Data Science: Difference between revisions

Latest revision as of 18:26, 22 April 2025

ডেটা বিজ্ঞান: একটি বিস্তারিত আলোচনা

ডেটা বিজ্ঞান কি?

ডেটা বিজ্ঞান হলো একটি আন্তঃবিষয়ক ক্ষেত্র। এটি ডেটা থেকে জ্ঞান এবং অন্তর্দৃষ্টি আহরণের জন্য বৈজ্ঞানিক পদ্ধতি, প্রক্রিয়া, অ্যালগরিদম এবং সিস্টেম ব্যবহার করে। এটি পরিসংখ্যান, কম্পিউটার বিজ্ঞান এবং ডোমেইন জ্ঞানের সমন্বয়ে গঠিত। ডেটা বিজ্ঞান বর্তমানে ব্যবসা, বিজ্ঞান, স্বাস্থ্যসেবা এবং সরকার সহ বিভিন্ন শিল্পে ব্যবহৃত হচ্ছে।

ডেটা বিজ্ঞানের মূল উপাদান

ডেটা বিজ্ঞান মূলত তিনটি প্রধান উপাদানের উপর ভিত্তি করে গঠিত:

পরিসংখ্যান (Statistics): ডেটা থেকে অর্থপূর্ণ তথ্য বের করার জন্য পরিসংখ্যানিক পদ্ধতি ব্যবহার করা হয়। এর মধ্যে রয়েছে বর্ণনমূলক পরিসংখ্যান, inferential পরিসংখ্যান, এবং মডেলিং। পরিসংখ্যানিক মডেল
কম্পিউটার বিজ্ঞান (Computer Science): ডেটা প্রক্রিয়াকরণ, সংরক্ষণ এবং বিশ্লেষণের জন্য কম্পিউটার বিজ্ঞান অত্যাবশ্যক। প্রোগ্রামিং ভাষা, ডেটাবেস এবং অ্যালগরিদম এই ক্ষেত্রের গুরুত্বপূর্ণ অংশ। কম্পিউটার প্রোগ্রামিং
ডোমেইন জ্ঞান (Domain Knowledge): যে ক্ষেত্র থেকে ডেটা সংগ্রহ করা হচ্ছে, সেই ক্ষেত্র সম্পর্কে গভীর জ্ঞান থাকা প্রয়োজন। এই জ্ঞান ডেটা বুঝতে, সঠিক প্রশ্ন জিজ্ঞাসা করতে এবং ফলাফল ব্যাখ্যা করতে সহায়ক। ডোমেইন বিশ্লেষণ

ডেটা বিজ্ঞানের প্রক্রিয়া

ডেটা বিজ্ঞান একটি সুনির্দিষ্ট প্রক্রিয়া অনুসরণ করে। এই প্রক্রিয়াটি সাধারণত নিম্নলিখিত ধাপগুলো নিয়ে গঠিত:

1. ডেটা সংগ্রহ (Data Collection): বিভিন্ন উৎস থেকে ডেটা সংগ্রহ করা হয়। এই উৎসগুলো হতে পারে ডেটাবেস, ফাইল, ওয়েব স্ক্র্যাপিং, বা API। ডেটা সংগ্রহ পদ্ধতি 2. ডেটা পরিষ্কারকরণ (Data Cleaning): সংগৃহীত ডেটাতে ভুল, অসম্পূর্ণতা বা অসঙ্গতি থাকতে পারে। ডেটা পরিষ্কারকরণের মাধ্যমে এই সমস্যাগুলো সমাধান করা হয়। ডেটা প্রস্তুতি 3. ডেটা বিশ্লেষণ (Data Analysis): বিভিন্ন পরিসংখ্যানিক এবং ডেটা মাইনিং কৌশল ব্যবহার করে ডেটা বিশ্লেষণ করা হয়। এর মাধ্যমে ডেটার প্যাটার্ন, প্রবণতা এবং সম্পর্ক খুঁজে বের করা হয়। ডেটা মাইনিং 4. মডেল তৈরি (Model Building): ডেটা বিশ্লেষণের ফলাফলের উপর ভিত্তি করে ভবিষ্যৎ প্রেডিকশন করার জন্য মডেল তৈরি করা হয়। এই মডেলগুলো মেশিন লার্নিং অ্যালগরিদম ব্যবহার করে তৈরি করা যেতে পারে। মেশিন লার্নিং 5. ফলাফল মূল্যায়ন (Evaluation): মডেলের কার্যকারিতা মূল্যায়ন করা হয় এবং প্রয়োজনে মডেলটিকে আরও উন্নত করা হয়। মডেল মূল্যায়ন 6. যোগাযোগ (Communication): বিশ্লেষণের ফলাফল এবং অন্তর্দৃষ্টিগুলো অন্যদের কাছে বোধগম্যভাবে উপস্থাপন করা হয়। ডেটা ভিজ্যুয়ালাইজেশন

ডেটা বিজ্ঞানের সরঞ্জাম এবং প্রযুক্তি

ডেটা বিজ্ঞানীরা বিভিন্ন সরঞ্জাম এবং প্রযুক্তি ব্যবহার করেন। এদের মধ্যে কিছু উল্লেখযোগ্য হলো:

প্রোগ্রামিং ভাষা (Programming Languages): পাইথন (Python) এবং আর (R) ডেটা বিজ্ঞানের জন্য বহুল ব্যবহৃত দুটি প্রোগ্রামিং ভাষা। পাইথন প্রোগ্রামিং আর প্রোগ্রামিং
ডেটাবেস (Databases): এসকিউএল (SQL) এবং নোএসকিউএল (NoSQL) ডেটাবেস ডেটা সংরক্ষণের জন্য ব্যবহৃত হয়। এসকিউএল নোএসকিউএল
মেশিন লার্নিং লাইব্রেরি (Machine Learning Libraries): সাইকিট-লার্ন (Scikit-learn), টেনসরফ্লো (TensorFlow), এবং কেরাস (Keras) মেশিন লার্নিং মডেল তৈরির জন্য ব্যবহৃত হয়। সাইকিট-লার্ন টেনসরফ্লো কেরাস
ডেটা ভিজ্যুয়ালাইজেশন টুল (Data Visualization Tools): ম্যাটপ্লটলিব (Matplotlib), সিবর্ন (Seaborn), এবং পাওয়ার বিআই (Power BI) ডেটা ভিজ্যুয়ালাইজেশনের জন্য ব্যবহৃত হয়। ডেটা ভিজ্যুয়ালাইজেশন
বিগ ডেটা প্ল্যাটফর্ম (Big Data Platforms): স্পার্ক (Spark) এবং হাডুপ (Hadoop) বৃহৎ ডেটা সেট প্রক্রিয়াকরণের জন্য ব্যবহৃত হয়। স্পার্ক হাডুপ

