STUDY MART

আগামীকাল থেকে - Django for Web Development & Ai কোর্সের ৬ষ্ঠ ব্যাচের ক্লাস শুরু হবে। বিস্তারিত প্রথম কমেন্ট।

How I Earned Lakh Lakh Taka From YouTube Video ??
Video: https://youtu.be/1q1V7oqP_Gw

Join Study Mart | Learn Data Science Smartly

Congratulations to Mr. Hasib Gourab
-----------------------------------------
www.aiquest.org

৩০ জন অলরেডি রিকোয়েস্ট করে ফেলছে। আর মাত্র ১৭০ জন দরকার।

পাইথন দিয়ে ডাটা এনালাইসিস কমপ্লিট রোডম্যাপ ২০২৪!
ভিডিও লিংক: https://youtu.be/MxOXm4zApMk

যদি টার্গেট থাকে ২০২৪ সালের মধ্যেই Data Science & AI ফিল্ডের একটি জব ম্যানেজ করবেন, সেক্ষেত্রে আপনার ড্রিম জব কোনটি?
---------------------------------------------------------
aiquest.org এর পক্ষ থেকে নতুন বছরের শুভেচ্ছা ❤

এভাবেই হাটি হাটি পা পা করে আগাচ্ছে! ব্যাপারটা ভালো লাগছে ❤
Channel_Link: https://www.youtube.com/

Congratulations 💥
--------------------------------------------------------------------
Study Mart | Learn Data Science Smartly
www.aiquest.org

আজ রাত ৯ টায়!
--------------------------
www.aiquest.org

Scikit-learn (sklearn) হলো একটি পারমিটিভ মেশিন লার্নিং লাইব্রেরি যা পাইথন ভাষায় লেখা হয়েছে। এটি বিভিন্ন মেশিন লার্নিং টেকনিক ও টুলস সরবরাহ করে এবং ডেটা প্রসেসিং, মডেল সিলেকশন, প্রসেসিং, এবং এভ্যালুয়েশনের জন্য ব্যবহৃত হয়।

এর মধ্যে কিছু গুরুত্বপূর্ণ ক্লাসগুলি হলো:

1. ডেটা প্রসেসিং (Data Preprocessing):
- `sklearn.preprocessing`: ডেটা প্রসেসিংের জন্য বিভিন্ন উপায়ে সাহায্য করে, যেমন স্কেলিং, কেমিক্যাল ইম্পুটেশন, এবং ফিচার সিলেকশন।

2. সুপারভাইজড মেশিন লার্নিং (Supervised Learning):
- `sklearn.linear_model`: লিনিয়ার মডেলের জন্য।
- `sklearn.tree`: ডিসিশন ট্রি এবং র‌্যান্ডম ফরেস্টের জন্য।
- `sklearn.svm`: সাপোর্ট ভেক্টর মেশিন এবং কার্নেল মেথডগুলির জন্য।
- `sklearn.neighbors`: কে-নিয়ারেস্ট নেইবার ক্লাসিফিকেশন এবং রিগ্রেশন জন্য।
- `sklearn.ensemble`: এনসেম্বল মেশিন লার্নিং এলগোরিদম গুলির জন্য।

3. আনসুপারভাইজড মেশিন লার্নিং (Unsupervised Learning):
- `sklearn.cluster`: ক্লাস্টারিং মডেল যেমন K-Means।
- `sklearn.decomposition`: ডাইমেনশনালিটি রিডাকশন যেমন PCA (Principal Component Analysis)।

4. মডেল এভ্যালুয়েশন (Model Evaluation):
- `sklearn.metrics`: মডেল এভ্যালুয়েশনের জন্য বিভিন্ন মেট্রিক এবং স্কোরিং ফাংশন সরবরাহ করে।

এই ক্লাসগুলির মাধ্যমে scikit-learn ব্যবহার করে মেশিন লার্নিং মডেল তৈরি, ট্রেনিং, এবং এভ্যালুয়েট করতে পারেন।

Rashedul Alam Shakil

----*----*----*----*----*----*----*----*----*----*----*----
✅ মেশিন লার্নিং কোর্স মডিউল দেখুন: https://aiquest.org/courses/data-science-machine-learning/

🎉🎉 Congratulations to 🎉🎉 to Mr. Ruhul Amin on securing an AI internship offer from the Huzhou Institute of Zhejiang University. Additionally, he has received an offer for M.Sc. from his university, recognizing his outstanding performance in his department. We are proud of him!
-----------------------------------------------------------------
www.aiquest.org

