অনুসন্ধানী ডেটা বিশ্লেষণের শিল্প আবিষ্কার করুন
এমন একটি বিশ্বে যেখানে ডেটা নতুন তেল হয়ে উঠেছে, এটি কীভাবে বিশ্লেষণ করতে হয় তা জানা একটি অপরিহার্য দক্ষতা। OpenClassrooms দ্বারা অফার করা "অনুসন্ধানমূলক ডেটা বিশ্লেষণ সম্পাদন করুন" প্রশিক্ষণটি যে কেউ এই শিল্পে দক্ষতা অর্জন করতে চায় তাদের জন্য একটি গডসেন্ড। 15 ঘন্টার সময়কালের সাথে, এই মাঝারি-স্তরের কোর্সটি আপনাকে প্রিন্সিপাল কম্পোনেন্ট অ্যানালাইসিস (PCA) এবং k-মানে ক্লাস্টারিংয়ের মতো শক্তিশালী পদ্ধতিগুলি ব্যবহার করে আপনার ডেটাসেটের প্রবণতাগুলি বুঝতে অনুমতি দেবে৷
এই প্রশিক্ষণের সময়, আপনি শিখবেন কিভাবে বহুমাত্রিক অনুসন্ধানী বিশ্লেষণ করতে হয়, যে কোনো ভালো ডেটা বিশ্লেষকের জন্য একটি অপরিহার্য হাতিয়ার। ব্যক্তি বা ভেরিয়েবলের সংখ্যার মাত্রা হ্রাস করে, আপনার নমুনা দ্রুত বিশ্লেষণ করার জন্য জনপ্রিয় পদ্ধতি ব্যবহারে আপনাকে নির্দেশিত করা হবে। PCA-এর মতো আইকনিক পদ্ধতিগুলি আপনাকে আপনার নমুনার প্রধান প্রবণতাগুলিকে দ্রুত শনাক্ত করতে দেয়, আপনার ডেটা উপস্থাপন করার জন্য প্রয়োজনীয় ভেরিয়েবলের সংখ্যা কমিয়ে, যতটা সম্ভব কম তথ্য হারাতে পারে।
এই কোর্সের পূর্বশর্তগুলি হল Terminale ES বা S স্তরে গণিতের দক্ষতা, এক-মাত্রিক এবং দ্বি-মাত্রিক বর্ণনামূলক পরিসংখ্যানের ভাল জ্ঞান, সেইসাথে ডেটা সায়েন্সের প্রসঙ্গে পাইথন বা R ভাষায় দক্ষতা। আপনি যদি আপনার প্রোগ্রামিং ভাষা হিসাবে পাইথনকে বেছে নেন তবে পান্ডা, নুমপি এবং ম্যাটপ্লটলিব লাইব্রেরির একটি ভাল কমান্ড প্রয়োজন।
একটি সমৃদ্ধ এবং স্ট্রাকচার্ড প্রশিক্ষণে নিজেকে নিমজ্জিত করুন
অনুসন্ধানমূলক ডেটা বিশ্লেষণ শুরু করার জন্য কাঠামোগত এবং সুসংগঠিত প্রশিক্ষণের প্রয়োজন। OpenClassrooms আপনাকে একটি সুচিন্তিত শিক্ষাগত পথ অফার করে যা আপনাকে শেখার বিভিন্ন পর্যায়ের পথ দেখায়। আপনি অনুসন্ধানমূলক বহুমাত্রিক বিশ্লেষণের একটি ভূমিকা দিয়ে শুরু করবেন, যেখানে আপনি এই পদ্ধতির আগ্রহ আবিষ্কার করবেন এবং ক্ষেত্রের বিশেষজ্ঞদের সাথে দেখা করবেন, যেমন এমেরিক নিকোলাস, একজন বিখ্যাত ডেটা বিজ্ঞানী।
আপনি প্রশিক্ষণের মাধ্যমে অগ্রসর হওয়ার সাথে সাথে আপনি আরও উন্নত ধারণার সাথে পরিচিত হবেন। কোর্সের দ্বিতীয় অংশটি আপনাকে প্রিন্সিপাল কম্পোনেন্ট অ্যানালাইসিস (PCA) জগতে নিমজ্জিত করবে, একটি কৌশল যা আপনাকে মাত্রা হ্রাসের সমস্যা এবং পদ্ধতিগুলি বুঝতে সাহায্য করবে। আপনি পারস্পরিক সম্পর্কের বৃত্তকে কীভাবে ব্যাখ্যা করবেন এবং আপনার বিশ্লেষণে ব্যবহার করার জন্য উপাদানগুলির সংখ্যা চয়ন করবেন তাও শিখবেন।
তবে এটিই নয়, কোর্সের তৃতীয় অংশ আপনাকে ডেটা পার্টিশনের কৌশলগুলির সাথে পরিচয় করিয়ে দেবে। আপনি কে-মান অ্যালগরিদম সম্পর্কে শিখবেন, আপনার ডেটাকে সমজাতীয় গোষ্ঠীতে শ্রেণীবদ্ধ করার জন্য একটি জনপ্রিয় পদ্ধতি, সেইসাথে শ্রেণিবদ্ধ ক্লাস্টারিং কৌশলগুলি। এই দক্ষতাগুলি যেকোন ডেটা বিশ্লেষকের জন্য অপরিহার্য যা প্রচুর পরিমাণে ডেটা থেকে মূল্যবান অন্তর্দৃষ্টি বের করতে চায়।
এই প্রশিক্ষণটি ব্যাপক এবং আপনাকে ডেটা বিশ্লেষণে বিশেষজ্ঞ হওয়ার জন্য প্রয়োজনীয় সরঞ্জামগুলি দেয়৷ আপনি স্বাধীনভাবে এবং দক্ষতার সাথে অনুসন্ধানমূলক ডেটা বিশ্লেষণ করতে সক্ষম হবেন, আজকের পেশাদার বিশ্বে একটি অত্যন্ত চাওয়া-পাওয়া দক্ষতা।
বাস্তবিক প্রশিক্ষণের মাধ্যমে আপনার পেশাদার দিগন্তকে প্রসারিত করুন
তথ্য বিজ্ঞানের গতিশীল ক্ষেত্রে, ব্যবহারিক দক্ষতা অর্জন অত্যন্ত গুরুত্বপূর্ণ। এই প্রশিক্ষণ আপনাকে আপনার ভবিষ্যত কর্মজীবনে বাস্তব-বিশ্বের চ্যালেঞ্জগুলি মোকাবেলা করার জন্য প্রস্তুত করে। বাস্তব কেস স্টাডি এবং ব্যবহারিক প্রকল্পে নিজেকে নিমজ্জিত করার মাধ্যমে, আপনি অর্জিত তাত্ত্বিক জ্ঞান অনুশীলন করার সুযোগ পাবেন।
এই প্রশিক্ষণের প্রধান সুবিধাগুলির মধ্যে একটি হল সমমনা শিক্ষার্থী এবং পেশাদারদের একটি সম্প্রদায়ের কাছে অ্যাক্সেস। আপনি আপনার ভবিষ্যত ক্যারিয়ারের জন্য একটি মূল্যবান নেটওয়ার্ক তৈরি করে ধারনা বিনিময় করতে, ধারণা নিয়ে আলোচনা করতে এবং এমনকি প্রকল্পগুলিতে সহযোগিতা করতে সক্ষম হবেন। এছাড়াও, OpenClassrooms প্ল্যাটফর্ম আপনাকে ব্যক্তিগতকৃত মনিটরিং অফার করে, যা আপনাকে ক্ষেত্রের বিশেষজ্ঞদের সহায়তা থেকে উপকৃত হওয়ার সাথে সাথে আপনার নিজস্ব গতিতে অগ্রসর হতে দেয়।
এছাড়াও, এই প্রশিক্ষণ আপনাকে অতুলনীয় নমনীয়তা প্রদান করে, যা আপনাকে আপনার নিজের গতিতে, আপনার বাড়ির আরাম থেকে কোর্সগুলি অনুসরণ করতে দেয়। এই স্ব-নির্দেশিত শেখার পদ্ধতিটি কেবল ব্যবহারিকই নয়, এটি আজকের পেশাদার বিশ্বে স্ব-শৃঙ্খলা এবং সময় পরিচালনার দক্ষতা, মূল্যবান সম্পদের বিকাশকে উত্সাহিত করে।
সংক্ষেপে, এই প্রশিক্ষণটি ডেটা সায়েন্সের ক্ষেত্রে একটি সফল ক্যারিয়ারের একটি গেটওয়ে। এটি আপনাকে শুধুমাত্র দৃঢ় তাত্ত্বিক দক্ষতার সাথে সজ্জিত করে না, কিন্তু বাস্তব অভিজ্ঞতাও দেয় যা আপনাকে চাকরির বাজারে আলাদা করে দেবে।
