্টেমগুলি রয়েছে৷
- কন্ঠ সনান্তকরণ - ইমেজ-রিকগনিশন সিস্টেমের মতো, বক্তৃতা শনাক্তকরণ ডেটা বিজ্ঞান ব্যবহার করে মানুষের বক্তৃতা বুঝতে মেশিনগুলিকে সক্ষম করে।
- বিজ্ঞাপন - লক্ষ্যযুক্ত বিজ্ঞাপন শুধুমাত্র ডেটা সায়েন্সের দ্বারাই সম্ভব, কারণ এটি ব্যবহারকারীর জনসংখ্যাগত এবং সাইকোগ্রাফিক ডেটার বিশাল পরিমাণের উপর ভিত্তি করে।
ডেটা সায়েন্স বনাম পরিসংখ্যান
ডেটা বিজ্ঞান এবং পরিসংখ্যানের মধ্যে অনেক মিল রয়েছে, তবে দুটি শাখার মধ্যে বেশ কিছু পার্থক্য রয়েছে।
প্রারম্ভিকদের জন্য, পরিসংখ্যান হল বেশিরভাগ গাণিতিক শৃঙ্খলা, যার লক্ষ্য পরিমাণগত তথ্য সংগ্রহ এবং ব্যাখ্যা করা। অন্যদিকে, ডেটা সায়েন্স গণিত থেকে শুরু করে কম্পিউটার বিজ্ঞান, ডেটা ব্যাঙ্কিং এবং আরও অনেক কিছুর উপর নির্ভর করে।
ডেটা বিজ্ঞান পরিসংখ্যানের চেয়ে অনেক বড় ডেটা সেট নিয়েও কাজ করে। বেশিরভাগ পরিসংখ্যান মডেলিং তুলনামূলকভাবে অল্প পরিমাণে ডেটার সাথে ঘটে, যখন ডেটা বিজ্ঞানীদের প্রায়শই একাধিক কম্পিউটারে ফিট করা প্রচুর পরিমাণে ডেটা মোকাবেলা করতে হয়।
পরিশেষে, যদিও পরিসংখ্যানগুলি বেশিরভাগই হাতে থাকা ডেটা থেকে বিশ্ব সম্পর্কে উপসংহারে ফোকাস করে, ডেটা সায়েন্স বেশিরভাগই উপলভ্য ডেটা থেকে ভবিষ্যদ্বাণীমূলক অর্থ এবং অপ্টিমাইজেশানের উপর ফোকাস করে।
ডেটা সায়েন্স বনাম কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা
তথ্য বিজ্ঞান এবং কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা দুটি পদ যা প্রায়ই ওভারল্যাপ হয়। কিন্তু যখন তারা সম্পর্কিত, তারা একই নয়।
তথ্য বিজ্ঞান হল তথ্য সংগ্রহ, প্রস্তুতি এবং বিশ্লেষণের জন্য একটি বিস্তৃত পদ্ধতি যা অন্তর্দৃষ্টি অর্জনের জন্য কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা অন্তর্দৃষ্টি অর্জনের জন্য ভবিষ্যদ্বাণীমূলক অ্যালগরিদমের বাস্তবায়ন।
কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা ডেটা সায়েন্সের অংশ, বড় ডেটা নিয়ে কাজ করার সমস্ত সম্পর্কিত পদ্ধতি এবং মডেলগুলির জন্য ছাতা শব্দ।
কিভাবে একজন ডেটা সায়েন্টিস্ট কাজ করে
একজন ডেটা সায়েন্টিস্টের কাজকে চারটি প্রধান বিভাগে ভাগ করা যায়, সেগুলো হল:
- তথ্য সংগ্রহ এবং সঞ্চয়
- তথ্য বিশ্লেষণ এবং ব্যাখ্যা
- ডেটা থেকে ভবিষ্যদ্বাণী করার জন্য সরঞ্জাম এবং মডেল তৈরি করা
- ডেটা ভিজ্যুয়ালাইজেশন এবং রিপোর্টিং
ডেটা সায়েন্সের জন্য প্রয়োজনীয় দক্ষতা
- অংক - স্ব-ব্যাখ্যামূলক শৃঙ্খলা।
- মেশিন লার্নিং – প্যাটার্নের অনুসন্ধানে বড় ডেটাসেটে লার্নিং মোডে অ্যালগরিদমের প্রয়োগ, প্রায়শই পাইথন ভাষায় করা হয়।
- ডেটা মডেলিং - এটি থেকে অন্তর্দৃষ্টি সংগ্রহ করতে প্রচুর পরিমাণে ডেটা সংগঠিত এবং পরিচালনা করার পদ্ধতি৷
- সফ্টওয়্যার প্রকৌশল - অ্যালগরিদম তৈরির প্রক্রিয়া যা অন্তর্দৃষ্টি তৈরি করতে বিপুল পরিমাণ ডেটার মধ্য দিয়ে মন্থন করে। জনপ্রিয় টুলের মধ্যে রয়েছে পাইথন এবং আর.
