কন্টেন্ট
- তথ্য বিজ্ঞানী: টেকস রক স্টারস?
- তথ্য বিজ্ঞানীরা কি করবেন?
- কোনও বাগ নেই, কোনও স্ট্রেস নেই - আপনার জীবনকে বিনষ্ট না করে জীবন-পরিবর্তনশীল সফটওয়্যার তৈরির ধাপে গাইড আপনার ধাপ
- কীভাবে ডেটা সায়েন্টিস্ট হবেন
- দ্য রোড টু বিগ ডেটা
সূত্র: ওনরাদিও / আইস্টকফোটো
ছাড়াইয়া লত্তয়া:
তথ্য বিজ্ঞানের ভূমিকাটি দ্রুত প্রযুক্তি বিশ্বের ক্যারিয়ারের পরে সর্বাধিক চাওয়া হয়ে উঠছে। তিনি নিউ ইয়র্ক টাইমস থেকে শীর্ষ তথ্য বিজ্ঞানী জ্যাক পোরওয়েকে কীভাবে তাঁর চাকরিটি পেয়েছেন, এবং এই ক্ষেত্রে সাফল্যের জন্য তার পরামর্শ সম্পর্কে জিজ্ঞাসা করেছি।
তথ্য বিজ্ঞানীর ভূমিকাটি দ্রুত প্রযুক্তি বিশ্বে সবচেয়ে চাওয়া ক্যারিয়ার হয়ে উঠছে। গুগল, অ্যামাজন এবং লিংকডইনের মতো সংস্থাগুলি ডিজিটাল ডেটা যুগে উদ্ভাবনী প্রান্তটি বজায় রাখতে তাদের ডেটা বিজ্ঞানীদের ব্যবহার করছে। এবং এখন ডেটা এবং প্রযুক্তি উত্সাহীরা কিছু বিজ্ঞানী যেমন রক স্টার হয়ে উঠার আকাঙ্ক্ষা করে তেমনি ডেটা বিজ্ঞানী হয়ে উঠতে আগ্রহী। সম্ভবত কিছু লোক কেন প্রযুক্তি যুগের নতুন রক তারা হিসাবে ডেটা বিজ্ঞানীদের উল্লেখ করছেন ts
দুর্ভাগ্যক্রমে, এই ভূমিকাটি এখনও এতটাই নতুন যে এটি সম্পর্কে এখনও একটি মাত্রার অস্পষ্টতা রয়েছে, যার অর্থ অনেকগুলি তথ্য বিজ্ঞানীরা তাদের ট্যুর বাসগুলি ভুল রাস্তায় চালাচ্ছেন। ডেটা বিজ্ঞানীরা কি তাদের রক স্টার খ্যাতির যোগ্য? আমরা নিউইয়র্ক টাইমসের আর অ্যান্ড ডি ল্যাব থেকে তথ্য বিজ্ঞানী জ্যাক পোরওয়ের সাথে একটি সাক্ষাত্কার নিয়ে তথ্য বিজ্ঞানের জগতে ডুব দিয়েছি।
তথ্য বিজ্ঞানী: টেকস রক স্টারস?