মাতৃভাষায় Pandas Library শেখার জন্য আমি একটা Playlist তৈরি করতেছি যার নাম "Pandas for Data Science | 5 Mins to Pandas" বর্তমানে 20টি ভিডিও রেকর্ড করা হয়ে গেছে, হয়তো আর ৪০-৫০টি ভিডিও রেকর্ড করতে হবে! আস্তে আস্তে এটাও করে ফেলব ইনশাআল্লাহ! তো যারা 5 Minutes to Pandas ফলো করতেছেন তাদের এই ফ্রি কোর্স সম্পর্কে মতামত কি? হঠাৎ জানতে মন চাইলো!
----------------------------------------------
Full Playlist: https://www.youtube.com/playlist?list=PLKdU0fuY4OFdsmcM817qp1L3ngU5amkak

Python Django ফ্রেমওয়ার্ক দিয়ে Web Development একটি ভ্যালুয়েবল ক্যারিয়ার হিসেবে ধরা হচ্ছে। সেই ধারাবাহিকতায় আমরা নিয়ে এসেছি Django for Web & AI কোর্স। যেখানু শুধু জিরো থেকে এডভান্সড Django ফ্রেমওয়ার্ক ই নয়। শিখতে পারবেন কিভাবে AI & Machine Learning এর প্রজেক্টকে Web এর সাথে ইন্ট্রিগেট করা যায়। কোর্সটি কোন বোরিং রেকর্ডেট ক্লাস নয়। সম্পুর্ন লাইভ ক্লাস থেকে Django Framework শিখার এটাই সুযোগ। কমিউনিটি: Study Mart | Learn Data Science Smartly

ব্যাচ নং: ০৬
ক্লাস শুরু: ০৫ জানুয়ারি,২০২৪

✅ কোর্স আউটলাইন: https://www.aiquest.org/courses/django-for-web-ai/
✅ কোর্স রিভিউ: https://youtu.be/WFe3LKCN9S4
✅ কোর্স প্রজেক্টগুলো: https://youtu.be/sOQm7bYdb9o

আমাদের কোর্স সম্পর্কে কিছু কথাঃ
১. কোর্স ইন্সট্রাক্টর Mr. A N Basar , Django Developer
২. স্টুডেন্টস এবং জব হোল্ডার সবার কথা মাথায় রেখে আমাদের কোর্সের সময় নির্ধারণ করা হয়েছে বাংলাদেশ সময় রাত ৮.০০-১০.০০
৩. প্রতি সপ্তাহে #দুইটি ক্লাস। প্রতিটি ক্লাস লাইভ।
৪. টোটাল Live ক্লাস সংখ্যা 23-24 টি।
৫. যেহেতু ক্লাস রেকর্ড প্রভাইড করা হয়, তাই ক্লাস মিস হলে পরে রেকর্ড দেখে নেয়ার সুযোগ থাকছে।
৫. কোর্স ফি মাত্র ৬০০০ টাকা / ৫৫ ডলার/ ৫০ ইউরো।

সুবিধা সমূহঃ
১. লাইভ ক্লাস। তাই লাইভে কথা বলে সব রকমের সমস্যা সলভ করা যায় এবং একটি মেসেঞ্জার গ্রুপ থাকবে।
২. প্রতিটি ক্লাসের রেকর্ড প্রভাইড করা হয়। তাই ক্লাস মিস হলেও চিন্তা নেই। সকল মেটেরিয়াল প্রভাইড করা হবে।
৩. প্রতিটি ক্লাসের শেষে এসাইনমেন্ট সাবমিট করতে হবে। এতে আপনার প্রাকটিস হয়ে যাবে।
৪. প্রথম ৪টি ক্লাস করার পরে যদি মনে হয় ভালো লাগছে না তবে টাকা ফেরত নেয়ার সুযোগ রয়েছে।
৫. ফুল কোর্স শেষে আপনি কম্লিট একমাত্র প্রজেক্ট করতে পারবেন ইনশাআল্লাহ।
৬. End to End যেকোন মেশিন লার্নিং মডেল ওয়েবসাইটে ইন্ট্রিগেট করতে পারবেন।
৭. কোর্স শেষে একটি কম্লিট ই-কমার্স প্রজেক্ট সাবমিট করতে হবে। সেটি ভালোভাবে সাবমিট করতে পারলে কোর্স কম্প্লিশন #সার্টিফিকেট প্রদান করা হবে।
৮. লাইভ কোর্স ইন্সট্রাক্টর সাপোর্ট।

এনরোল করতে পারেনঃ
To enroll contact: Sohan Khan
Course Coordinator, aiQuest Intelligence
Mob: 01704-265972
Web: www.aiquest.org

Data science is 75% understanding business problems and 25% writing models to figure out how to solve them.
-------------------------------------------------------
Learn data science: www.aiquest.org

