- ডেটা বিজ্ঞানীরা ব্যবসায়িক সিদ্ধান্ত গ্রহণ উন্নত করতে পরিসংখ্যান এবং বিশ্লেষণ ব্যবহার করেন।
- তার ভূমিকার মধ্যে রয়েছে হ্যাডোপের মতো সরঞ্জাম ব্যবহার করে বিপুল পরিমাণে ডেটা প্রক্রিয়াকরণ করা।
- তারা ডেটা বিশ্লেষণ থেকে শুরু করে প্রোগ্রামিং এবং ভিজ্যুয়ালাইজেশন পর্যন্ত বিভিন্ন কাজে বিশেষজ্ঞ।
- প্রযুক্তিগত তথ্য অ-প্রযুক্তিগত দর্শকদের কাছে পৌঁছে দেওয়ার জন্য যোগাযোগ দক্ষতা গুরুত্বপূর্ণ।
ডেটা সায়েন্টিস্ট: ভূমিকা এবং দায়িত্ব
একজন ডেটা সায়েন্টিস্ট কী?
একজন ডেটা সায়েন্টিস্ট হলেন একজন পেশাদার যিনি ডেটা বিশ্লেষণ, ডেটা মাইনিং এবং মেশিন লার্নিং-এ বিশেষজ্ঞ। তারা ভবিষ্যদ্বাণীমূলক মডেল তৈরি করতে মেশিন লার্নিং ব্যবহার করে যাতে তাদের ব্যবসা দ্রুত, আরও দক্ষতার সাথে এবং আরও লাভজনকভাবে বৃদ্ধি পেতে পারে।
ডেটা সায়েন্টিস্টদের সাধারণত বিভিন্ন ব্যবসা প্রতিষ্ঠান বা প্রযুক্তি সংস্থা নিয়োগ করে থাকে। শিল্পক্ষেত্রের উপর নির্ভর করে একজন ডেটা সায়েন্টিস্টের ভূমিকা ভিন্ন হয়; তবে, এতে সাধারণত হ্যাডুপের মতো টুল ব্যবহার করে বিপুল পরিমাণ তথ্য ( বিগ ডেটা ) দ্রুত প্রক্রিয়াকরণ করা হয়।
একজন ডেটা সায়েন্টিস্ট হিসেবে, আপনি আপনার দক্ষতা ব্যবহার করে বৃহৎ এবং জটিল ডেটা সেট বিশ্লেষণ করবেন। আপনি তথ্য থেকে তথ্য বের করবেন এবং যা পেয়েছেন তার উপর ভিত্তি করে ভবিষ্যদ্বাণী করবেন। আপনার কাজের মধ্যে এমন মডেল এবং অ্যালগরিদম তৈরি করাও অন্তর্ভুক্ত থাকতে পারে যা কোম্পানিগুলিকে তাদের সংগৃহীত তথ্য ব্যবহার করে আরও ভাল সিদ্ধান্ত নিতে সহায়তা করে।
ডেটা সায়েন্টিস্টের ভূমিকা তুলনামূলকভাবে নতুন এবং এখনও সুনির্দিষ্ট নয়।
বিভিন্ন ধরণের ডেটা বিজ্ঞানী আছেন, যাদের দায়িত্ব এবং কর্তৃত্বের স্তর বিভিন্ন। একজন জুনিয়র-স্তরের বিশ্লেষক বিভিন্ন উৎস থেকে তথ্য সংগ্রহ এবং সংগঠিত করার জন্য দায়ী হতে পারেন, অন্যদিকে একজন বিশেষজ্ঞ-স্তরের বিশ্লেষকের একটি প্রতিষ্ঠানের আইটি বিভাগ বা ব্যবসায়িক ইউনিটের মধ্যে গুরুত্বপূর্ণ সিদ্ধান্ত গ্রহণের কর্তৃত্ব থাকতে পারে।
