ভর্তি চলছে (জানুয়ারী - জুন) সেমিষ্টারে

 ভর্তি চলছে 

01716790086

বিস্তারিত পড়ুন

বিজয় বাংলা

 বিজয় বাংলা কীবোর্ড হলো একটি বাংলা টাইপিং সাধারণে ব্যবহৃত হওয়ার জন্য। এটি বাংলা লেখার জন্য কীবোর্ড সেটিংস প্রদান করে যা আপনি ইংরেজি কীবোর্ড ব্যবহার করে সোজা ভাবে বাংলা লেখার সুযোগ দেয়। 

বিজয় বাংলা কীবোর্ড ব্যবহার করতে:

1. সবথেকে প্রয়োজনীয় হলে, আপনি আপনার কম্পিউটারে বিজয় বাংলা কীবোর্ড সংস্থাপন করতে পারেন।

2. স্থানীয় কীবোর্ড ব্যবহার করার পর, আপনি আপনার লেখা প্রোগ্রামে, মেইলে, বা অন্য কোথাও লেখতে শুরু করতে পারেন।

3. বাংলা লেখার জন্য সংযোজন কীগুলি প্রেস করতে হবে, এবং তারপরে আপনি স্বচ্ছতার সাথে বাংলা লেখতে শুরু করতে পারেন।

মনে রাখা গুরুত্বপূর্ণ যে, আপনার কম্পিউটারে বিজয় বাংলা কীবোর্ড সংস্থাপন করার আগে এটি ইন্সটল থাকতে হবে এবং সংযোজন সফটওয়্যার ইন্সটল থাকতে হবে।

বিজয় বাংলা কীবোর্ড ব্যবহার করতে নিম্নলিখিত কিছু নির্দেশনা মনে রাখা গুরুত্বপূর্ণ:

1. **কীবোর্ড সেটিংস ইনস্টল করুন**: আপনি প্রথমেই আপনার কম্পিউটারে বিজয় বাংলা কীবোর্ড ইনস্টল করতে হবে। এরপরে এটি সেট করুন যাতে আপনি ইংরেজি অথবা অন্যান্য ভাষার কীবোর্ড থেকে বিজয় বাংলা কীবোর্ডে সুযোগ পান।

2. **সংযোজন কীগুলি জন্য কীবোর্ড শিক্ষা পান**: বিজয় বাংলা কীবোর্ডে ব্যবহৃত কিছু কী ইংরেজি কীবোর্ডের মধ্যে অল্প ভিন্ন। কিছু কী সংযোজন হতে পারে যেগুলি আপনাকে সহায় করতে পারে বাংলা বর্ণাক্রম সম্পর্কে জানতে।

3. **ফন্ট সমর্থন**: আপনার ব্যবহৃত প্রোগ্রাম বা সাইটটি বিজয় বাংলা ফন্ট সমর্থন করতে হবে তাতে আপনি সঠিকভাবে বাংলা লেখতে পারবেন।

4. **বাংলা লেখার জন্য কীগুলি প্রেস করুন**: এবার যদি আপনি বিজয় বাংলা কীবোর্ডে সুযোগ পাচ্ছেন, তাদের ব্যবহার করুন যেন আপনি সঠিকভাবে বাংলা লেখতে পারেন।

5. **স্বচ্ছ করুন**: বাংলা কীবোর্ড ব্যবহার করার সময়, আপনার লেখা ঠিকমতো লেখতে স্বচ্ছ থাকতে হবে, এবং প্রয়োজনে বিশেষ অক্ষরের জন্য বিজয় বাংলা ফন্ট ব্যবহার করতে হবে।

এই নির্দেশনাগুলি মনে রাখলে আপনি বিজয় বাংলা কীবোর্ডে সহজেই বাংলা লেখতে পারবেন।

বিস্তারিত পড়ুন

ফ্রিল্যান্সিং কি

 

ফ্রিল্যান্সিং কি

ফ্রিল্যান্সিং  হলো এমন একটি কর্ম ব্যবস্থা যেখানে ব্যক্তিরা, সাধারণভাবে ফ্রিল্যান্সার বা স্বাধীন চুক্তিকরকর্তা হিসেবে, প্রকল্প-ভিত্তিক ভাবে তাদের দক্ষতা অনুসারে ক্লায়েন্টদের সেবা প্রদান করে। ফ্রিল্যান্সাররা সাধারণভাবে দূরবর্তীভাবে কাজ করে এবং তাদের প্রকল্প এবং সময়সূচি চয়ন করতে স্বাধীন। এই কাজের ধারায় লেখা, গ্রাফিক ডিজাইন, প্রোগ্রামিং ইত্যাদি বিভিন্ন ক্ষেত্রে সেবা প্রদান করা হতে পারে।