#6 Days Left 👈
aiquest.org এর Data Science & Machine Learning with Python কোর্স এর মডিউলটি আমরা এমনভাবে আপডেট করেছি যে, একজন মানুষের যদি কোন প্রোগ্রামিং এর পূর্ব অভিজ্ঞতা না থাকে, তিনিও যেন শুরু থেকে ডাটা সায়েন্স শিখতে পারেন। একদম সফটওয়্যার ইন্সটলেশন থেকে শুরু করে বেসিক Python, বেসিক পরিসংখ্যান, লিনিয়ার এলজেবরা, ডেটা এনালাইসিস, এ.আই. মডেল ক্রিয়েশন, ইভালুয়েশন এবং মডেল অপটিমাইজেশন সহ এডভান্সড মেশিন লার্নিং এর টপক সমুহ। আমাদের কমিউনিটি Study Mart | Learn Data Science Smartly

🕗Batch-19, Orientation: 28, December 2023

✅ মডিউল লিস্ট:
Module 01: Introduction to Data Science & AI
Module 02: Basics Python
Module 03: Regression Algorithms
Module 04: Feature Engineering
Module 05: Basics of Linear Algebra
Module 06: Statistics for Data Science
Module 07: Classification Algorithms
Module 08: ML Model Evaluation
Module 09: Unsupervised Learning
Module 10: Hyperparameter Optimization
Module 11: Deep Learning & Neural Networks

♨️ কোর্স আউটলাইনঃ https://www.aiquest.org/courses/data-science-machine-learning/
🔥 ডেমো ক্লাস: https://youtube.com/watch?v=slkstbuQTHU
🎁 ডাটা সায়েন্স সকল কোর্সসমুহঃ https://aiquest.org
🧭 ডিউরেশনঃ ৫০ ঘন্টা, ফিঃ ৭০০০ টাকা / 70$ / 60£

✅ আমাদের কোর্স সম্পর্কে কিছু কথাঃ
০. প্রতিটি ক্লাস রেকর্ড করা হয়, রেকর্ডের ড্রাইভ একসেস দেয়া হয় এবং ক্লাস শেষে ক্লাস ম্যাটেরিয়াল সহ সবকিছু ক্লাসরুমে আপ্লোড থাকে।
১. স্টুডেন্টস এবং জব হোল্ডার সবার কথা মাথায় রেখে আমাদের কোর্সের সময় নির্ধারণ করা হয়েছে রাত ৯.০০-১১.০০ (BD Time)। দিনঃ শুক্রবার এবং সোমবার।
২. প্রতি সপ্তাহে #দুইটি ক্লাস এবং সকল ক্লাস Zoom এর মাধ্যমে ভার্চুয়ালি অনুষ্ঠিত হবে।
৩. প্রতি ক্লাস দুই ভাগে বিভক্ত প্রথমে থিওরি নিয়ে ডিটেইলস এবং শেষে সেটা পাইথন প্রোগ্রামিং ল্যাংগুয়েজ এর মাধ্যমে ইমপ্লিমেন্ট।
৪. নতুন মডিউল হিসেবে টোটাল ক্লাস সংখ্যা #২৩-২৪টি।
৫. কোর্স ফিঃ 7000 টাকা / 60 ইউরো / 70 ডলার (অনেক সমস্যা থাকলে ২-টি ইনস্টলমেন্টে ফী পেমেন্ট করার সুযোগ দেয়া হয়)
৬. প্রথম ৪টি ক্লাস করার পরে যদি মনে হয় ক্লাস ভালো লাগছে না তবে কোর্স কোর্ডিনেটর এর সাথে কথা বলে এনরোলমেন্ট কেনসেল করা যায় এবং সেক্ষেত্রে অবশ্যই টাকা ফেরত দেয়া হবে।
৭. কোর্সের সকল এসাইনমেন্ট এবং কোর্স শেষে একটা প্রজেক্ট দেয়া হবে সেটি কম্লিট করে সবমিট করলে #সার্টিফিকেট প্রদান করা হয়।

