কোর ডেটা সায়েন্টিস্ট দক্ষতা

এই ব্লগটি একটি দুর্দান্ত এবং দক্ষ তথ্য বিজ্ঞানী হওয়ার জন্য প্রয়োজনীয় দক্ষতার একটি চেক তালিকার সাথে মূল ডেটা সায়েন্টিস্ট দক্ষতা বর্ণনা করে। পড়ুন >>>

লিঙ্কডইন থেকে দু'জন বিশ্লেষক ২০০৮ সালে 'তথ্য বিজ্ঞানী' শব্দটি তৈরি করেছিলেন। তারা কেবল তারা যা করেন তা বর্ণনা করার চেষ্টা করছিলেন, অর্থাত্ তাদের ওয়েবসাইট থেকে উত্পন্ন বিশাল ডেটা থেকে ব্যবসায়িক মূল্য অর্জন করুন। প্রক্রিয়াটিতে, তারা কাজের শিরোনামের নামকরণ শেষ করেছিল যা আগত বছরগুলিতে অবিশ্বাস্য চাহিদা দেখতে পাবে এবং এমনকি এটি হিসাবে চিহ্নিতও হবে ‘21 বছরের সেক্সিস্ট কাজস্ট্যান্ডশতাব্দী



এখন, যেসব সংস্থা ‘ডেটা’ কে একটি মূল্যবান সম্পদ হিসাবে বিবেচনা করে তারা ভবিষ্যতে নেতৃত্ব দেওয়ার জন্য এই ডেটা বিশেষজ্ঞ বা ‘বিজ্ঞানীদের’ সন্ধান করছে।



ঝালর মধ্যে একটি পরামিতি কি

তাহলে, একজন দুর্দান্ত ডেটা বিজ্ঞানী হতে কী লাগে? ……… বিভিন্ন স্কিল সেট!

একটি ডেটা বিজ্ঞানীর মূল দক্ষতা সম্পর্কে সংক্ষিপ্ত চেহারা।



তথ্য বিজ্ঞানের প্রক্রিয়াটিতে 3 টি ধাপ অন্তর্ভুক্ত রয়েছে।

  • তথ্য সংগ্রহ
  • তথ্য বিশ্লেষণ
  • উপস্থাপনা

আসুন আমরা এই প্রতিটি পর্যায়ে ডেটা বিজ্ঞানীর ভূমিকা ঘনিষ্ঠভাবে দেখে নেওয়া যাক।

তথ্য সংগ্রহ



  • প্রোগ্রামিং এবং ডাটাবেস দক্ষতা

ডেটা মাইনিংয়ের প্রথম ধাপটি সঠিক তথ্য ক্যাপচার করা। সুতরাং, ডেটা বিজ্ঞানী হওয়ার জন্য, সরঞ্জাম এবং প্রযুক্তিগুলির সাথে বিশেষত হ্যাডোপ, জাভা, পাইথন, সি ++, এবং এসকিউএল, নোএসকিউএল, এইচবেস এবং এর মতো ডাটাবেস প্রযুক্তিগুলির সাথে পরিচিত হওয়া খুব প্রয়োজনীয়।

  • ব্যবসায় ডোমেন এবং বিশেষজ্ঞ

ব্যবসায় অনুযায়ী ডেটা আলাদা হয়। সুতরাং, ব্যবসায়ের ডেটা বোঝার জন্য দক্ষতার প্রয়োজন, যা কেবলমাত্র একটি নির্দিষ্ট ডেটা ডোমেনে কাজ করে আসে।

উদাহরণস্বরূপ: চিকিত্সা ক্ষেত্র থেকে সংগৃহীত ডেটা খুচরা পোশাকের স্টোরের ডেটা থেকে সম্পূর্ণ আলাদা।

  • ডেটা মডেলিং, গুদাম এবং কাঠামোগত ডেটা দক্ষতা

বিভিন্ন সংস্থার মাধ্যমে সংস্থা প্রচুর পরিমাণে তথ্য সংগ্রহ করছে। এই ফ্যাশনে ক্যাপচার করা ডেটাটি কাঠামোগত নয় এবং বিশ্লেষণের আগে এটি সংগঠিত করা দরকার। অতএব, একজন তথ্য বিজ্ঞানীকে অব্যাহতভাবে ডেটা মডেলিংয়ে দক্ষ হতে হবে।

