কন্টেন্ট
- কোনও বাগ নেই, কোনও স্ট্রেস নেই - আপনার জীবনকে বিনষ্ট না করে জীবন-পরিবর্তনশীল সফটওয়্যার তৈরির ধাপে গাইড আপনার ধাপ
- উপসংহার
সূত্র: বিপ্লানেট / আইস্টকফোটো
ছাড়াইয়া লত্তয়া:
প্রযুক্তি বিজ্ঞানের একটি প্রযুক্তিগত ক্ষেত্রগুলির মধ্যে একটি হটেস্ট ফিল্ড, তবে আপনি কীভাবে এই ক্ষেত্রটিতে উঠতে পারবেন? এখানে কয়েকটি মৌলিক বিষয় রয়েছে যা আপনি নিজেরাই শিখতে পারেন।
পোস্টটিতে অনুমোদিত লিঙ্কগুলি অন্তর্ভুক্ত রয়েছে
ডেটা সায়েন্স একটি জটিল শৃঙ্খলা যা কাঠামোগত এবং কাঠামোগত কাঠামোগত ডেটার বিশাল পরিমাণ থেকে প্রাপ্ত উল্লেখযোগ্য তথ্য সনাক্ত করে। সম্ভবত এই জ্ঞানের ক্ষেত্রের সবচেয়ে শক্ততম অংশটি এই সমস্ত ডেটাটি কীভাবে বোধ করা যায় তা শিখতে এবং এই বিপুল পরিমাণে বিক্ষিপ্ত তথ্যের অর্থবহ, কার্যক্ষম অন্তর্দৃষ্টিগুলিতে রূপান্তরিত করে। একজন দক্ষ ডেটা বিশ্লেষক জানেন যে কীভাবে সেই সমস্ত নিদর্শনগুলি চিহ্নিত করা যায় যা সংস্থা কার্যকর কার্যকর কৌশল তৈরি করতে, নতুন সুযোগগুলি সন্ধান করতে এবং তাদের বিপণনের প্রচেষ্টা বাড়িয়ে তুলতে সক্ষম করে।
ডেটা সায়েন্সে একটি চাকরি উপলব্ধ সর্বাধিক বেতনের মধ্যে একটি, এবং ডেটা বিজ্ঞানীরা সর্বদা এমনকি বৃহত্তম সংস্থার দ্বারাও অনুসন্ধান করা হয়। নিজেকে কীভাবে তথ্য বিজ্ঞান শেখানো সম্ভব? আপনি কি কেবলমাত্র আইটি দক্ষতা থেকে মাস্টার বিশ্লেষক হয়ে যেতে পারেন? উত্তর হ্যাঁ, যদি আপনি সঠিক কোর্সগুলি বেছে নেন এবং তাদের যথাযথ অধ্যবসায় নিয়ে যান। এখানে আমরা আপনাকে সর্বাধিক গুরুত্বপূর্ণ ডেটা বিজ্ঞান ধারণাগুলির একটি চূড়ান্ত উপস্থাপন করব যা আপনাকে স্ব-শিক্ষিত ডেটা বিজ্ঞানী হতে শিখতে হবে, যার মধ্যে আপনি নিজের বাড়ির আরাম থেকে শিখতে পারেন। আপনি কোর্সেরার মাধ্যমে এই সমস্ত কোর্স প্রতি 100 ডলারেরও কম দামে নিতে পারবেন। (ডেটা বিজ্ঞানী কী করেন সে সম্পর্কে আরও জানতে, কাজের ভূমিকা দেখুন: ডেটা সায়েন্টিস্ট)
সরল এবং সহজ, প্রথম জিনিস। আপনি কীভাবে ডেটা বিজ্ঞানী হয়ে উঠতে পারবেন না যদি না আপনি ডেটা সায়েন্স কী তা বুঝতে না পেরে এবং একটি সূচনামূলক কোর্স যা আপনাকে এই শৃঙ্খলার একটি ওভারভিউ দেয় যা আপনার নেওয়া উচিত প্রথম পদক্ষেপ। মূল ধারণাগুলিতে কেন এবং কীভাবে ডেটা বিজ্ঞান ব্যবসায়ের পক্ষে এত গুরুত্বপূর্ণ এবং কীভাবে এটি প্রয়োগ করা যেতে পারে তা অন্তর্ভুক্ত। রিগ্রেশন বিশ্লেষণ কী, এবং ডেটা সেট খনির প্রক্রিয়াটি কীভাবে কাজ করে, সেই সাথে এই শৃঙ্খলাটি আয়ত্ত করতে আপনি প্রতিদিন কী ভিত্তিতে কী কী সরঞ্জাম এবং অ্যালগরিদম ব্যবহার করছেন তা বুঝতে আপনাকে অবশ্যই সক্ষম হতে হবে।
