ডেটা সায়েন্স কী?
ডেটা সায়েন্স বিপুল পরিমাণে জটিল ডেটা বা বড় ডেটার উপর ভিত্তি করে অর্থবহ তথ্য সরবরাহ করে। ডেটা সায়েন্স, বা ডেটা-চালিত বিজ্ঞান, সিদ্ধান্ত গ্রহণের উদ্দেশ্যে ডেটা ব্যাখ্যা করার জন্য পরিসংখ্যান এবং গণনার ক্ষেত্রে কাজের বিভিন্ন ক্ষেত্রকে একত্রিত করে।
ডেটা সায়েন্স বোঝা যাচ্ছে
সেল ফোন, সোশ্যাল মিডিয়া, ই-বাণিজ্য সাইট, স্বাস্থ্যসেবা জরিপ এবং ইন্টারনেট অনুসন্ধান সহ বিভিন্ন সেক্টর, চ্যানেল এবং প্ল্যাটফর্ম থেকে ডেটা আঁকা। উপলব্ধ তথ্যের পরিমাণ বৃদ্ধি বড় ডেটার উপর ভিত্তি করে অধ্যয়নের একটি নতুন ক্ষেত্রের দ্বার উন্মুক্ত করেছিল — যে সমস্ত সেক্টরে আরও ভাল অপারেশনাল সরঞ্জাম তৈরিতে অবদান রাখে এমন বিশাল ডেটা সেট।
প্রযুক্তি এবং সংগ্রহের কৌশলগুলির অগ্রগতির কারণে ডেটাতে অবিচ্ছিন্নভাবে অ্যাক্সেস বৃদ্ধি করা সম্ভব। নিদর্শন এবং আচরণ কেনার ব্যক্তিদের পর্যবেক্ষণ করা যায় এবং সংগৃহীত তথ্যের ভিত্তিতে ভবিষ্যদ্বাণী করা যেতে পারে।
যাইহোক, ক্রমবর্ধমান ডেটাটি কাঠামোগত নয় এবং কার্যকর সিদ্ধান্ত গ্রহণের জন্য পার্সিংয়ের প্রয়োজন। এই প্রক্রিয়াটি সংস্থাগুলির জন্য জটিল এবং সময়সাপেক্ষ is তাই ডেটা সায়েন্সের উত্থান।
ডেটা সায়েন্স, বা ডেটা-চালিত বিজ্ঞান, সিদ্ধান্ত গ্রহণের উদ্দেশ্যে ডেটা ব্যাখ্যা করতে বড় ডেটা এবং মেশিন লার্নিং ব্যবহার করে।
ডেটা বিজ্ঞানের সংক্ষিপ্ত ইতিহাস
ডেটা সায়েন্স শব্দটি গত 30 বছরের ভাল অংশের জন্য বিদ্যমান ছিল এবং এটি 1960 সালে মূলত "কম্পিউটার বিজ্ঞানের" বিকল্প হিসাবে ব্যবহৃত হয়েছিল। প্রায় 15 বছর পরে, শব্দটি বিভিন্নভাবে ব্যবহৃত ডেটা প্রসেসিং পদ্ধতির জরিপ সংজ্ঞায়িত করতে ব্যবহৃত হয়েছিল অ্যাপ্লিকেশন। 2001 সালে, ডেটা সায়েন্সকে একটি স্বাধীন শৃঙ্খলা হিসাবে চালু করা হয়েছিল। হার্ভার্ড বিজনেস রিভিউ 2012 সালে একটি নিবন্ধ প্রকাশ করেছে যা "একবিংশ শতাব্দীর যৌনতম কাজ" হিসাবে তথ্য বিজ্ঞানের ভূমিকা বর্ণনা করে।
কী Takeaways
- প্রযুক্তি, ইন্টারনেট, সোশ্যাল মিডিয়া এবং প্রযুক্তি ব্যবহারের অগ্রগতি সবই বড় ডেটাতে অ্যাক্সেস বাড়িয়েছে ata ডেটা বিজ্ঞান অর্থপূর্ণ তথ্য বের করতে এবং ভবিষ্যতের নিদর্শন এবং আচরণগুলির পূর্বাভাস দেওয়ার জন্য মেশিন লার্নিং এবং কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার মতো কৌশল ব্যবহার করে data প্রযুক্তি অগ্রগতি এবং বড় ডেটা সংগ্রহ এবং বিশ্লেষণ কৌশল আরও পরিশীলিত হয়ে উঠায় বিজ্ঞান ক্রমশ বাড়ছে।
কীভাবে ডেটা সায়েন্স প্রয়োগ করা হয়
ডেটা সায়েন্স ডেটা সেট সংগ্রহ, প্রক্রিয়াজাতকরণ এবং ডেটা সেট থেকে অন্তর্দৃষ্টি অর্জন করতে, সেট থেকে অর্থবহ ডেটা আহরণ করতে এবং সিদ্ধান্ত গ্রহণের উদ্দেশ্যে ব্যাখ্যা করার জন্য একাধিক শাখা থেকে সরঞ্জামকে অন্তর্ভুক্ত করে। তথ্য বিজ্ঞানের ক্ষেত্রের যে শৃঙ্খলাবদ্ধ ক্ষেত্রগুলি গঠিত সেগুলির মধ্যে খনন, পরিসংখ্যান, মেশিন লার্নিং, বিশ্লেষণ এবং প্রোগ্রামিং অন্তর্ভুক্ত।