তাহলে ডেটা বিজ্ঞানীদের প্রযুক্তি বিশ্বের নতুন রক তারা হিসাবে উল্লেখ করা হচ্ছে কেন? এই সাদৃশ্যটি আল্ট্রাকুল শোনার আকাঙ্ক্ষার চেয়ে ডেটা নার্ডের চেয়ে আরও গভীর। রক স্টারের মতোই, একটি ডেটা বিজ্ঞানী ক্যারিয়ারে বৈচিত্র্য, শৈল্পিক স্বাধীনতা এবং অভিযোজনযোগ্যতা অন্তর্ভুক্ত। এবং বিনোদন বিশ্বের রক স্টারগুলির মতো সেরা ডেটা বিজ্ঞানীরাও ডেটা এবং প্রযুক্তি শিল্পের সর্বস্তরের লোকদের বেশিরভাগ অনুসরণ করার ঝোঁক।
একটি ডেটা বিজ্ঞানী যা করেন তা খুব বৈচিত্র্যময়; সুরকাররা যেমন বাদ্যযন্ত্রের স্টাইল বাজানোর জন্য বিভিন্ন উপকরণ, সরঞ্জাম এবং কৌশল ব্যবহার করেন যা জাজ এবং ডেথ মেটালের মতোই পৃথক, তেমন একটি ডেটা বিজ্ঞানীও একটি নির্দিষ্ট সরঞ্জাম এবং ক্ষেত্রের উপর দক্ষতা অর্জন করে। এছাড়াও থেরেস শৈলী জড়িত। এবং কাজটি করার কোনও সঠিক বা ভুল উপায় নেই - এটি কাজটি অন্যান্য লোকদের উপর কী প্রভাব ফেলবে তা সম্পর্কে।
বিটলস যখন তাদের গানগুলি লিখেছিল, তখন কেবল একজন ব্যক্তি হলেন না যে প্রতি ইন্সট্রুমেন্টে প্রতিটি নোট কীভাবে বাজাতে হবে dict তারা একসাথে এসে জ্যাম করেছে; সৃজনশীল আবিষ্কারের মাধ্যমে তারা এমন গান খুঁজে পেয়েছিল যা কাজ করে। তথ্য বিজ্ঞানীদের ক্ষেত্রে এটি একই রকম। তাদের তালটি অনুভব করতে হবে, খাঁজে উঠতে হবে এবং সমাধানের সাথে মিল রাখতে হবে। মুহূর্তের মধ্যে যে কোনও পন্থা, সরঞ্জাম এবং কৌশল মনে আসতে পারে - এবং কোনও কিছুর অজানা মনে হলে পরিবর্তন আনার তত্পরতা চেষ্টা করার জন্য কেবলমাত্র শৈল্পিক স্বাধীনতারই এটি সম্ভব।
কোনও তথ্য বিজ্ঞানী একবার মূল মৌলিক বিষয়গুলিতে দক্ষ হয়ে উঠলে তিনি বা সে অভিযোজনযোগ্য হয়ে ওঠে এবং অন্যান্য ক্ষেত্রে সমাধান দেওয়ার আস্থা অর্জন করে। আমরা পরে এই মূল মৌলিক বিষয়গুলি সম্পর্কে আরও কথা বলি। এখানে তৈরি করার বিষয়টি হ'ল একবার ডেটা বিজ্ঞানকে আয়ত্ত করার পরে আপনি যে কোনও ক্ষেত্রে যা চান তা ভূমিকা নিতে পারেন, কারণ ডেটা সর্বত্র রয়েছে is
একটি ডেটা বিজ্ঞানের চূড়ান্ত লক্ষ্য হ'ল সম্ভাব্য সংখ্যক লোকের জন্য বিশাল পরিমাণের মান তৈরি করা। যখন একজন ডেটা বিজ্ঞানী পর্দার আড়ালে কাজ করছেন, এটি বিশাল শ্রোতার কাছে না খেয়ে দেখার মতো নয়: আপনি যত ভাল কাজ করবেন, তত বেশি লোক আপনি পৌঁছে যাবেন - এবং আপনি যত বেশি পুরষ্কার দেখবেন।
তথ্য বিজ্ঞানীরা কি করবেন?
সুতরাং তথ্য বিজ্ঞানীরা ঠিক কি করবেন? এর মাধ্যমে আমরা উদাহরণস্বরূপ যেতে পারি যে আমরা সকলেই এর সাথে সম্পর্কিত হতে পারি।
কোনও বাগ নেই, কোনও স্ট্রেস নেই - আপনার জীবনকে বিনষ্ট না করে জীবন-পরিবর্তনশীল সফটওয়্যার তৈরির ধাপে গাইড আপনার ধাপ