- পরিসংখ্যান - একটি ডেটা সেট থেকে অর্থপূর্ণ অন্তর্দৃষ্টি তৈরি করার আপনার ক্ষমতা।
- ডাটা-ব্যাংকিং - সাধারণ সিস্টেম যেমন এক্সেল স্প্রেডশীট থেকে আরও জটিল SQL ডাটাবেসে ডেটা সঞ্চয় এবং পুনরুদ্ধার করার ক্ষমতা।
কিভাবে একজন ডেটা সায়েন্টিস্ট হবেন
ডেটা সায়েন্টিস্ট হওয়ার সবচেয়ে সহজ উপায় হল প্রথমে একটি প্রাসঙ্গিক ক্ষেত্রে স্নাতক ডিগ্রি অর্জন করা, যেমন ডেটা সায়েন্স, কম্পিউটার সায়েন্স, গণিত বা পরিসংখ্যান, এবং তারপরে নন-ডিগ্রিধারীদের জন্য ধাপে ধাপে নির্দেশিকা অনুসরণ করা। পরবর্তী অনুচ্ছেদ।
কিভাবে একটি ডিগ্রী ছাড়া একটি ডেটা বিজ্ঞান কাজ পেতে
ডিগ্রি ছাড়াই ডেটা সায়েন্সের চাকরি পাওয়া সমানভাবে সম্ভব। গুরুত্বপূর্ণ বিষয় হল আপনি জানেন যে আপনি কি করছেন এবং নিয়োগের সময় একটি ভাল কাজ দিতে পারেন।
ডিগ্রী ছাড়াই ডেটা সায়েন্সের চাকরির জন্য আপনাকে নিম্নলিখিত পদক্ষেপগুলি করতে হবে:
- মৌলিক দক্ষতা আয়ত্ত করুন - এর মধ্যে গণিত, পরিসংখ্যান, সম্ভাব্যতা, ডেটা বিশ্লেষণ, আইটি এবং গিটের মতো প্রোগ্রামিং মৌলিক বিষয় অন্তর্ভুক্ত রয়েছে।
- মাস্টার ডেটা সায়েন্স বেসিক - এরপরে, আপনাকে ডেটা-বিজ্ঞান-নির্দিষ্ট দক্ষতা আয়ত্ত করতে হবে, যেমন R এবং Python ভাষা, Excel, SQL, Spark, Hadoop ইত্যাদি।
- একটি বুটক্যাম্প বা কোর্সে নথিভুক্ত করুন - ডেটা সায়েন্স ইন্ডাস্ট্রিতে পেশাদার সার্টিফিকেশন থাকা যেকোনো সম্ভাব্য নিয়োগকর্তার প্রতি আপনার উত্সর্গ প্রমাণ করবে। তাই IBM, DASCA, Open CDS, বা Microsoft Azure সার্টিফিকেশন পাওয়ার কথা বিবেচনা করুন।
- আপনার পোর্টফোলিও তৈরি করুন - যদিও শংসাপত্রগুলি আপনার সরবরাহ করার ক্ষমতার 100% প্রমাণ নয়, পূর্বের একটি পোর্টফোলিও কাজ হয় সুতরাং, আপনাকে একটি পোর্টফোলিও তৈরি করে, বিশেষভাবে অনলাইনে এবং গিটহাবের মতো একটি প্ল্যাটফর্মে আপনি কী করতে সক্ষম তা দেখাতে হবে। এতে ব্যক্তিগত প্রজেক্ট থেকে শুরু করে প্রো-বোনো কাজ, ইন্টার্নশিপ এবং সম্পর্কিত চাকরি সবই অন্তর্ভুক্ত থাকতে পারে।