ডেটা মাইনিং জটিল উপাত্তগুলিকে সেট থেকে দরকারী এবং প্রাসঙ্গিক ডেটা উত্তোলনের জন্য ব্যবহৃত হয় এমন নিদর্শনগুলি প্রকাশের জন্য সেট সেটটিতে অ্যালগরিদম প্রয়োগ করে। পরিসংখ্যানগত ব্যবস্থা বা ভবিষ্যদ্বাণীমূলক বিশ্লেষণগুলি ভবিষ্যতে ঘটেছিল এমন ডেটা দেখায় যা অতীতে ঘটেছিল তার উপর ভিত্তি করে ঘটনাগুলি गेজ করতে এই উত্তোলিত ডেটা ব্যবহার করে।
মেশিন লার্নিং হ'ল একটি কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার সরঞ্জাম যা প্রচুর পরিমাণে ডেটা প্রক্রিয়া করে যা কোনও মানুষ জীবদ্দশায় প্রক্রিয়া করতে অক্ষম হবে। মেশিন লার্নিং ভবিষ্যদ্বাণীমূলক বিশ্লেষণের অধীনে উপস্থাপিত সিদ্ধান্তের মডেলটিকে পূর্বাভাস দেওয়া সময়ে ঘটে যাওয়া কোনও ঘটনার সম্ভাবনার সাথে মিল রেখে পারফেক্ট করে।
বিশ্লেষণগুলি ব্যবহার করে ডেটা বিশ্লেষক অ্যালগোরিদমগুলি ব্যবহার করে মেশিন লার্নিং স্টেজ থেকে কাঠামোগত ডেটা সংগ্রহ এবং প্রক্রিয়া করে। বিশ্লেষক সিদ্ধান্ত গ্রহণকারী দল বুঝতে পারে এমন একত্রী ভাষায় ডেটাটির ব্যাখ্যা, রূপান্তর এবং সংক্ষিপ্তসার করে। ব্যবহারিকভাবে সমস্ত বিষয়গুলিতে ডেটা সায়েন্স প্রয়োগ করা হয় এবং তথ্য বিজ্ঞানীর ভূমিকা যেমন বিকশিত হয়, ক্ষেত্রটি ডেটা আর্কিটেকচার, ডেটা ইঞ্জিনিয়ারিং এবং ডেটা প্রশাসনকে ঘিরে রাখে।
ফাস্ট ফ্যাক্ট
আইবিএম অনুসারে, ২০২০ সালের মধ্যে তথ্য বিজ্ঞানীদের চাহিদা ২৮% বাড়বে বলে আশা করা হচ্ছে।
ডেটা সায়েন্টিস্ট সংজ্ঞায়িত
কোনও তথ্য বিজ্ঞানী কোনও সংস্থার ক্রিয়াকলাপ উন্নত করতে বহু ক্ষেত্রে ডেটা সংগ্রহ, বিশ্লেষণ এবং ব্যাখ্যা করে pre ডেটা বিজ্ঞানী পেশাদাররা পরিসংখ্যানগত মডেলগুলি বিকাশ করেন যা ডেটা বিশ্লেষণ করে এবং ডেটা সেটে নিদর্শন, প্রবণতা এবং সম্পর্কগুলি সনাক্ত করে। এই তথ্যটি ভোক্তাদের আচরণের পূর্বাভাস দেওয়ার জন্য বা ব্যবসায় এবং পরিচালনা সংক্রান্ত ঝুঁকি চিহ্নিত করতে ব্যবহার করা যেতে পারে। ডেটা সায়েন্টিস্ট প্রায়শই একজন গল্পকার যিনি সিদ্ধান্ত গ্রহণকারীদের কাছে এমন উপায়ে তথ্য অন্তর্দৃষ্টি উপস্থাপন করেন যা বোধগম্য এবং সমস্যা সমাধানের ক্ষেত্রে প্রযোজ্য।
ডেটা সায়েন্স আজ
সংস্থাগুলি গ্রাহকদের মূল্য আনতে প্রতিদিনের ক্রিয়াকলাপগুলিতে বড় ডেটা এবং ডেটা বিজ্ঞান প্রয়োগ করছে। ব্যাংকিং সংস্থাগুলি তাদের জালিয়াতি সনাক্তকরণের সাফল্যগুলি বাড়ানোর জন্য বড় ডেটাগুলিতে পুঁজি করছে। সম্পদ পরিচালন সংস্থাগুলি একটি নির্ধারিত সময়ে সুরক্ষার দাম উপরে বা নিচে নেওয়ার সম্ভাবনা পূর্বাভাস দিতে বড় ডেটা ব্যবহার করছে।
নেটফ্লিক্সের মতো সংস্থাগুলি তার ব্যবহারকারীদের কাছে কী পণ্য সরবরাহ করতে হবে তা নির্ধারণ করতে বড় ডেটা মাইন করে। নেটফ্লিক্স তাদের দেখার ইতিহাসের ভিত্তিতে ব্যবহারকারীদের জন্য ব্যক্তিগতকৃত প্রস্তাবনা তৈরি করতে অ্যালগরিদমও ব্যবহার করে। ডেটা সায়েন্স দ্রুত হারে বিকশিত হচ্ছে এবং এর প্রয়োগগুলি ভবিষ্যতে জীবন পরিবর্তন করতে থাকবে।
