ডেটা সায়েন্টিস্ট হিসাবে আপনার ক্যারিয়ার শুরু করতে চান, তবে কোথা থেকে শুরু করবেন তা জানেন না? আপনি সঠিক স্থানে আছেন! ওহে বন্ধুরা, এই দুর্দান্ত তথ্য বিজ্ঞান টিউটোরিয়াল ব্লগে আপনাকে স্বাগতম, এটি আপনাকে ডেটা সায়েন্স ওয়ার্ল্ডে একটি সূচনা দেবে। ডেটা সায়েন্সে গভীর-জ্ঞান পেতে, আপনি লাইভের জন্য তালিকাভুক্ত করতে পারেন 24/7 সমর্থন এবং আজীবন অ্যাক্সেস সহ এডুরেকা দ্বারা। আসুন আমরা আজ কী শিখব তা দেখুন:
- ডেটা সায়েন্স কেন?
- ডেটা সায়েন্স কী?
- ডেটা সায়েন্টিস্ট কে?
- কাজের ট্রেন্ডস
- ডেটা সায়েন্সে কীভাবে সমস্যা সমাধান করবেন?
- তথ্য বিজ্ঞান উপাদান
- ডেটা সায়েন্টিস্ট কাজের ভূমিকা
ডেটা সায়েন্স কেন?
বলা হয়ে থাকে যে ডেটা সায়েন্টিস্ট হলেন 'একবিংশ শতাব্দীর সেক্সিস্ট জব'। কেন? কারণ গত কয়েক বছর ধরে, সংস্থাগুলি তাদের ডেটা সংরক্ষণ করে চলেছে। এবং এটি প্রতিটি সংস্থা দ্বারা করা হচ্ছে, এটি হঠাৎ করে ডেটা বিস্ফোরণের দিকে পরিচালিত করেছে। আজকের দিনে ডেটা সবচেয়ে প্রচুর পরিমাণে পরিণত হয়েছে।
তবে, আপনি এই ডেটা দিয়ে কী করবেন? এর উদাহরণটি ব্যবহার করে এটি বুঝতে পারি:
বলুন, আপনার একটি সংস্থা আছে যা মোবাইল ফোন তৈরি করে। আপনি আপনার প্রথম পণ্যটি প্রকাশ করেছেন, এবং এটি একটি বিশাল হিটতে পরিণত হয়েছে। প্রতিটি প্রযুক্তির একটি জীবন আছে, তাই না? সুতরাং, এখন সময় এসেছে নতুন কিছু নিয়ে আসা। তবে আপনি জানেন না কী উদ্ভাবন করা উচিত, যাতে ব্যবহারকারীদের প্রত্যাশা পূরণ করতে, যারা আপনার পরবর্তী প্রকাশের জন্য অধীর আগ্রহে অপেক্ষা করছেন? 
আপনার কোম্পানির মধ্যে কেউ একজন ব্যবহারকারী উত্সাহিত প্রতিক্রিয়া ব্যবহার করার একটি ধারণা নিয়ে আসে এবং ব্যবহারকারীরা পরবর্তী প্রকাশে প্রত্যাশা করে এমন জিনিসগুলি চয়ন করে।
ডেটা সায়েন্সে আসে, আপনি বিভিন্ন ডেটা মাইনিং কৌশল প্রয়োগ করেন যেমন অনুভূতি বিশ্লেষণ ইত্যাদি এবং পছন্দসই ফলাফল পান।
এটি কেবল এটিই নয়, আপনি আরও ভাল সিদ্ধান্ত নিতে পারেন, দক্ষ উপায় নিয়ে বেরিয়ে এসে আপনার উত্পাদন ব্যয় হ্রাস করতে পারবেন এবং আপনার গ্রাহকদের আসলে যা চান তা দিতে পারেন!
