ডেটা বিজ্ঞানী

ডেটা বিজ্ঞানী হলেন একজন পেশাদার যিনি ডেটা বিশ্লেষণ, প্রক্রিয়াকরণ এবং মডেলিংয়ের মাধ্যমে অর্থবহ তথ্য বের করে নিয়ে আসেন। এই পেশাটি পরিসংখ্যান, কম্পিউটার বিজ্ঞান, এবং ডোমেইন জ্ঞান -এর সমন্বয়ে গঠিত। ডেটা বিজ্ঞানীরা জটিল সমস্যা সমাধান এবং ব্যবসায়িক সিদ্ধান্ত গ্রহণে সহায়তা করার জন্য ডেটা ব্যবহার করেন।

ডেটা বিজ্ঞানীর ভূমিকা এবং দায়িত্ব

একজন ডেটা বিজ্ঞানীর কাজের পরিধি ব্যাপক এবং এটি প্রতিষ্ঠানের প্রয়োজন অনুযায়ী ভিন্ন হতে পারে। নিচে কিছু সাধারণ ভূমিকা এবং দায়িত্ব উল্লেখ করা হলো:

ডেটা সংগ্রহ ও প্রস্তুতি: বিভিন্ন উৎস থেকে ডেটা সংগ্রহ করা, ডেটা পরিষ্কার করা, এবং বিশ্লেষণের জন্য প্রস্তুত করা। এই কাজের মধ্যে ডেটার ত্রুটি দূর করা, অসম্পূর্ণ ডেটা পূরণ করা এবং ডেটাকে একটি নির্দিষ্ট বিন্যাসে আনা অন্তর্ভুক্ত। ডেটাবেস ম্যানেজমেন্ট এবং ইটিএল প্রক্রিয়া সম্পর্কে জ্ঞান এক্ষেত্রে প্রয়োজনীয়।
ডেটা বিশ্লেষণ: পরিসংখ্যানিক পদ্ধতি, মেশিন লার্নিং, এবং অন্যান্য ডেটা মাইনিং কৌশল ব্যবহার করে ডেটা বিশ্লেষণ করা। এর মাধ্যমে ডেটার মধ্যে লুকানো প্যাটার্ন, প্রবণতা এবং সম্পর্ক খুঁজে বের করা হয়।
মডেল তৈরি ও মূল্যায়ন: ভবিষ্যৎ পূর্বাভাসের জন্য প্র predictive মডেল তৈরি করা এবং সেগুলোর কার্যকারিতা মূল্যায়ন করা। এই মডেলগুলি রিগ্রেশন বিশ্লেষণ, শ্রেণীবিন্যাস, এবং ক্লাস্টারিং-এর মতো কৌশল ব্যবহার করে তৈরি করা হয়।
ফলাফল উপস্থাপন: ডেটা বিশ্লেষণের ফলাফল এবং মডেলের অন্তর্দৃষ্টিগুলিকে সহজবোধ্যভাবে উপস্থাপন করা, যাতে সিদ্ধান্ত গ্রহণকারীরা সহজেই বুঝতে পারে। এর জন্য ডেটা ভিজ্যুয়ালাইজেশন টুলস এবং কার্যকর যোগাযোগ দক্ষতা প্রয়োজন।
সমস্যা সমাধান: ব্যবসায়িক এবং বৈজ্ঞানিক সমস্যাগুলি চিহ্নিত করা এবং ডেটা-চালিত সমাধান তৈরি করা।
গবেষণা ও উন্নয়ন: নতুন ডেটা বিজ্ঞান কৌশল এবং প্রযুক্তি নিয়ে গবেষণা করা এবং সেগুলোকে কাজে লাগানো।

প্রয়োজনীয় দক্ষতা

ডেটা বিজ্ঞানী হওয়ার জন্য বিভিন্ন ধরনের দক্ষতা প্রয়োজন। এই দক্ষতাগুলোকে সাধারণত তিনটি প্রধান ভাগে ভাগ করা যায়:

প্রযুক্তিগত দক্ষতা:

