সীসা তথ্য-NewGenApps প্রত্যয়িত অংশীদার

Leadinfo প্রত্যয়িত অংশীদার হতে পেরে গর্বিত!

ওয়েব এবং মোবাইল অ্যাপ্লিকেশন ডেভেলপমেন্ট

বিগ ডেটা অ্যানালিটিক্স এবং ডেটা সায়েন্স

কৃত্রিম গোয়েন্দা এবং মেশিন লার্নিং

এআর এবং ভিআর সলিউশন

সমস্ত পরিষেবা দেখুন 

ডেটা বিজ্ঞান

ডেটা সায়েন্স এই মুহূর্তে একটি গরম ক্যারিয়ার পছন্দ। ইউএস ব্যুরো অফ লেবার স্ট্যাটিস্টিক্সের মতে, পরিসংখ্যানবিদ এবং ডেটা বিশ্লেষকদের কর্মসংস্থান ২০২30 সালের মধ্যে %০% বৃদ্ধি পাবে বলে আশা করা হচ্ছে। এর কারণ হল যে সমস্ত আকারের ব্যবসাগুলি প্রচুর পরিমাণে ডেটা সংগ্রহ করছে, এবং তাদের সব কিছু বোঝার জন্য মানুষের সাহায্য প্রয়োজন। ডেটা সায়েন্স পরবর্তী বড় জিনিস হয়ে উঠছে তার কারণ হল আজ আমাদের কাছে যে পরিমাণ ডেটা রয়েছে তা। আমরা এমন একটি বিশ্বে বাস করছি যেখানে আমরা প্রতিদিন 2024 কুইন্টিলিয়ন বাইট ডেটা তৈরি করছি। ডেটা সায়েন্স সব কোম্পানির জন্য একটি গুরুত্বপূর্ণ দক্ষতা। এটি দক্ষতা উন্নত করে এবং আপনার ব্যবসার অন্তর্দৃষ্টি প্রদান করে। ডেটা সায়েন্সের মাধ্যমে, আপনি অনুমানের পরিবর্তে সত্যের উপর ভিত্তি করে সিদ্ধান্ত নিতে পারেন। টিডেটা সায়েন্স সম্পর্কে তার সবচেয়ে গুরুত্বপূর্ণ বিষয় হল এটি ব্যবসাগুলিকে আরও ভাল সিদ্ধান্ত নিতে সাহায্য করে। আপনি যদি ডেটা সায়েন্সে কাজ করেন, তাহলে আপনি আপনার কোম্পানিকে তাদের গ্রাহকদের আচরণের অন্তর্দৃষ্টি পেতে সাহায্য করতে পারেন এবং তাদের পণ্য এবং পরিষেবার আরও ভালোভাবে তৈরি করতে এই তথ্য ব্যবহার করতে পারেন।

 

ডেটা সায়েন্স অতীত, বর্তমান এবং ভবিষ্যত।

একটি চ্যালেঞ্জ যে কোণার চারপাশে ঘোরে তা হ'ল এই মেশিনগুলি আসলে কাঠামোগত ও কাঠামোগত ডেটা এবং মানের অ্যালগরিদমের প্রাপ্যতার সাথে মোকাবেলা করতে পারে কিনা। এবং যদি তারা করে, ফলাফল অভাবনীয় হবে। যে পরিবর্তনগুলি সংঘটিত হবে তার মাত্রা আমরা পূর্বাভাস দিতে পারি, আসল রূপান্তরটি লক্ষণীয় হবে। তবে এই সমস্তগুলি অবশ্যই যথেষ্ট পরিমাণে সময় নেওয়ার দাবি করে।