ডেটা বিজ্ঞানের প্রয়োগক্ষেত্র

ডেটা বিজ্ঞানের প্রয়োগক্ষেত্রগুলি ব্যাপক ও বিভিন্নমুখী। নিচে কয়েকটি উল্লেখযোগ্য ক্ষেত্র আলোচনা করা হলো:

স্বাস্থ্যসেবা (Healthcare): রোগীর ডেটা বিশ্লেষণ করে রোগের পূর্বাভাস দেওয়া, ব্যক্তিগত চিকিৎসা পরিকল্পনা তৈরি করা এবং ওষুধের কার্যকারিতা মূল্যায়ন করা যায়। স্বাস্থ্যখাতে ডেটা বিজ্ঞান
অর্থনীতি (Finance): আর্থিক ঝুঁকি মূল্যায়ন, জালিয়াতি সনাক্তকরণ এবং অ্যালগরিদমিক ট্রেডিংয়ের জন্য ডেটা বিজ্ঞান ব্যবহৃত হয়। আর্থিক বিশ্লেষণে ডেটা বিজ্ঞান
বিপণন (Marketing): গ্রাহকের পছন্দ এবং আচরণ বিশ্লেষণ করে ব্যক্তিগতকৃত বিপণন কৌশল তৈরি করা এবং প্রচারণার কার্যকারিতা মূল্যায়ন করা যায়। বিপণনে ডেটা বিজ্ঞান
পরিবহন (Transportation): ট্র্যাফিক প্যাটার্ন বিশ্লেষণ করে যানজট কমানো, রুটের অপটিমাইজেশন এবং স্বয়ংক্রিয় ড্রাইভিং সিস্টেম তৈরি করা যায়। পরিবহনে ডেটা বিজ্ঞান
সরকার (Government): অপরাধের পূর্বাভাস, জনসেবা উন্নত করা এবং নীতি নির্ধারণের জন্য ডেটা বিজ্ঞান ব্যবহৃত হয়। সরকারে ডেটা বিজ্ঞান
উৎপাদন (Manufacturing): উৎপাদন প্রক্রিয়ার অপটিমাইজেশন, গুণমান নিয়ন্ত্রণ এবং যন্ত্রপাতির রক্ষণাবেক্ষণের জন্য ডেটা বিজ্ঞান ব্যবহৃত হয়। উৎপাদনে ডেটা বিজ্ঞান

ডেটা বিজ্ঞান এবং মেশিন লার্নিং

ডেটা বিজ্ঞান এবং মেশিন লার্নিং প্রায়শই একে অপরের সাথে সম্পর্কিত। মেশিন লার্নিং হলো ডেটা বিজ্ঞানের একটি অংশ। এটি অ্যালগরিদম তৈরি এবং ব্যবহার করে কম্পিউটারকে ডেটা থেকে শিখতে এবং ভবিষ্যৎ প্রেডিকশন করতে সক্ষম করে।

supervised learning: এই পদ্ধতিতে, মডেলকে লেবেলযুক্ত ডেটা ব্যবহার করে প্রশিক্ষণ দেওয়া হয়। supervised learning
unsupervised learning: এই পদ্ধতিতে, মডেলকে লেবেলবিহীন ডেটা ব্যবহার করে প্রশিক্ষণ দেওয়া হয়। unsupervised learning
reinforcement learning: এই পদ্ধতিতে, মডেল একটি পরিবেশে কাজ করে এবং পুরস্কার বা শাস্তির মাধ্যমে শেখে। reinforcement learning

ডেটা বিজ্ঞানীদের জন্য প্রয়োজনীয় দক্ষতা

ডেটা বিজ্ঞানী হতে হলে কিছু নির্দিষ্ট দক্ষতা থাকা অপরিহার্য। নিচে কয়েকটি গুরুত্বপূর্ণ দক্ষতা উল্লেখ করা হলো:

প্রোগ্রামিং দক্ষতা (Programming Skills): পাইথন, আর, বা জাভা-এর মতো প্রোগ্রামিং ভাষায় দক্ষতা থাকতে হবে। পাইথন আর
পরিসংখ্যানিক জ্ঞান (Statistical Knowledge): পরিসংখ্যানিক পদ্ধতি এবং মডেল সম্পর্কে ভালো ধারণা থাকতে হবে। পরিসংখ্যানিক বিশ্লেষণ
ডেটাবেস জ্ঞান (Database Knowledge): এসকিউএল এবং নোএসকিউএল ডেটাবেস সম্পর্কে জ্ঞান থাকতে হবে। ডেটাবেস ম্যানেজমেন্ট
মেশিন লার্নিং জ্ঞান (Machine Learning Knowledge): বিভিন্ন মেশিন লার্নিং অ্যালগরিদম এবং কৌশল সম্পর্কে জানতে হবে। মেশিন লার্নিং অ্যালগরিদম
যোগাযোগ দক্ষতা (Communication Skills): ডেটা বিশ্লেষণের ফলাফল অন্যদের কাছে স্পষ্টভাবে উপস্থাপন করার জন্য ভালো যোগাযোগ দক্ষতা থাকতে হবে। যোগাযোগ দক্ষতা
সমস্যা সমাধান করার দক্ষতা (Problem-solving skills): জটিল সমস্যা বিশ্লেষণ করে সমাধান বের করার সক্ষমতা থাকতে হবে। সমস্যা সমাধান

ডেটা বিজ্ঞানের ভবিষ্যৎ

ডেটা বিজ্ঞানের ভবিষ্যৎ অত্যন্ত উজ্জ্বল। প্রযুক্তির উন্নতির সাথে সাথে ডেটার পরিমাণ বাড়ছে, তাই ডেটা বিজ্ঞানীর চাহিদা ভবিষ্যতে আরও বাড়বে। আর্টিফিশিয়াল ইন্টেলিজেন্স (Artificial Intelligence), বিগ ডেটা (Big Data) এবং ক্লাউড কম্পিউটিং (Cloud Computing)-এর মতো ক্ষেত্রগুলো ডেটা বিজ্ঞানকে আরও উন্নত করবে।

