আলোচনা - 

0

আলোচনা - 

0

বিগ ডেটা বনাম তথ্য বিজ্ঞান

বড় ডেটা এবং এটি বিজ্ঞানের মধ্যে এখনও খুব বেশি পার্থক্য নাও থাকতে পারে, এটি সর্বদা অনেকের মনকে উদ্দীপ্ত করেছে এবং তাদের একটি দ্বিধায় ফেলেছে। এই ব্লগে, আমরা এই দুটি শর্তের মধ্যে প্রকৃত পার্থক্যটি বিশদভাবে কভার করব। আমরা তাদের প্রত্যেকটির অর্থ কী দিয়ে শুরু করব।

ডেটা বিজ্ঞান

An evolutionary extension of পরিসংখ্যান that deals with large volumes of information with the help of computer science technologies. এটি একটি গুরুত্বপূর্ণ ভূমিকা পালন করেছেe এর সম্প্রসারণে কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা, মেশিন লার্নিং, দ্য কিছু ইন্টারনেট (IoT), ইত্যাদি

বড় ডেটা

প্রতিষ্ঠান বিভিন্ন উত্স থেকে বিভিন্ন ধরণের তথ্য বিস্তৃত সংগ্রহের সাথে এবং এটি স্ট্যান্ডার্ড ডাটাবেস ফর্ম্যাটে উপলব্ধ। এটি সিদ্ধান্ত গ্রহণ এবং কৌশলগত পরিচালনা সম্পর্কে আরও ভাল অন্তর্দৃষ্টি দিতে সহায়তা করে।

শ্রেণীবিন্যাস

বড় ডেটা কাঠামোগত, আধা-কাঠামোগত, এবং কাঠামোগত হিসাবে শ্রেণিবদ্ধ করা হয়:

  • কাঠামোগত - তথ্য এটি প্রাক-সংজ্ঞায়িত নয় যেমন, সোশ্যাল নেটওয়ার্ক, ইমেল, ব্লগ, ডিজিটাল চিত্র এবং সামগ্রী images
  • আধা-কাঠামোগত - যেখানে ডাটাবেস মডেল প্লাসে তথ্যের কোনও পৃথকীকরণ নেই, কাঠামোর পরিমাণ উদ্দেশ্যটির উপর নির্ভর করে। উদাহরণ: এক্সএমএল ফাইল, জেএসএন ফাইল, নোএসকিউএল ডাটাবেস ইত্যাদি
  • কাঠামোগত - পুনর্গঠনযোগ্য ক্রম অনুসরণ করে এবং সহজেই অ্যাক্সেস করা যায় এবং কোনও ব্যক্তি বা কম্পিউটার প্রোগ্রাম দ্বারা ব্যবহার করা যায়। উদাহরণ: নাম, ঠিকানা ইত্যাদি

কাঠামোগত তথ্য বোঝার পক্ষে বেশ সহজ, যদিও বিভিন্ন স্ট্যাটিস্টিকাল সরঞ্জাম এবং প্রযুক্তি ব্যবহার করে তথ্য নিষ্কাশন করতে কাঠামোগত ফর্মের জন্য কাস্টমাইজড মডেলিং কৌশলগুলি প্রয়োজন।

মূল পার্থক্য - বড় ডেটা বনাম তথ্য বিজ্ঞান

এই দুটি বিষয়ের মধ্যে বেশ কিছুটা বিভ্রান্তি রয়েছে। যদিও মেশিন লার্নিং এর একটি উপসেট তথ্য বিজ্ঞান, তারা একই নয়.