এটির সাহায্যে ডেটা সায়েন্সের ফলাফল হতে পারে এমন অসংখ্য সুবিধা রয়েছে এবং তাই আপনার সংস্থার জন্য ডেটা সায়েন্স টিম থাকা একেবারে প্রয়োজনীয় হয়ে পড়েছে।এর মতো প্রয়োজনীয়তার কারণে আজ একটি বিষয় হিসাবে 'ডেটা সায়েন্স' তৈরি হয়েছিল এবং তাই আমরা আপনার জন্য ডেটা সায়েন্স টিউটোরিয়ালে এই ব্লগটি লিখছি। :)
ডেটা সায়েন্স টিউটোরিয়াল: ডেটা সায়েন্স কী?
গাণিতিক পরিসংখ্যান এবং ডেটা বিশ্লেষণের বিবর্তনের মাধ্যমে ডেটা সায়েন্স শব্দটি সম্প্রতি উদ্ভূত হয়েছে। যাত্রাটি আশ্চর্যজনক হয়েছিল, আমরা আজ ডেটা সায়েন্সের ক্ষেত্রে এতটা অর্জন করেছি।
পরবর্তী কয়েক বছরে, আমরা এমআইটি-র গবেষকদের দাবি অনুসারে ভবিষ্যতের ভবিষ্যদ্বাণী করতে সক্ষম হব। তারা ইতিমধ্যে তাদের দুর্দান্ত গবেষণা নিয়ে ভবিষ্যতের পূর্বাভাস দেওয়ার এক মাইলফলকে পৌঁছেছে। সিনেমার পরবর্তী দৃশ্যে কী ঘটবে তা তারা এখনই অনুমান করতে পারে, তাদের মেশিন দিয়ে! কীভাবে? ঠিক এখন আপনার পক্ষে বুঝতে এটি কিছুটা জটিল হতে পারে তবে এই ব্লগের শেষে চিন্তা করবেন না, আপনার কাছেও এর উত্তর হবে।
ফিরে আসছি, আমরা ডেটা সায়েন্সের কথা বলছিলাম, এটি ডেটা চালিত বিজ্ঞান হিসাবেও পরিচিত, যা বৈজ্ঞানিক পদ্ধতিগুলি, প্রক্রিয়াগুলি এবং সিস্টেমগুলি বিভিন্ন ধরণের উপাত্ত থেকে জ্ঞান বা অন্তর্দৃষ্টি বোঝাতে ব্যবহার করে, যেমন কাঠামোগত বা কাঠামোগত নয়।
এই পদ্ধতি এবং প্রক্রিয়াগুলি কী, আমরা আজ এই ডেটা সায়েন্স টিউটোরিয়ালে আলোচনা করতে যাচ্ছি।
এগিয়ে চলছেন, এই সমস্ত মস্তিষ্ক কে ঝড় তুলছে, বা কে ডেটা সায়েন্স অনুশীলন করে? ক ডেটা সায়েন্টিস্ট ।
ডেটা সায়েন্টিস্ট কে?
ছবিটিতে আপনি দেখতে পাচ্ছেন, একজন ডেটা সায়েন্টিস্ট হলেন সমস্ত ব্যবসায়ের কর্তা! তার গাণিতিক বিষয়ে দক্ষ হতে হবে, তার উচিত ব্যবসায়ের ক্ষেত্রে অভিনয় করা এবং কম্পিউটার বিজ্ঞানেরও দুর্দান্ত দক্ষতা থাকা উচিত। ভীত? হবেনা যদিও এই সমস্ত ক্ষেত্রে আপনার ভাল হওয়া দরকার, তবে আপনি না থাকলেও আপনি একা নন! 'সম্পূর্ণ তথ্য বিজ্ঞানী' বলে কোনও জিনিস নেই। যদি আমরা কর্পোরেট পরিবেশে কাজ করার কথা বলি তবে কাজটি দলগুলির মধ্যে বিতরণ করা হয়, যেখানে প্রতিটি দলের নিজস্ব দক্ষতা রয়েছে। তবে কথাটি হ'ল, আপনার এই ক্ষেত্রগুলির মধ্যে কমপক্ষে একটিতে দক্ষ হতে হবে। এছাড়াও, এই দক্ষতাগুলি আপনার কাছে নতুন হলেও, শীতল! এটি সময় নিতে পারে, তবে এই দক্ষতাগুলি বিকাশিত হতে পারে, এবং বিশ্বাস করুন আপনি যে সময় বিনিয়োগ করবেন এটি উপযুক্ত হবে। কেন? ঠিক আছে, চলুন কাজের প্রবণতাগুলি দেখে নেওয়া যাক।
SQL সার্ভারের উদাহরণগুলিতে সাবস্ট্রিং
ডেটা সায়েন্টিস্ট কাজের ট্রেন্ডস
ঠিক আছে, গ্রাফটি সব বলেছে, কেবলমাত্র একজন ডেটা বিজ্ঞানীর জন্য প্রচুর কাজের সূচনা নেই, তবে চাকরিগুলিও খুব ভাল বেতনভোগী! এবং না, আমাদের ব্লগ বেতনের পরিসংখ্যানগুলি কভার করবে না, গুগল!
