বাংলাদেশ ডাটা সায়েন্স এর ভবিষ্যৎ কি? কাজ শুরু করবো Python নাকি R দিয়ে?

বাংলাদেশ ডাটা সায়েন্স এর ভবিষ্যৎ কি? কাজ শুরু করবো Python নাকি R দিয়ে?

ডাটা সায়েন্স এর ধারনা :

Forbes এর একটা জরিপ মতে ২০৩০ সালের মধ্যে প্রায় ১৩টি জব সেক্টর পুরোপুরি অটোমেটেড হয়ে যাবে এবং World Economic Forum এর জরিপ থেকে ধারণা করা হয় অটোমেশন এর কারণে প্রায় ৭৫ মিলিয়ন জব ডিসপ্লেস হয়ে গেলেও মজার বিষয় হলো মোট প্রায় ১৩৩ মিলিয়ন নতুন জব জেনারেট করবে। তবে অটোমেশন এর কারণে কিছু নিম্ন এবং মধ্যম স্কিল এর জব অটোমেটেড করা সম্ভব হলেও কখনোই ডাটা সায়েন্স এর জব নষ্ট করা সম্ভব নয়। অটোমেশন কেন ডাটা সায়েন্স এর জবগুলো  নষ্ট করতে পারবে না সেটা বুঝতে চাইলে ডাটা সায়েন্স কি এবং ডাটা সায়েন্স ইকোসিস্টেম কিভাবে কাজ করে এটা বুঝতে হবে।তাহলে শুরুতে আমাদের ডাটা সায়েন্স নিয়ে একটু ধারণা নেয়া উচিত। আমি যদি সবথেকে সহজ ভাষায় বলতে চাই তবে, ডাটা সায়েন্স হলো কয়েকটা বিষয় মিলে হাইব্রিড একটা বিষয় এবং ডাটা সায়েন্স যেসব বিষয়কে ফোকাস করে গঠিত সেগুলা হলো – পরিসংখ্যান, ফলিত গণিত এবং কম্পিউটার সায়েন্স।

বাংলাদেশে ডাটা সায়েন্স এর সম্ভবনা :

যেকোন জবকে আমরা তখনি লুক্রেটিভ বলে থাকি যখন এর মার্কেট ভ্যালু, জব স্যালারি, এবং ভবিষ্যত চাহিদা সবকিছুই অনেক ভালো থাকে। এবার তাহলে বুঝতে হবে ডাটা সায়েন্স বিষয়ক জব মার্কেট কেমন? এটা সত্যি যে বর্তমান যুগের সবথেকে লুক্রেটিভ জব গুলোর বেশিরভাগই ডাটা সায়েন্স এর ওপর ভিত্তি করে প্রতিষ্ঠিত। Glassdoor এর তথ্য অনুযায়ী আমেরিকায় একজন ডাটা সায়েন্টিস্ট তার অভিজ্ঞতা অনুসারে বছরে প্রায় $95k – $200k স্যালারি নিয়ে থাকেন। ডাটা সায়েন্স এর ওপর ভিত্তি করে যেসব জব পজিশন তৈরি হয়েছে যথাক্রমে – Machine Learning Engineer, Database  Administrator, Data Architect, Data Engineer, Business Analyst, Data Analyst, Data Scientist, etc.

বাংলাদেশে ডাটা সায়েন্স এর ডিমান্ড  :

এখন জানবো তাহলে বাংলাদেশে চাহিদা কেমন? হ্যা, এটা সত্য ডাটা সায়েন্স রিলেভ্যান্ট জবের চাহিদা বাংলাদেশেও অনেক। তবে বাংলাদেশের প্রযুক্তির উন্নয়নের সাথে সাথে এর চাহিদা বেড়েই চলছে এবং ভবিষ্যতে চাহিদা আরও বাড়বে। বাংলাদেশের অনেক প্রাইভেট কোম্পানি তাদের বিজনেস গ্রোথ রেট বৃদ্ধি করার জন্য নতুন নতুন ডাটা সায়েন্স রিলেভ্যান্ট জব নিয়োগ দিচ্ছেন।

বাংলাদেশে ডাটা সায়েন্স রিলেটেড বিসনেস এর গ্রোথ :

আপনার হয়তো মনে প্রশ্ন জাগতে পারে বিজনেস গ্রোথ রেট বৃদ্ধি করার সাথে ডাটা সায়েন্স এর সম্পর্ক কি? হ্যা অবশ্যই আছে। আপনাকে একটা ছোট্ট উদাহরণএর মাধ্যমে বিষয়টি পরিস্কার করছি, ধরুন আপনি ইউটিউবে সার্চ করলেন ‘python tutorial’ এটা সার্চ করার পরে হয়তো ইউটিউব আপনার হোমপেজে অনেকগুলো টিউটোরিয়াল সাজেশনে এনে দেবে এবং আপনি যখন একটা ভিডিও ক্লিক করার পরে কিছুক্ষণ দেখে হয়তো কেটে দেবেন। পরবর্তীতে যখনি আপনি ইউটিউবে যাবেন আশা করা যায় অন্য সব ভিডিওর পাশাপাশি কমপক্ষে ১-৩ টি পাইথন প্রোগ্রামিং এর ভিডিও হোমপেজে এনে দেবেই। তবে এর কারণ কি? আপনি যখন সার্চ করেছেন তখনি ইউটিউব বুঝতে পেরেছে আপনি Pythonএ ইন্টারেস্টেড।তাই পরবর্তীতে আপনার সামনেএইধরনের ভিডিও সাজেস্ট করেছে। 

স্টেপ বাই স্টেপ ডাটা সায়েন্স শেখার কৌশলসমূহ :