ফ্রিল্যান্সিং কাজের জন্য অনেক ওয়েবসাইট রয়েছে, যেগুলি কাজ আবলম্বন করতে সাহায্য করে। কিছু পরিচিত ফ্রিল্যান্সিং ওয়েবসাইটের মধ্যে:

1. **Upwork**: এটি একটি বৃহত্তর ফ্রিল্যান্সিং প্ল্যাটফর্ম যেখানে আপনি বিভিন্ন কাজের জন্য এবং বিভিন্ন দক্ষতা ধারণ করে ক্লায়েন্ট পাচ্ছেন।

2. **Freelancer**: এটি আরও একটি পরিচিত ফ্রিল্যান্সিং প্ল্যাটফর্ম এবং বিভিন্ন ক্যাটাগরিতে কাজ পাওয়া যায়।

3. **Fiverr**: এটি একটি বিশেষভাবে সেবা দানের ওয়েবসাইট, যেখানে আপনি আপনার পণ্য বা দক্ষতা মাধ্যমে কাজ করতে পারেন।

4. **Toptal**: এটি উচ্চ স্তরের ডেভেলপারদের জন্য একটি প্ল্যাটফর্ম, এটি কোম্পানিগুলির জন্য শোকার্ড ডেভেলপারগুলি প্রদান করে।

এই ওয়েবসাইটগুলির মাধ্যমে আপনি আপনার দক্ষতা এবং চাকরির জন্য খুঁজতে এবং ক্লায়েন্টগুলির সাথে যোগাযোগ করতে পারেন।