ঠিক আছে, আমরা এখন জানি, ডেটা সায়েন্স শেখা আসলেই অর্থবোধ করে, এটি শুধুমাত্র এটি খুব দরকারী কারণ নয়, অদূর ভবিষ্যতে আপনার এতে একটি দুর্দান্ত ক্যারিয়ারও রয়েছে।
এখনই ডেটা বিজ্ঞান শিখতে আমাদের যাত্রা শুরু করি এবং এর সাথে শুরু করি,
ডেটা সায়েন্সে কীভাবে সমস্যা সমাধান করবেন?
সুতরাং এখন, আসুন আলোচনা করা যাক যে কীভাবে কোনও সমস্যার কাছে আসা উচিত এবং এটি ডেটা সায়েন্সের মাধ্যমে সমাধান করা উচিত। ডেটা সায়েন্সে সমস্যাগুলি অ্যালগরিদম ব্যবহার করে সমাধান করা হয়। তবে, বিচার করার সবচেয়ে বড় জিনিসটি কোন অ্যালগরিদমটি ব্যবহার করতে হবে এবং কখন এটি ব্যবহার করা উচিত?
মূলত 5 ধরণের সমস্যা রয়েছে যা আপনি ডেটা সায়েন্সের মুখোমুখি হতে পারেন।
আসুন এই প্রশ্নগুলির প্রতিটি এবং যুক্ত অ্যালগরিদমগুলিকে একে একে সম্বোধন করুন:
এটি কি এ বা বি?
এই প্রশ্নের সাথে আমরা এমন সমস্যাগুলির কথা উল্লেখ করছি যাগুলির একটি নির্দিষ্ট উত্তর রয়েছে, যেমন একটি স্থির সমাধান রয়েছে এমন সমস্যার মধ্যে উত্তরটি হ্যাঁ বা না, 1 বা 0, আগ্রহী, নাও আগ্রহী হতে পারে।
উদাহরণ স্বরূপ:
প্র: আপনার কী হবে, চা বা কফি?
এখানে, আপনি বলতে পারবেন না যে আপনি কোক চাইবেন! যেহেতু প্রশ্নটি কেবল চা বা কফি সরবরাহ করে এবং তাই আপনি কেবলমাত্র এর একটিটির উত্তর দিতে পারেন।
যখন আমাদের কাছে কেবল দুটি ধরণের উত্তর থাকে - হ্যাঁ বা না, 1 বা 0, তখন তাকে 2 - শ্রেণিবদ্ধকরণ বলা হয়। দুটিরও বেশি বিকল্পের সাথে এটিকে মাল্টি ক্লাস শ্রেণিবদ্ধকরণ বলা হয়।
উপসংহারে, যখনই আপনি প্রশ্নগুলি জুড়ে আসেন, যার উত্তরটি শ্রেণিবদ্ধ, ডেটা সায়েন্সে আপনি শ্রেণিবদ্ধকরণ অ্যালগরিদমগুলি ব্যবহার করে এই সমস্যাগুলি সমাধান করবেন।
এই ডেটা সায়েন্স টিউটোরিয়ালের পরবর্তী সমস্যাটি, যা আপনি আসতে পারেন, সম্ভবত এটির মতো কিছু,
এই কি অদ্ভুত?