সর্বোত্তম কোর্সগুলি সেগুলি যা পদ্ধতিগুলির উপরও জোর দেয়, তাই আপনি নিশ্চিত হতে পারেন যে আপনি যে ডেটা সংগ্রহ করবেন তা প্রাসঙ্গিক উপায়ে সমস্যা সমাধানের জন্য ব্যবহৃত হয়েছে। সর্বাধিক সাধারণ সমস্যাগুলি মোকাবেলা করার জন্য কীভাবে এটি সঠিকভাবে পরিচালনা করতে হবে এবং কোনও মডেল তৈরি এবং স্থাপনের পরে প্রতিক্রিয়াটি কীভাবে বোধ করা যায় তা বুঝতে বুনিয়াদিগুলিকে অন্তর্ভুক্ত করা উচিত।
অ্যাপ্লিকেশন দ্বারা পরিসংখ্যান শেখায় এমন একটি প্রাথমিক পাঠ্যক্রম হ'ল ডেটা সায়েন্স শেখা শুরু করার সেরা জায়গা এবং পাইথন প্রোগ্রামিং এই ক্ষেত্রটি বোঝার জন্য প্রয়োজনীয় সবচেয়ে বেসিক দক্ষতার প্রতিনিধিত্ব করে। ডেটা দিয়ে কাজ করার আগে, আপনাকে কীভাবে এটি সবচেয়ে কাঁচা আকারে বের করতে হবে তা বুঝতে হবে এবং পাইথন এটিকে পরিচালনা ও পরিমার্জন করার জন্য সবচেয়ে মৌলিক উপকরণের প্রতিনিধিত্ব করে।
আপনার প্রথম যে পাঠ্যক্রমগুলি গ্রহণ করা উচিত সেগুলি আপনাকে সিএসভি ফাইলগুলি বোঝার জন্য এবং জটিল ডেটা স্ট্রাকচারের মধ্য দিয়ে আপনার পথ সন্ধানের জন্য পাইথন প্রোগ্রামিং পরিবেশের মৌলিক বিষয়গুলি শেখানো উচিত। মূল ধারণাগুলির মধ্যে রয়েছে টি-টেস্টগুলি বোঝার, নমুনা ও বিতরণগুলি, কীভাবে একটি পান্ডাস ডেটা ফ্রেমের কাঠামোটি জিজ্ঞাসা করতে হবে এবং কীভাবে ট্যাবুলার ডেটা বের করতে হবে, পরিষ্কার এবং প্রক্রিয়া করা যায়।
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 না করে আপনি আপনার প্রোগ্রামিং দক্ষতা উন্নত করতে পারবেন না।
ডেটাবেস থেকে প্রচুর পরিমাণে ডেটা মাইন করা হয় এবং এর কমপক্ষে একটি অংশ একটি কাঠামোগত আকারে উপস্থিত থাকে। এসকিউএল এর অর্থ দাঁড়ায় "স্ট্রাকচার্ড ক্যোয়ারী ল্যাঙ্গুয়েজ" এবং এটি ডাটাবেসের সাথে সেগুলি বোঝার জন্য, প্রতিটি কৌতুক এবং ক্রেইন অন্বেষণ করতে এবং সমস্যার মুখোমুখি হওয়া সমস্ত অর্থবহ ডেটা বের করার জন্য সবচেয়ে শক্তিশালী ভাষা। কীভাবে এসকিউএল নিয়ে কাজ করবেন, মেঘে ডেটাবেস ইনস্ট্যান্স তৈরি করবেন, এসকিউএল কোয়েরিগুলি চালাবেন এবং জুপিটার নোটবুকগুলি থেকে ডাটাবেস এবং রিয়েল-ওয়ার্ল্ড ডেটা সেটগুলি অ্যাক্সেস করা যেকোন ডেটা বিজ্ঞানীর জন্য প্রয়োজনীয় দক্ষতা সেট।
পরিসংখ্যান জ্ঞান কিছু ডিগ্রী তথ্য বিজ্ঞানের একটি প্রয়োজনীয়তা হয়। যদিও পরিসংখ্যান সত্যই বিস্তৃত ক্ষেত্র, তবুও কোনও ডেটা বিশ্লেষককে ব্যবসায় এবং সংস্থাগুলি সম্পর্কে ব্যবহারিক অন্তর্দৃষ্টি দেওয়ার জন্য পরিসংখ্যান এবং সম্ভাবনা তত্ত্বের কমপক্ষে কিছু ধারণা উপলব্ধি করা দরকার। (ডেটা সায়েন্সের আরও তথ্যের জন্য, ডেটা সায়েন্স শেখার জন্য 12 টি মূল টিপস দেখুন))