বিস্তারিত পড়ুন

অনলাইনে বাংলা টাইপিং কোর্স

অনলাইনে টাইপিং কোর্স  

বিস্তারিত পড়ুন

বিজয় বাংলা টাইপিং

 নিম্নে কতগুলো যুক্তবর্নের রুপ দেয়া হলোঃ

গ্র (গ+ র-ফলা) = O+Z ; যেমনঃ গ্রাস

 গ্ল (গ+ল) = O+G+(Shift+V) ; যেমনঃ গ্লাস

গ্রু (গ+র+ু) = O+Z+S ; যেমনঃ গ্রুপ

ঙ্ক (ঙ+ক) = Q+G+J ; যেমনঃ অঙ্কন

 ঙ্খ (ঙ+খ) = Q+G+(Shift+J) ; যেমনঃ শঙ্খ

 জ্জ (জ+জ) = U+G+U ; যেমনঃ লজ্জা

 দ্ম (দ+ম) = L+G+M ; যেমনঃ পদ্মা

 জ্জ্ব (জ+জ+ব) = U+G+(Shift+I) ; যেমনঃ উজ্জ্বল

 ট্ট (ট+ট) = T+T ; যেমনঃ চট্টগ্রাম

ন্ঠ (ন+ঠ) = (Shift+B)+G+(Shift+T) ; যেমনঃ লণ্ঠন

 ত্থ (ত+থ) = K+G+(Shift+K) ; যেমনঃ অশ্বত্থ

 ত্ম (ত+ম) = K+G+M ; যেমনঃ আত্ম

ত্ত্ব (ত+ত+ব) = K+G+K+G+H ; যেমনঃ তত্ত্বাবধায়ক

ত্রু (ত+র-ফলা+ু) = K+Z+S ; যেমনঃ ত্রুটি

 দ্রু (দ+র+ু) = L+Z+S ; যেমনঃ দ্রুত

 ধ্রু (ধ+র-ফলা+ু) = (Shift+L)+Z+S

 ন্থ (ন+হ) = B+G+(Shift+K) ; যেমনঃ গ্রন্থ

 ন্ব (ন+ব) = B+G+H ; যেমনঃ অন্বেষণ

 ন্ম (ন+ম) = B+G+M ; যেমনঃ জন্ম

 ন্ট্রা (ন+ট+র+া) = B+G+T+Z+F ; যেমনঃ কন্ট্রাক্টর

ন্ড্রু (ন+ড+র+ু) = B+G+K+Z ; যেমনঃ এন্ড্রু

ন্দ্র (ন+দ+র-ফলা) = B+G+L+Z ; যেমনঃ চন্দ্রিমা

 ন্ধ (ন+ধ) = B+(Shift+L) ; যেমনঃ অন্ধ

 ব্ধ (ব+ধ) = H+G+(Shift+L) ; যেমনঃ উপলব্ধি

 ভ্র (ভ+র) = (Shift+H)+Z ; যেমনঃ ভ্রমণ

 ভ্রু (ভ+র+ু) = (Shift+H)+Z+(Shift+S) ; যেমনঃ ভ্রুকটি

 ম্ন (ম+ন) = M+G+B ; যেমনঃ নিম্ন

 ক্ত (ক+ত) = J+G+k ; যেমনঃ তক্তা

ক্ষ (ক+ষ) = J+G+(Shift+N) ; যেমনঃ ক্ষমা

হ্ম (হ+ম) = I+G+M ; যেমনঃ ব্রহ্মা

 ক্ষ্ম (ক+ষ+ম) = J+G+(Shift+N)+G+M ; যেমনঃ লক্ষ্মী

 জ্ঞ (জ+ঞ) = U+G+(Shift+I) ; যেমনঃ অজ্ঞ

 ঞ্জ (ঞ + জ) = (Shift+I)+G+U ; যেমনঃ গুঞ্জন

ঞ্চ (ঞ + চ) = (Shift+I)+G+Y ; যেমনঃ চঞ্চল

 ব্ব (ব+ব) = H+G+H ; যেমনঃ আব্বা

 ত্ত (ত+ত) = K+G+K ; যেমনঃ মত্ত

 ত্র (ত+র) = k+Z ; যেমনঃ ত্রাণ

** হৃ (হ+ ঋ) = I+ ; যেমনঃ হৃদয়

ঘু (ঘ+ু) = (Shift+O)+S ; যেমনঃ ঘুঘু

হু (হ+ু) = I+S ; যেমনঃ হুংকার

 শু (শ+ু) = (Shift+M)+S ; যেমনঃ শুটকি

ক্র (ক+র) = J+Z ; যেমনঃ ক্রন্দন

 ন্ত্র (ন+ত+র) = B+G+K+Z ; যেমনঃ মন্ত্র

দ্ধ (দ+ধ) = L+G+(Shift+L) ; যেমনঃ উদ্ধার

 দ্ভ (দ+ভ) = L+G+(Shift+H) ; যেমনঃ উদ্ভাবক

 ক্স (ক+স) = J+G+N ; যেমনঃ কক্সবাজার

 ক্ম (ক+ম) = J+G+M ; যেমনঃ রুক্মিণী

ক্ল (ক+ল) = J+G+(Shift+V) ; যেমনঃ ক্লাস

ঙ্গ (ঙ+গ) = Q+G+O ; যেমনঃ অঙ্গন

স্ক্র (স+ক+র) = N+G+J+Z ; যেমনঃ স্ক্রিন

 স্প্ল (স+প+ল) = N+G+R+G+(Shift+V) ; যেমনঃ স্প্লিন্টার

 হ্ন (হ+ন) = I+G+B ; যেমনঃ বহ্নি

 স্ফ (স+ফ) = N+G+(Shift+R) ; যেমনঃ স্ফীত

 চ্ছ্ব (চ+ছ+ব) = Y+G+(Shift+Y)+G+H ; যেমনঃ উচ্ছ্বাস

 হ্ব (হ+ব) = I+G+H ; যেমনঃ বিহ্বল

 চ্ছ (চ+ছ) = Y+G+(Shift+Y) ; যেমনঃ যথেচ্ছা

ক্ক (ক+ক) = J+G+J ; যেমনঃ চক্কর

 গ্ধ (গ+ধ) = O+G+(Shift+L) ; যেমনঃ মুগ্ধ

 গ্ম (গ+ম) = O+G+M ; যেমনঃ বাগ্মী

 ল্কা (ল+ক+া) = V+G+J+F ; যেমনঃ হাল্কা

 শ্ম (শ+ম) = (Shift+M)+G+M ; যেমনঃ শ্মশান

 ষ্ক (ষ+ক) = (Shift+N)+G+J ; যেমনঃ পরিষ্কার

 ষ্ঠ (ষ+ঠ) = (Shift+N)+G+(Shift+T) ; যেমনঃ সুষ্ঠু

 ষ্প (ষ+প) = (Shift+N)+G+R ; যেমনঃ নিষ্পাপ

ষ্ফ (ষ+ফ) = (Shift+N)+G+(Shift+R) ; যেমনঃ নিষ্ফল

 ষ্ট্র (ষ+ট+র-ফলা) = (Shift+N)+G+T+Z ; যেমনঃ রাষ্ট্র

 ষ্ণ (ষ+ণ) = (Shift+N)+G+(Shift+B) ; যেমনঃ উষ্ণ

 ষ্ম (ষ+ম) = (Shift+N)+G+M ; যেমনঃ গ্রীষ্ম

 স্থ (স+হ) = N+G+(Shift+K) ; যেমনঃ অবস্থান

স্ত্র (স+ত+র) = N+G+K+Z ; যেমনঃ অস্ত্র

স্ক্রু (স+ক+র+ু) = N+G+J+Z+S ; যেমনঃ স্ক্রু

বিস্তারিত পড়ুন

ডাটা সায়েন্স আসলে কি ?

 কিভাবে ডাটা সায়েন্স শুরু করবেন???

ডাটা আসলে কি ?

আপনি যে ফেসবুক এ স্ট্যাটাস দিচ্ছেন, ইন্সটাগ্রাম এ ছবি পোস্ট করতেসেন, স্ন্যাপচ্যাট এ ভিডিও দিচ্ছেন, ইউটিউবে ভিডিও দেখতেসেন, লাইক, কমেন্ট করতেসেন এগুলোর সবই ডাটা । এটা গেলো অনলাইনের উদাহরণ । অফলাইন এর উদাহরণ দিতে বললে বলবো আপনি প্রতিদিন যা যা করেন , তার সবই কোন না কোন ডাটা বা তথ্যের জন্ম দিচ্ছে ।

এখন প্রশ্ন হচ্ছে ডাটা সায়েন্স কি তাহলে? ডেটা সায়েন্স হলো কয়েকটা বিষয় মিলে হাইব্রিড (Hybrid) একটা বিষয় এবং ডাটা সায়েন্স যেসব বিষয়কে ফোকাস করে গঠিত সেগুলা হলো — পরিসংখ্যান (Statistics), ফলিত গণিত (Applied Mathematics) এবং কম্পিউটার সায়েন্স (Computer Science), বায়োইনফরমেটিক্স(Bioinformatics), বিজেনেস এনালাইসেস(Business Analysis) ইত্যাদি। আর মেশিন লার্নিং হল কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার (AI) এবং ডাটা সায়েন্সের একটি উপ-ক্ষেত্র যা মেশিনগুলিকে কেবলমাত্র ডেটা থেকে শিখতে সক্ষম করার চেষ্টা করে যেমন পরিবেশের সাথে মিথস্ক্রিয়া করার সময় সংগৃহীত তথ্য থেকে শেখার মতো।

আপনার হয়তো মনে প্রশ্ন জাগতে পারে বিজনেস গ্রোথ রেট বৃদ্ধি করার সাথে ডাটা সায়েন্স এর সম্পর্ক কি? হ্যা অবশ্যই আছে। আপনাকে একটা ছোট্ট উদাহরণ এর মাধ্যমে বিষয়টি পরিস্কার করছি, ধরুন আপনি একটি বই বিষয়ক ই-কমার্স ওয়েবসাইট তৈরি করেছেন। এই ই-কমার্স ওবেবসাইটে আপনার সেল বৃদ্ধি করতে, আপনি চাইলেই ডেটা সায়েন্স এর ব্যাবহার করতে পারেন। যেমন ধরুন কোন কাস্টমার প্রোগ্রামিং এর ওপরে একটা বই সার্চ করলো। তার মানে ওই কাস্টমার প্রোগ্রামিং এ আগ্রহী। আপনি এমনভাবে সিস্টেমটি ডেভলপ করেছেন যেন কাস্টমারের সার্চের ওপরে ভিত্তি করে সেটি প্রোগ্রামিং রিলেটে নতুন আরও কিছু বই রিকমেন্ড করবে। আরও সহজ করে বলতে চাইলে ধরুন আপনি ইউটিউবে সার্চ করলেন ‘ Data Science Tutorial’ এটা সার্চ করার পরে হয়তো ইউটিউব আপনার হোমপেজে অনেকগুলো টিউটোরিয়াল সাজেশনে এনে দেবে এবং আপনি যখন একটা ভিডিও ক্লিক করার পরে কিছুক্ষণ দেখে হয়তো কেটে দেবেন। পরবর্তীতে যখনি আপনি ইউটিউবে যাবেন আশা করা যায় অন্য সব ভিডিওর পাশাপাশি কমপক্ষে ১-৩ টি পাইথন প্রোগ্রামিং এর ভিডিও হোমপেজে এনে দেবেই। তবে এর কারণ কি? আপনি যখন সার্চ করেছেন তখনি ইউটিউব বুঝতে পেরেছে আপনি Data Science এ আগ্রহী। তাই পরবর্তীতে আপনার সামনে এই ধরনের ভিডিও সাজেস্ট করেছে। শুধু এটাই নয় সামনে আপনি যত ভিডিও দেখবেন সেখানে ভিডিওর মাঝে পেইড এড হিসেবে ইউটিউব আপনাকে যা দেখাবে সেগুলোও হবে Data Science রিলেটেড। এখন মনে প্রশ্ন জাগা টা স্বাভাবিক যে এই কাজগুলো হয় কিভাবে? এটা নিয়ে বিস্তারিত আলোচনা করতে গেলে কথা বলতে হবে মেশিন লার্নিং, এনএলপি এবং ডেটা মাইনিং নিয়ে। ML, NLP, DM সবকিছুই ডেটা সায়েন্স এর সাবসেট বলতে পারেন।

আর ডাটা নিয়ে কাজ করে তাদের বলে ডাটা সায়েন্টিস্ট!

ডাটা সায়েন্টিস্টদের ডিমান্ড কেমন?

বর্তমান যুগে যেকোনো ক্ষেত্রেই ডাটা প্রয়োজন। একটি সঠিক ডাটার অভাবে যেমন কোনো ব্যবসা নিমিষেই ধ্বংস হয়ে যেতে পারে; তেমনি একটি সঠিক ডাটা ব্যবহার করে কোনো ব্যবসা শুন্য থেকে সফল ও হতে পারে। বড় বড় কোম্পানিগুলো তাদের ব্যবসা এগিয়ে নিতে সবার আগে চায় ডাটা।তাই তারা সবার আগে একজন ডাটা সায়েন্টিস্ট এর খোঁজ করে। সম্প্রতি লিংকডইনের এক তথ্য অনুসারে ডাটা সায়েন্টিস্ট দের চাহিদা চাকরির বাজার খুব বেশি এবং তা সবসময় বেড়েই চলছে। ২০১৯ সাল থেকে বর্তমানে চাকরির বাজারে ডাটা রিলেটেড জবের চাহিদা বেড়েছে ৪৬ শতাংশ।

বিশেষজ্ঞরা বলেন, “এখন যুগ ডাটা সায়েন্সের। গত কয়েক বছর ধরে চাকরির বাজারে সব চেয়ে বেশি আলোচিত শব্দ “ডাটা সায়েন্টিস্ট”।”

এক পরিসংখ্যান থেকে জানা যায়, ২০১২ সালে বিশ্বব্যাপী ডাটার পরিমাণ যা ছিলো, তা ২০২০ সালে এসে ৫০ গুণ বৃদ্ধি পেয়েছে।

একটা জরিপ মতে ২০৩০ সালের মধ্যে প্রায় ১৩টি জব সেক্টর পুরোপুরি স্বয়ংক্রিয় (Automated) হয়ে যাবে এবং World Economic Forum এর জরিপ থেকে ধারণা করা হয় অটোমেশন (Automation) এর কারণে প্রায় ৭৫ মিলিয়ন চাকরী ডিসপ্লেস হয়ে গেলেও মজার বিষয় হলো মোট প্রায় ১৩৩ মিলিয়ন নতুন চাকরী জেনারেট করবে। তবে অটোমেশন (Automation) এর কারণে কিছু নিম্ন এবং মধ্যম স্কিল এর জব অটোমেটেড(Automated) করা সম্ভব হলেও কখনোই ডাটা সায়েন্স (Data Science) এর চাকরী নস্ট করা সম্ভব নয়। অটোমেশন কেন ডেটা সায়েন্স এর জবগুলো নস্ট করতে পারবে না সেটা বুঝতে চাইলে ডেটা সায়েন্স কি এবং ডেটা সায়েন্স ইকোসিস্টেম কিভাবে কাজ করে এটা বুঝতে হবে। বর্তমানে ভারতে এক লাখের ও বেশি ডাটা সায়েন্টিস্টদের জন্য চাকরির সুযোগ রয়েছে। ডাটা খাতে পেশাদার কর্মীর চাহিদা বাড়ায় এখন অনেকেই ডাটা সায়েন্সের পথে যাচ্ছেন। Glassdoor এর তথ্য অনুযায়ী আমেরিকায় একজন ডাটা সায়েন্টিস্ট তার অভিজ্ঞতা অনুসারে বছরে প্রায় $95k — $200k বেতন নিয়ে থাকেন। ডাটা সায়েন্স এর ওপর ভিত্তি করে যেসব জব পজিশন তৈরি হয়েছে যথাক্রমে — Machine Learning Engineer, Database Administrator, Data Architect, Data Engineer, Business Analyst, Data Analyst, Data Scientist, etc.

ডাটা সায়েন্সের স্টেজগুলো কি কি?

ডাটা কালেকশন

ডাটা ক্লিনিং

এক্সপ্লোরেটরি্ ডাটা এনালাইসিস

মডেল বিল্ডিং

মডেল ডেপ্লয়মেন্ট

এবার আসি তাহলে বাংলাদেশে চাহিদা কেমন?

দেশে হাতে গোনা অল্প কয়েকটি কোম্পানি সত্যিকার অর্থে মেশিন লার্নিং নিয়ে কাজ করছে । বেশির ভাগ কোম্পানি ডাটা সায়েন্টিস্ট হায়ার করছে কিন্তু মেশিন লার্নিং নিয়ে তেমন কোন কাজ করাচ্ছে না এমপ্লয়ীদের দিয়ে। শুধু ডাটা ভিজুয়ালাইজেশন এবং হালকা ডাটা ইঞ্জিনিয়ারিং-ই হয়তো বেশিরভাগ কোম্পানির কাজের পরিধি। ডিপ লার্নিং বেসড প্রেডিক্টিভ মডেল ডিজাইন এবং ডেভেলপমেন্ট করে এমন কোম্পানি হয়তো একেবারেই কম। তবে বাংলাদের প্রযুক্তির উন্নয়নের সাথে সাথে এর চাহিদা বেড়েই চলছে এবং ভবিষ্যতে চাহিদা আরও বাড়বে। ডেটা সায়েন্স এর ব্যাবহার সব সেক্টরেরই রয়েছে যেমনঃ রিকমেন্ডেশন সিস্টেম, ওয়েদার প্রেডিকশন, ট্রেড মার্কেট এনালাইসিস, ডিজেস ডিটেকশন, স্পাম টেক্সট ক্লাসিফিকেশন, মার্কেট বাস্কেট এনালাইসিস ইত্যাদি গুরুত্বপূর্ণ কিছু উদাহরন।আস্তে আস্তে এর কাজের পরিধি বাড়বে এবং মেশিন লার্নিং ইঞ্জিনিয়ার / ডাটা সায়েন্টিস্ট দেড় ভাল একটা ডিমান্ড বাংলাদেশেও তৈরী হবে অদূর ভবিষ্যতে।

স্যালারি এর কথা বলতে গেলে , ৩৫ হাজার থেকে ৬০ হাজার পর্যন্ত আশা করতে পারেন ফ্রেশ গ্রাজুয়েট হিসাবে। এর থেকে কম টাকা যদি মেশিন লার্নিং অথবা ডাটা সায়েন্টিস্ট পজিশন এর জন্য দিতে চায়, তাহলে ওই কোম্পানিতে জয়েন না করাই ভাল। আশার কথা হল সম্প্রতি অনেক প্রাইভেট কোম্পানিই তাদের বিজনেস গ্রোথ রেট ধরে রাখার জন্য বা বৃদ্ধি করার জন্য নতুন নতুন ডাটা সায়েন্স রিলেভ্যান্ট জব যেমন ডেটা এনালিস্ট, বিজনেস এনালিস্ট, ডেটাবেইস এডমিনিস্ট্রেটর, ডেটা সায়েন্টিস্ট নিয়োগ দিচ্ছেন।

চলুন দেখে নেওয়া যাক ডাটা সায়েন্সে কী কী ক্যাটাগরির চাকুরি আছে এবং আপনার কী ধরনের দক্ষতা থাকা উচিত।

· Data Analysts — Easy to Medium

· ML Engineers — Medium

· Data Engineers — Medium to Hard

· Research/Applied Data Scientists — Hard

· AI Engineers/Deep Learning Practitioners — Very Hard

 

ডাটা সায়েন্সের সংক্ষিপ্ত সিলেবাস

Programming: Python, R, MATLAB, Scala, Julia, SQL, SAS ইত্যাদি

Tools: SPSS, WEKA, STATA, Tableau, PowerBI ইত্যাদি

Mathematics: Linear Algebra, Calculus, Statistics, Probability ইত্যাদি

এছাড়া ও Business Intelligence, Cloud Computing, Data Mining, Data Visualization, Exploratory Data Analysis ইত্যাদি বিষয়ে ভাল জ্ঞান থাকা আবশ্যক।

 

ডাটা সায়েন্স রোড ম্যাপ

ডাটা সায়েন্স শিখার জন্য আমাদের অনেক বেগ পেতে হই। কোথা থেকে শিখলে ভালো হবে? আর প্রোগ্রামিং নাকি পাইথন? আমিতো ম্যাথ পারি না কিন্তু ডাটা সায়েন্স মানে ই তো ম্যাথ আর স্টাটিসটিক্স তাহলে কি আমার জন্য সম্ভব নই? ওকে…..প্রথমত ডাটা সায়েন্স শিখার জন্য আপনারা ক্রিশ নাইকের ইউটিউব চ্যানেল, এডুরেখাে, সিম্পলি ল্যারেন, ডিপ ল্যানিং.এআই, মিডিয়ায়, টুয়াডস ডাটা সায়েন্স, কোর্সেরা তে আন্দ্রো এন জি কোর্স, বাংলা তে স্টাডি মার্ট (বাংলা তে এর থেকে ভাল চ্যানেল/কমিউনিটি আমার জানামতে আরে নেই) ইউটিউব চ্যানেল পাইথন এবং বাংলা মেশিন লানিং এর রিসোর্স ফ্রীতে পাবেন যেখান থেকে আপনি বাংলা ভাষায় খুব সুন্দরভাবে বেসিক পাইথন প্রোগ্রামিং এবং বাংলায় মেশিন লানিং শিখে নিতে পারেন। 

আর ও মজার কিছু ব্লগ;

১. R-bloggers

২. Data Science 101

৩. Machine Learning Mastery

৪. DataTau

৫. Data School ইত্যাদি

আবার ডেটা এনালিস্ট তবে ডেটা এনালাইসিস স্কিল অর্জনের জন্য MS Excel, Minitab, PAST, SQL Database, Stata, SPSS, Tableau অথবা Power Bi শিখে নিতে পারেন। ডাটা মাইনিং শিখার জন্য WEKA শিখে নিতে পারেন(Weka MOOC)।

ডেটা সায়েন্স কমিউনিটিঃ

বিশ্বের বৃহত্তম ডেটা সায়েন্স কমিউনিটি যেমন Kaggle, Analytics Vidhya, UCI হাজার হাজার ডেটাসেটের সাথে আপনাকে পরিচয় করিয়ে দিবে এবং এখান থেকে আপনি বিভিন্ন ডেটা বিশ্লেষণ কৌশল, মেশিন লার্নিং অ্যালগরিদম অনুশীলনের ধারনা দিবে। এই কমিউনিটি গুলোতে অনুষ্ঠিত প্রতিযোগিতাগুলি ডেটা সায়েন্সের দক্ষতাগুলিকে তীক্ষ্ণ করার জন্যও দরকারী, এইভাবে আমাদের ডেটা সায়েন্সে দ্রুত দক্ষ হওয়ার লক্ষ্য অর্জনে সহায়তা করে৷ Kaggle এ আর ও পাবেন বড় বড় প্রোগ্রাম রান করার জন্য Kaggle এর ক্লাউড ফ্লাটফরম আবার আপনি চাইলে কম্পিটিশনে অংশগ্রহন করে জিতে নিতে পারেন পুরস্কার হিসেবে হাজার হাজার ডলার।

Kaggle এর কিছু সুবিধাঃ

১. ইউজ করা ফ্রি এবং সহজ

২. ফ্রি GPU

৩. পেতে পারেন Awards, Money and Fame ইত্যাদি

আর ও কিছু কমিউনিটি

Driven Data

Codalab

IBM Data Science Community

Reddit

Open Data Science ইত্যাদি

আর ও কিছু ফ্রি ডাটাসেট সোর্সঃ

Google Dataset Search

World Bank Open Data

Data.world

DataHub

Academic Torrents Data ইত্যাদি

ডাটা সায়েন্সের জন্য সেরা ৫টি GitHub Repositories:

FREECODECAMP (337K ★)

TENSORFLOW (161K ★)

THE ALGORITHMS (126K ★)

AWESOME MACHINE LEARNING (52.2K ★)

DATA SCIENCE I-PYTHON NOTEBOOKS (22.1K ★)