এগুলির মতো প্রশ্নগুলি নিদর্শনগুলির সাথে লেনদেন করে এবং অ্যানোমালি সনাক্তকরণ অ্যালগরিদমগুলি ব্যবহার করে সমাধান করা যেতে পারে।
উদাহরণ স্বরূপ:
'এটি কি অদ্ভুত?' এই চিত্রটিতে,
উপরের প্যাটার্নে কী অদ্ভুত? লাল ছেলে, তাই না?
যখনই প্যাটার্নটিতে কোনও ব্রেক রয়েছে, আমাদের পর্যালোচনা করার জন্য অ্যালগোরিদম সেই বিশেষ ইভেন্টটিকে পতাকাঙ্কিত করে। এই অ্যালগরিদমের আসল ওয়ার্ল্ড অ্যাপ্লিকেশন ক্রেডিট কার্ড সংস্থাগুলি বাস্তবায়িত করেছে যেখানে ব্যবহারকারী কোনও অস্বাভাবিক লেনদেন পর্যালোচনার জন্য পতাকাঙ্কিত করে। অতএব সুরক্ষা কার্যকর করা এবং নজরদারি করার ক্ষেত্রে মানুষের প্রচেষ্টা হ্রাস করা।
আসুন এই ডেটা সায়েন্স টিউটোরিয়ালের পরবর্তী সমস্যার দিকে নজর দেওয়া যাক, ভয় পাবেন না, গণিতের সাথে সম্পর্কিত!
কত বা কত?
আপনার মধ্যে যারা গণিত পছন্দ করেন না তারা মুক্তি পাবেন! রিগ্রেশন অ্যালগরিদম এখানে!
সুতরাং, যখনই কোনও সমস্যা রয়েছে যা চিত্র বা সংখ্যার মানগুলির জন্য জিজ্ঞাসা করতে পারে, আমরা এটি রিগ্রেশন অ্যালগরিদম ব্যবহার করে সমাধান করি।
উদাহরণ স্বরূপ:
আগামীকাল তাপমাত্রা কেমন হবে?
যেহেতু আমরা এই সমস্যার প্রতিক্রিয়াতে একটি সংখ্যার মান আশা করি, তাই আমরা এটি রিগ্রেশন অ্যালগরিদম ব্যবহার করে সমাধান করব।
এই ডেটা সায়েন্স টিউটোরিয়ালের সাথে সরানো, আসুন পরবর্তী অ্যালগরিদম নিয়ে আলোচনা করা যাক,
এটি কীভাবে সংগঠিত হয়?
বলুন আপনার কাছে কিছু ডেটা রয়েছে, এখন আপনার কোনও ধারণা নেই, কীভাবে এই ডেটাটি থেকে অর্থবোধ করবেন। সুতরাং প্রশ্ন, এটি কিভাবে সংগঠিত হয়?
ভাল, আপনি এটি ক্লাস্টারিং অ্যালগোরিদম ব্যবহার করে সমাধান করতে পারেন। কীভাবে তারা এই সমস্যাগুলি সমাধান করবেন? দেখা যাক:
ক্লাস্টারিং অ্যালগরিদমগুলি বৈশিষ্ট্যগুলির ক্ষেত্রে ডেটাগুলিকে গোষ্ঠীভূত করে যা সাধারণ। উপরের চিত্রের জন্য উদাহরণস্বরূপ, বিন্দুগুলি রঙের ভিত্তিতে সংগঠিত হয়। একইভাবে, এটি যে কোনও ডেটা হোক, ক্লাস্টারিং অ্যালগরিদমগুলি তাদের মধ্যে যা সাধারণ তা ধরা চেষ্টা করে এবং তাই তাদেরকে 'ক্লাস্টার' একসাথে করে।
এই ডেটা সায়েন্স টিউটোরিয়ালে পরবর্তী এবং চূড়ান্ত ধরণের সমস্যা, যা আপনার মুখোমুখি হতে পারে,
এরপর আমার কি করা উচিৎ?