ডেটা বিজ্ঞানীদের প্রায়শই ব্যবসা বা প্রযুক্তি সংস্থাগুলি নিয়োগ করে।
আপনি যদি একজন ডেটা সায়েন্টিস্ট হতে আগ্রহী হন, তাহলে আপনি হয়তো ভাবছেন কোথায় চাকরি পাবেন। ডেটা বিজ্ঞানীদের প্রায়শই এমন উদ্যোগ বা প্রযুক্তি সংস্থাগুলি নিয়োগ করে যাদের ডেটার ক্ষেত্রে বড় সমস্যা রয়েছে। তারা এই সমস্যাগুলি সমাধানের জন্য ডেটা ইঞ্জিনিয়ারদের সাথে কাজ করে, যার মধ্যে গ্রাহক সন্তুষ্টি উন্নত করা থেকে শুরু করে লোকেরা কী চায় তা জানার আগেই ভবিষ্যদ্বাণী করা পর্যন্ত যেকোনো কিছু অন্তর্ভুক্ত থাকতে পারে।
কখনও কখনও একটি কোম্পানি একজন ডেটা সায়েন্টিস্টকে নিয়োগ করে কারণ তারা এমন কাউকে চায় যে তাদের সমস্যাটি তাদের দলের অন্যদের চেয়ে ভালোভাবে বোঝে, এবং কখনও কখনও কারণ একজন পরামর্শদাতা তাদের বলেছে যে তাদের একজনের প্রয়োজন।
নতুন কর্মচারী (অথবা দুজন) নিয়োগের জন্য আপনার কারণ যাই হোক না কেন, যারা তাদের চান তাদের জন্য প্রচুর সুযোগ রয়েছে। ডেটা সায়েন্সের চাকরিগুলি সাধারণত কেবল চমৎকার বেতনই দেয় না, বরং কাছাকাছি ইন্টারনেট অ্যাক্সেস থাকলে অবস্থান এবং কাজের সময়সূচীতেও নমনীয়তা থাকে।
মেশিন শেখার
তারা ভবিষ্যদ্বাণীমূলক মডেল তৈরি করতে মেশিন লার্নিং ব্যবহার করে যাতে তাদের ব্যবসা দ্রুত, আরও দক্ষতার সাথে এবং লাভজনকভাবে বৃদ্ধি পেতে পারে।
মেশিন লার্নিং হলো এমন একটি বিজ্ঞান যার মাধ্যমে কম্পিউটারকে স্পষ্টভাবে প্রোগ্রাম না করেই কাজ করতে বাধ্য করা হয়। এটি ভবিষ্যদ্বাণীমূলক মডেল তৈরি করতে ব্যবহৃত হয় যা কোম্পানিগুলিকে দ্রুত, আরও দক্ষতার সাথে এবং আরও লাভজনকভাবে বৃদ্ধি পেতে দেয়।
এটি বৃহৎ ডেটা সেটগুলিতে প্যাটার্ন খুঁজে পেতে ব্যবহার করা যেতে পারে (উদাহরণস্বরূপ, অতীতের গ্রাহকদের আচরণ দেখে) যাতে কোম্পানিগুলি ভবিষ্যতের বিপণন প্রচারাভিযান বা উৎপাদন প্রক্রিয়া সম্পর্কে আরও ভাল সিদ্ধান্ত নিতে পারে।
¿Qué hace un científico de datos?