আর্টিফিশিয়াল ইন্টেলিজেন্স (AI): ডেটা বিজ্ঞান এআই সিস্টেম তৈরি এবং উন্নত করতে গুরুত্বপূর্ণ ভূমিকা পালন করে। আর্টিফিশিয়াল ইন্টেলিজেন্স
বিগ ডেটা (Big Data): বিগ ডেটা থেকে মূল্যবান তথ্য বের করার জন্য ডেটা বিজ্ঞান অপরিহার্য। বিগ ডেটা বিশ্লেষণ
ক্লাউড কম্পিউটিং (Cloud Computing): ক্লাউড প্ল্যাটফর্ম ডেটা বিজ্ঞানীদের জন্য ডেটা সংরক্ষণ এবং প্রক্রিয়াকরণের সুবিধা প্রদান করে। ক্লাউড কম্পিউটিং

চ্যালেঞ্জ এবং সীমাবদ্ধতা

ডেটা বিজ্ঞান অত্যন্ত সম্ভাবনাময় হলেও কিছু চ্যালেঞ্জ এবং সীমাবদ্ধতা রয়েছে:

ডেটার অভাব (Lack of Data): কিছু ক্ষেত্রে পর্যাপ্ত ডেটার অভাব হতে পারে, যা মডেল তৈরির ক্ষেত্রে সমস্যা সৃষ্টি করে। ডেটা অপ্রতুলতা
ডেটার গুণমান (Data Quality): ডেটার গুণমান খারাপ হলে বিশ্লেষণের ফলাফল ভুল হতে পারে। ডেটা গুণমান
গোপনীয়তা এবং নিরাপত্তা (Privacy and Security): সংবেদনশীল ডেটা নিয়ে কাজ করার সময় গোপনীয়তা এবং নিরাপত্তা নিশ্চিত করা একটি বড় চ্যালেঞ্জ। ডেটা নিরাপত্তা
নৈতিক বিবেচনা (Ethical Considerations): ডেটা ব্যবহারের নৈতিক দিকগুলো বিবেচনা করা গুরুত্বপূর্ণ। ডেটা এথিক্স

উপসংহার

ডেটা বিজ্ঞান একটি দ্রুত বিকাশমান ক্ষেত্র। এটি ব্যবসা, বিজ্ঞান এবং সমাজের বিভিন্ন ক্ষেত্রে নতুন সুযোগ তৈরি করছে। ডেটা বিজ্ঞানীদের চাহিদা বাড়ছে, এবং এই ক্ষেত্রে ক্যারিয়ার গড়ার সুযোগও অনেক। উপযুক্ত দক্ষতা এবং জ্ঞানের মাধ্যমে যে কেউ ডেটা বিজ্ঞান জগতে সফল হতে পারে।

ডেটা বিশ্লেষণ কৌশল ভলিউম বিশ্লেষণ টেকনিক্যাল বিশ্লেষণ ডেটা ভিজ্যুয়ালাইজেশন সফটওয়্যার মেশিন লার্নিং অ্যালগরিদম ডিপ লার্নিং নিউরাল নেটওয়ার্ক ডেটা মাইনিং টেকনিক পরিসংখ্যানিক ইনফারেন্স রিগ্রেশন বিশ্লেষণ শ্রেণীবিন্যাস (classification) ক্লাস্টারিং সময় সিরিজ বিশ্লেষণ ন্যাচারাল ল্যাঙ্গুয়েজ প্রসেসিং কম্পিউটার ভিশন ডেটা গভর্নেন্স ডেটা ইঞ্জিনিয়ারিং বিগ ডেটা আর্কিটেকচার

এখনই ট্রেডিং শুরু করুন

IQ Option-এ নিবন্ধন করুন (সর্বনিম্ন ডিপোজিট $10) Pocket Option-এ অ্যাকাউন্ট খুলুন (সর্বনিম্ন ডিপোজিট $5)

আমাদের সম্প্রদায়ে যোগ দিন

আমাদের টেলিগ্রাম চ্যানেলে যোগ দিন @strategybin এবং পান: ✓ দৈনিক ট্রেডিং সংকেত ✓ একচেটিয়া কৌশলগত বিশ্লেষণ ✓ বাজারের প্রবণতা সম্পর্কে বিজ্ঞপ্তি ✓ নতুনদের জন্য শিক্ষামূলক উপকরণ