✅ আমাদের কোর্স কেন আলাদাঃ
১. লাইভ ক্লাসে জয়েন না হতে পারলে রেকর্ড দেখে নেয়ার সুযোগ রয়েছে।
২. ২-৩ নাম্বার ক্লাস (প্রায় ৫ ঘন্টা) বেসিক পাইথনের। তাই বেসিক পাইথন না জানলেও সমস্যা নেই।
৩. প্রথমত সবাইকে পাইথন শেখানো হবে এবং সাথে Pandas, Numpy, Matplotlib, Seaborn তো থাকছেই।
৪. আমরা মেইনলি ফোকাশ করেছি ম্যাথমেটিকস এবং স্টাটিসটিকস এর ওপরে। তাই কোর্স মডিউলে যা রয়েছে সবকিছুই অনেক ডিপলি শিখতে পারবেন।
৫. ভার্সিটির প্রথম বর্ষ থেকে চাকরিজীবী, বিজনেস, ইন্জিনিয়ারিং, পরিসংখ্যান, কম্পিউটার সায়েন্স সকল ছাত্রদের জন্য কোর্সটি বেসিক থেকে সাজানো হয়েছে। তাই আপনি নির্দিধায় কোর্সে এনরোল হতে পারেন।
৬. প্রতিটি মেশিন লার্নিং এলগরিদম কিভাবে ম্যাথমেটিক্যালি কাজ করে সেটা দেখানো হয়।
৭. মেশিন লার্নিং এলগরিদম রিলেটেড ইন্টারভিউ কোয়েশন কি ধরনের হয়ে থাকে সেই বিষয়ে ধারনা দেয়া হয়।
৮. সবকিছু ইমপ্লিমেন্ট করা হয় Python দিয়ে তাই কোন ঝামেলা ছাড়াই সহজেই বুঝতে পারবেন।
৯. আমাদের স্টুডেন্ট দের জন্য ফেসবুক গ্রুপ রয়েছে তাই যেকোনো বিষয়ে ডিসকাস করতে পারবেন ২৪ ঘন্টা।
১০. আমাদের মেইন ইনস্টাকটর এর পাশাপাশি একজন কোর্স কোর্ডিনেটর রয়েছে তাই কোর্স রিলেটেড যেকোন সমস্যা নিয়ে আপনি তার সাথে কথা বলতে পারবেন।
১১. প্রতিটি ক্লাস শেষে ডাটাসেট ও এসাইনমেন্ট দেয়া হয় যা আপনার প্রাকটিস করার জন্য অনেক গুরত্বপূর্ণ।

📍কোর্স কারিকুলাম: https://youtu.be/uXE4F_sb8b8
📍কোর্স ইন্সট্রাক্টর :
Rashedul Alam Shakil
Founder of aiQuest Intelligence
Master in Data Science (Major Machine Learning)
Friedrich Alexander University (FAU), Germany

Enroll করতে যোগাযোগ করুন
Sohan Khan
Course Coordinator, aiQuest Intelligence
WhatsApp: 01704-265972

aiquest.org এর Data Science & Machine Learning with Python কোর্স এর মডিউলটি আমরা এমনভাবে আপডেট করেছি যে, একজন মানুষের যদি কোন প্রোগ্রামিং এর পূর্ব অভিজ্ঞতা না থাকে, তিনিও যেন শুরু থেকে ডাটা সায়েন্স শিখতে পারেন। একদম সফটওয়্যার ইন্সটলেশন থেকে শুরু করে বেসিক Python, বেসিক পরিসংখ্যান, লিনিয়ার এলজেবরা, ডেটা এনালাইসিস, এ.আই. মডেল ক্রিয়েশন, ইভালুয়েশন এবং মডেল অপটিমাইজেশন সহ এডভান্সড মেশিন লার্নিং এর টপক সমুহ।

🕗Batch-19, Orientation: 28, December 2023

মডিউল লিস্ট:
Module 01: Introduction to Data Science & AI
Module 02: Basics Python
Module 03: Regression Algorithms
Module 04: Feature Engineering
Module 05: Basics of Linear Algebra
Module 06: Statistics for Data Science
Module 07: Classification Algorithms
Module 08: ML Model Evaluation
Module 09: Unsupervised Learning
Module 10: Hyperparameter Optimization
Module 11: Deep Learning & Neural Networks

♨️ কোর্স আউটলাইনঃ https://www.aiquest.org/courses/data-science-machine-learning/
🔥 ডেমো ক্লাস: https://youtube.com/watch?v=slkstbuQTHU
🎁 ডাটা সায়েন্স সকল কোর্সসমুহঃ https://aiquest.org
🧭 ডিউরেশনঃ ৫০ ঘন্টা, ফিঃ ৭০০০ টাকা / 70$ / 60£

আমাদের কোর্স সম্পর্কে কিছু কথাঃ
০. প্রতিটি ক্লাস রেকর্ড করা হয়, রেকর্ডের ড্রাইভ একসেস দেয়া হয় এবং ক্লাস শেষে ক্লাস ম্যাটেরিয়াল সহ সবকিছু ক্লাসরুমে আপ্লোড থাকে।
১. স্টুডেন্টস এবং জব হোল্ডার সবার কথা মাথায় রেখে আমাদের কোর্সের সময় নির্ধারণ করা হয়েছে রাত ৯.০০-১১.০০ (BD Time)। দিনঃ শুক্রবার এবং সোমবার।
২. প্রতি সপ্তাহে #দুইটি ক্লাস এবং সকল ক্লাস Zoom এর মাধ্যমে ভার্চুয়ালি অনুষ্ঠিত হবে।
৩. প্রতি ক্লাস দুই ভাগে বিভক্ত প্রথমে থিওরি নিয়ে ডিটেইলস এবং শেষে সেটা পাইথন প্রোগ্রামিং ল্যাংগুয়েজ এর মাধ্যমে ইমপ্লিমেন্ট।
৪. নতুন মডিউল হিসেবে টোটাল ক্লাস সংখ্যা #২৩-২৪টি।
৫. কোর্স ফিঃ ৬০০০ টাকা / ৫০ ইউরো / ৬০ ডলার (অনেক সমস্যা থাকলে ২-টি ইনস্টলমেন্টে ফী পেমেন্ট করার সুযোগ দেয়া হয়)
৬. প্রথম ৪টি ক্লাস করার পরে যদি মনে হয় ক্লাস ভালো লাগছে না তবে কোর্স কোর্ডিনেটর এর সাথে কথা বলে এনরোলমেন্ট কেনসেল করা যায় এবং সেক্ষেত্রে অবশ্যই টাকা ফেরত দেয়া হবে।
৭. কোর্সের সকল এসাইনমেন্ট এবং কোর্স শেষে একটা প্রজেক্ট দেয়া হবে সেটি কম্লিট করে সবমিট করলে #সার্টিফিকেট প্রদান করা হয়।