পোস্ট টা অনেক বড় হয়ে গেসে। এত লেখা পড়ার জন্য ধন্যবাদ। এই ইনফরমেশন গুলো বিভিন্ন ব্লগ, পোস্ট, আর্টিকেল থেকে গুসিয়ে লিখিছি আপনারদের সুবিধার জন্য। কিছু মিসিং ইনফো থাকলে আমি দুঃখিত। 

Abu Tareq Rony

বিস্তারিত পড়ুন

পরীক্ষার জন্য উপদেশ ।

ভালো ফলাফল পেতে প্রস্তুতি

পরীক্ষায় ভালো ফলাফল কিভাবে করা যায়

পরীক্ষার জন্য উপদেশ ।

পরীক্ষায় ভালো ফলাফল করার ১০ টি উপায়

1. পরীক্ষার আগে ভালো পর্যাপ্ত সময় দিন নিদ্রার জন্য। নিখুঁত নিদ্রা লাভ করা বিশেষ গুরুত্বপূর্ণ কারণ এটি মনোযোগ এবং স্মৃতিশক্তির জন্য ভালো।

2. পরীক্ষার আগে পুরানো নোটগুলি পুনরায় পড়া এবং সম্পূর্ণ পাঠ করা।

3. শরীরের সুস্থতা বজায় রাখা। পরীক্ষার দিন খাবারে সুস্থ এবং হিট রাখতে চেষ্টা করুন।

4. ক্লাসরুমে পড়াশোনা সামগ্রী সম্পূর্ণভাবে বুঝে নিন।

5. পরীক্ষার জন্য যথেষ্ট সময় দেওয়া উচিত। এটি সকল প্রশ্নগুলি পড়তে এবং উত্তর দেওয়ার জন্য সময় দেয়।

6. প্রশ্নপত্রটি ভালোভাবে পড়ুন এবং নিয়মিত চেক করুন যে আপনি সমস্যাগুলি ঠিকভাবে বুঝেছেন।

7. একটি উত্তরের আগে অন্য উত্তরগুলি লিখে ফেলুন। এটি সমস্যাগুলি সমাধান করার জন্য সঠিকভাবে সময় বিশ্লেষণ করুন

১। পরীক্ষার আগে প্রস্তুতি নিন: পরীক্ষার জন্য প্রস্তুতি নেওয়া খুব গুরুত্বপূর্ণ। এটি আপনাকে নিজের কাছে আরাম দেবে এবং আপনার পরীক্ষার ফলাফল পরিবর্তন করতে পারে। প্রস্তুতি নেওয়ার জন্য আপনি বই পড়তে পারেন, নোট নেওয়া, ক্লাস নোট পড়া, অভ্যাস প্রবন্ধ লিখা এবং পরীক্ষার পূর্বে প্রস্তুতি টেস্ট দেওয়া ইত্যাদি করতে পারেন।

২। পরীক্ষা প্রশ্নপত্র ভালভাবে পড়ুন: পরীক্ষা দেওয়ার সময় প্রশ্নপত্রটি ভালভাবে পড়বেন এবং প্রশ্নগুলি সম্পূর্ণরূপে বুঝতে হবে। আপনি কিছুটা সময় ব্যয় করে সমস্যাগুলি সমাধান করতে পারেন।

৩। পরীক্ষা দেওয়ার সময় শান্তি রক্ষা করুন: পরীক্ষা দেওয়ার সময় আপনাকে

৪.পরীক্ষার পূর্বে ভালো পড়া ও প্রস্তুততা: পরীক্ষার জন্য প্রস্তুততা এবং ভালো পড়া করা খুবই গুরুত্বপূর্ণ। পরীক্ষা দিতে আগে সঠিক প্রস্তুততা করা এবং পরীক্ষার পূর্বে যথাসম্ভব সমস্ত প্রশ্নের উত্তর দেখা খুবই উপকারী।

৫.পরীক্ষার সময় প্রতিটি প্রশ্ন ভালোভাবে পড়া: পরীক্ষার সময় প্রতিটি প্রশ্ন ভালোভাবে পড়ে সঠিক উত্তর দেওয়া খুবই গুরুত্বপূর্ণ। প্রশ্নটি পড়ে সঠিক উত্তর দেওয়ার আগে অবশ্যই প্রশ্নটি ভালোভাবে বুঝে নেওয়া উচিত।

৬.পরীক্ষার সময় মনোযোগ সম্পন্ন রাখা: পরীক্ষার সময় মনোযোগ সম্পন্ন রাখা খুবই গুরুত্বপূর্ণ। একটি বিষয়ের উত্তর দেওয়ার আগে সঠিক

বিস্তারিত পড়ুন