যখনই আপনি কোনও সমস্যার মুখোমুখি হন, যেখানে আপনার কম্পিউটার যে প্রশিক্ষণ দিয়েছিল তার উপর ভিত্তি করে কোনও সিদ্ধান্ত নিতে হবে, এতে রিইনফোর্সমেন্ট আলগোরিদিম জড়িত।
উদাহরণ স্বরূপ:
আপনার তাপমাত্রা নিয়ন্ত্রণ ব্যবস্থাটি কখন এটির সিদ্ধান্ত নিতে হবে যে এটির ঘরের তাপমাত্রা হ্রাস করা উচিত, বা বাড়ানো উচিত।
এই অ্যালগরিদমগুলি কীভাবে কাজ করে?
এই অ্যালগরিদমগুলি মানব মনোবিজ্ঞানের উপর ভিত্তি করে। আমরা ঠিক প্রশংসা করা পছন্দ করি? কম্পিউটারগুলি এই অ্যালগরিদমগুলি বাস্তবায়ন করে এবং প্রশিক্ষিত হওয়ার সময় প্রশংসিত হওয়ার প্রত্যাশা করে। কীভাবে? দেখা যাক.
কম্পিউটারকে কী করা উচিত তা শেখানোর পরিবর্তে আপনি এটি করার সিদ্ধান্ত নিতে দিন এবং সেই ক্রিয়াটি শেষে আপনি কোনও ইতিবাচক বা নেতিবাচক প্রতিক্রিয়া জানান। সুতরাং, আপনার সিস্টেমে কোনটি সঠিক এবং কোনটি ভুল তা নির্ধারণ করার পরিবর্তে আপনি আপনার সিস্টেমে কী করবেন 'সিদ্ধান্ত নিতে' দিন এবং শেষে একটি প্রতিক্রিয়া জানান।
এটি ঠিক আপনার কুকুরকে প্রশিক্ষণের মতো। আপনার কুকুর কী করে তা আপনি নিয়ন্ত্রণ করতে পারবেন না, তাই না? যখন সে অন্যায় করে তখন আপনি তাকে বদনাম করতে পারেন। একইভাবে, সম্ভবত যখন তাকে প্রত্যাশা করা হয় তখন তাকে পিঠে চাপড়ান।
আসুন উপরের উদাহরণে এই বোঝাপড়াটি প্রয়োগ করুন, কল্পনা করুন যে আপনি তাপমাত্রা নিয়ন্ত্রণ ব্যবস্থা প্রশিক্ষণ দিচ্ছেন, তাই যখনই না। ঘরে লোকের সংখ্যা বৃদ্ধি পায়, সিস্টেমের দ্বারা ব্যবস্থা নেওয়া উচিত। হয় তাপমাত্রা কমিয়ে দিন বা বাড়িয়ে দিন। আমাদের সিস্টেম যেহেতু কিছুই বুঝতে পারে না, তাই এটি এলোমেলো সিদ্ধান্ত নেয়, ধরা যাক, এটি তাপমাত্রা বৃদ্ধি করে। অতএব, আপনি একটি নেতিবাচক প্রতিক্রিয়া দিন। এটির সাহায্যে কম্পিউটারটি বোঝা যায় যখনই ঘরে মানুষের সংখ্যা বৃদ্ধি পায়, তাপমাত্রা কখনই বাড়ায় না।
একইভাবে অন্যান্য কর্মের জন্য, আপনি প্রতিক্রিয়া জানাতে হবে।প্রতিটি ফিডব্যাকের সাহায্যে আপনার সিস্টেমটি শিখছে এবং তাই তার পরবর্তী সিদ্ধান্তে আরও নির্ভুল হয়ে ওঠে, এই ধরণের শিক্ষাকে রিইনফোর্সমেন্ট লার্নিং বলা হয়।
এখন, এই ডেটা সায়েন্স টিউটোরিয়ালে আমরা উপরে যে অ্যালগরিদম শিখেছি সেগুলির একটি সাধারণ 'শেখার অনুশীলন' জড়িত। আমরা কি মেশিনকে ঠিক শিখিয়ে দিচ্ছি?
মেশিন লার্নিং কী?