আমাদের কোর্স কেন আলাদাঃ
১. লাইভ ক্লাসে জয়েন না হতে পারলে রেকর্ড দেখে নেয়ার সুযোগ রয়েছে।
২. ২-৩ নাম্বার ক্লাস (প্রায় ৫ ঘন্টা) বেসিক পাইথনের। তাই বেসিক পাইথন না জানলেও সমস্যা নেই।
৩. প্রথমত সবাইকে পাইথন শেখানো হবে এবং সাথে Pandas, Numpy, Matplotlib, Seaborn তো থাকছেই।
৪. আমরা মেইনলি ফোকাশ করেছি ম্যাথমেটিকস এবং স্টাটিসটিকস এর ওপরে। তাই কোর্স মডিউলে যা রয়েছে সবকিছুই অনেক ডিপলি শিখতে পারবেন।
৫. ভার্সিটির প্রথম বর্ষ থেকে চাকরিজীবী, বিজনেস, ইন্জিনিয়ারিং, পরিসংখ্যান, কম্পিউটার সায়েন্স সকল ছাত্রদের জন্য কোর্সটি বেসিক থেকে সাজানো হয়েছে। তাই আপনি নির্দিধায় কোর্সে এনরোল হতে পারেন।
৬. প্রতিটি মেশিন লার্নিং এলগরিদম কিভাবে ম্যাথমেটিক্যালি কাজ করে সেটা দেখানো হয়।
৭. মেশিন লার্নিং এলগরিদম রিলেটেড ইন্টারভিউ কোয়েশন কি ধরনের হয়ে থাকে সেই বিষয়ে ধারনা দেয়া হয়।
৮. সবকিছু ইমপ্লিমেন্ট করা হয় Python দিয়ে তাই কোন ঝামেলা ছাড়াই সহজেই বুঝতে পারবেন।
৯. আমাদের স্টুডেন্ট দের জন্য ফেসবুক গ্রুপ রয়েছে তাই যেকোনো বিষয়ে ডিসকাস করতে পারবেন ২৪ ঘন্টা।
১০. আমাদের মেইন ইনস্টাকটর এর পাশাপাশি একজন কোর্স কোর্ডিনেটর রয়েছে তাই কোর্স রিলেটেড যেকোন সমস্যা নিয়ে আপনি তার সাথে কথা বলতে পারবেন।
১১. প্রতিটি ক্লাস শেষে ডাটাসেট ও এসাইনমেন্ট দেয়া হয় যা আপনার প্রাকটিস করার জন্য অনেক গুরত্বপূর্ণ।

📍কোর্স কারিকুলাম: https://youtu.be/uXE4F_sb8b8
📍কোর্স ইন্সট্রাক্টর :
Rashedul Alam Shakil
Master in Data Science
Friedrich Alexander University (FAU), Germany

Enroll করতে যোগাযোগ করুন
Sohan Khan
Course Coordinator, aiQuest Intelligence
WhatsApp: +88001704265972

Bangladesh 🇧🇩❤️

📊 Data Analysis Specialization 📈 ✔
✅ মডিউল: Statistics, MS Excel, PowerBi, SQL, Tableau, Looker, EDA with Python, Assignments & Projects.
✅ সময়কাল: ৫৫+ ঘন্টা ; মোট প্রজেক্ট: ৬টি
✅ মোট ক্লাস: ২৫ টি ; সময়: 9:00PM
--**-----------**--------------**--------------**--------------**--
✅ Visit Module: https://aiquest.org/courses/data-analysis-specialization/
✅ Ask any question: Sohan Khan
✅ Join Data Science & AI Bangladesh
✅ Subscribe: https://youtube.com/StudyMart
✅ Cell: 01704-265972

