সাম্প্রতিক সময়ে সবচেয়ে ট্রেন্ডিং ক্ষেত্র হিসাবে আত্মপ্রকাশ করেছে। এটি একটি আশ্চর্যজনক গতিতে বৃদ্ধি পাচ্ছে এবং ডেটা বিজ্ঞানীদের চাহিদাও তাই। কোনও ডেটা বিজ্ঞানীর ভূমিকা অত্যন্ত গতিময় নয় কোনও দিন তাদের জন্য একই রকম হয় না এবং এটিই এটি এত অনন্য এবং উত্তেজনাপূর্ণ করে তোলে। যেহেতু এটি একটি নতুন ক্ষেত্র তাই এটি সম্পর্কে উত্তেজনা এবং বিভ্রান্তি উভয়ই। সুতরাং, আসুন নীচের ক্রমে সেই ডেটা সায়েন্টিস্টদের মিথগুলি পরিষ্কার করুন:
ডেটা সায়েন্টিস্ট কে?
যদিও এর বেশ কয়েকটি সংজ্ঞা রয়েছে উপলব্ধ, মূলত তারা পেশাদার যারা ডেটা সায়েন্সের শিল্প অনুশীলন করে। তথ্য বিজ্ঞানীরা বৈজ্ঞানিক শাখায় দক্ষতার সাথে জটিল ডেটা সমস্যাগুলি ফাটল। এটি বিশেষজ্ঞের একটি অবস্থান।
তারা বিভিন্ন ধরণের দক্ষতা যেমন স্পিচ, টেক্সট অ্যানালিটিক্স (এনএলপি), চিত্র এবং ভিডিও প্রসেসিং, মেডিসিন এবং উপাদান সিমুলেশন ইত্যাদিতে বিশেষীকরণ করে থাকে এই বিশেষজ্ঞের ভূমিকাগুলির প্রতিটিই সংখ্যায় খুব সীমিত এবং তাই এই জাতীয় বিশেষজ্ঞের মান অপরিসীম। গতিবেগ অর্জনকারী যে কোনও কিছুতেই প্রত্যেকের কথা বলার মতো হয়ে যায়। এবং, লোকেরা যত বেশি কিছু নিয়ে কথা বলে, তত বেশি ভুল ধারণা এবং মিথগুলি up সুতরাং আসুন কিছু ডেটা সায়েন্টিস্ট কল্পকাহিনীকে বাতিল করা যাক।
জাভাতে সহজ হ্যাশম্যাপ বাস্তবায়ন
ডেটা সায়েন্টিস্ট মিথগুলি বনাম বাস্তবতা
- আপনার পিএইচডি হওয়া দরকার ধারক
একটি পিএইচডি সন্দেহ একটি খুব বড় অর্জন। এটি গবেষণা করতে অনেক পরিশ্রম এবং উত্সর্গের লাগে। তবে কি ডেটা সায়েন্টিস্ট হওয়া দরকার? এটি যে ধরণের কাজের জন্য আপনি যেতে চান তা নির্ভর করে।
আপনি যদি যাচ্ছেন ফলিত ডেটা বিজ্ঞানের ভূমিকা যা মূলত বিদ্যমান অ্যালগরিদমগুলির সাথে কাজ করা এবং তারা কীভাবে কাজ করে তা বোঝার উপর ভিত্তি করে। বেশিরভাগ লোকেরা এই বিভাগে ফিট করে এবং বেশিরভাগ খোলার ও কাজের বিবরণ আপনি দেখেন কেবল এই ভূমিকাগুলির জন্য। এই ভূমিকার জন্য, আপনি করো না পিএইচডি দরকার ডিগ্রি
তবে, আপনি যদি একটি যেতে চান গবেষণা ভূমিকা , তাহলে আপনার পিএইচডি দরকার হতে পারে ডিগ্রি যদি অ্যালগরিদমে কাজ করা বা কোনও কাগজ লেখা আপনার জিনিস হয় তবে পিএইচডি করুন। যাবার উপায়
- ডেটা সায়েন্টিস্ট শীঘ্রই এআই দ্বারা প্রতিস্থাপন করা হবে
আপনি যদি ভাবেন যে ডেটা বিজ্ঞানী একটি গোছা একটি সম্পর্কিত সমস্ত কিছু করতে পারে এআই / এমএল প্রকল্প । এটি কোনও ব্যবহারিক সমাধান নয়, কারণ আপনি যদি কোনও এআই প্রকল্পের দিকে মনোনিবেশ করেন তবে এর সাথে অনেকগুলি কাজের সংযুক্তি রয়েছে। এটি একটি খুব জটিল ক্ষেত্র যা এর সাথে অনেকগুলি বিভিন্ন ভূমিকা যুক্ত রয়েছে:
- পরিসংখ্যানবিদ
- ডোমেন বিশেষজ্ঞ
- আইওটি বিশেষজ্ঞ