মেশিন লার্নিং নতুন কম্পিউটিং প্রযুক্তির জন্য ধন্যবাদ, অতীতের মতো আজকের মতো নয়। যেহেতু মডেলগুলি নতুন তথ্য প্রকাশ করে, মেশিন লার্নিং এর পুনরাবৃত্তিমূলক দিকটি খুবই গুরুত্বপূর্ণ কারণ তারা স্বাধীনভাবে মানিয়ে নিতে সক্ষম। তারা তাদের প্রদান করা পূর্ববর্তী গণনা থেকে শিক্ষা গ্রহণ করে পুনরাবৃত্তিযোগ্য, নির্ভরযোগ্য ফলাফল এবং সিদ্ধান্ত তৈরি করে। মেশিন লার্নিং এই ধারণা থেকে জন্মগ্রহণ করে যে কম্পিউটারে আসলে কোন নির্দিষ্ট কাজের জন্য প্রোগ্রাম না করে শেখার ক্ষমতা রয়েছে, এটি প্যাটার্ন স্বীকৃতি এবং গবেষকরা কম্পিউটার থেকে ডেটা থেকে শিখতে পারে কিনা তা দেখার উপায় তৈরি করছেন কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা। সাশ্রয়ী মূল্যের ডেটা স্টোরেজ, আরও শক্তিশালী এবং সস্তা কম্পিউটেশনাল প্রসেসিং এবং ক্রমবর্ধমান বৈচিত্র্য এবং উপলব্ধ ডেটার পরিমাণের মতো কিছু কারণের জন্য মানুষ বায়েসিয়ান বিশ্লেষণ এবং ডেটা মাইনিংয়ের মতো মেশিন লার্নিংয়ের প্রতি আগ্রহ পুনরুজ্জীবিত করেছে। এই সমস্ত কিছুর ফলে স্বয়ংক্রিয়ভাবে এবং দ্রুত এমন মডেল তৈরি করা সম্ভব হয়েছে যা আরও জটিল এবং বড় ডেটা বিশ্লেষণ করতে পারে এবং প্রয়োজনে বৃহত্তর স্কেলে আরও সঠিক এবং দ্রুত ফলাফল দিতে পারে। সুনির্দিষ্ট মডেল তৈরি করে, ব্যবসা এবং সংগঠনগুলির লাভজনক এবং সফল সুযোগগুলি স্বীকৃতি দেওয়ার এবং ঝুঁকি কমানোর একটি ভাল সুযোগ রয়েছে এইভাবে মেশিন লার্নিংকে মূল উপাদান হিসাবে পরিণত করে শিল্প. দ্য অতীত হল বর্তমান এবং বর্তমান হল ভবিষ্যৎ। ডেটা হল নতুন মুদ্রা। আপনি আপনার টার্গেট অডিয়েন্স সম্পর্কে যত বেশি তথ্য দিতে পারবেন, ততই আপনি তাদের আকৃষ্ট করতে পারবেন। উদাহরণস্বরূপ, আপনি কতজন লোক আপনার ওয়েবসাইটে ভিজিট করছেন, কতজন লোক আপনার বিজ্ঞাপনে ক্লিক করছে এবং কতজন আপনার সাইটে ক্লিক করছে তা দেখানোর জন্য আপনি ডেটা ব্যবহার করতে পারেন। ডেটা সায়েন্স হচ্ছে ডেটা থেকে জ্ঞান আহরণের অধ্যয়ন। শৃঙ্খলা হল কম্পিউটার বিজ্ঞান, পরিসংখ্যান এবং গণিতের সমন্বয়। এটি একটি খুব বিস্তৃত ক্ষেত্র, এবং এর অনেকগুলি অ্যাপ্লিকেশন রয়েছে।

    ডেটা সায়েন্সের উত্থান

    ডেটা সায়েন্স একটি ক্রমবর্ধমান ক্ষেত্র, এবং এটি চাকরির বিস্তৃত পরিসরকে অন্তর্ভুক্ত করতে পারে। প্রথমত, আপনার কাছে অতীতের তথ্য বিজ্ঞানী আছেন, যিনি ছিলেন গণিতবিদ বা পরিসংখ্যানবিদ। তারপরে, আপনার কাছে বর্তমানের তথ্য বিজ্ঞানী আছেন, যিনি এমন কেউ যিনি ব্যবসাটিও বোঝেন এবং ডেটা-চালিত সিদ্ধান্ত নিতে সহায়তা করতে পারেন। ডেটা হল নতুন তেল। আমরা A থেকে B পর্যন্ত কিভাবে পাই, আমরা কিভাবে নিজেদের বিনোদন দেই, কিভাবে আমরা সাম্প্রতিক ব্রেকিং নিউজ পাই, তার সবকিছুই ডেটার ভিত্তিতে তৈরি। কিন্তু ডেটা সায়েন্স শুধু তথ্য সংগ্রহ এবং বিশ্লেষণের বিষয় নয়। হার্ভার্ড বিজনেস স্কুল থেকে এমবিএ-এর ডেটা সায়েন্টিস্ট গৌরব মুনজাল বলেন, "যেসব কোম্পানি সবচেয়ে বেশি ডেটা চালিত তাদের সফল হওয়ার সম্ভাবনা সবচেয়ে বেশি এবং যেসব কোম্পানি সবচেয়ে বেশি ডাটা চালিত তারাই সবচেয়ে বেশি ডেটা চালিত। শুরু. ডেটা সায়েন্স প্রফেশনাল একজন বিজ্ঞানী যার উপর ফোকাস থাকে ডাটা। ডেটা সায়েন্স একটি দ্রুতগতির এবং সদা পরিবর্তনশীল ক্ষেত্র, এবং ভবিষ্যত আরও বেশি উত্তেজনাপূর্ণ। যত বেশি সংখ্যক শিল্প ডেটার সম্ভাবনার জন্য জেগে উঠছে, আমরা ডেটা বিজ্ঞানের অনেক নতুন এবং উত্তেজনাপূর্ণ অ্যাপ্লিকেশন দেখতে যাচ্ছি। ডেটা বোঝার ক্ষমতা একটি নতুন 'ভাষা' হয়ে উঠছে যা আমাদের সকলের শিখতে হবে। ডেটা সায়েন্স হল পরিসংখ্যান, কম্পিউটার বিজ্ঞান এবং গণিতের ছেদ এবং প্রযুক্তি শিল্পের মধ্যে এটি একটি ক্রমবর্ধমান ক্ষেত্র।