এখন মনে প্রশ্ন জাগা টা স্বাভাবিক যে এই কাজগুলো হয় কিভাবে? এটা নিয়ে বিস্তারিত আলোচনা করতে গেলে কথা বলতে হবে মেশিন লার্নিং, এনএলপি এবং ডাটা মাইনিং নিয়ে। ML, NLP, DM সবকিছুই ডাটা সায়েন্স এর সাবসেট বলতে পারেন। ডাটা সায়েন্স শিখতে চাই। তবে কিভাবে শুরু করবো? এই প্রশ্নটা যেন প্রতিটি মানুষের একটা কমন প্রশ্ন। 

কেন নির্বাচন করবো পাইথন প্রোগ্রামিং :

আমি আমার অভিজ্ঞতা থেকে কিছু টিপস শেয়ার করবো আশা করি নতুনদের জন্য অনেক উপকারে আসবে। প্রথমত, ডাটা সায়েন্স এ মাস্টার্স কোর্স বা প্রফেসনাল করার মাধ্যমে শিখতে পারেন স্কিল জবস এর সাথে Course Details: Click Here.ধরুন আপনি আজ ঠিক করেছেন ডাটা সায়েন্স শিখতে চান। তবে আপনার করণীয় হলো প্রথমেই আপনাকে Python অথবা R Programming Language এর বেসিক ভালোভাবে শিখে নিতে হবে। এখানে এসে প্রায় ৮০%+ মানুষ কনফিউশানে থাকেন যে কোনটা দিয়ে শুরু করবো? উত্তর হলো আপনার যেটা ভালো লাগে। তবে পাইথন প্রোগ্রামিং দিয়ে শুরু করাটা বেস্ট ডিসিশন। পাইথনের বেসিক প্রোগ্রামিং থেকে অ্যাডভান্সড লেভেল অবধি সাপোর্ট পাবেন স্কিল জবস এর মাধ্যমে .

কেন নির্বাচন করবো R প্রোগ্রামিং :

এবার আসি আমি R প্রোগ্রামিং এর কথা না বলে কেন Python এর কথা বললাম। সত্যি বলতে পাইথনের সিনট্যাক্স মনে রাখা অনেকটা সহজ এবং আর এর থেকে পাইথনের রিসোর্স অনেক বেশি পাবেন। আপনি যখন ইমেজ,এনএলপি রিলেটেড কাজ কাজ করতে যাবেন আপনার পাইথনের কোন বিকল্প নেই। পাইথনের ওপর ভিত্তি করে ডিপ লার্নিং ফ্রেমওয়ার্ক যেমন Tensorflow or Pytorch এর মাধ্যমে খুব সহজেই এসব কাজ করতে পারবেন। Python এ রয়েছে Sklearn এর মতো মেশিন লার্নিং লাইব্রেরি। Numpy এর মতো মেট্রিক্স লাইব্রেরি, Pandas মতো ডাটাফ্রেম লাইব্রেরি যা এককথায় অসাধারণ।

তবে R কোন দিক দিয়ে কম নয়। R এ রয়েছে ২৪০০+ পরিসংখ্যানের লাইব্রেরি এবং যার ৩০০০+ বিল্ড ইন ফাংশন। যার মাধ্যমে স্টাস্টিক্যাল এনালাইসিস করা খুবই সহজ। আপনি ভালো ডাটা সায়েন্টিস্ট হতে চাইলে পাইথন, আর দুইটা ভাষায় পারদর্শী হতে হবে। এবং পাশাপাশি MS Excel, SQL Database, SPSS, Weka আস্তে আস্তে শিখে নিতে হবে।

যখন আপনার বেসিক পাইথন শেষ তারপরে আপনার করনীয় হলো NumPy, Pandas, Seaborn, Matplotlib সম্পর্কে মোটামুটি ধারণা নেয়া। কারণ প্রতিটি ডাটা সায়েন্স প্রজেক্টের প্রায় ৭০% সময় ব্যায় হয় ডাটা প্রিপ্রসেসিং এবং স্টাটিসটিক্যাল এনালাইসিসে। তাই আপনাকে কমপক্ষে Pandas এবং Seaborn ভালো জানতেই হবে। তারপরে আপনার কাজ আপনি আপনার মডেল ডেভেলপমেন্ট করার জন্য এলগরিদম সিলেকশন করা। যেহেতু আপনি Python দিয়ে শুরু করবেন তাই আপনি প্রয়োজনীয় সকল এলগরিদম পাবেন সাইকিট লার্ন এর মধ্যে। সবকিছু শেখার জন্য আপনার জন্য বেস্ট রিসোর্স হতে পারে study mart এর পাইথন প্লেলিস্ট। সেখানে বাংলা ভাষায় সবকিছু সুন্দর করে স্টেপ বাই স্টেপ দেখানো হয়েছে। আর ইংরেজিতে রিসোর্স হিসেবে Coursera, MIT OpenCourseWare, Krish Naik, Edureka etc. ফলো করতে পারেন।

মেশিন লার্নিং শেষ করে আপনি শুরু করবেন ডিপ লার্নিং এবং এন,এল,পি। এখানেও আপনি ওপরের রিসোর্সগুলো ফলো করতে পারেন। আর বলে রাখা ভালো আপনি যদি একজন দক্ষ ডাটা সায়েন্টিস্ট হতে চান স্কিল জবসের প্রোফেসনাল কোর্সের  কোন বিকল্প নেই। জয়েন হতে পারেন আমাদের ডাটা সায়েন্স ও মেশিন লার্নিং প্রফেশনাল কোর্সেটিতে।   

Course Details: Click Here

Verified Facebook Page Link: Click Here
Visit our biggest Job Portal : Click Here

Leave a Reply

Your email address will not be published. Required fields are marked *