ডেটা বিজ্ঞানীরা একাই সবকিছু সমাধান করতে পারবেন না এবং এআইয়ের পক্ষে এটি করাও সম্ভব নয়। সুতরাং, যদি আপনি এই লোকদের মধ্যে অন্যতম হন তবে এটি ডান্ট করুন। এআই এখনও এ জাতীয় জিনিসগুলি করতে সক্ষম নয়, আপনার বিভিন্ন ডোমেনের বিশাল পরিমাণ জ্ঞান প্রয়োজন।
- আরও ডেটা উচ্চতর নির্ভুলতা সরবরাহ করে
একটি খুব বড় ভুল ধারণা এবং একটি বড় ডেটা সায়েন্টিস্টস পুরাণে রয়েছে যে 'আপনার কাছে যত বেশি তথ্য থাকবে, তত বেশি মডেলের যথার্থতা হবে'। আরও তথ্য অনুবাদ করে না উচ্চতর নির্ভুলতা। অন্যদিকে, ছোট এখনও সু-রক্ষণাবেক্ষণের ডেটাতে আরও ভাল মানের এবং নির্ভুলতা থাকতে পারে। যে বিষয়টি সবচেয়ে বেশি গুরুত্বপূর্ণ তা হ'ল ডেটা বোঝা এবং এটি ব্যবহারযোগ্যতা। এটা গুণ যে সবচেয়ে গুরুত্বপূর্ণ।
- ডিপ লার্নিং বড় সংস্থাগুলির জন্য কেবলমাত্র উপায়
সর্বাধিক প্রচলিত একটি কল্পকাহিনী যা হ'ল ডিপ লার্নিংয়ের কাজগুলি চালনার জন্য আপনার যথেষ্ট পরিমাণে হার্ডওয়ারের প্রয়োজন। ঠিক আছে, এটি সম্পূর্ণ মিথ্যা নয়, একটি গভীর শিক্ষণ মডেল যখন চালুর জন্য শক্তিশালী হার্ডওয়্যার সেটআপ থাকে তখন সর্বদা আরও দক্ষতার সাথে সঞ্চালন করবে। তবে আপনি এটি আপনার স্থানীয় সিস্টেমে বা চালাতে পারেন গুগল কোলাব (জিপিইউ + সিপিইউ)। আপনার মেশিনে মডেলটি প্রশিক্ষণের জন্য এটি প্রত্যাশার চেয়ে বেশি সময় নিতে পারে।
- ডেটা সংগ্রহ সহজ
প্রায় এক আশ্চর্য হারে ডেটা তৈরি করা হচ্ছে 2.5 কুইন্টিলিয়ন প্রতি দিন বাইট এবং সংগ্রহ সঠিক তথ্য সঠিক বিন্যাসে এখনও একটি ভারী কাজ। আপনার একটি তৈরি করা দরকার সঠিক পাইপলাইন আপনার প্রকল্পের জন্য তথ্য পাওয়ার জন্য প্রচুর উত্স রয়েছে। খরচ এবং মানের অনেক। ডেটা এবং পাইপলাইনের অখণ্ডতা বজায় রাখা একটি খুব গুরুত্বপূর্ণ অংশ যা এর সাথে গোলমাল করা উচিত নয়।
- ডেটা সায়েন্টিস্টরা কেবল সরঞ্জামগুলি নিয়ে কাজ করে / এটি সমস্ত সরঞ্জাম সম্পর্কে
লোকেরা সাধারণত ডেটা সায়েন্সে কোনও চাকরি নেবে এই ভেবে একটি সরঞ্জাম শিখতে শুরু করে। ওয়েল, একটি সরঞ্জাম শিখতে ডেটা সায়েন্টিস্ট হিসাবে কাজ করা গুরুত্বপূর্ণ, তবে আমি আগেই বলেছি যে তাদের ভূমিকা আরও বৈচিত্র্যময়। পরিবর্তে সমাধানগুলি আহরণের জন্য ডেটা বিজ্ঞানীদের কোনও সরঞ্জাম ব্যবহারের বাইরে চলে যাওয়া উচিত, তাদের প্রয়োজনীয় দক্ষতা অর্জন করতে হবে। হ্যাঁ, কোনও সরঞ্জামকে দক্ষ করে তোলা ডেটা সায়েন্সে সহজে প্রবেশের আশা তৈরি করে তবে ডেটা সায়েন্টিস্ট নিয়োগকারী সংস্থাগুলি একা পরিবর্তে এই সরঞ্জামটির দক্ষতা বিবেচনা করবেন না, তারা এমন পেশাদারের সন্ধান করবেন যারা প্রযুক্তিগত এবং ব্যবসায়িক দক্ষতার সংমিশ্রণ অর্জন করেছেন।
- আপনার কোডিং / কম্পিউটার বিজ্ঞানের পটভূমি থাকা দরকার