- আপনার ইন্টারভিউ দক্ষতা উন্নত করুন - আপনার সিভি চিত্তাকর্ষক হয়ে উঠলে এবং আপনার সাক্ষাত্কারে উপার্জন করার পর এটিই আপনার প্রয়োজনীয় চূড়ান্ত দক্ষতা।
- কাজের জন্য হান্ট - ধাঁধার শেষ অংশ। আপনাকে সক্রিয়ভাবে সেখানে যেতে হবে এবং জিনিসগুলি ঘটতে হবে।
ডেটা সায়েন্স চাকরির তালিকা
ডেটা সায়েন্টিস্টরা বিভিন্ন শিল্পে এবং বিভিন্ন উদ্দেশ্যে কাজ করে, যার অর্থ তাদের প্রায়শই সামান্য পরিবর্তিত কাজের ভূমিকা থাকে। কাজের বিবরণে, তবে, প্রায়শই ডেটা সায়েন্টিস্টের কাছ থেকে প্রত্যাশিত দায়িত্বগুলি বিস্তারিতভাবে তালিকাভুক্ত করা হবে।
এখানে সবচেয়ে জনপ্রিয় কিছু আছে:
- তথ্য বিশ্লেষক
- ডেটা স্থপতি
- ডেটা ইঞ্জিনিয়ার
- ডেটা সায়েন্টিস্ট
- ডাটাবেস প্রশাসক
- ব্যবসা বিশ্লেষক
- পরিমাণগত বিশ্লেষক
- ডেটা এবং অ্যানালিটিক্স ম্যানেজার
- মেশিন লার্নিং ইঞ্জিনিয়ার
- পরিসংখ্যানবিৎ
ডেটা সায়েন্স টুলের তালিকা
সেখানে প্রচুর ডেটা সায়েন্স টুল আছে, কিন্তু এখানে সবচেয়ে জনপ্রিয়।
- টেনসরফ্লো - জনপ্রিয় মেশিন লার্নিং প্ল্যাটফর্ম।
- জুপিটার - ওয়েব ভিত্তিক সমন্বিত উন্নয়ন পরিবেশ 40+ ভাষার জন্য।
- R - একটি পরিসংখ্যান কম্পিউটিং এবং গ্রাফিক্স প্রোগ্রামিং ভাষা।
- অবস্থান আর স্টুডিও - R এর জন্য সমন্বিত উন্নয়ন পরিবেশ।
- পাইথন - জনপ্রিয় ডেটা বিশ্লেষণ এবং অটোমেশন প্রোগ্রামিং ভাষা।
- র্যাপিডমিনার - উদ্যোগের জন্য ডেটা সায়েন্স প্ল্যাটফর্ম।
- বিগএমএল - সহজ মেশিন লার্নিং প্ল্যাটফর্ম।
- সাইকিট-শিখুন - মেশিন লার্নিং এবং ভবিষ্যদ্বাণীমূলক ডেটা বিশ্লেষণ টুল।
- Informatica - ডেটা ইন্টিগ্রেশন টুল।
- AWS রেডশিফ্ট - ক্লাউডের জন্য মাপযোগ্য ডেটা গুদামজাতকরণ
- Cognos - আইবিএম থেকে বিশ্লেষণ রিপোর্টিং টুল।
- ম্যাটপ্ল্লোব - পাইথন প্রোগ্রামিং ভাষার জন্য ভিজ্যুয়ালাইজেশন লাইব্রেরি।
- আপা স্পার্ক – অ্যানালিটিক্স এবং মেশিন লার্নিং এর জন্য বড় মাপের ডেটা ব্যাঙ্কিং ইঞ্জিন।