Data analyst কে হতে পারবেন?
এই বিষয়ে যদি কথা বলতে চাই তাহলে সবার প্রথমেই কিছু ফিল্ডের উদাহরণ দিতে পারি। যেমন ধরুন –

1. Statisticians: পরিসংখ্যানবিদদের গণিত এবং পরিসংখ্যানের একটি শক্তিশালী পটভূমি রয়েছে, যা Data analysis জন্য অপরিহার্য। তারা তাদের Probability Theory জ্ঞানকে কাজে লাগিয়ে ভবিষ্যদ্বাণী করতে এবং Hypothesis test করতেও প্রয়োগ করতে পারে।

2. Computer scientists: কম্পিউটার বিজ্ঞানীদের শক্তিশালী প্রোগ্রামিং দক্ষতা রয়েছে, যা Data analysis সফটওয়্যারের সাথে কাজ করার জন্য অত্যন্ত গুরুত্বপূর্ণ। তারা Data analysis কৌশলগুলি শক্তিশালী করে এমন অ্যালগরিদমগুলিও সহজে বুঝতে পারেন।

3. Business majors: বিজনেস মেজরদের প্রায়শই ব্যবসায়ের নীতিগুলির একটি শক্তিশালী জ্ঞান থাকে, যা ব্যবসায়িক ক্রিয়াকলাপ সম্পর্কিত ডেটা ব্যাখ্যা করার জন্য সহায়ক হতে পারে। তারা তাদের মার্কেটিং এবং অর্থ সম্পর্কিত জ্ঞান ব্যবহার করে Data-Driven সিদ্ধান্ত তৈরি করতে পারে।

4. Other STEM majors: গণিত, পদার্থবিজ্ঞান এবং ইঞ্জিনিয়ারিংয়ের মতো অন্যান্য STEM ক্ষেত্রের ছাত্ররাও Data analyst হতে প্রয়োজনীয় দক্ষতা এবং জ্ঞান অর্জন করতে পারে।

এরপর প্রশ্ন আসতে পারে কি কি skills থাকা উচিৎ একজন আদর্শ ডেটা অ্যাানালিস্ট এর ?

সাধারণ ভাবে যদি বলি তবে -
সঠিক দক্ষতা এবং প্রশিক্ষণ সহকারে যে কেউ ডেটা অ্যানালিস্ট হতে পারেন। তবে, কিছু সাধারণ যোগ্যতা রয়েছে যা ডেটা অ্যানালিস্টদের মধ্যে সাধারণত থাকে:

1. Strong analytical skills: Data analyst দের ডেটাতে প্যাটার্ন, প্রবণতা এবং সম্পর্ক সনাক্ত করতে সক্ষম হতে হবে। তারা সমালোচনামূলকভাবে চিন্তা করতে এবং সমস্যা সমাধান করতেও সক্ষম হবেন।

2. Technical skills: Data analyst দের ডেটা অ্যানালিসিস সফটওয়্যার, যেমন Excel, SQL, Power BI/Tableau এবং R/Python, ব্যবহারে দক্ষ হতে হবে। তাদের পরিসংখ্যান এবং মেশিন লার্নিংয়ের একটি মৌলিক জ্ঞান থাকা উচিত।

3. Communication skills: Data analyst দের তাদের উপলব্ধি গুলি বিভিন্ন স্টেকহোল্ডারদের কাছে যোগাযোগ করতে সক্ষম হতে হবে, যেমন ব্যবসায়িক নেতৃবৃন্দ, নীতি নির্ধারক এবং জনসাধারণ। একজন ডেটা অ্যানালিস্ট নিজের উপলব্ধি গুলি স্পষ্ট, সংক্ষিপ্ত এবং গঠনমূলক ভাবে উপস্থাপন করতে সক্ষম হবেন।

এবার Technical skills গুলো নিয়ে যদি একটু বলতে চাই যে কোন ক্ষেত্রে কোন স্কিল টা ব্যবহার করা যেতে পারে তার যদি একটু নমুনা প্রকাশ এভাবে করা যেতে পারে। ধরুন -

1. Excel, Google Sheets এগুলা দিয়ে আমরা Data Storing and manipulation করতে পারি এই ক্ষেত্রে Data এর size যদি অনেক বড় হয় সেক্ষেত্রে আসলে SQL এর ব্যবহার করতে পারি। এক্ষেত্রে সম্পূর্ন ব্যাপার টা আরো দ্রুত করা সম্ভব।

2. Data থেকে আমরা আমাদের প্রাপ্ত insights সুন্দর করে উপস্থাপন করার জন্যে আমরা visualization tools ব্যবহার করতে পারি যেমন Power BI / Tableau যেগুলা খুবই interactive.তাছাড়া এদের built in measure function ব্যবহার করে যেকোন ডাটাসেট থেকে আরো নিখূত ভাবে কোন ফলাফল পাওয়া সম্ভব।