বেশিরভাগ ডেটা সায়েন্টিস্ট কোডিংয়ে ভাল এবং কম্পিউটার সায়েন্স, বা ম্যাথস বা স্ট্যাটিস্টিক্সে অভিজ্ঞতা থাকতে পারে। এর অর্থ এই নয় যে অন্যান্য ব্যাকগ্রাউন্ডের লোকেরা ডেটা সায়েন্টিস্ট হতে পারে না। সুতরাং, একটি বিষয় মনে রাখবেন যে এই ব্যাকগ্রাউন্ডের এই লোকগুলির একটি কিনারা রয়েছে তবে এটি কেবল প্রাথমিক পর্যায়ে। আপনার কেবলমাত্র উত্সর্গ এবং কঠোর পরিশ্রম চালিয়ে যাওয়া দরকার এবং শীঘ্রই এটি আপনার পক্ষেও সহজ হবে।
- ডেটা বিজ্ঞান প্রতিযোগিতা এবং রিয়েল-লাইফ প্রকল্পগুলি একই
এই প্রতিযোগিতা হয় একটি দুর্দান্ত শুরু ডেটা সায়েন্সের দীর্ঘ যাত্রায়। আপনি বড় ডেটা সেট এবং অ্যালগরিদমের সাথে কাজ করতে পারেন। সবকিছু ঠিক আছে তবে এটিকে একটি প্রকল্প হিসাবে বিবেচনা করা এবং এটি আপনার জীবনবৃত্তান্তে লাগানো অবশ্যই ভালো বুদ্ধি নই কারণ এই প্রতিযোগিতাগুলি কোনও বাস্তব জীবনের প্রকল্পের কাছাকাছি নয়। আপনি অগোছালো ডেটা পরিষ্কার করতে বা কোনও নির্মাণ করতে পারবেন না পাইপলাইন বা সময় সীমা পরীক্ষা করুন। সমস্ত গুরুত্বপূর্ণ মডেল যথার্থতা।
- এটি সবই ভবিষ্যদ্বাণীপূর্ণ মডেল বিল্ডিং সম্পর্কে
জাভাতে কিউ ডাটা স্ট্রাকচার
লোকেরা সাধারণত মনে করে যে ডেটা বিজ্ঞানীরা ভবিষ্যতের ফলাফলের পূর্বাভাস দিয়েছেন। ভবিষ্যদ্বাণীপূর্ণ মডেলিং ডেটা সায়েন্সের একটি অত্যন্ত গুরুত্বপূর্ণ দিক, তবে এটি একা আপনাকে সহায়তা করতে পারে না। যে কোনও প্রকল্পে আছে একাধিক পদক্ষেপ জড়িত পুরো চক্র ডেটা সংগ্রহ থেকে শুরু করে, র্যাংলিং, ডেটা বিশ্লেষণ করা, অ্যালগরিদমকে প্রশিক্ষণ দেওয়া, একটি মডেল তৈরি করা, মডেলটি পরীক্ষা করা এবং অবশেষে ডিপ্লোয়মেন্ট। আপনার পুরোটা জানা দরকার শেষ থেকে শেষ প্রক্রিয়া । আসুন চূড়ান্ত ডেটা সায়েন্টিস্টদের মিথগুলি দেখি।
- এআই একবার বিল্ট হয়ে গেলে তা বিকাশ অব্যাহত রাখবে
এটি একটি সাধারণ ভুল ধারণা যা এআই নিজেরাই বাড়তে থাকে, বিকশিত হয় এবং সাধারণীকরণ করে। ঠিক আছে, সাই-ফাই চলচ্চিত্রগুলি একই বার্তাটি ক্রমাগত চিত্রিত করেছে। এখন, এটি মোটেও সত্য নয়, বাস্তবে আমরা পিছিয়ে আছি। সবচেয়ে বেশি আমরা করতে পারি ট্রেনের মডেল যা তাদের প্রশিক্ষণ দেয় যদি তাদের কাছে কোনও নতুন ডেটা দেওয়া হয়। তারা পরিবেশ এবং নতুন ধরণের ডেটা পরিবর্তনের জন্য মানিয়ে নিতে পারে না।
তাই। যদি আপনি ভাবেন যে ওয়ানডে মেশিনগুলি সমস্ত কাজ করবে? আচ্ছা, আপনি সিনেমা থেকে বেরিয়ে এসেছেন!
আমি আশা করি আপনার সমস্ত ডেটা সায়েন্টিস্টস মিথগুলি এখন সাফ হয়ে গেছে। এডুরেকা এছাড়াও সরবরাহ করে একটি । এর মধ্যে পরিসংখ্যান, ডেটা সায়েন্স, পাইথন, অ্যাপাচি স্পার্ক এবং স্কেল, টেনসরফ্লো এবং ঝালর উপর প্রশিক্ষণ অন্তর্ভুক্ত রয়েছে।
আমাদের জন্য একটি প্রশ্ন আছে? দয়া করে এটি 'ডেটা সায়েন্টিস্টস মিথ' নিবন্ধের মন্তব্য বিভাগে উল্লেখ করুন এবং আমরা আপনার কাছে ফিরে আসব।