@@ Line 1: / Line 1: @@
 ডেটা বিজ্ঞান: একটি বিস্তারিত আলোচনা
-ভূমিকা
+== ডেটা বিজ্ঞান কি? ==
-ডেটা বিজ্ঞান বর্তমানে সবচেয়ে আলোচিত এবং দ্রুত বর্ধনশীল ক্ষেত্রগুলির মধ্যে অন্যতম। এটি মূলত পরিসংখ্যান, কম্পিউটার বিজ্ঞান এবং ডোমেইন জ্ঞানের সমন্বিত রূপ। ডেটা বিজ্ঞান আমাদের চারপাশের বিশাল পরিমাণ ডেটা থেকে মূল্যবান তথ্য নিষ্কাশন করতে এবং সেই তথ্যের ভিত্তিতে সিদ্ধান্ত নিতে সাহায্য করে। এই নিবন্ধে, ডেটা বিজ্ঞানের মূল ধারণা, প্রক্রিয়া, প্রয়োজনীয় দক্ষতা, এবং বিভিন্ন ক্ষেত্রে এর প্রয়োগ নিয়ে বিস্তারিত আলোচনা করা হবে।
-ডেটা বিজ্ঞান কী?
+ডেটা বিজ্ঞান হলো একটি আন্তঃবিষয়ক ক্ষেত্র। এটি ডেটা থেকে জ্ঞান এবং অন্তর্দৃষ্টি আহরণের জন্য বৈজ্ঞানিক পদ্ধতি, প্রক্রিয়া, অ্যালগরিদম এবং সিস্টেম ব্যবহার করে। এটি পরিসংখ্যান, কম্পিউটার বিজ্ঞান এবং ডোমেইন জ্ঞানের সমন্বয়ে গঠিত। ডেটা বিজ্ঞান বর্তমানে ব্যবসা, বিজ্ঞান, স্বাস্থ্যসেবা এবং সরকার সহ বিভিন্ন শিল্পে ব্যবহৃত হচ্ছে।
-ডেটা বিজ্ঞান হলো ডেটা থেকে জ্ঞান আহরণের একটি বহু-বিষয়ক ক্ষেত্র। এটি ডেটা সংগ্রহ, প্রক্রিয়াকরণ, বিশ্লেষণ এবং ভিজ্যুয়ালাইজেশন সহ একাধিক ধাপের সমন্বয়ে গঠিত। ডেটা বিজ্ঞানীরা বিভিন্ন উৎস থেকে ডেটা সংগ্রহ করেন, সেগুলোকে পরিষ্কার করেন, বিশ্লেষণ করেন এবং তারপর সেই ডেটার উপর ভিত্তি করে ভবিষ্যৎ সম্পর্কে পূর্বাভাস দেন। [[ডেটা মাইনিং]] এবং [[মেশিন লার্নিং]] ডেটা বিজ্ঞানের গুরুত্বপূর্ণ অংশ।
-ডেটা বিজ্ঞানের প্রক্রিয়া
+== ডেটা বিজ্ঞানের মূল উপাদান ==
-ডেটা বিজ্ঞানের প্রক্রিয়া সাধারণত নিম্নলিখিত ধাপগুলো অনুসরণ করে:
-১. ডেটা সংগ্রহ (Data Collection): বিভিন্ন উৎস থেকে ডেটা সংগ্রহ করা হয়। এই উৎসগুলো হতে পারে ডেটাবেস, ফাইল, ওয়েব স্ক্র্যাপিং, [[এপিআই]] ইত্যাদি।
+ডেটা বিজ্ঞান মূলত তিনটি প্রধান উপাদানের উপর ভিত্তি করে গঠিত:
-২. ডেটা পরিষ্কারকরণ (Data Cleaning): সংগৃহীত ডেটাতে ভুল, অসম্পূর্ণতা বা অসঙ্গতি থাকতে পারে। ডেটা পরিষ্কারকরণের মাধ্যমে এই সমস্যাগুলো সমাধান করা হয়। [[ডেটা গুণমান]] নিশ্চিত করা এই ধাপের মূল উদ্দেশ্য।
-৩. ডেটা বিশ্লেষণ (Data Analysis): এই ধাপে ডেটাকে বিভিন্ন পরিসংখ্যানিক এবং ভিজ্যুয়াল পদ্ধতির মাধ্যমে বিশ্লেষণ করা হয়। [[বর্ণনমূলক পরিসংখ্যান]] এবং [[অনুমানমূলক পরিসংখ্যান]] এক্ষেত্রে ব্যবহৃত হয়।
-৪. মডেল তৈরি (Model Building): ডেটা বিশ্লেষণের ফলাফলের উপর ভিত্তি করে মডেল তৈরি করা হয়। এই মডেলগুলো ভবিষ্যৎ সম্পর্কে পূর্বাভাস দিতে বা সিদ্ধান্ত নিতে সাহায্য করে। [[রিগ্রেশন বিশ্লেষণ]] এবং [[শ্রেণিবিন্যাস]] মডেল তৈরির জনপ্রিয় পদ্ধতি।
-৫. মূল্যায়ন (Evaluation): মডেল তৈরি করার পর, সেটির কার্যকারিতা মূল্যায়ন করা হয়। [[ক্রস-ভ্যালিডেশন]] এবং [[প্রিসিশন-রিকল]] এর মতো মেট্রিক ব্যবহার করে মডেলের নির্ভুলতা যাচাই করা হয়।
-৬. ডেটা ভিজ্যুয়ালাইজেশন (Data Visualization): ডেটাকে সহজে বোধগম্য করার জন্য বিভিন্ন গ্রাফ, চার্ট এবং ড্যাশবোর্ডের মাধ্যমে উপস্থাপন করা হয়। [[পাইথন (প্রোগ্রামিং ভাষা)]] এবং [[আর (প্রোগ্রামিং ভাষা)]] এক্ষেত্রে বহুল ব্যবহৃত সরঞ্জাম।
-ডেটা বিজ্ঞানীদের প্রয়োজনীয় দক্ষতা
+*   '''পরিসংখ্যান (Statistics):''' ডেটা থেকে অর্থপূর্ণ তথ্য বের করার জন্য পরিসংখ্যানিক পদ্ধতি ব্যবহার করা হয়। এর মধ্যে রয়েছে বর্ণনমূলক পরিসংখ্যান, inferential পরিসংখ্যান, এবং মডেলিং। [[পরিসংখ্যানিক মডেল]]
-ডেটা বিজ্ঞানী হতে হলে কিছু বিশেষ দক্ষতা থাকা অপরিহার্য। নিচে কয়েকটি গুরুত্বপূর্ণ দক্ষতা উল্লেখ করা হলো:
+*   '''কম্পিউটার বিজ্ঞান (Computer Science):''' ডেটা প্রক্রিয়াকরণ, সংরক্ষণ এবং বিশ্লেষণের জন্য কম্পিউটার বিজ্ঞান অত্যাবশ্যক। প্রোগ্রামিং ভাষা, ডেটাবেস এবং অ্যালগরিদম এই ক্ষেত্রের গুরুত্বপূর্ণ অংশ। [[কম্পিউটার প্রোগ্রামিং]]