কেউ যখন সফ্টওয়্যার মানের সম্পর্কে চিন্তা করে না তখন আপনি আপনার প্রোগ্রামিং দক্ষতা উন্নত করতে পারবেন না।
আসুন আমরা আপনাকে একদিন উপলব্ধি করতে পারি যে আপনি যে দিনটি ব্যবহার করতেন সেদিনের তেমন পরিমাণ শক্তি আপনার হাতে নেই। তাই আপনি নিজেকে একটি লক্ষ্য স্থির করেন: দিনের বেলা আরও শক্তি থাকা। এখন, এটি একটি দুর্দান্ত বিস্তৃত এবং দ্ব্যর্থহীন লক্ষ্য। সুতরাং ডেটা বিজ্ঞানী হিসাবে প্রথম পদক্ষেপ হ'ল কিছু অস্পষ্টতা অপসারণ এবং এই লক্ষ্যগুলি পরিমাপযোগ্যতা মাপানো। এর জন্য বিভিন্ন পদ্ধতি রয়েছে। আমরা এখানে বিশদগুলিতে যেতে চাই না, তবে কেবল এটি বলি যে আপনি তাত্ত্বিকতা বোধ করছেন যে আপনি পর্যাপ্ত ঘুম পাচ্ছেন না এবং সেইজন্য নিজেকে প্রতি রাতে আট ঘন্টা ঘুমানোর উপ-লক্ষ্য দিন।
যদিও এই লক্ষ্যটি কিছুটা পরিমাপযোগ্য এবং কম অস্পষ্ট, এর নিজস্ব চ্যালেঞ্জ রয়েছে। ঘুমিয়ে পড়ার পরে আপনি সত্যিই টাইমার শুরু করতে পারবেন না, এমনকি আপনি বিছানায় ঘুমানোর পরে টাইমার শুরু করলেও আপনি সরাসরি ঘুমোবেন না। তদতিরিক্ত, আপনি মাঝরাতে জেগে ওঠার জন্য অ্যাকাউন্ট করা শক্ত hard অবশেষে গভীর ঘুম এবং হালকা ঘুমের মতো বিভিন্ন ধরণের ঘুম হয়। মূল কথাটি হ'ল নিখুঁতভাবে নিরূপণ করা শক্ত এবং তাই আপনার শক্তির স্তরের উপর এর প্রভাব পরিমাপ করা আরও বেশি কঠিন।
তো তুমি কি করতে পার? ঠিক আছে, আপনি একজন ডেটা বিজ্ঞানী হিসাবে প্রযুক্তির সর্বশেষতম সন্ধান করতে পারেন এবং আবিষ্কার করুন যে ঘুমের পর্যবেক্ষণকারী ডিভাইস রয়েছে।এবং যদি আপনি আপনার ঘুম পরিমাপ করতে এবং ডিজিটালি ডিজিটালভাবে আপনার ঘুম রেকর্ড করতে এমন ডিভাইস ব্যবহার করেন তবে আপনি নিজের ঘুম সম্পর্কে আরও সঠিক ডেটা পেতে সক্ষম হবেন এবং কোনও গ্রাফ প্লট করার জন্য সময়ের সাথে সাথে সেই ডেটা সংগ্রহ করতে পারবেন।
একা এটি আপনাকে যা চলছে তার আরও বেশি অন্তর্দৃষ্টি দিতে পারে। চাক্ষুষ প্রতিনিধিত্ব আপনাকে সচেতনতা, স্পষ্টতা এবং দিকনির্দেশ দেবে। আপনি যদি রাত্রে আট ঘন্টা ঘুমের লক্ষ্যে পৌঁছে যাচ্ছেন তা দেখতে সক্ষম হবেন এবং আরও গুরুত্বপূর্ণ, আপনি যদি না হন তবে ব্যবস্থা নিতে সক্ষম হবেন।
এটি ডেটা বিজ্ঞানীর প্রাথমিক কাজ: ডেটা পরিমাপ ও প্রদর্শনের নতুন উপায় আনয়ন যাতে এটির দিকে নজর দেওয়া ব্যক্তিদের আরও সচেতনতা, স্পষ্টতা এবং দিকনির্দেশ দেওয়া হয়।
