ভূমিকা:
ডেটা সায়েন্স একবিংশ শতাব্দীর একটি রূপান্তরকারী প্রযুক্তিতে পরিণত হয়েছে। অনেকেই ডেটা সায়েন্টিস্ট হতে চান, কারণ এটি একটি ভালো বেতনের ও চ্যালেঞ্জিং পেশা। কাঁচা ডেটার অধ্যয়ন ডেটা সায়েন্সের কেন্দ্রে। এটি অন্তর্দৃষ্টি তৈরির জন্য ডেটা নিষ্কাশন, মূল্যায়ন, প্রদর্শন, পরিচালনা ও সংরক্ষণের প্রক্রিয়া। এই অন্তর্দৃষ্টি ব্যবসাগুলোকে ডেটা-ভিত্তিক সুচিন্তিত সিদ্ধান্ত নিতে সাহায্য করে। ডেটা সায়েন্সে অসংগঠিত ও সংগঠিত উভয় ধরনের ডেটা ব্যবহার করতে হয়।
ডেটা সায়েন্সের অর্থ কী?
ডেটা সায়েন্স হলো ব্যবসায়িক সিদ্ধান্ত গ্রহণ, কৌশলগত পরিকল্পনা ও আরও নানা কাজে ব্যবহারের জন্য কাঁচা ডেটা থেকে অর্থপূর্ণ তথ্য বের করতে উদ্ভাবনী বিশ্লেষণ টুল বা কৌশল এবং বৈজ্ঞানিক ধারণার প্রয়োগ।
ডেটা সায়েন্স হলো পরিসংখ্যান, কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা (এআই), বৈজ্ঞানিক পদ্ধতি ও ডেটা বিশ্লেষণের মতো অনেক বিষয়ের মিশ্রণ। ডেটা সায়েন্সে এই সব ক্ষেত্র ব্যবহার করে কাঁচা ডেটা থেকে অর্থপূর্ণ ডেটা বের করা হয়।
ডেটা সায়েন্টিস্ট কে?
যিনি ডেটা সায়েন্সের অনুশীলন করেন তাকে ডেটা সায়েন্টিস্ট বলা হয়।
ডেটা সায়েন্সের নেপথ্য কাহিনি কী?
১৯৬২ সালে মার্কিন গণিতবিদ জন ডব্লিউ. টুকি প্রথমবারের মতো ডেটা সায়েন্সের লক্ষ্য প্রকাশ করেন। ১৯৭৪ সালে পিটার নাউর এটিকে কম্পিউটার সায়েন্সের নাম হিসেবে প্রস্তাব করেন।
১৯৮০ ও ১৯৯০-এর দশকে প্রথম নলেজ ডিসকভারি ইন ডেটাবেসেস (কেডিডি) কর্মশালা এবং ইন্টারন্যাশনাল ফেডারেশন অফ ক্লাসিফিকেশন সোসাইটিজ (আইএফসিএস) প্রতিষ্ঠার মাধ্যমে ডেটা সায়েন্স উল্লেখযোগ্য অগ্রগতি করতে শুরু করে।
ডেটা সায়েন্সের উদ্দেশ্য কী?
ডেটা সায়েন্সের প্রধান লক্ষ্য হলো ডেটার ভেতরের নকশা ও প্যাটার্ন খুঁজে বের করা। এটি ডেটা পরীক্ষা, বিশ্লেষণ ও তা থেকে অন্তর্দৃষ্টি আহরণের জন্য বিভিন্ন পরিসংখ্যান কৌশল ব্যবহার করে। ডেটা নিষ্কাশন, র্যাংলিং ও প্রি-প্রসেসিং থেকে শুরু করে একজন ডেটা সায়েন্টিস্টকে ডেটা পুঙ্খানুপুঙ্খভাবে পরীক্ষা করতে হয়।
তারপর তার দায়িত্ব হলো ডেটা থেকে পূর্বাভাস তৈরি করা। একজন ডেটা সায়েন্টিস্টের উদ্দেশ্য ডেটা থেকে সিদ্ধান্তে পৌঁছানো। [1]
ডেটা সায়েন্স কীভাবে কাজ করে?