3. এখন বাকি সবচেয়ে গুরুত্বপূর্ন কাজ। একজন Data Analyst এর বিভিন্ন বিষয়ে অনুসন্ধান করার জন্যে তাদের প্রায়শ বিভিন্ন ধরনের পরিসংখ্যানিক ও গাণিতিক পরীক্ষা করতে হয়, তাছাড়া আরো অনেক রকমের Repetitive task থাকে যার জন্যে তাকে Programming language ব্যবহার করতে হয়। এই analysis করার জন্যে তাদের পরিসংখ্যান এবং গনিতের জ্ঞান থাকা অত্যন্ত জরুরী এবং এই অনুসন্ধান গুলো করার জন্য Data analyst field এ সবচেয়ে বহুল ভাবে ব্যবহৃত হয় R / Python. সুতরাং এই দুইটি Programming Language এবং পরিসংখ্যান এবং গনিতের জ্ঞান থাকা অবশ্যই জরুরী।

4. আমাদের একটি জিনিস মাথায় রাখতে হবে যে একজন ডাটা সাইন্টিস্ট, সবার আগে একজন ভালো ডেটা এনালিস্ট! তাই আপনার যদি ভবিষ্যৎ টার্গেট হয় ডেটা সাইন্টিস্ট তবে পরবর্তীতে আপনি যদি ভালোভাবে মেশিন লার্নিং শিখতে পারেন, তাহলে খুব সহজেই ডেটা সাইন্টিস্ট হিসেবে প্রমোশন নিতে পারবেন!

Zarin Hasan
Senior BI Analyst, Apple Gadgets Ltd.
Data Analysis Instructor, aiQuest Intelligence
—--------------------------------------------------------------------
Join, Data Analysis Specialization: https://aiquest.org/courses/data-analysis-specialization/
Community: Study Mart | Learn Data Science Smartly

সফল Data Analyst এর জন্য ডীপ বিশ্লেষণের ক্ষমতা, প্রোগ্রামিং জ্ঞান, পরিসংখ্যান বোঝার ক্ষমতা, এবং ভাষার দক্ষতা গুলি অত্যন্ত গুরুত্বপূর্ণ।

✅ একজন সফল ডেটা এনালিস্ট বৈশিষ্ট্যগুলি হতে পারে:
1. দক্ষতা ও প্রস্তুতি: ডেটা এনালিসিস করার জন্য ড্যাশবোর্ড বা ডেটার রিপ্রেজেন্টেশন সুসজ্জিত হতে হবে, যাতে বিভিন্ন উপায়ে ডেটা বোঝা যায়।

2. পরিসংখ্যান জ্ঞান: ডেটা সম্পর্কে স্বাভাবিক পরিসংখ্যান বোঝা এবং এটি ব্যবহার করে তার বিভিন্ন মূল্যায়ন করা অত্যন্ত গুরুত্বপূর্ণ।

3. প্রোগ্রামিং নলেজ: ডেটা এনালিসিসে বিভিন্ন প্রোগ্রামিং ভাষা ব্যবহার করতে হতে পারে, যেমন Python এবং SQL।

4. ভাষার দক্ষতা: ডেটা অ্যানালাইসিস রিপোর্ট তৈরি করার জন্য সুসজ্জিত ভাষা ব্যবহার করতে হতে পারে, যাতে অন্যদের সাথে সহজেই যোগাযোগ করা যায়।

5. ব্যক্তিগত ক্যারিয়ার উন্নতি: নতুন টেকনোলজি এবং টুল সম্পর্কে আগ্রহী এবং নতুন কিছু শেখার জন্য আগ্রহী হতে হবে।

✅ উদাহরণ হিসেবে, একজন ডেটা এনালিস্ট যেগুলি ব্যবহার করতে পারে:

- Python: ডেটা প্রস্তুতি এবং এনালিসিসের জন্য প্রোগ্রামিং ভাষা গুরুত্বপূর্ণ। পাইথনে অনেক লাইব্রেরি রয়েছে।
- SQL: ডেটাবেস থেকে ডেটার সাথে কথোপকথন এবং প্রস্তুত করতে ব্যবহার করার জন্য SQL গুরুত্বপূর্ণ।
- Excel এবং BI টুল: ডেটা ভিজুয়ালাইজেশন এবং রিপোর্টিং জন্য BI টুল গুরুত্বপূর্ণ। যেমন: PowerBi, Tableau, Looker, Qlik ইত্যাদি।

এই ধরনের জ্ঞান, দক্ষতা, এবং ব্যক্তিগত উন্নতি সহজেই একজন সফল ডেটা এনালিস্ট হওয়ার জন্য গুরুত্বপূর্ণ।

***--------------***---------------***------------***
✅ Data Analysis Specialization:
https://aiquest.org/courses/data-analysis-specialization/

➡ 11 FREE Generative AI Courses by Google 🤖🧠
Generative AI defines the future - are you fluent yet? As adoption accelerates into 2024, Google has unlocked the doors to understanding for all with 11 free online courses. Don't get left behind.