তথ্য বিশ্লেষণ

  • পরিসংখ্যান সরঞ্জাম দক্ষতা

কোনও তথ্য বিজ্ঞানীর প্রয়োজনীয় দক্ষতা হ'ল কীভাবে আর, এক্সেল, এসএএস ইত্যাদির পরিসংখ্যান সরঞ্জামগুলি ব্যবহার করতে হয় তা জেনে রাখা। এই সরঞ্জামগুলির জন্য ক্যাপচারিত ডেটা পিষে এটি বিশ্লেষণ করা প্রয়োজন।

  • গণিত দক্ষতা

কম্পিউটার বিজ্ঞানের জ্ঞান একমাত্র ডেটা বিজ্ঞানী হিসাবে যথেষ্ট নয়। ডেটা সায়েন্টিস্ট প্রোফাইলে এমন একজনের প্রয়োজন হয় যে একজন দক্ষ পরিসংখ্যানবিদ হয়েও বড় মাপের মেশিন লার্নিং অ্যালগরিদম এবং প্রোগ্রামিং বুঝতে পারে। কম্পিউটারের ভাষা বাদে অন্যান্য বৈজ্ঞানিক ও গাণিতিক শাখায় এ জন্য দক্ষতার প্রয়োজন।

উপস্থাপনা

  • ভিজ্যুয়ালাইজেশন সরঞ্জাম দক্ষতা

আপনি সংগৃহীত ডেটা খনি এবং মডেল করতে সক্ষম হতে পারেন, তবে আপনি কি এটি কল্পনা করতে সক্ষম?

আপনি যদি কোনও সফল ডেটা বিজ্ঞানী হতে চান তবে আপনার ডাটা বিশ্লেষণ উপস্থাপনের জন্য কিছু ডেটা ভিজ্যুয়ালাইজেশন সরঞ্জামের সাথে কাজ করতে সক্ষম হওয়া উচিত। এর মধ্যে কয়েকটিতে আর, ফ্লেয়ার, হাইচার্টস, এমচার্টস, ডি 3.জেএস, প্রসেসিং এবং গুগল ভিজ্যুয়ালাইজেশন এপিআই ইত্যাদি অন্তর্ভুক্ত রয়েছে include

কিন্তু এই শেষ নয়! আপনি যদি সত্যই কোনও ডেটা বিজ্ঞানী হয়ে উঠতে আগ্রহী হন তবে আপনার নিম্নলিখিত দক্ষতাও থাকতে হবে:

  • যোগাযোগ দক্ষতা: পরিসংখ্যান এবং এক্সেল হ'ল কৌশলগুলি। তথ্য বিজ্ঞানীদের এমন উপায়ে উপাত্ত উপস্থাপন করতে সক্ষম হওয়া উচিত যাতে এটি ফলাফল ব্যবহারকারীদের কাছে পৌঁছে দেয়।
  • ব্যবসায়িক দক্ষতা : ডেটা বিজ্ঞানীদের একাধিক ভূমিকা পালন করতে হবে। তাদের সংগঠনের বিভিন্ন ব্যক্তির সাথে যোগাযোগ করা দরকার। অতএব, যোগাযোগ, পরিকল্পনা, সংগঠিত এবং পরিচালনা অন্তর্ভুক্ত দৃ strong় ব্যবসায়িক দক্ষতা থাকা খুব সহায়ক হবে। এর মধ্যে ব্যবসায় এবং অ্যাপ্লিকেশন প্রয়োজনীয়তা বোঝা এবং সেই অনুযায়ী তথ্যের ব্যাখ্যা করা অন্তর্ভুক্ত। এছাড়াও, তার উচিত শিল্পের মূল চ্যালেঞ্জগুলির সামগ্রিক বোঝা এবং আরও ভাল সিদ্ধান্ত নেওয়ার জন্য আর্থিক অনুপাত সম্পর্কে সচেতন হওয়া উচিত। নীচে লাইন, যেমন একটি ব্যবসায়িক হিসাবে 'ব্যবসায়িক' চিন্তা করতে একটি তথ্য বিজ্ঞানী।
  • সমস্যা সমাধানের দক্ষতা: ডেটা বিজ্ঞান সমস্যা সমাধান সম্পর্কে সমস্ত হিসাবে এটি স্পষ্ট বলে মনে হয়। একজন দক্ষ তথ্য বিজ্ঞানীকে অবশ্যই সময় নিতে হবে এবং সমস্যাটি গভীরভাবে সন্ধান করতে হবে এবং ব্যবহারকারীর সাথে মানানসই একটি সম্ভাব্য সমাধান নিয়ে আসতে হবে।
  • ভবিষ্যদ্বাণী দক্ষতা: একজন ডেটা বিজ্ঞানীও একজন দক্ষ ভবিষ্যদ্বাণী হওয়া উচিত। সঠিকভাবে ডেটা মডেল ফিট করার জন্য সঠিকটি নির্বাচন করতে তার অ্যালগরিদমের বিস্তৃত জ্ঞান থাকা উচিত। এতে ডেটা বুদ্ধি করে ব্যবহার এবং প্রতিনিধিত্ব করতে সৃজনশীলতার একটি নির্দিষ্ট পরিমাণ জড়িত।
  • হ্যাকিং: আমি জানি এটি ভীতিজনক শোনায়, তবে বিভিন্ন হ্যাকিং দক্ষতা যেমন কমান্ড লাইনে পাঠ্য ফাইলগুলিতে হেরফের করা, ভেক্টরাইজড অপারেশনগুলি বোঝার এবং অ্যালগরিদমিক চিন্তাভাবনা আপনাকে আরও উন্নত ডেটা বিজ্ঞানী করে তুলবে।