   * প্রোগ্রামিং ভাষা: পাইথন, আর, জাভা, এবং এসকিউএল-এর মতো প্রোগ্রামিং ভাষায় দক্ষতা থাকতে হবে। পাইথন এবং আর ডেটা বিশ্লেষণের জন্য বহুল ব্যবহৃত দুটি ভাষা।
   * মেশিন লার্নিং: সুপারভাইজড লার্নিং, আনসুপারভাইজড লার্নিং, এবং রিইনফোর্সমেন্ট লার্নিং-এর মতো মেশিন লার্নিং অ্যালগরিদম সম্পর্কে জ্ঞান থাকতে হবে।
   * ডেটাবেস: মাইএসকিউএল, পোস্টগ্রেসএসকিউএল, মঙ্গোডিবি-এর মতো ডেটাবেস সিস্টেমের সাথে পরিচিতি থাকতে হবে।
   * বিগ ডেটা প্রযুক্তি: হডুপ, স্পার্ক, এবং ক্লাউড কম্পিউটিং প্ল্যাটফর্ম (যেমন অ্যামাজন ওয়েব সার্ভিসেস, গুগল ক্লাউড প্ল্যাটফর্ম, মাইক্রোসফট অ্যাজুর) সম্পর্কে ধারণা থাকা আবশ্যক।
   * ডেটা ভিজ্যুয়ালাইজেশন: ট্যাবলু, পাওয়ার বিআই, এবং ম্যাটপ্লটলিব-এর মতো ডেটা ভিজ্যুয়ালাইজেশন টুলস ব্যবহার করার দক্ষতা থাকতে হবে।

গাণিতিক এবং পরিসংখ্যানিক দক্ষতা:

   * পরিসংখ্যান: সম্ভাব্যতা, পরিসংখ্যানিক অনুমান, রিগ্রেশন বিশ্লেষণ, এবং টাইম সিরিজ বিশ্লেষণ-এর মতো পরিসংখ্যানিক ধারণাগুলির জ্ঞান থাকতে হবে।
   * লিনিয়ার বীজগণিত: ম্যাট্রিক্স এবং ভেক্টর operations সম্পর্কে ভালো ধারণা থাকতে হবে।
   * ক্যালকুলাস: অপটিমাইজেশন এবং মডেলিংয়ের জন্য ক্যালকুলাসের মূল ধারণাগুলি জানা জরুরি।

নরম দক্ষতা:

   * সমস্যা সমাধান: জটিল সমস্যা বিশ্লেষণ এবং সমাধানের ক্ষমতা থাকতে হবে।
   * যোগাযোগ দক্ষতা: ডেটা বিশ্লেষণের ফলাফল অন্যদের কাছে সহজভাবে উপস্থাপনের জন্য ভালো যোগাযোগ দক্ষতা থাকতে হবে।
   * সমালোচনামূলক চিন্তা: ডেটার যথার্থতা এবং মডেলের সীমাবদ্ধতা সম্পর্কে সমালোচনামূলকভাবে চিন্তা করার ক্ষমতা থাকতে হবে।
   * দলবদ্ধভাবে কাজ করার ক্ষমতা: অন্যান্য ডেটা বিজ্ঞানী এবং স্টেকহোল্ডারদের সাথে সহযোগিতা করার মানসিকতা থাকতে হবে।

ডেটা বিজ্ঞানীদের জন্য কর্মক্ষেত্র

ডেটা বিজ্ঞানীদের চাহিদা বর্তমানে বিভিন্ন শিল্পে বাড়ছে। কিছু প্রধান কর্মক্ষেত্র নিচে উল্লেখ করা হলো:

প্রযুক্তি শিল্প: গুগল, ফেসবুক, অ্যামাজন, এবং মাইক্রোসফট-এর মতো প্রযুক্তি কোম্পানিগুলোতে ডেটা বিজ্ঞানীদের প্রচুর চাহিদা রয়েছে।
আর্থিক প্রতিষ্ঠান: ব্যাংক, বীমা কোম্পানি, এবং বিনিয়োগ সংস্থা ডেটা বিশ্লেষণের মাধ্যমে ঝুঁকি মূল্যায়ন, জালিয়াতি সনাক্তকরণ, এবং গ্রাহক পরিষেবা উন্নত করার জন্য ডেটা বিজ্ঞানী নিয়োগ করে।
স্বাস্থ্যসেবা: হাসপাতাল, ফার্মাসিউটিক্যাল কোম্পানি, এবং স্বাস্থ্য বীমা কোম্পানি রোগীর ডেটা বিশ্লেষণ করে রোগের পূর্বাভাস, চিকিৎসার কার্যকারিতা মূল্যায়ন, এবং স্বাস্থ্যসেবার মান উন্নত করার জন্য ডেটা বিজ্ঞানী নিয়োগ করে।
মার্কেটিং এবং বিজ্ঞাপন: গ্রাহকের পছন্দ এবং আচরণ বিশ্লেষণ করে ব্যক্তিগতকৃত বিজ্ঞাপন তৈরি এবং প্রচারণার কার্যকারিতা মূল্যায়নের জন্য ডেটা বিজ্ঞানী নিয়োগ করা হয়।
সরকার এবং গবেষণা প্রতিষ্ঠান: সরকারি সংস্থা এবং গবেষণা প্রতিষ্ঠানগুলি নীতি নির্ধারণ, জনসেবা উন্নত এবং বৈজ্ঞানিক গবেষণা পরিচালনার জন্য ডেটা বিজ্ঞানীদের ব্যবহার করে।