+*   '''ডোমেইন জ্ঞান (Domain Knowledge):''' যে ক্ষেত্র থেকে ডেটা সংগ্রহ করা হচ্ছে, সেই ক্ষেত্র সম্পর্কে গভীর জ্ঞান থাকা প্রয়োজন। এই জ্ঞান ডেটা বুঝতে, সঠিক প্রশ্ন জিজ্ঞাসা করতে এবং ফলাফল ব্যাখ্যা করতে সহায়ক। [[ডোমেইন বিশ্লেষণ]]
-১. প্রোগ্রামিং দক্ষতা: [[পাইথন]], [[আর]], [[জাভা]] ইত্যাদি প্রোগ্রামিং ভাষায় দক্ষতা থাকতে হবে।
+== ডেটা বিজ্ঞানের প্রক্রিয়া ==
-২. পরিসংখ্যানিক জ্ঞান: পরিসংখ্যানের মৌলিক ধারণা, যেমন - গড়, মধ্যমা, পরিমিত ব্যবধান, সম্ভাবনা ইত্যাদি সম্পর্কে জ্ঞান থাকতে হবে।
-৩. ডেটাবেস জ্ঞান: [[এসকিউএল]] এবং [[নোএসকিউএল]] ডেটাবেস সম্পর্কে ধারণা থাকতে হবে।
-৪. মেশিন লার্নিং: বিভিন্ন মেশিন লার্নিং অ্যালগরিদম, যেমন - লিনিয়ার রিগ্রেশন, লজিস্টিক রিগ্রেশন, ডিসিশন ট্রি, র‍্যান্ডম ফরেস্ট, ইত্যাদি সম্পর্কে জ্ঞান থাকতে হবে।
-৫. ডেটা ভিজ্যুয়ালাইজেশন: ডেটাকে সুন্দর ও বোধগম্যভাবে উপস্থাপনের জন্য [[ট্যাবলু]], [[পাওয়ার বিআই]], [[ম্যাটপ্লটলিব]] ইত্যাদি সরঞ্জাম ব্যবহারের দক্ষতা থাকতে হবে।
-৬. যোগাযোগ দক্ষতা: ডেটা বিশ্লেষণের ফলাফল অন্যদের কাছে সহজভাবে উপস্থাপনের জন্য ভালো যোগাযোগ দক্ষতা থাকতে হবে।
-ডেটা বিজ্ঞানের প্রয়োগ ক্ষেত্র
+ডেটা বিজ্ঞান একটি সুনির্দিষ্ট প্রক্রিয়া অনুসরণ করে। এই প্রক্রিয়াটি সাধারণত নিম্নলিখিত ধাপগুলো নিয়ে গঠিত:
-ডেটা বিজ্ঞানের প্রয়োগ ক্ষেত্রগুলি ব্যাপক ও বিভিন্ন। নিচে কয়েকটি উল্লেখযোগ্য ক্ষেত্র আলোচনা করা হলো:
-১. স্বাস্থ্যসেবা: ডেটা বিজ্ঞান রোগ নির্ণয়, রোগীর চিকিৎসা এবং স্বাস্থ্যসেবার মান উন্নত করতে ব্যবহৃত হয়। [[ইলেকট্রনিক স্বাস্থ্য রেকর্ড]] বিশ্লেষণ করে রোগের পূর্বাভাস দেওয়া যায়।
+.  '''ডেটা সংগ্রহ (Data Collection):''' বিভিন্ন উৎস থেকে ডেটা সংগ্রহ করা হয়। এই উৎসগুলো হতে পারে ডেটাবেস, ফাইল, ওয়েব স্ক্র্যাপিং, বা API। [[ডেটা সংগ্রহ পদ্ধতি]]
-২. অর্থনীতি ও ফিনান্স: [[ঝুঁকি মূল্যায়ন]], জালিয়াতি সনাক্তকরণ এবং বিনিয়োগের সিদ্ধান্ত গ্রহণে ডেটা বিজ্ঞান ব্যবহৃত হয়। [[শেয়ার বাজার বিশ্লেষণ]] এবং [[ক্রেডিট স্কোরিং]] এর ক্ষেত্রে এটি বিশেষভাবে গুরুত্বপূর্ণ।
+.  '''ডেটা পরিষ্কারকরণ (Data Cleaning):''' সংগৃহীত ডেটাতে ভুল, অসম্পূর্ণতা বা অসঙ্গতি থাকতে পারে। ডেটা পরিষ্কারকরণের মাধ্যমে এই সমস্যাগুলো সমাধান করা হয়। [[ডেটা প্রস্তুতি]]
-৩. বিপণন: গ্রাহকদের আচরণ বিশ্লেষণ করে ব্যক্তিগতকৃত বিপণন কৌশল তৈরি করতে ডেটা বিজ্ঞান ব্যবহৃত হয়। [[গ্রাহক বিভাজন]] এবং [[বিপণন অটোমেশন]] এর জন্য এটি অপরিহার্য।
+.  '''ডেটা বিশ্লেষণ (Data Analysis):''' বিভিন্ন পরিসংখ্যানিক এবং ডেটা মাইনিং কৌশল ব্যবহার করে ডেটা বিশ্লেষণ করা হয়। এর মাধ্যমে ডেটার প্যাটার্ন, প্রবণতা এবং সম্পর্ক খুঁজে বের করা হয়। [[ডেটা মাইনিং]]
-৪. পরিবহন: ট্র্যাফিক ব্যবস্থাপনার উন্নতি, রুটের অপটিমাইজেশন এবং স্বায়ত্তশাসিত যানবাহন তৈরিতে ডেটা বিজ্ঞান ব্যবহৃত হয়। [[যানবাহন ট্র্যাকিং]] এবং [[রুটিং অ্যালগরিদম]] এক্ষেত্রে গুরুত্বপূর্ণ ভূমিকা পালন করে।
+.  '''মডেল তৈরি (Model Building):''' ডেটা বিশ্লেষণের ফলাফলের উপর ভিত্তি করে ভবিষ্যৎ প্রেডিকশন করার জন্য মডেল তৈরি করা হয়। এই মডেলগুলো মেশিন লার্নিং অ্যালগরিদম ব্যবহার করে তৈরি করা যেতে পারে। [[মেশিন লার্নিং]]
-৫. শিক্ষা: শিক্ষার্থীদের কর্মক্ষমতা বিশ্লেষণ করে তাদের জন্য ব্যক্তিগতকৃত শিক্ষার ব্যবস্থা করতে ডেটা বিজ্ঞান ব্যবহৃত হয়। [[শিক্ষণীয় বিষয়বস্তু সুপারিশ]] এবং [[শিক্ষার্থী মূল্যায়ন]] এর ক্ষেত্রে এটি সহায়ক।
+.  '''ফলাফল মূল্যায়ন (Evaluation):''' মডেলের কার্যকারিতা মূল্যায়ন করা হয় এবং প্রয়োজনে মডেলটিকে আরও উন্নত করা হয়। [[মডেল মূল্যায়ন]]