      ডেটা সায়েন্স কেন পরবর্তী বড় বিষয়?

      গোটা বিশ্ব ডিজিটাল হয়ে যাচ্ছে, এবং সোশ্যাল মিডিয়া থেকে পরিধানযোগ্য থেকে ইন্টারনেট অব থিংস পর্যন্ত প্রতিটি নতুন প্রযুক্তি প্রচুর পরিমাণে ডেটা তৈরি করে। বিজ্ঞান একটি ক্রমবর্ধমান ক্ষেত্র, এবং এটি চাকরির বিস্তৃত পরিসরকে অন্তর্ভুক্ত করতে পারে। প্রথমত, আপনার কাছে অতীতের তথ্য বিজ্ঞানী আছেন, যিনি ছিলেন গণিতবিদ বা পরিসংখ্যানবিদ। ডেটা সায়েন্স স্পেস ক্রমশ ভিড় করছে। লুকার, মোড এবং ডমিনো ডেটা ল্যাবের মতো কোম্পানি রয়েছে যা পরিষেবা হিসাবে ডেটা সায়েন্স প্রদান করছে। আইবিএম এবং ওরাকলের মতো traditionalতিহ্যবাহী বিআই বিক্রেতারাও আছেন যারা পরিষেবা হিসাবে ডেটা সায়েন্স দেওয়া শুরু করছেন। অনির্ধারিত ডেটা সায়েন্স হচ্ছে ডেটা থেকে জ্ঞান এবং অন্তর্দৃষ্টি বের করার বিজ্ঞান। এটি একটি অপেক্ষাকৃত নতুন শৃঙ্খলা। এটি ডেটা হেরফের করার পরিবর্তে ডেটা থেকে অন্তর্দৃষ্টি পাওয়ার বিষয়ে বেশি। ডেটা সায়েন্স ডেটাতে প্যাটার্ন শনাক্ত করা থেকে শুরু করে ক্রয়ের উপর ভিত্তি করে পণ্য সুপারিশ করা পর্যন্ত অনেকগুলি অ্যাপ্লিকেশনের জন্য ব্যবহার করা যেতে পারে। ডেটা সায়েন্স ইন্ডাস্ট্রিতে যে জিনিসগুলি পরিবর্তন হবে তার মধ্যে একটি হল যে ডেটা বিজ্ঞানী একজন প্রকৌশলী, আরও একটি পণ্য ব্যবস্থাপক, আরও একটি বিপণন ব্যক্তি এবং আরও একজন ব্যবসায়ী ব্যক্তি হয়ে উঠবেন। ডেটা সায়েন্স মার্কেটিং এবং ব্যবসায়িক জগতে একটি নতুন ঘটনা, কিন্তু এর গুরুত্ব কেবল বাড়ছে। ডেটা সায়েন্স হল পরিসংখ্যান, কম্পিউটার বিজ্ঞান এবং গণিতের সমন্বয়ে ডেটা বিশ্লেষণ করা। ডেটা সায়েন্স প্রবণতা এবং ভবিষ্যতের ডেটার পূর্বাভাস দেওয়ার জন্য অতীতের ডেটা বিশ্লেষণ করতে ব্যবহার করা যেতে পারে

        আমাদের প্রকল্প হাইলাইট

        আমরা কাজ করি, জীবন যাপন করি এবং গড়ে তুলি যোগাযোগ। আমরা স্মার্ট, বড় এবং ছোট সমস্যার নতুন সমাধান খোঁজার উদ্দেশ্য নিয়ে প্রকল্প গ্রহণ করি।

        এই শেয়ার করুন