উপরের দক্ষতার সেটগুলির দিকে তাকালে এটি স্পষ্ট হয় যে ডেটা সায়েন্টিস্ট হওয়া কেবল ডেটা সম্পর্কে সমস্ত কিছু জানার পক্ষে নয়। এটি ডেটা দক্ষতা, গণিত দক্ষতা, ব্যবসায়িক দক্ষতা এবং যোগাযোগ দক্ষতার সংমিশ্রণ সহ একটি কাজের প্রোফাইল। এই সমস্ত দক্ষতার সাথে একসাথে, একটি ডেটা সায়েন্টিস্টকে যথাযথভাবে আইটি ক্ষেত্রের রক স্টার হিসাবে ডাকা যেতে পারে।

একটি দুর্দান্ত এবং দক্ষ ডেটা বিজ্ঞানী হওয়ার জন্য চেক তালিকাটি:

ডেটা বিজ্ঞানী হওয়ার জন্য প্রয়োজনীয় দক্ষতাগুলি আমরা আবরণ করেছি। কেবলমাত্র একটি ডেটা বিজ্ঞানী হওয়ার এবং একটি দুর্দান্ত এবং দক্ষ ডেটা বিজ্ঞানী হয়ে উঠার মধ্যে একটি বিস্তর পার্থক্য রয়েছে। উল্লিখিত দক্ষতার সাথে নিম্নোক্ত দক্ষতাগুলি আপনাকে একটি সাধারণ বা এমনকি একটি সাধারণ তথ্য বিজ্ঞানী হতে আলাদা করে দেয়।

  • গাণিতিক দক্ষতা - ক্যালকুলাস, ম্যাট্রিক্স অপারেশন, সংখ্যাগত অপ্টিমাইজেশন, স্টোকাস্টিক পদ্ধতি ইত্যাদি
  • পরিসংখ্যান দক্ষতা - রিগ্রেশন মডেল, ট্রেস, শ্রেণিবিন্যাস, ডায়াগনস্টিকস, প্রয়োগ পরিসংখ্যান ইত্যাদি,
  • যোগাযোগ - দৃশ্যায়ন, উপস্থাপনা এবং লেখা।
  • তথ্যশালা - কাউচডিবি ছাড়াও মঙ্গোডিবি এবং ভার্টিকার মতো অপ্রচলিত ডেটাবেজে জ্ঞান।
  • প্রোগ্রামিং ভাষা - শূকর, মৌচাক, জাভা, পাইথন ইত্যাদি
  • প্রাকৃতিক ভাষা প্রক্রিয়াজাতকরণ এবং ডেটা মাইনিং।

এডুরেকার একটি বিশেষভাবে সজ্জিত যা আপনাকে কে-ম্যানস ক্লাস্টারিং, ডিসিশন ট্রিস, 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 !!

উইন্ডোজ 10 এ কীভাবে ক্লাসপথ সেট করবেন