একজন ডেটা সায়েন্টিস্ট যা করেন তাতে অনেক বৈচিত্র্য থাকে। তারা বিভিন্ন ক্ষেত্র, প্রযুক্তি এবং ডেটার ধরণের উপর বিশেষজ্ঞ হতে পারে। তারা বিভিন্ন কাজেও বিশেষজ্ঞ: উদাহরণস্বরূপ, কেউ কেউ মডেল তৈরিতে মনোনিবেশ করে, আবার কেউ কেউ সেই মডেলগুলি থেকে তথ্য আহরণে মনোনিবেশ করে। কেউ কেউ ফ্রন্ট-এন্ডে কাজ করে আবার কেউ কেউ ব্যাক-এন্ডে কাজ করে, তাই সবকিছুতে বিশেষজ্ঞ না হয়েও ডেটা সায়েন্টিস্ট হওয়ার অনেক উপায় আছে।
একজন তথ্য বিজ্ঞানীর কর্তব্য
একজন ডেটা সায়েন্টিস্টের ভূমিকা এবং দায়িত্বগুলি নিম্নরূপ:
তথ্য বিশ্লেষণ
একজন ডেটা বিজ্ঞানীর অবশ্যই বৃহৎ ডেটা সেট থেকে প্যাটার্ন, প্রবণতা এবং প্রাসঙ্গিক অন্তর্দৃষ্টি সনাক্ত করার জন্য শক্তিশালী বিশ্লেষণাত্মক দক্ষতা থাকতে হবে।
প্রোগ্রামিং এবং ডেটা ইঞ্জিনিয়ারিং
প্রোগ্রামিং দক্ষতা এবং ডেটা ইঞ্জিনিয়ারিংয়ে জ্ঞান থাকতে হবে। প্রোগ্রামিং দক্ষতা মেশিন লার্নিং মডেল তৈরি এবং সুরকরণে সহায়তা করে, অন্যদিকে ডেটা ইঞ্জিনিয়ারিং দক্ষতা ডেটা পরিচালনা এবং পরিষ্কার করতে সহায়তা করে।
পরিসংখ্যানগত জ্ঞান
পরিসংখ্যানিক মডেল তৈরি ও ব্যাখ্যা করার জন্য একজন ডেটা সায়েন্টিস্টের পরিসংখ্যানে একটি দৃঢ় ভিত্তি থাকা প্রয়োজন। এটি অপরিহার্য, কারণ পরিসংখ্যানই বিভিন্ন চলক বোঝা এবং বিশ্লেষিত ডেটা থেকে সিদ্ধান্তে উপনীত হওয়ার ভিত্তি প্রদান করে ।
ভিসুয়ালাইজেশন ডেটা
ভিজ্যুয়াল টুল ব্যবহার করে কার্যকরভাবে তথ্য অনুসন্ধানের মাধ্যমে তথ্য প্রকাশ করার ক্ষমতা আপনার থাকতে হবে। এই দক্ষতা স্টেকহোল্ডারদের ডেটা সেটের ভেরিয়েবল, প্রবণতা এবং প্যাটার্নের মধ্যে সম্পর্ক বুঝতে সাহায্য করে।
ব্যবসায়িক জ্ঞান
ডেটা ব্যবহার করে তারা যে সমস্যাটি সমাধান করার চেষ্টা করছে তা বোঝার জন্য আপনার ব্যবসায়িক ক্ষেত্র সম্পর্কে জ্ঞান থাকা প্রয়োজন। ব্যবসায়িক জ্ঞান ডেটা বিজ্ঞানীদের ব্যবসায়িক প্রভাবের উপর ভিত্তি করে প্রকল্পগুলিকে অগ্রাধিকার দিতেও সাহায্য করে।
যোগাযোগ দক্ষতা
একজন ডেটা সায়েন্টিস্ট হিসেবে, আপনার প্রযুক্তিগত ধারণাগুলি অ-প্রযুক্তিগত ব্যক্তিদের কাছে ব্যাখ্যা করতে সক্ষম হওয়া উচিত যারা এই ফলাফল থেকে উপকৃত হবেন। প্রযুক্তিগত তথ্য অ-প্রযুক্তিগত অংশীদারদের সাথে স্পষ্টভাবে যোগাযোগ করা তথ্য-চালিত পদ্ধতির উপর আস্থা তৈরি করতে সাহায্য করে এবং রূপান্তরের জন্য অনুঘটক হিসেবে কাজ করে।
এগুলি একজন ডেটা বিজ্ঞানীর সবচেয়ে সাধারণ ভূমিকা এবং দায়িত্বগুলির মধ্যে একটি, তবে প্রকৃত দায়িত্বগুলি সংগঠন, ক্ষেত্র এবং প্রযুক্তিগত দক্ষতা অনুসারে পরিবর্তিত হতে পারে।
উপসংহার
উপসংহারে, একজন ডেটা বিজ্ঞানীর ভূমিকার জন্য দক্ষতা এবং জ্ঞানের একটি অনন্য সেট প্রয়োজন। এই পদে থাকা ব্যক্তিকে ব্যবসায়িক উদ্দেশ্যে ডেটা কীভাবে ব্যবহার করা যেতে পারে সে সম্পর্কে সৃজনশীলভাবে চিন্তা করতে এবং অতীতের ঘটনাবলীর উপর ভিত্তি করে ভবিষ্যতে কী ঘটবে সে সম্পর্কে ভবিষ্যদ্বাণী করতে সক্ষম হতে হবে।