এটি একধরনের কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা যা কম্পিউটারগুলি স্পষ্টভাবে প্রোগ্রাম না করেই তাদের নিজস্ব শিখতে সক্ষম করে তোলে। মেশিন লার্নিংয়ের মাধ্যমে, মেশিনগুলি যখনই কোনও নতুন পরিস্থিতির মুখোমুখি হয় তাদের নিজস্ব কোড আপডেট করতে পারে।
এই ডেটা সায়েন্স টিউটোরিয়ালের সমাপ্তি দিয়ে আমরা এখন জানি যে ডেটা সায়েন্সকে মেশিন লার্নিং এবং এর বিশ্লেষণের জন্য এর অ্যালগরিদম দ্বারা সমর্থিত। আমরা বিশ্লেষণ কীভাবে করি, কোথায় করি do ডেটা সায়েন্সের আরও কিছু উপাদান রয়েছে যা আমাদের এই সমস্ত প্রশ্নের সমাধানে সহায়তা করে।
তার আগে আমাকে উত্তর দেওয়া যাক এমআইটি কীভাবে ভবিষ্যতের পূর্বাভাস দিতে পারে, কারণ আমার ধারণা আপনি ছেলেরা এখন এটি সম্পর্কিত করতে সক্ষম হবেন। সুতরাং, এমআইটির গবেষকরা তাদের মডেলগুলি চলচ্চিত্র এবং কম্পিউটারগুলি সম্পর্কে শিখিয়েছেন যে মানুষ কীভাবে প্রতিক্রিয়া দেখায়, বা কোনও ক্রিয়া করার আগে তারা কীভাবে আচরণ করে।
উদাহরণস্বরূপ, আপনি যখন কারও সাথে হাত মিলিয়ে চলেছেন তখন আপনি নিজের পকেট থেকে আপনার হাত তুলে নিয়েছেন বা ব্যক্তির উপর ঝুঁকছেন। মূলত আমাদের প্রতিটি কাজের সাথে একটি 'প্রাক ক্রিয়া' যুক্ত থাকে। সিনেমাগুলির সহায়তায় কম্পিউটারটি এই 'প্রাক ক্রিয়াগুলি' সম্পর্কে প্রশিক্ষিত হয়েছিল। এবং আরও বেশি বেশি সিনেমা পর্যবেক্ষণ করে, তাদের কম্পিউটারগুলি তখন চরিত্রটির পরবর্তী ক্রিয়াটি কী হতে পারে তা অনুমান করতে সক্ষম হয়েছিল।
সহজ না? এই তথ্য বিজ্ঞান টিউটোরিয়ালে আমি আপনার কাছে আরও একটি প্রশ্ন ফেলে দেই! মেশিন লার্নিংয়ের কোন অ্যালগরিদম তারা অবশ্যই এতে প্রয়োগ করেছে?
তথ্য বিজ্ঞান উপাদান
1. ডেটাসেটস
আপনি কী বিশ্লেষণ করবেন? তথ্য, তাই না? আপনার অনেকগুলি ডেটা দরকার যা বিশ্লেষণ করা যায়, এই ডেটাটি আপনার অ্যালগরিদম বা বিশ্লেষণাত্মক সরঞ্জামগুলিতে খাওয়ানো হয়। আপনি অতীতে পরিচালিত বিভিন্ন গবেষণা থেকে এই ডেটা পান।
2. আর স্টুডিও
আর স্ট্যাটিস্টিকাল কম্পিউটিং এবং গ্রাফিক্সের জন্য আর ওপেন সোর্স প্রোগ্রামিং ল্যাঙ্গুয়েজ এবং সফ্টওয়্যার এনভায়রনমেন্ট যা আর ফাউন্ডেশন দ্বারা সমর্থিত। আর স্টুডিও নামে একটি আইডিইতে আর ভাষা ব্যবহার করা হয়।
কেন এটি ব্যবহার করা হয়?