- অ্যাপাচি হাদুপ - বড় ডেটা সেটের বিতরণ প্রক্রিয়াকরণের জন্য ফ্রেমওয়ার্ক।
- মাহুত - Apache থেকে মেশিন লার্নিং প্ল্যাটফর্ম
- আজুর এমএল স্টুডিও - ডেটা বিজ্ঞানীদের জন্য ওয়েব-ভিত্তিক IDE
- মনের উপরে স্পষ্ট ছবির ন্যায় ছাপ - ডেটা বিশ্লেষণ এবং ভিজ্যুয়ালাইজেশন টুল।
- সীমা অতিক্রম করা - মাইক্রোসফ্ট থেকে স্প্রেডশীট সফ্টওয়্যার।
- চক্রান্ত করে - বিনামূল্যে এবং ওপেন সোর্স পাইথনের জন্য গ্রাফিং লাইব্রেরি
- গুগল চার্ট - বিনামূল্যে এবং শক্তিশালী ডেটা ভিজ্যুয়ালাইজেশন টুল।
- Infogram - স্বজ্ঞাত ভিজ্যুয়ালাইজেশন এবং রিপোর্টিং টুল।
প্রায়শই জিজ্ঞাসিত প্রশ্ন (প্রায়শই জিজ্ঞাসিত প্রশ্নাবলী)
হ্যাঁ সব সামাজিক মাধ্যম সাইটগুলি অপ্টিমাইজেশান এবং লাভের জন্য ডেটা সায়েন্স প্রয়োগ করে৷
ডেটা বিজ্ঞানীরা কার জন্য কাজ করেন?
ডেটা বিজ্ঞানীরা সমস্ত ধরণের কোম্পানির জন্য কাজ করে, যতক্ষণ না কোম্পানির কাছে প্রচুর পরিমাণে ডেটা অ্যাক্সেস থাকে যা তারা লাভে পরিণত হতে পারে।
তথ্য বিজ্ঞান কি অপ্রচলিত হয়ে যাবে?
না, শীঘ্রই নয়।
ডেটা সায়েন্স কি এআই দ্বারা প্রতিস্থাপিত হবে?
AI হল ডেটা সায়েন্সের একটি অংশ যা সমস্যা সমাধানের জন্য কম্পিউটার অ্যালগরিদম ব্যবহার করে।
ডেটা সায়েন্স কি দূর থেকে করা যায়?
হ্যাঁ, সমস্ত ডেটা বিজ্ঞানীর প্রয়োজন ডেটা এবং সফ্টওয়্যার সরঞ্জামগুলিতে অ্যাক্সেস।
ডেটা সায়েন্স কি স্টক মার্কেটের ভবিষ্যদ্বাণী করতে পারে?
তাত্ত্বিকভাবে, হ্যাঁ আপনি স্টক মার্কেটের পূর্বাভাসের জন্য ডেটা সায়েন্স প্রয়োগ করতে পারেন। যাইহোক, ক্ষেত্রটি সহজ থেকে অনেক দূরে এবং অত্যন্ত গোপনীয়।
উপসংহার
ডেটা সায়েন্সের এই পোস্টের শেষে এবং এটি আপনার এবং আপনার ব্যবসার জন্য কী বোঝায়, আপনার একটি বা দুটি সহায়ক অন্তর্দৃষ্টি অর্জন করা উচিত ছিল।
ডেটা বিজ্ঞান বাড়তে থাকবে এবং এর মধ্যে এর অ্যাপ্লিকেশন, কাজের সুযোগ এবং অর্থনৈতিক প্রভাব অন্তর্ভুক্ত রয়েছে। সুতরাং, এখনই মানিয়ে নেওয়া ভাল, যদি আপনি ইতিমধ্যে না করে থাকেন।
সম্পরকিত প্রবন্ধ
