আমাদের ব্লগে পাইথন, ডেটা সায়েন্স এবং কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার সর্বশেষ অগ্রগতি ও প্রযুক্তিগত উন্নয়নের তথ্য পাওয়া যায়। সর্বাধুনিক উদ্ভাবনের সঙ্গে আপডেট থাকতে আমাদের ব্লগ পড়ুন এবং কম্পিউটার বিজ্ঞানের রোমাঞ্চকর জগৎ অন্বেষণ করুন।
সাম্প্রতিক ব্লগ এবং খবর
Data Scientist: All you Need to Know | aiQuest Intelligence
Data scientists are analytical data specialists with the technical know-how to solve challenging issues. They gather, examine, and understand enormous amounts of data while utilizing a variety of principles from computer science, mathematics, and statistics. They owe it to the audience to present viewpoints that go beyond statistical analysis. Both the public and private sectors, including finance, consulting, manufacturing, healthcare, eCommerce, government, and education, are hiring data scientists.
কেন পাইথন (Python) ডাটা সায়েন্স এর জন্য গুরুত্বপূর্ণ ??
পাইথন দিয়ে কি কি কাজ করা যায়ঃ
১. পাইথনের রয়েছে জ্যাঙ্গো, ফ্লাস্কের মতো ফ্রেমওয়ার্ক। তাই ওয়েব ডেভলপমেন্ট এর জন্য পাইথন বেস সিকিউর প্রগ্রামিং ভাষা। NASA, Instagram, Facebook, Google, YouTube সবাই তাদের কিছু কাজের জন্য পাইথন ব্যবহার করেছে।
২. পাইথন সাইবার সিকিউরিটির জন্য বেস জনপ্রিয়। পাইথন পেলোড তৈরিতে ব্যবহার করা যেতে পারে, ম্যালওয়্যার বিশ্লেষণ, প্যাকেটের ডিকোডিং, সার্ভার অ্যাক্সেস, নেটওয়ার্ক স্ক্যানিং, পোর্ট স্ক্যানিং এবং আরও অনেক কিছুতে ব্যবহার করা যেতে পারে।
ডাটা সায়েন্স কি?
ডাটা সায়েন্স অনেক বড় একটি ফিল্ড এবং এটি একটি হাইব্রিড সেক্টর। যেটি মুলত গনিত, পরিসংখ্যান এবং কম্পিউটার বিজ্ঞান এর সমষ্টিগত রুপ। ডাটা সায়েন্স এর হাইপের মুল কারন হলো ডাটার ক্রমাগত বৃদ্ধি। যত দিন যাবে ডাটার সংখ্যা ততই এক্সপোনেশিয়ালভাবে বাড়তেই থাকবে। তাই একইভাবে ডাটা সায়েন্স এর চাহিদাও বাড়তে থাকবে। কারণ ডাটা সায়েন্স এর মুল লক্ষ হলো ডাটার সঠিক ব্যাবহার এর মাধ্যমে বিজনেস গ্রোথ বাড়ানো বা কোন আর্টিফিশিয়াল ইন্টেলিজেন্সির মাধ্যমে কাজকে সহজ এবং স্মার্ট করে ফেলা। এক কথায় বলা যেতে পারে রিয়েল লাইফে কোন সমস্যাকে বা কোন বিজনেস ডিসিশনকে সহজতর করতে ডাটাকে সঠিকভাবে ব্যাবহার করা।
Data Science এর ভবিষ্যৎ কি এবং কীভাবে শুরু করবো? PYTHON নাকি R, কি দিয়ে শুরু করবো?
Forbes এর 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।