-৬. পরিবেশ বিজ্ঞান: আবহাওয়ার পূর্বাভাস, দূষণ পর্যবেক্ষণ এবং প্রাকৃতিক দুর্যোগের পূর্বাভাস দিতে ডেটা বিজ্ঞান ব্যবহৃত হয়। [[আবহাওয়া মডেলিং]] এবং [[পরিবেশগত পর্যবেক্ষণ]] এক্ষেত্রে গুরুত্বপূর্ণ।
+.  '''যোগাযোগ (Communication):''' বিশ্লেষণের ফলাফল এবং অন্তর্দৃষ্টিগুলো অন্যদের কাছে বোধগম্যভাবে উপস্থাপন করা হয়। [[ডেটা ভিজ্যুয়ালাইজেশন]]
-ডেটা বিজ্ঞানের সরঞ্জাম এবং প্রযুক্তি
+== ডেটা বিজ্ঞানের সরঞ্জাম এবং প্রযুক্তি ==
-ডেটা বিজ্ঞান বিভিন্ন সরঞ্জাম এবং প্রযুক্তির উপর নির্ভরশীল। নিচে কয়েকটি গুরুত্বপূর্ণ সরঞ্জাম আলোচনা করা হলো:
-১. প্রোগ্রামিং ভাষা: [[পাইথন]] এবং [[আর]] ডেটা বিজ্ঞানের জন্য সবচেয়ে জনপ্রিয় প্রোগ্রামিং ভাষা।
+ডেটা বিজ্ঞানীরা বিভিন্ন সরঞ্জাম এবং প্রযুক্তি ব্যবহার করেন। এদের মধ্যে কিছু উল্লেখযোগ্য হলো:
-২. ডেটাবেস: [[মাইএসকিউএল]], [[পোস্টগ্রেসএসকিউএল]], [[মঙ্গোডিবি]] ইত্যাদি ডেটাবেস বহুল ব্যবহৃত।
-৩. মেশিন লার্নিং লাইব্রেরি: [[সাইকিট-লার্ন]], [[টেনসরফ্লো]], [[কেরাস]] ইত্যাদি মেশিন লার্নিং লাইব্রেরি মডেল তৈরি এবং প্রশিক্ষণে ব্যবহৃত হয়।
-৪. ডেটা ভিজ্যুয়ালাইজেশন সরঞ্জাম: [[ট্যাবলু]], [[পাওয়ার বিআই]], [[ম্যাটপ্লটলিব]], [[সি-বর্ন]] ইত্যাদি ডেটা ভিজ্যুয়ালাইজেশনের জন্য ব্যবহৃত হয়।
-৫. বিগ ডেটা প্ল্যাটফর্ম: [[হডুপ]], [[স্পার্ক]] ইত্যাদি বিগ ডেটা প্ল্যাটফর্ম বিশাল ডেটা সেট প্রক্রিয়াকরণে ব্যবহৃত হয়।
-ডেটা বিজ্ঞান বনাম ডেটা বিশ্লেষণ
+*   '''প্রোগ্রামিং ভাষা (Programming Languages):''' পাইথন (Python) এবং আর (R) ডেটা বিজ্ঞানের জন্য বহুল ব্যবহৃত দুটি প্রোগ্রামিং ভাষা। [[পাইথন প্রোগ্রামিং]] [[আর প্রোগ্রামিং]]
-ডেটা বিজ্ঞান এবং ডেটা বিশ্লেষণ প্রায়শই একে অপরের সাথে গুলিয়ে ফেলা হয়। তবে, দুটির মধ্যে কিছু গুরুত্বপূর্ণ পার্থক্য রয়েছে।
+*   '''ডেটাবেস (Databases):''' এসকিউএল (SQL) এবং নোএসকিউএল (NoSQL) ডেটাবেস ডেটা সংরক্ষণের জন্য ব্যবহৃত হয়। [[এসকিউএল]] [[নোএসকিউএল]]
+*   '''মেশিন লার্নিং লাইব্রেরি (Machine Learning Libraries):''' সাইকিট-লার্ন (Scikit-learn), টেনসরফ্লো (TensorFlow), এবং কেরাস (Keras) মেশিন লার্নিং মডেল তৈরির জন্য ব্যবহৃত হয়। [[সাইকিট-লার্ন]] [[টেনসরফ্লো]] [[কেরাস]]
+*   '''ডেটা ভিজ্যুয়ালাইজেশন টুল (Data Visualization Tools):''' ম্যাটপ্লটলিব (Matplotlib), সিবর্ন (Seaborn), এবং পাওয়ার বিআই (Power BI) ডেটা ভিজ্যুয়ালাইজেশনের জন্য ব্যবহৃত হয়। [[ডেটা ভিজ্যুয়ালাইজেশন]]
+*   '''বিগ ডেটা প্ল্যাটফর্ম (Big Data Platforms):''' স্পার্ক (Spark) এবং হাডুপ (Hadoop) বৃহৎ ডেটা সেট প্রক্রিয়াকরণের জন্য ব্যবহৃত হয়। [[স্পার্ক]] [[হাডুপ]]
-* ডেটা বিশ্লেষণ: ডেটা বিশ্লেষণ হলো ডেটার মধ্যে লুকানো প্যাটার্ন এবং প্রবণতা খুঁজে বের করা। এটি সাধারণত নির্দিষ্ট প্রশ্নের উত্তর খোঁজার জন্য করা হয়।
+== ডেটা বিজ্ঞানের প্রয়োগক্ষেত্র ==
-* ডেটা বিজ্ঞান: ডেটা বিজ্ঞান হলো একটি ব্যাপক ক্ষেত্র, যেখানে ডেটা বিশ্লেষণ একটি অংশ। ডেটা বিজ্ঞান ডেটা সংগ্রহ, প্রক্রিয়াকরণ, বিশ্লেষণ, মডেল তৈরি এবং ভিজ্যুয়ালাইজেশন সহ একাধিক ধাপের সমন্বয়ে গঠিত।
-ভবিষ্যতের প্রবণতা
+ডেটা বিজ্ঞানের প্রয়োগক্ষেত্রগুলি ব্যাপক ও বিভিন্নমুখী। নিচে কয়েকটি উল্লেখযোগ্য ক্ষেত্র আলোচনা করা হলো:
-ডেটা বিজ্ঞান ভবিষ্যতে আরও গুরুত্বপূর্ণ হয়ে উঠবে বলে আশা করা যায়। কিছু গুরুত্বপূর্ণ ভবিষ্যৎ প্রবণতা নিচে উল্লেখ করা হলো:
-১. স্বয়ংক্রিয় মেশিন লার্নিং (AutoML): স্বয়ংক্রিয় মেশিন লার্নিংয়ের মাধ্যমে মডেল তৈরি এবং প্রশিক্ষণের প্রক্রিয়া আরও সহজ হবে।
+*   '''স্বাস্থ্যসেবা (Healthcare):''' রোগীর ডেটা বিশ্লেষণ করে রোগের পূর্বাভাস দেওয়া, ব্যক্তিগত চিকিৎসা পরিকল্পনা তৈরি করা এবং ওষুধের কার্যকারিতা মূল্যায়ন করা যায়। [[স্বাস্থ্যখাতে ডেটা বিজ্ঞান]]