ডেটা পরীক্ষা করা ও তার ভিত্তিতে কাজ করার প্রক্রিয়া রৈখিক নয়, বরং পুনরাবৃত্তিমূলক, তবে একটি ডেটা মডেলিং প্রকল্পে ডেটা সায়েন্সের উন্নয়ন সাধারণত এভাবে এগোয়:
পরিকল্পনা: পরিকল্পনা পর্বে আমরা প্রকল্পটি নির্ধারণ করি এবং এর বিভিন্ন দিক নিয়ে আলোচনা করি।
ডেটা মডেল তৈরি করা: ডেটা সায়েন্টিস্ট সাধারণত মেশিন লার্নিং মডেল তৈরি করতে বিভিন্ন ওপেন সোর্স লাইব্রেরি ও ডেটা টুল ব্যবহার করেন। এগুলোর সাহায্যে ডেটা সায়েন্টিস্ট একটি মডেল তৈরি করেন।
মডেল মূল্যায়ন: ডেটা সায়েন্টিস্টদের ১০০% সন্তুষ্টি ও যথেষ্ট আত্মবিশ্বাস থাকতে হবে, যাতে তারা মডেল ডিপ্লয় করার আগে বিভিন্ন দিক থেকে তা মূল্যায়ন করতে পারেন।
মডেল ব্যাখ্যা করা: মেশিন লার্নিং মডেলের আউটপুটের মৌলিক কার্যপ্রণালী মানুষের ভাষায় বর্ণনা করা সবসময় সহজ ছিল না, কিন্তু এটি ক্রমেই আরও প্রয়োজনীয় হয়ে উঠছে। ডেটা সায়েন্টিস্টরা চান তাদের কাজ স্বয়ংক্রিয় হোক।
মডেল ডিপ্লয় করা: একটি প্রশিক্ষিত মেশিন লার্নিং মডেলকে প্রাসঙ্গিক সিস্টেমে বসানো একটি চ্যালেঞ্জিং ও সময়সাপেক্ষ প্রক্রিয়া হতে পারে। মডেলগুলোকে স্কেলযোগ্য ও নিরাপদ এপিআই হিসেবে বাস্তবায়ন করে, অথবা ইন-ডেটাবেস মেশিন লার্নিং মডেল ব্যবহার করে এটি সহজ করা যায়।
মডেল পর্যবেক্ষণ: দুর্ভাগ্যবশত, শুধু একটি মডেল বসানোই গল্পের শেষ নয়। ডিপ্লয়মেন্টের পর মডেলগুলো কার্যকরভাবে কাজ করছে কি না তা নিশ্চিত করতে নিয়মিত পরীক্ষা করতে হয়।[2]
ডেটা সায়েন্স কী কী সুবিধা দেয়?
- এটি সত্যিই জনপ্রিয়।
- বিভিন্ন পদের প্রাচুর্য
- উচ্চ বেতনের চাকরি
- ডেটা সায়েন্স একটি নমনীয় বিজ্ঞান।
- ডেটা সায়েন্স ডেটাকে উন্নত করে।
- ডেটা সায়েন্টিস্টরা উচ্চ মাত্রার সম্মান পান।
ডেটা সায়েন্সের অসুবিধাগুলো কী কী?
- ডেটা সায়েন্স একটি অস্পষ্ট শব্দ।
- ডেটা সায়েন্স বোঝা প্রায় কঠিন।
- প্রচুর ডোমেইন জ্ঞান প্রয়োজন।
- এলোমেলো ডেটার কারণে অপ্রত্যাশিত ফল দেখা দিতে পারে।
- ডেটা গোপনীয়তার সমস্যা
- ডেটা সায়েন্সের উদ্দেশ্য কী? এর গুরুত্ব জানুন। পাওয়া যাবে: https://data-flair.training/blogs/purpose-of-data-science/।
- ডেটা সায়েন্স কী?; পাওয়া যাবে: https://www.oracle.com/pk/data-science/what-is-data-science/।
ডেটা সায়েন্স প্রক্রিয়া
- ব্যবসায়িক ভাষায় প্রশ্ন নির্ধারণ করুন।
- ডেটা সংগ্রহ ও পরিষ্কার করুন, সাধারণত এটিই সবচেয়ে দীর্ঘ ধাপ।
- চার্ট ও পরিসংখ্যান দিয়ে ডেটা অন্বেষণ করুন।
- মডেল: একটি মেশিন লার্নিং মডেল বেছে নিন ও প্রশিক্ষণ দিন; দেখুন মেশিন লার্নিং কী।
- যে ডেটা মডেল আগে দেখেনি তার উপর মডেলটি মূল্যায়ন করুন।
- ডিপ্লয় ও পর্যবেক্ষণ করুন, যাতে ফলাফল কার্যকর থাকে।
দক্ষতা ও টুল
পরিসংখ্যান, প্রোগ্রামিং (পাইথন বা আর), এসকিউএল, ডেটা ভিজ্যুয়ালাইজেশন এবং ডোমেইন জ্ঞান। প্রচলিত টুলের মধ্যে আছে pandas, scikit-learn, জুপিটার নোটবুক এবং বিআই ড্যাশবোর্ড।
ব্যবসায়িক উদাহরণ
পণ্যের চাহিদার পূর্বাভাস, লিড স্কোরিং, জালিয়াতি শনাক্তকরণ, গ্রাহকদের দলবদ্ধ করা এবং মার্কেটিং রিটার্ন পরিমাপ। খুচরা বিক্রেতাদের জন্য আমাদের এআই অ্যানালিটিক্স ও চাহিদার পূর্বাভাস সেবা এই পদ্ধতিগুলো বিক্রয় ডেটায় প্রয়োগ করে।
দ্রুত উত্তর
ডেটা সায়েন্স কি এআইয়ের সমান?
এগুলো একে অপরের সাথে মিলে যায়। ডেটা সায়েন্স ডেটা থেকে অন্তর্দৃষ্টি বের করার উপর জোর দেয়; এআই এমন সিস্টেম তৈরির উপর জোর দেয় যা বুদ্ধিমত্তার সাথে কাজ সম্পন্ন করে। মেশিন লার্নিং উভয়ের মধ্যেই আছে।