- প্রোগ্রামিং এবং পরিসংখ্যান ভাষা
- একটি পরিসংখ্যান ভাষা হিসাবে ব্যবহার করা ছাড়াও, এটি বিশ্লেষণাত্মক উদ্দেশ্যে প্রোগ্রামিং ভাষাও ব্যবহার করা যেতে পারে।
- ডেটা বিশ্লেষণ এবং ভিজ্যুয়ালাইজেশন
- সর্বাধিক প্রভাবশালী বিশ্লেষণ সরঞ্জামগুলির মধ্যে একটি ছাড়াও, ডেটা ভিজ্যুয়ালাইজেশনের জন্য ব্যবহৃত আর অন্যতম জনপ্রিয় সরঞ্জামও আর।
- সহজ এবং শেখার জন্য সহজ
- আর শেখা, পড়তে ও লিখতে সহজ এবং সহজ
- ফ্রি এবং ওপেন সোর্স
- আর এফএলএসএসের একটি উদাহরণ (ফ্রি / লিব্রে এবং ওপেন সোর্স সফ্টওয়্যার) যার অর্থ কেউ এই সফ্টওয়্যারটির অনুলিপি বিতরণ করতে পারে, এর উত্স কোডটি পড়তে পারে, এটি পরিবর্তন করতে পারে ইত্যাদি can
স্টুডিওগুলি বিশ্লেষণের জন্য পর্যাপ্ত ছিল, যতক্ষণ না আমাদের ডেটাসেটগুলি বিশাল হয়ে ওঠে, একই সাথে অস্ট্রাস্ট্রাক্ট। এই জাতীয় ডেটা বলা হত বিগ ডেটা।
৩. বিগ ডেটা
বিগ ডেটা হ'ল ডেটা সংগ্রহের শব্দটি এত বড় এবং জটিল সেট করে যে অন-হ্যান্ড ডাটাবেস পরিচালন সরঞ্জামগুলি বা traditionalতিহ্যগত ডেটা প্রসেসিং অ্যাপ্লিকেশনগুলি ব্যবহার করে প্রক্রিয়া করা কঠিন হয়ে পড়ে।
এখন এই ডেটা নিয়ন্ত্রণ করতে, আমাদের একটি সরঞ্জাম নিয়ে আসতে হবে, কারণ কোনও traditionalতিহ্যবাহী সফ্টওয়্যার এই ধরণের ডেটা পরিচালনা করতে পারে না, এবং তাই আমরা হ্যাডোপ নিয়ে এসেছি।
৪.হাদুপ
হাদুপ একটি কাঠামো যা আমাদের সহায়তা করে দোকান এবং প্রক্রিয়া সমান্তরাল এবং বিতরণ ফ্যাশনে বড় ডেটাসেট।
হ্যাডোপের স্টোর এবং প্রক্রিয়া অংশের দিকে নজর দিন।
স্টোর
পিএইচপি পার্স স্ট্রিং অ্যারে
হাদুপের স্টোরেজ অংশটি এইচডিএফএস অর্থাত্ হ্যাডোপ বিতরণকারী ফাইল সিস্টেম দ্বারা পরিচালিত হয়। এটি একটি বিতরণ করা বাস্তুতন্ত্র জুড়ে উচ্চ প্রাপ্যতা সরবরাহ করে। এটি যেভাবে এটি কাজ করে, এটি আগত তথ্যগুলিকে খণ্ডগুলিতে বিভক্ত করে এবং একটি ক্লাস্টারে বিভিন্ন নোডে বিতরণ করে, বিতরণকৃত স্টোরেজকে অনুমতি দেয়।
প্রক্রিয়া
হ্যাডোপ প্রক্রিয়াজাতকরণের কেন্দ্রস্থল ম্যাপ্রেইডুস। অ্যালগরিদম দুটি গুরুত্বপূর্ণ কাজ করে, মানচিত্র এবং হ্রাস। ম্যাপাররা কাজটিকে ছোট ছোট কার্যগুলিতে বিভক্ত করে যা সমান্তরালভাবে প্রক্রিয়াজাত হয়। একবার, সমস্ত ম্যাপাররা তাদের কাজ ভাগ করে নিলে, তারা তাদের ফলাফলগুলিকে একত্রিত করে এবং তারপরে এই ফলাফলগুলি হ্রাস প্রক্রিয়া দ্বারা একটি সরল মূল্যে হ্রাস করা হয়। হাদোপ সম্পর্কে আরও জানতে আপনি আমাদের মাধ্যমে যেতে পারেন ।