-২. ব্যাখ্যাযোগ্য এআই (Explainable AI): এআই মডেলগুলির সিদ্ধান্ত গ্রহণের প্রক্রিয়া আরও স্বচ্ছ এবং বোধগম্য হবে।
+*   '''অর্থনীতি (Finance):''' আর্থিক ঝুঁকি মূল্যায়ন, জালিয়াতি সনাক্তকরণ এবং অ্যালগরিদমিক ট্রেডিংয়ের জন্য ডেটা বিজ্ঞান ব্যবহৃত হয়। [[আর্থিক বিশ্লেষণে ডেটা বিজ্ঞান]]
-৩. প্রান্তিক কম্পিউটিং (Edge Computing): ডেটা প্রক্রিয়াকরণ ডিভাইসগুলির কাছাকাছি করা হবে, যা দ্রুত প্রতিক্রিয়া এবং কম ল্যাটেন্সি নিশ্চিত করবে।
+*   '''বিপণন (Marketing):''' গ্রাহকের পছন্দ এবং আচরণ বিশ্লেষণ করে ব্যক্তিগতকৃত বিপণন কৌশল তৈরি করা এবং প্রচারণার কার্যকারিতা মূল্যায়ন করা যায়। [[বিপণনে ডেটা বিজ্ঞান]]
-৪. কোয়ান্টাম কম্পিউটিং (Quantum Computing): কোয়ান্টাম কম্পিউটিং ডেটা বিজ্ঞানের সমস্যাগুলি সমাধানের জন্য নতুন সম্ভাবনা তৈরি করবে।
+*   '''পরিবহন (Transportation):''' ট্র্যাফিক প্যাটার্ন বিশ্লেষণ করে যানজট কমানো, রুটের অপটিমাইজেশন এবং স্বয়ংক্রিয় ড্রাইভিং সিস্টেম তৈরি করা যায়। [[পরিবহনে ডেটা বিজ্ঞান]]
+*   '''সরকার (Government):''' অপরাধের পূর্বাভাস, জনসেবা উন্নত করা এবং নীতি নির্ধারণের জন্য ডেটা বিজ্ঞান ব্যবহৃত হয়। [[সরকারে ডেটা বিজ্ঞান]]
+*   '''উৎপাদন (Manufacturing):''' উৎপাদন প্রক্রিয়ার অপটিমাইজেশন, গুণমান নিয়ন্ত্রণ এবং যন্ত্রপাতির রক্ষণাবেক্ষণের জন্য ডেটা বিজ্ঞান ব্যবহৃত হয়। [[উৎপাদনে ডেটা বিজ্ঞান]]
-উপসংহার
+== ডেটা বিজ্ঞান এবং মেশিন লার্নিং ==
-ডেটা বিজ্ঞান একটি শক্তিশালী ক্ষেত্র, যা আমাদের চারপাশের জগতকে আরও ভালোভাবে বুঝতে এবং উন্নত সিদ্ধান্ত নিতে সাহায্য করে। এই নিবন্ধে ডেটা বিজ্ঞানের মূল ধারণা, প্রক্রিয়া, প্রয়োজনীয় দক্ষতা, প্রয়োগ ক্ষেত্র এবং ভবিষ্যৎ প্রবণতা নিয়ে বিস্তারিত আলোচনা করা হয়েছে। ডেটা বিজ্ঞানীদের চাহিদা ক্রমাগত বাড়ছে, এবং এই ক্ষেত্রে সুযোগগুলিও বৃদ্ধি পাচ্ছে। যারা এই ক্ষেত্রে আগ্রহী, তাদের জন্য উপযুক্ত শিক্ষা এবং প্রশিক্ষণ গ্রহণ করে এই সুযোগগুলি কাজে লাগানো সম্ভব।
-আরও জানতে:
+ডেটা বিজ্ঞান এবং মেশিন লার্নিং প্রায়শই একে অপরের সাথে সম্পর্কিত। মেশিন লার্নিং হলো ডেটা বিজ্ঞানের একটি অংশ। এটি অ্যালগরিদম তৈরি এবং ব্যবহার করে কম্পিউটারকে ডেটা থেকে শিখতে এবং ভবিষ্যৎ প্রেডিকশন করতে সক্ষম করে।
-* [[ডেটা মাইনিং]]
-* [[মেশিন লার্নিং]]
+*   '''supervised learning:''' এই পদ্ধতিতে, মডেলকে লেবেলযুক্ত ডেটা ব্যবহার করে প্রশিক্ষণ দেওয়া হয়। [[supervised learning]]
-* [[এপিআই]]
+*   '''unsupervised learning:''' এই পদ্ধতিতে, মডেলকে লেবেলবিহীন ডেটা ব্যবহার করে প্রশিক্ষণ দেওয়া হয়। [[unsupervised learning]]
-* [[ডেটা গুণমান]]
+*   '''reinforcement learning:''' এই পদ্ধতিতে, মডেল একটি পরিবেশে কাজ করে এবং পুরস্কার বা শাস্তির মাধ্যমে শেখে। [[reinforcement learning]]
-* [[বর্ণনমূলক পরিসংখ্যান]]
-* [[অনুমানমূলক পরিসংখ্যান]]
+== ডেটা বিজ্ঞানীদের জন্য প্রয়োজনীয় দক্ষতা ==
-* [[রিগ্রেশন বিশ্লেষণ]]
-* [[শ্রেণিবিন্যাস]]
+ডেটা বিজ্ঞানী হতে হলে কিছু নির্দিষ্ট দক্ষতা থাকা অপরিহার্য। নিচে কয়েকটি গুরুত্বপূর্ণ দক্ষতা উল্লেখ করা হলো:
-* [[পাইথন (প্রোগ্রামিং ভাষা)]]
-* [[আর (প্রোগ্রামিং ভাষা)]]
+*   '''প্রোগ্রামিং দক্ষতা (Programming Skills):''' পাইথন, আর, বা জাভা-এর মতো প্রোগ্রামিং ভাষায় দক্ষতা থাকতে হবে। [[পাইথন]] [[আর]]
-* [[এসকিউএল]]
+*   '''পরিসংখ্যানিক জ্ঞান (Statistical Knowledge):''' পরিসংখ্যানিক পদ্ধতি এবং মডেল সম্পর্কে ভালো ধারণা থাকতে হবে। [[পরিসংখ্যানিক বিশ্লেষণ]]
-* [[নোএসকিউএল]]
+*   '''ডেটাবেস জ্ঞান (Database Knowledge):''' এসকিউএল এবং নোএসকিউএল ডেটাবেস সম্পর্কে জ্ঞান থাকতে হবে। [[ডেটাবেস ম্যানেজমেন্ট]]
-* [[ট্যাবলু]]