ডেটা বিজ্ঞান এবং অন্যান্য সম্পর্কিত ক্ষেত্র

ডেটা বিজ্ঞান অন্যান্য অনেক ক্ষেত্রের সাথে সম্পর্কযুক্ত। নিচে কয়েকটি গুরুত্বপূর্ণ ক্ষেত্র উল্লেখ করা হলো:

মেশিন লার্নিং প্রকৌশলী: মেশিন লার্নিং মডেল তৈরি এবং স্থাপন করার জন্য প্রোগ্রামিং এবং সিস্টেম ডিজাইন দক্ষতা প্রয়োজন।
ডেটা প্রকৌশলী: ডেটা পাইপলাইন তৈরি এবং ডেটা স্টোরেজ সিস্টেম পরিচালনা করার জন্য ডেটা প্রকৌশলীরা ডেটা বিজ্ঞানীদের সহায়তা করে।
বিজনেস ইন্টেলিজেন্স (বিআই) বিশ্লেষক: ব্যবসায়িক কর্মক্ষমতা নিরীক্ষণ এবং বিশ্লেষণের জন্য ডেটা ভিজ্যুয়ালাইজেশন এবং রিপোর্টিং টুলস ব্যবহার করে।
পরিসংখ্যানবিদ: ডেটা বিশ্লেষণ এবং মডেলিংয়ের জন্য পরিসংখ্যানিক পদ্ধতি ব্যবহার করে।
ডেটা বিশ্লেষক: ডেটা সংগ্রহ, পরিষ্কার এবং বিশ্লেষণের মাধ্যমে ব্যবসায়িক সিদ্ধান্ত গ্রহণে সহায়তা করে।

ডেটা বিজ্ঞানীদের জন্য শিক্ষার পথ

ডেটা বিজ্ঞানী হওয়ার জন্য সাধারণত নিম্নলিখিত শিক্ষাগত যোগ্যতা প্রয়োজন:

স্নাতক ডিগ্রি: কম্পিউটার বিজ্ঞান, পরিসংখ্যান, গণিত, অর্থনীতি, অথবা সম্পর্কিত কোনো বিষয়ে স্নাতক ডিগ্রি থাকতে হবে।
স্নাতকোত্তর ডিগ্রি: ডেটা বিজ্ঞান, মেশিন লার্নিং, বা পরিসংখ্যান-এর উপর স্নাতকোত্তর ডিগ্রি থাকলে কর্মজীবনে ভালো সুযোগ পাওয়া যায়।
ডক্টরেট ডিগ্রি: গবেষণা এবং উন্নয়নমূলক কাজের জন্য ডক্টরেট ডিগ্রি প্রায়শই প্রয়োজনীয়।
অনলাইন কোর্স এবং সার্টিফিকেশন: Coursera, Udacity, edX, এবং DataCamp-এর মতো প্ল্যাটফর্ম থেকে ডেটা বিজ্ঞান সম্পর্কিত অনলাইন কোর্স এবং সার্টিফিকেশন অর্জন করা যেতে পারে।

ডেটা বিজ্ঞানীদের কাজের ভবিষ্যৎ

ডেটা বিজ্ঞান একটি দ্রুত বিকাশমান ক্ষেত্র। ব্লুমবার্গ-এর পূর্বাভাস অনুযায়ী, ২০৩০ সালের মধ্যে ডেটা বিজ্ঞানীর চাহিদা আরও বাড়বে। এর কারণ হলো:

বিগ ডেটার বিস্তার: ডেটার পরিমাণ দ্রুত বাড়ছে, এবং এই ডেটা থেকে মূল্যবান তথ্য বের করার জন্য ডেটা বিজ্ঞানীর প্রয়োজন।
মেশিন লার্নিং এবং এআই-এর অগ্রগতি: মেশিন লার্নিং এবং কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা (এআই)-এর উন্নতি ডেটা বিজ্ঞানীদের কাজের সুযোগ আরও বাড়াচ্ছে।
ডিজিটালাইজেশনের চাহিদা: বিভিন্ন শিল্পে ডিজিটালাইজেশনের ফলে ডেটা-চালিত সিদ্ধান্ত গ্রহণের চাহিদা বাড়ছে।

কৌশল, টেকনিক্যাল বিশ্লেষণ এবং ভলিউম বিশ্লেষণ

ডেটা বিজ্ঞানীরা বিভিন্ন কৌশল এবং পদ্ধতি ব্যবহার করে ডেটা বিশ্লেষণ করেন। কিছু গুরুত্বপূর্ণ কৌশল নিচে উল্লেখ করা হলো:

সময় সিরিজ বিশ্লেষণ (Time series analysis): সময়ের সাথে ডেটার পরিবর্তন বিশ্লেষণ করে ভবিষ্যৎ প্রবণতা নির্ণয় করা।
নিয়ন্ত্রণ চার্ট (Control chart): প্রক্রিয়া স্থিতিশীলতা নিরীক্ষণের জন্য ব্যবহৃত হয়।
হিস্টোগ্রাম (Histogram): ডেটার ফ্রিকোয়েন্সি বিতরণ দেখানোর জন্য ব্যবহৃত হয়।
স্কার্টার প্লট (Scatter plot): দুটি চলকের মধ্যে সম্পর্ক দেখানোর জন্য ব্যবহৃত হয়।
বক্স প্লট (Box plot): ডেটার বিস্তার এবং আউটলায়ার সনাক্ত করার জন্য ব্যবহৃত হয়।
এমএল মডেল মূল্যায়ন (ML model evaluation): মডেলের নির্ভুলতা এবং কার্যকারিতা যাচাই করা।
ফিচার ইঞ্জিনিয়ারিং (Feature engineering): মডেলের কর্মক্ষমতা উন্নত করার জন্য নতুন বৈশিষ্ট্য তৈরি করা।
ডাইমেনশনালিটি রিডাকশন (Dimensionality reduction): ডেটার মাত্রা কমানো এবং গুরুত্বপূর্ণ বৈশিষ্ট্য নির্বাচন করা।
এ/বি টেস্টিং (A/B testing): দুটি ভিন্ন পদ্ধতির মধ্যে তুলনা করে সেরা পদ্ধতি নির্বাচন করা।
কোহোর্ট বিশ্লেষণ (Cohort analysis): নির্দিষ্ট বৈশিষ্ট্যযুক্ত গ্রাহক গোষ্ঠীর আচরণ বিশ্লেষণ করা।
আরএফএম বিশ্লেষণ (RFM analysis): গ্রাহকদের সাম্প্রতিকতা, ফ্রিকোয়েন্সি এবং আর্থিক মূল্যের ভিত্তিতে বিশ্লেষণ করা।
ভলিউম বিশ্লেষণ (Volume analysis): বাজারের লেনদেনের পরিমাণ এবং প্রবণতা বিশ্লেষণ করা।
টেকনিক্যাল বিশ্লেষণ (Technical analysis): ঐতিহাসিক ডেটা ব্যবহার করে ভবিষ্যৎ মূল্য নির্ধারণের চেষ্টা করা।
সেন্টিমেন্ট বিশ্লেষণ (Sentiment analysis): টেক্সট ডেটা থেকে মানুষের অনুভূতি এবং মতামত বিশ্লেষণ করা।
নেটওয়ার্ক বিশ্লেষণ (Network analysis): সম্পর্কযুক্ত ডেটা পয়েন্টগুলির মধ্যে সংযোগ বিশ্লেষণ করা।

ডেটা মাইনিং, ডেটা মডেলিং, প্রিডিক্টিভ মডেলিং, এবং ডেটা ভিজ্যুয়ালাইজেশন ডেটা বিজ্ঞানীদের জন্য অত্যাবশ্যকীয় দক্ষতা।

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