➡ 𝗜𝗻𝘁𝗿𝗼𝗱𝘂𝗰𝘁𝗶𝗼𝗻 𝘁𝗼 𝗚𝗲𝗻𝗲𝗿𝗮𝘁𝗶𝘃𝗲 𝗔𝗜 𝗟𝗲𝗮𝗿𝗻𝗶𝗻𝗴 𝗣𝗮𝘁𝗵
Introduction to Generative AI - https://lnkd.in/eNu-_kgd
Introduction to Large Language Models - https://lnkd.in/esgJai37
Introduction to Responsible AI - https://lnkd.in/eMbycrw8
Generative AI Fundamentals - https://lnkd.in/e6c3Tnn7
Responsible AI: Applying AI Principles with Google Cloud - https://lnkd.in/e6HgvynH

➡ 𝗚𝗲𝗻𝗲𝗿𝗮𝘁𝗶𝘃𝗲 𝗔𝗜 𝗳𝗼𝗿 𝗗𝗲𝘃𝗲𝗹𝗼𝗽𝗲𝗿𝘀 𝗟𝗲𝗮𝗿𝗻𝗶𝗻𝗴 𝗣𝗮𝘁𝗵
Introduction to Image Generation - https://lnkd.in/eYmTamdk
Attention Mechanism - https://lnkd.in/e8thRZDk
Encoder-Decoder Architecture - https://lnkd.in/eqQugaDQ
Transformer Models and BERT Model - https://lnkd.in/eZQS9e5G
Create Image Captioning Models - https://lnkd.in/ebq9rJQM
Introduction to Generative AI Studio - https://lnkd.in/eqJDSRPw

একজন সফল Data Analyst এর জন্য ডীপ বিশ্লেষণের ক্ষমতা, প্রোগ্রামিং জ্ঞান, পরিসংখ্যান বোঝার ক্ষমতা, এবং ভাষার দক্ষতা গুলি অত্যন্ত গুরুত্বপূর্ণ।

✅ একজন সফল ডেটা এনালিস্ট বৈশিষ্ট্যগুলি হতে পারে:
1. দক্ষতা ও প্রস্তুতি: ডেটা এনালিসিস করার জন্য ড্যাশবোর্ড বা ডেটার রিপ্রেজেন্টেশন সুসজ্জিত হতে হবে, যাতে বিভিন্ন উপায়ে ডেটা বোঝা যায়।

2. পরিসংখ্যান জ্ঞান: ডেটা সম্পর্কে স্বাভাবিক পরিসংখ্যান বোঝা এবং এটি ব্যবহার করে তার বিভিন্ন মূল্যায়ন করা অত্যন্ত গুরুত্বপূর্ণ।

3. প্রোগ্রামিং নলেজ: ডেটা এনালিসিসে বিভিন্ন প্রোগ্রামিং ভাষা ব্যবহার করতে হতে পারে, যেমন Python এবং SQL।

4. ভাষার দক্ষতা: ডেটা অ্যানালাইসিস রিপোর্ট তৈরি করার জন্য সুসজ্জিত ভাষা ব্যবহার করতে হতে পারে, যাতে অন্যদের সাথে সহজেই যোগাযোগ করা যায়।

5. ব্যক্তিগত ক্যারিয়ার উন্নতি: নতুন টেকনোলজি এবং টুল সম্পর্কে আগ্রহী এবং নতুন কিছু শেখার জন্য আগ্রহী হতে হবে।

✅ উদাহরণ হিসেবে, একজন ডেটা এনালিস্ট যেগুলি ব্যবহার করতে পারে:

- Python: ডেটা প্রস্তুতি এবং এনালিসিসের জন্য প্রোগ্রামিং ভাষা গুরুত্বপূর্ণ। পাইথনে অনেক লাইব্রেরি রয়েছে।
- SQL: ডেটাবেস থেকে ডেটার সাথে কথোপকথন এবং প্রস্তুত করতে ব্যবহার করার জন্য SQL গুরুত্বপূর্ণ।
- Excel এবং BI টুল: ডেটা ভিজুয়ালাইজেশন এবং রিপোর্টিং জন্য BI টুল গুরুত্বপূর্ণ। যেমন: PowerBi, Tableau, Looker, Qlik ইত্যাদি।

এই ধরনের জ্ঞান, দক্ষতা, এবং ব্যক্তিগত উন্নতি সহজেই একজন সফল ডেটা এনালিস্ট হওয়ার জন্য গুরুত্বপূর্ণ।
***--------------***---------------***------------***
✅ Data Analysis Specialization:
https://aiquest.org/courses/data-analysis-specialization/