+*   '''মেশিন লার্নিং জ্ঞান (Machine Learning Knowledge):''' বিভিন্ন মেশিন লার্নিং অ্যালগরিদম এবং কৌশল সম্পর্কে জানতে হবে। [[মেশিন লার্নিং অ্যালগরিদম]]
-* [[পাওয়ার বিআই]]
+*   '''যোগাযোগ দক্ষতা (Communication Skills):''' ডেটা বিশ্লেষণের ফলাফল অন্যদের কাছে স্পষ্টভাবে উপস্থাপন করার জন্য ভালো যোগাযোগ দক্ষতা থাকতে হবে। [[যোগাযোগ দক্ষতা]]
-* [[ম্যাটপ্লটলিব]]
+*   '''সমস্যা সমাধান করার দক্ষতা (Problem-solving skills):''' জটিল সমস্যা বিশ্লেষণ করে সমাধান বের করার সক্ষমতা থাকতে হবে। [[সমস্যা সমাধান]]
-* [[জাভা]]
-* [[ইলেকট্রনিক স্বাস্থ্য রেকর্ড]]
+== ডেটা বিজ্ঞানের ভবিষ্যৎ ==
-* [[শেয়ার বাজার বিশ্লেষণ]]
-* [[ক্রেডিট স্কোরিং]]
+ডেটা বিজ্ঞানের ভবিষ্যৎ অত্যন্ত উজ্জ্বল। প্রযুক্তির উন্নতির সাথে সাথে ডেটার পরিমাণ বাড়ছে, তাই ডেটা বিজ্ঞানীর চাহিদা ভবিষ্যতে আরও বাড়বে। আর্টিফিশিয়াল ইন্টেলিজেন্স (Artificial Intelligence), বিগ ডেটা (Big Data) এবং ক্লাউড কম্পিউটিং (Cloud Computing)-এর মতো ক্ষেত্রগুলো ডেটা বিজ্ঞানকে আরও উন্নত করবে।
-* [[গ্রাহক বিভাজন]]
-* [[বিপণন অটোমেশন]]
+*   '''আর্টিফিশিয়াল ইন্টেলিজেন্স (AI):''' ডেটা বিজ্ঞান এআই সিস্টেম তৈরি এবং উন্নত করতে গুরুত্বপূর্ণ ভূমিকা পালন করে। [[আর্টিফিশিয়াল ইন্টেলিজেন্স]]
-* [[যানবাহন ট্র্যাকিং]]
+*   '''বিগ ডেটা (Big Data):''' বিগ ডেটা থেকে মূল্যবান তথ্য বের করার জন্য ডেটা বিজ্ঞান অপরিহার্য। [[বিগ ডেটা বিশ্লেষণ]]
-* [[রুটিং অ্যালগরিদম]]
+*   '''ক্লাউড কম্পিউটিং (Cloud Computing):''' ক্লাউড প্ল্যাটফর্ম ডেটা বিজ্ঞানীদের জন্য ডেটা সংরক্ষণ এবং প্রক্রিয়াকরণের সুবিধা প্রদান করে। [[ক্লাউড কম্পিউটিং]]
-* [[শিক্ষণীয় বিষয়বস্তু সুপারিশ]]
-* [[শিক্ষার্থী মূল্যায়ন]]
+== চ্যালেঞ্জ এবং সীমাবদ্ধতা ==
-* [[আবহাওয়া মডেলিং]]
-* [[পরিবেশগত পর্যবেক্ষণ]]
+ডেটা বিজ্ঞান অত্যন্ত সম্ভাবনাময় হলেও কিছু চ্যালেঞ্জ এবং সীমাবদ্ধতা রয়েছে:
-* [[মাইএসকিউএল]]
-* [[পোস্টগ্রেসএসকিউএল]]
+*   '''ডেটার অভাব (Lack of Data):''' কিছু ক্ষেত্রে পর্যাপ্ত ডেটার অভাব হতে পারে, যা মডেল তৈরির ক্ষেত্রে সমস্যা সৃষ্টি করে। [[ডেটা অপ্রতুলতা]]
-* [[মঙ্গোডিবি]]
+*   '''ডেটার গুণমান (Data Quality):''' ডেটার গুণমান খারাপ হলে বিশ্লেষণের ফলাফল ভুল হতে পারে। [[ডেটা গুণমান]]
-* [[সাইকিট-লার্ন]]
+*   '''গোপনীয়তা এবং নিরাপত্তা (Privacy and Security):''' সংবেদনশীল ডেটা নিয়ে কাজ করার সময় গোপনীয়তা এবং নিরাপত্তা নিশ্চিত করা একটি বড় চ্যালেঞ্জ। [[ডেটা নিরাপত্তা]]
-* [[টেনসরফ্লো]]
+*   '''নৈতিক বিবেচনা (Ethical Considerations):''' ডেটা ব্যবহারের নৈতিক দিকগুলো বিবেচনা করা গুরুত্বপূর্ণ। [[ডেটা এথিক্স]]
-* [[কেরাস]]
-* [[হডুপ]]
+== উপসংহার ==
-* [[স্পার্ক]]
-* [[স্বয়ংক্রিয় মেশিন লার্নিং]]
+ডেটা বিজ্ঞান একটি দ্রুত বিকাশমান ক্ষেত্র। এটি ব্যবসা, বিজ্ঞান এবং সমাজের বিভিন্ন ক্ষেত্রে নতুন সুযোগ তৈরি করছে। ডেটা বিজ্ঞানীদের চাহিদা বাড়ছে, এবং এই ক্ষেত্রে ক্যারিয়ার গড়ার সুযোগও অনেক। উপযুক্ত দক্ষতা এবং জ্ঞানের মাধ্যমে যে কেউ ডেটা বিজ্ঞান জগতে সফল হতে পারে।
-* [[ব্যাখ্যাযোগ্য এআই]]
-* [[প্রান্তিক কম্পিউটিং]]
+[[ডেটা বিশ্লেষণ কৌশল]]
-* [[কোয়ান্টাম কম্পিউটিং]]
+[[ভলিউম বিশ্লেষণ]]
+[[টেকনিক্যাল বিশ্লেষণ]]
+[[ডেটা ভিজ্যুয়ালাইজেশন সফটওয়্যার]]
+[[মেশিন লার্নিং অ্যালগরিদম]]
+[[ডিপ লার্নিং]]
+[[নিউরাল নেটওয়ার্ক]]
+[[ডেটা মাইনিং টেকনিক]]
+[[পরিসংখ্যানিক ইনফারেন্স]]
+[[রিগ্রেশন বিশ্লেষণ]]
+[[শ্রেণীবিন্যাস (classification)]]
+[[ক্লাস্টারিং]]
+[[সময় সিরিজ বিশ্লেষণ]]
+[[ন্যাচারাল ল্যাঙ্গুয়েজ প্রসেসিং]]
+[[কম্পিউটার ভিশন]]
+[[ডেটা গভর্নেন্স]]
+[[ডেটা ইঞ্জিনিয়ারিং]]
+[[বিগ ডেটা আর্কিটেকচার]]
 [[Category:ডেটা বিজ্ঞান]]