ডিস্ট্রিবিউশন, হাইপোথিসিস টেস্টিং এবং রিগ্রেশন, পাশাপাশি মৌলিক বায়েশিয়ান সম্ভাব্যতা তত্ত্বের মতো মূল ধারণাগুলি শিখার মাধ্যমে আপনাকে তত্ত্বকে অনুশীলনের সাথে একত্রিত করতে হবে। বেশিরভাগ মেশিন লার্নিং মডিউলগুলি বাস্তবে বায়েশিয়ান সম্ভাব্যতা মডেলগুলিতে নির্মিত। বায়েশিয়ান পদ্ধতির একটি স্বজ্ঞাত যা সম্ভাবনা থেকে ডেটা বিশ্লেষণে চলে আসে এবং অনিশ্চয়তার আরও ভাল অ্যাকাউন্টিং করার পাশাপাশি অনুশীলনের ক্ষেত্রে ব্যবহারযোগ্য এমন অনুমানের কার্যক্ষম বিবৃতি প্রদানের অনুমতি দেয়।
ডেটা সায়েন্সে দক্ষতা অর্জনের জন্য আপনাকে অ্যালগরিদমিক কৌশলগুলির সাহায্যে বিভিন্ন গণ্য সমস্যাগুলি কীভাবে সমাধান করবেন তা শিখতে হবে। অ্যালগরিদমগুলি দক্ষ ডেটা স্ট্রাকচারের মাধ্যমে ডেটা ম্যানিপুলেট করতে ব্যবহৃত হয়। এই স্ট্রাকচারগুলি বিভিন্ন প্রোগ্রামিং ভাষায় কীভাবে বাস্তবায়ন করা যায়, সেগুলি থেকে কী প্রত্যাশা করা যায় এবং কীভাবে বড় সমস্যাগুলি আরও দানাদার টুকরো টুকরো করা যায় তা শিখতে হবে। একটি কার্যকরী অ্যালগরিদম ডিজাইন করতে অবশ্যই অনেক কৌশল শিখতে হবে, যেমন কীভাবে বাইনারি গাছকে ভারসাম্য বজায় রাখা যায়, কীভাবে গতিশীল অ্যারেটির আকার পরিবর্তন করা যায় এবং কীভাবে পুনরাবৃত্তভাবে সমস্যাগুলি সমাধান করা যায়।
মেশিন লার্নিং হ'ল বিজ্ঞান যা কম্পিউটারগুলি চালানোর জন্য প্রোগ্রাম করা স্ক্রিপ্টগুলির সীমানার বাইরে কাজ করতে দেয়। এটি একটি বিস্তৃত বিজ্ঞান যার বাস্তব বিশ্বে প্রচুর অ্যাপ্লিকেশন রয়েছে এবং ডেটা মাইনিং এর মধ্যে একটি। তবে মেশিন লার্নিংয়ের কাছে যেতে আপনার উপরে উল্লিখিত সমস্ত দক্ষতা অর্জন করতে হবে। মেশিন লার্নিং অ্যালগরিদমগুলিকে পাইথন দিয়ে প্রোগ্রাম করা দরকার, এবং স্ট্যাটিস্টিকাল পদ্ধতিগুলি কীভাবে স্মার্ট হয়ে উঠতে পারে একটি মেশিনকে "শেখানোর" জন্য সবচেয়ে কার্যকর।
মেশিন লার্নিংয়ের পুরো ক্ষেত্রটি অত্যন্ত বিস্তৃত এবং এর মধ্যে বিভিন্ন সাবটোপিকস যেমন তত্ত্বাবধানকৃত এবং নিরীক্ষণযোগ্য শিক্ষণ, মডেল মূল্যায়ন এবং গভীর শিক্ষার অন্তর্ভুক্ত। যদিও আপনাকে সর্বাধিক উন্নত নিউরাল নেটওয়ার্কগুলি প্রোগ্রাম করতে শেখার মতো গভীরভাবে ডুব দেওয়ার দরকার নেই, তবুও আপনি ডেটা সায়েন্সে মেশিন লার্নিংয়ের যে কতগুলি অ্যাপ্লিকেশন সম্পর্কে জানবেন তত ভাল।
উপসংহার
আপনি কোনও বিশ্ববিদ্যালয়ের শিক্ষার্থী কিনা আপনার দিগন্তকে আরও প্রশস্ত করার নতুন উপায় খুঁজছেন বা কোনও পেশাদার তার জীবনবৃত্তিকে আরও বাড়িয়ে তুলতে চান তা বিবেচ্য নয়। শিল্পে নিজেকে প্রতিযোগিতামূলক সুবিধা দেওয়ার জন্য এই মূল তথ্য বিজ্ঞান ধারণাগুলি শেখা।