যদি আমরা ডেটা সায়েন্সে হাইডোপকে আমাদের স্টোরেজ হিসাবে ব্যবহার করি তবে আর স্টুডিওর সাথে ইনপুট প্রক্রিয়া করা কঠিন হয়ে পড়ে, বিতরণ পরিবেশে ভাল অভিনয় করতে অক্ষমতার কারণে আমাদের স্পার্ক আর আছে have
5. স্পার্ক আর
এটি একটি আর প্যাকেজ, এটি আর-র সাথে অ্যাপাচি স্পার্ক ব্যবহারের একটি হালকা ওজনের উপায় সরবরাহ করে traditionতিহ্য আর অ্যাপ্লিকেশনগুলিতে আপনি কেন এটি ব্যবহার করবেন? কারণ, এটি একটি বিতরণ করা ডেটা ফ্রেম বাস্তবায়ন সরবরাহ করে যা নির্বাচন, ফিল্টারিং, সমষ্টি ইত্যাদির মতো অপারেশনকে সমর্থন করে তবে বড় ডেটাসেটগুলিতে।
এখনই শ্বাস নিন! আমরা এই ডেটা সায়েন্স টিউটোরিয়ালের প্রযুক্তিগত অংশটি দিয়ে শেষ করেছি, এখন এটি আপনার কাজের দৃষ্টিকোণ থেকে দেখি। আমি মনে করি আপনি একজন ডেটা বিজ্ঞানী হিসাবে এতক্ষণে বেতনগুলি গুগল করে দিতেন তবে তবুও, ডেটা বিজ্ঞানী হিসাবে আপনার জন্য যে কাজের ভূমিকা রয়েছে তা নিয়ে আলোচনা করা যাক।
ডেটা সায়েন্টিস্ট কাজের ভূমিকা
বিশিষ্ট ডেটা সায়েন্টিস্ট কাজের কয়েকটি শিরোনাম হ'ল:
- ডেটা সায়েন্টিস্ট
- ডেটা ইঞ্জিনিয়ার
- ডেটা আর্কিটেক্ট
- ডেটা প্রশাসক
- তথ্য বিশ্লেষক
- ব্যাবসা বিশ্লেষক
- ডেটা / অ্যানালিটিক্স ম্যানেজার
- বিজনেস ইন্টেলিজেন্স ম্যানেজার
নীচে এই ডেটা সায়েন্স টিউটোরিয়ালে Payscale.com চার্টটি মার্কিন যুক্তরাষ্ট্র এবং ভারতের দক্ষতার দ্বারা গড় ডেটা সায়েন্টিস্ট বেতন দেখায়।
আপনার পথে আসা ডেটা সায়েন্স ক্যারিয়ারের সুযোগগুলি কাজে লাগানোর জন্য ডেটা সায়েন্স এবং বিগ ডেটা অ্যানালিটিক্সে দক্ষতা অর্জনের সময়টি উপযুক্ত। এটি আমাদের ডেটা সায়েন্স টিউটোরিয়াল ব্লগের শেষে নিয়ে আসে। আমি আশা করি এই ব্লগটি তথ্যবহুল ছিল এবং আপনার কাছে মূল্য সংযোজন করেছে। ডেটা সায়েন্স ওয়ার্ল্ডে প্রবেশের এবং একটি সফল ডেটা সায়েন্টিস্ট হওয়ার এখন সময়।
এডুরেকার একটি বিশেষভাবে সজ্জিত যা আপনাকে কে-ম্যানস ক্লাস্টারিং, ডিসিশন ট্রি, র্যান্ডম ফরেস্ট, নাইভ বয়েসের মতো মেশিন লার্নিং অ্যালগরিদমগুলিতে দক্ষতা অর্জনে সহায়তা করে। আপনি পরিসংখ্যান, সময় সিরিজ, পাঠ্য মাইনিং এবং ডিপ লার্নিংয়ের একটি ভূমিকাও শিখবেন। এই কোর্সের জন্য নতুন ব্যাচ শীঘ্রই শুরু হচ্ছে !!
ডেটা সায়েন্স টিউটোরিয়ালে আমাদের জন্য একটি প্রশ্ন আছে? দয়া করে মন্তব্য বিভাগে এটি উল্লেখ করুন এবং আমরা আপনার কাছে ফিরে আসব।