তবে একজন ভাল ডেটা বিজ্ঞানী সেখানে থামেন না। ডেটা সংগ্রহ করা হয়ে গেলে, আপনি সারা দিন যে কোনও পরিমাপ করা ক্রিয়াকলাপের সাথে এটি একীভূত হতে পারে। আপনার টাস্ক ম্যানেজমেন্ট সিস্টেমের ডেটার ভিত্তিতে এটি আপনার উত্পাদনশীলতার সাথে একীভূত করুন। টুইটগুলি এবং স্থিতির আপডেটের উপর ভিত্তি করে আপনার মেজাজের সাথে এটি সংহত করুন। জিম ঘুরে দেখার বা ওজন হ্রাসের ভিত্তিতে এটিকে আপনার স্বাস্থ্যের সাথে একীভূত করুন। ইতিমধ্যে উপলব্ধ ডেটা পরিমাণ এবং সহজেই এটি ক্যাপচার করা যেতে পারে, সম্ভাবনা অন্তহীন।
কীভাবে ডেটা সায়েন্টিস্ট হবেন
ডেটা বিজ্ঞানের ক্যারিয়ারে আগ্রহী? ডেটা বিজ্ঞান যেহেতু নতুন তাই আমরা ক্ষেত্রের অন্তর্দৃষ্টি জানতে শীর্ষস্থানীয় একজন বিজ্ঞানীকে জিজ্ঞাসা করেছি। জ্যাক পোরওয়ে হ'ল নিউইয়র্ক টাইমসের ডেটা বিজ্ঞানী এবং ডেটা কাইন্ডের প্রতিষ্ঠাতা (মূলত ডেটা উইন্ডো বর্ডারস নামে পরিচিত), যা ফ্রিলেস এবং প্রো-বোনো ডেটা বিজ্ঞানীদের সাথে ডেটা বিজ্ঞানের প্রয়োজনের অলাভজনকদের সাথে মেলে। পোরওয়ের একটি কম্পিউটার বিজ্ঞানের পটভূমি এবং পিএইচডি রয়েছে has ইউসিএলএর পরিসংখ্যানগুলিতে। কীভাবে ডেটা সায়েন্সে getুকতে হবে, কীভাবে ভাল পারফরম্যান্স করতে হয় এবং কীভাবে ক্ষেত্রের কী কী ভুল থেকে বাঁচতে হয় সে সম্পর্কে তাঁর কী বলা হয়েছিল res
1. সঠিক দক্ষতা পান
পোরওয়ের মতে, মাঠে নামা তিনটি মূল বিষয়কে ফোটায়:
- ব্যবহারিক কম্পিউটিং দক্ষতা
- পরিসংখ্যানগত দক্ষতা
- শেখার একটি ইচ্ছা
"আপনার স্ক্র্যাপগুলি ডেটা স্ক্র্যাপ করার পাশাপাশি আপনার মাথায় আসা এলগোরিদিমগুলির কোড আপ করতে সক্ষম হতে হবে," পোরওয়ে বলেছেন। "আপনার প্রাথমিক পরিসংখ্যানগুলি (এবং আরও বেশি, আদর্শভাবে) আপনার জানা উচিত যদি আপনি সত্যিই নির্ধারণ করতে সক্ষম হন যে আপনি যে মডেলগুলি নির্মাণ করছেন বা অ্যালগরিদমগুলি আপনি লিখছেন তা আপনি যা করছেন তা করছেন কিনা"।
2. সংযোগ করুন
দ্য নিউ ইয়র্ক টাইমস আর অ্যান্ড ডি ল্যাবে যোগদানের আগে পোরওয়ে মেশিন লার্নিং এবং কম্পিউটার ভিশনে কাজ করেছিলেন এবং ল্যান্ডমাইন এবং ফ্লাই প্লেন সনাক্ত করতে রোবট পেতে অনেক সময় ব্যয় করেছিলেন (কতটা সুন্দর যে?)। দ্য নিউ ইয়র্ক টাইমসে তাঁর চাকরি অবধি অবতীর্ণ হওয়া অবধি অবসন্ন ছিল না যে তিনি প্রজেক্ট ক্যাসকেড নামক বিস্তৃত তথ্য বিজ্ঞানের কাজগুলিতে প্রসারিত করতে পেরেছিলেন, যা সামাজিক যোগাযোগ মাধ্যমে প্রকাশনা থেকে লিঙ্কগুলি ট্র্যাক করে।
মাঠে নামার সবচেয়ে গুরুত্বপূর্ণ বিষয়টি, পোরওয়ে বলেছেন, শেখা।
"একটি তথ্য বিজ্ঞান প্রকল্পে পান!" পোরওয়ে বলে। "কিছু ডেটা ডাউনলোড করুন, কিছু আর বাছুন, এবং খেলতে শুরু করুন ... আইডি কিছু তথ্য অন্বেষণের মাধ্যমে আপনাকে গাইড করার জন্য একটি মৌলিক পরিসংখ্যান বইয়ের পাশাপাশি আর এর মতো কিছু ব্যবহার করার দিকে মনোনিবেশ করার কথা বলেছে machine মেশিন লার্নিং এবং কম্পিউটিং দক্ষতা সেই সাথে আসবে ( অবশ্যই এটি আপনার অতীত অভিজ্ঞতার উপর নির্ভর করে - আপনি যদি ইতিমধ্যে একজন পরিসংখ্যানবিদ হন তবে কিছু পাইথন বাছাই করুন!) "
তারপরে কিছু সংযোগ করার সময়। পোরওয়ে একটি স্থানীয় মিটআপ গ্রুপের পরামর্শ দেয় - কারণ তথ্য বিজ্ঞান সম্প্রদায়ের অংশ হ'ল "আপনি যা জানেন না তা জানার দ্রুততম উপায়"। এবং একটি ক্ষেত্রে ক্রমাগত বিকশিত হয়, এটি গুরুত্বপূর্ণ।
৩. গেমটি পান
পোরওয়েতে পিএইচডি আছে ইউসিএলএর পরিসংখ্যানগুলিতে, তবে তিনি জোর দিয়ে বলেছেন যে ভাল কাজ করার জন্য আপনার দরকার নেই।
"এটি সাহায্য করতে পারে, তবে নিজেকে ডেটা বিজ্ঞানী হিসাবে অভিহিত করতে আপনাকে আরও পাঁচ বছর স্কুল ছেড়ে যেতে হবে বলে মনে করবেন না," পোরওয়ে বলেছিলেন।
তথ্য বিজ্ঞান তুলনামূলকভাবে নতুন ক্ষেত্র। এর অর্থ হ'ল যারা মাঠে নামতে চান তাদের খোলামেলা চিন্তা করে এটির কাছে আসা উচিত।
"ফোরস্কয়ারের একজন ডেটা সায়েন্টিস্ট গোল্ডম্যান শ্যাচের একজন ডেটা সায়েন্টিস্টের থেকে অনেক আলাদা দেখতে যাচ্ছেন," পোরওয়ে বলেছেন।
4. আপনার নতুন ভূমিকা রক
উপাত্ত বিজ্ঞান লক্ষ্য নির্ধারণ, অনুমানগুলি পরীক্ষা করা, প্রমাণ মূল্যায়ন করা এবং সিদ্ধান্তগুলি মূল্যায়ন করা সম্পর্কিত। তবে ধাঁধাটির একটি ছোট্ট টুকরো রয়েছে যা অনেকে উপেক্ষা করে। আপনি কি এটা অনুমান করতে পারেন? পোরওয়ের মতে, গোপন উপাদানটি সমালোচনামূলক চিন্তাভাবনা।
"এটি সত্যিকারের বিজ্ঞানীদের কাছ থেকে হ্যাকারকে আলাদা করে দিয়েছে," পোরওয়ে বলেছেন। "আপনি কাউকে কতবার মডেল বানাতে এবং ফলাফলগুলি রিপোর্ট করতে দেখে বুঝতে পেরে অবাক হয়ে গিয়েছিলেন যে ডেটাটি কোথা থেকে আসছে বা তাদের পরীক্ষাটি সঠিকভাবে ডিজাইন করা হয়েছে কিনা তা নিয়ে তারা সমালোচনা করে ভাবেননি। আপনাকে অবশ্যই প্রতিটি পদক্ষেপে প্রশ্ন করতে সক্ষম হতে হবে আপনার প্রক্রিয়া এবং প্রতিটি সংখ্যা যা আপনি সামনে এসেছেন "
দ্য রোড টু বিগ ডেটা
পোরওয়ে বলেছেন যে যখন তিনি মেশিনগুলি নিজেদের শেখানোর জন্য প্রচুর পরিমাণে ডেটা ব্যবহারের দক্ষতা বুঝতে পেরেছিলেন, তখন এটি তার মনকে উড়িয়ে দেয়। এটি সেই আবেগ - এবং তার শিক্ষা এবং দক্ষতা - যা তাকে ডেটা সায়েন্সের শীর্ষস্থানীয় স্থানে পরিণত করতে সহায়তা করেছিল। আপনি যদি বড় ডেটা রক করতে চান তবে কিছু বই নিয়ে হুঙ্কার নামিয়ে দিন, কিছু ডেটা ডাউনলোড করুন এবং চারপাশে খেলতে শুরু করুন। আপনি কখনই জানেন না কী কী কাঁচা ডেটার গাদা পরিণত হবে।
সাক্ষাত্কারের সম্পূর্ণ প্রতিলিপির জন্য, ডেটা সায়েন্টিস্টস.নেটে যান।