  • বিশাল উপাত্ত বৈশ্লেষিক ন্যায় helps organizations to harness information efficiency to understand the untapped market, thereby enhance competitiveness and efficiency. On the other hand, তথ্য বিজ্ঞান is concentrated more towards providing modeling techniques and methods to evaluate information in a precise manner.
  • The amount of raw information collected by companies is massive. The attempt to utilize this information to extract actionable insights is তথ্য বিজ্ঞান.
  • বড় ডেটা ব্যবহারের জন্য নির্দেশিত 3 ভি হ'ল वेग, বিভিন্নতা এবং ভলিউম।
  • ডেটা বিজ্ঞান uses theoretical as well as practical means to garner insights from large volumes of information. On the other hand, big data is a pool of unstructured information with no inherent value unless analyzed with deductive and inductive reasoning.
  • Big data analysis involves an enormous amount of information that needs to be mined. ডেটা বিজ্ঞান ব্যবহারসমূহ মেশিন লার্নিং অ্যালগরিদমগুলি পূর্ববর্তী অসংগঠিত তথ্যের স্তূপ থেকে অন্তর্দৃষ্টি তৈরি করতে পরিসংখ্যানগত মডেলগুলি ডিজাইন এবং বিকাশের জন্য।

যেখানে প্রাক্তন প্রযুক্তি, কম্পিউটার সরঞ্জাম এবং সফ্টওয়্যার এর সাথে আরও সম্পর্কিত, পরেরটি ব্যবসায়িক সিদ্ধান্তগুলিতে বেশি মনোনিবেশ করে।

উপসংহার

তথ্য বিভাজন শিল্পের বর্তমান প্রবণতা বিজ্ঞানের চেয়ে বড় ডেটাগুলিতে বেশি মনোনিবেশ করে। একটির ব্যবহার ব্যবসায়ের বিভিন্ন গ্রাহক নিদর্শন, প্রবণতা এবং আচরণ পর্যবেক্ষণ করতে দেয়, অন্যটি সংস্থাগুলিকে আরও ভাল সিদ্ধান্ত গ্রহণে সহায়তা করে ব্যবসায়ের মূল্য সংযোজন করে।

ট্যাগ্স:

অনুরাগ

0 মন্তব্য

তুমিও পছন্দ করতে পার

ভবিষ্যদ্বাণীমূলক বিশ্লেষণ - প্রক্রিয়া এবং এর প্রয়োগসমূহ

ভবিষ্যদ্বাণীমূলক বিশ্লেষণ - প্রক্রিয়া এবং এর প্রয়োগসমূহ

ভবিষ্যদ্বাণীমূলক বিশ্লেষণগুলি হ'ল ডেটা বিশ্লেষণ, পরিসংখ্যানের মডেলিং এবং মেশিন লার্নিং প্রযুক্তির ব্যবহার সম্ভাব্য ফলাফলগুলির 'পূর্বাভাস' দেওয়ার জন্য।

5 ব্যবসায় এ রিগ্রেশন অ্যানালাইসের অ্যাপ্লিকেশন

5 ব্যবসায় এ রিগ্রেশন অ্যানালাইসের অ্যাপ্লিকেশন

রিগ্রেশন বিশ্লেষণ ব্যবসায়ের বিক্রয় এবং মুনাফার উপর বিভিন্ন কারণের প্রভাব বিশ্লেষণ করতে পারে। এখানে ব্যবসায় রিগ্রেশন বিশ্লেষণের কিছু অ্যাপ্লিকেশন:

কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা বনাম মেশিন লার্নিং বনাম ডেটা সায়েন্স

কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা বনাম মেশিন লার্নিং বনাম ডেটা সায়েন্স

কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা বনাম মেশিন লার্নিং বনাম ডেটা সায়েন্স - এই বুজওয়ার্ডগুলির মধ্যে পার্থক্য জানুন। আপনি কি জানেন যে এগুলির প্রত্যেকটি কীভাবে ব্যবসায় প্রয়োগ হয়?

আমাদের নিউজলেটার সদস্যতা

আমাদের নিউজলেটার সদস্যতা

আমাদের দলের সর্বশেষ খবর এবং আপডেটগুলি পেতে আমাদের মেইলিং তালিকায় যোগ দিন।

আপনি সফলভাবে সাবস্ক্রাইব আছে!

এই শেয়ার করুন
%d এই ভালো ব্লগার: