ডেটা অ্যানালিস্ট / ডেটা সায়েন্টিস্ট হওয়ার জন্য আমার কী এবং কীভাবে অধ্যয়ন করা উচিত? উভয়ের মধ্যে কি পার্থক্য আছে?


উত্তর 1:

ডেটা সায়েন্স, মেশিন লার্নিং এবং এআই এর মতো প্রযুক্তি সম্পর্কে এটি বিশেষত সত্য, যা বিপণনের উদ্দেশ্যগুলি পূরণ করতে কখনও কখনও ব্যবহৃত হয়েছে, অতিরিক্ত ব্যবহার হয়েছে এবং কখনও কখনও হাইপ রয়েছে। এটি বুঝতে গুরুত্বপূর্ণ যে এই ক্ষেত্রগুলি ওভারল্যাপ হয়ে গেলেও সেগুলি পরস্পর পরিবর্তে ব্যবহার করা যাবে না।

এটিকে সহজ কথায় বলতে গেলে ডেটা সায়েন্স অন্তর্দৃষ্টি তৈরি করে যখন মেশিন লার্নিং পূর্বাভাস দেয়। এআই, অন্যদিকে ক্রিয়া উত্পন্ন করে।

ডেটা সায়েন্সের সাথে অন্তর্দৃষ্টিপূর্ণ হওয়া

বিভিন্ন ধরণের অন্তর্দৃষ্টি - বর্ণনামূলক, অন্বেষণকারী, অনুমানমূলক, নৈমিত্তিক, ভবিষ্যদ্বাণীমূলক এবং যান্ত্রিক অন্তর্দৃষ্টি অর্জন করার জন্য ডেটা সায়েন্স অন্যতম সেরা অনুশাসন। ডেটা সায়েন্সের পরিসংখ্যানগত অনুমান, পরীক্ষার নকশা, সফটওয়্যার ইঞ্জিনিয়ারিং, ডেটা ভিজ্যুয়ালাইজেশন, নির্দিষ্ট ডোমেন জ্ঞান এবং কার্যকর যোগাযোগ অন্তর্ভুক্ত।

মেশিন লার্নিং এবং এআই সম্পর্কিত সম্পর্কিত ক্ষেত্রগুলি বাদে ডেটা সায়েন্সকে কী সেট করে তা হ'ল লুপে মানুষের জড়িত থাকার প্রয়োজনীয়তা। অন্তর্দৃষ্টিগুলি বোঝার জন্য, গ্রাফগুলি এবং চিত্রগুলি বোঝার জন্য এবং প্রাপ্ত অন্তর্দৃষ্টিগুলির উপর ভিত্তি করে সিদ্ধান্তমূলক সিদ্ধান্ত নেওয়ার জন্য সর্বদা প্রয়োজন।

মেশিন লার্নিংয়ের মাধ্যমে বিশ্বাসযোগ্য ভবিষ্যদ্বাণী

মেশিন লার্নিং নিশ্চিত করে যে প্রচুর পরিমাণে সংগৃহীত ডেটা থেকে করা ভবিষ্যদ্বাণীগুলি যথাসম্ভব নির্ভুল। ডেটা সায়েন্স এবং মেশিন লার্নিং একটি বিরাট ব্যাপারকে ওভারল্যাপ করে। উদাহরণস্বরূপ, লজিস্টিক রিগ্রেশন ডেটা সায়েন্স এবং মেশিন লার্নিং উভয় ক্ষেত্রেই প্রয়োগ করা হয়। যাইহোক, ডেটা সায়েন্সে, এটি মেশিন লার্নিংয়ের সময় বিভিন্ন কারণের সম্পর্কের বিষয়ে অন্তর্দৃষ্টিগুলি ব্যবহার করতে ব্যবহৃত হয়, এটি পূর্বাভাস দেয়।

শিল্প চিকিত্সকরা প্রায়শই দুটি শাখা এবং ডেটা বিজ্ঞানীদের মধ্যে স্যুইচ করে যা সাধারণত মেশিন লার্নিং ব্যবহার করে। একটি ই-লার্নিং অ্যাপ্লিকেশনে, উদাহরণস্বরূপ, কোন গ্রাহক নির্দিষ্ট পণ্য সন্ধান করতে পারে তা নির্ধারণের জন্য ট্র্যাফিক ডেটা মডেল করা যেতে পারে। এটি মেশিন লার্নিংয়ের একটি প্রয়োগ। যখন ডেটা ট্র্যাফিকের উপর ভিত্তি করে সংক্ষেপগুলি এবং ভিজ্যুয়ালাইজেশনগুলি তৈরি করা হয়, এটি ডেটা সায়েন্সের একটি প্রয়োগ।

কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা সহ ক্রিয়াগুলি স্বয়ংক্রিয় করা

এআই কম্পিউটারে মানুষের মতো জ্ঞানীয় বুদ্ধি সরবরাহ করার সাথে জড়িত। অ্যালগোরিদম ব্যবহার করে বুদ্ধিমান পদ্ধতিতে কোনও কাজ বা কার্য সম্পাদন করে এমন কোনও মেশিন এআই প্রয়োগ করতে বলে। এআই এবং অন্যান্য দুটি শাখার মধ্যে একটি গুরুত্বপূর্ণ পার্থক্য হ'ল 'ক্রিয়াযোগ্য ইভেন্ট' অংশ। এআই রোবটিক্স, নিয়ন্ত্রণ তত্ত্ব, গেমিং অ্যালগরিদম, বট এবং শক্তিবৃদ্ধি শেখার ক্ষেত্রে ব্যাপকভাবে ব্যবহৃত হয়।

একটি নির্দিষ্ট পণ্যের জন্য গ্রাহক তথ্য বিশ্লেষণ বিবেচনা করুন। মনে করুন, এটি আবিষ্কার হয়েছে যে নির্দিষ্ট গ্রাহকরা অন্যের চেয়ে বেশি (ইনসাইট) আবিষ্কার করবেন। সংখ্যাসূচক এবং গ্রাফিকাল আউটপুট প্রাপ্ত হয় যা নির্বাহীদের ভবিষ্যদ্বাণী করতে এবং / অথবা সিদ্ধান্তে আসতে সক্ষম করে; যাইহোক, এটি কোনও বিশেষ ক্রিয়া নাও করতে পারে। এটি মেশিন লার্নিংয়ের মিশ্রণ সহ তথ্য বিজ্ঞানের প্রয়োগ হবে তবে এআই নয় an

তথ্য বিজ্ঞান, মেশিন লার্নিং এবং এআইয়ের সংমিশ্রণ

মনে করুন স্ব-সামঞ্জস্য করার ক্ষমতা সহ একটি থার্মোস্টেট তৈরি করা হচ্ছে। তখন তিনটি প্রযুক্তি ব্যবহার করা যেতে পারে:

  1. মেশিন লার্নিং: একটি অ্যালগরিদম গঠনের জন্য পরিবেশ-সম্পর্কিত মানগুলির একটি বৃহত ডেটা সেট যা পছন্দসই তাপমাত্রা ব্যাপ্তির পূর্বাভাস দেয় এবং একটি নির্দিষ্ট মানতে পৌঁছায় কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা: কোনও নির্দিষ্ট পরিবেশের শর্ত পূরণ হওয়ার পরে, থার্মোস্ট্যাট একটি স্বয়ংক্রিয় ক্রিয়া সম্পাদন করে - একটি স্থির সাথে সামঞ্জস্য করে সম্পর্কিত পরিসর থেকে তাপমাত্রা

ডেটা সায়েন্স: থার্মোস্টেটের সাথে পরীক্ষাগুলিতে, কখনও কখনও তাপমাত্রা তাদের বাড়ির লোকেদের পক্ষে বিশেষত দিনের ছুটির সময়গুলিতে অনুপযুক্ত বলে মনে হয়। পরীক্ষার ডেটা অধ্যয়ন করার পরে, অন্তর্দৃষ্টিগুলি থেকে উদ্ভূত হয় যে বিভিন্ন শরীরের তাপমাত্রা বিবেচনায় নেওয়া হয়নি। সুতরাং, দেহের তাপমাত্রার ডেটা অন্তর্ভুক্ত করতে আরও একটি ভাল ডেটাসেট তৈরি করা দরকার। পুরো প্রক্রিয়াটি আবার পুনরাবৃত্তি হয়।

যারা আগ্রহী তারা আমাকে [email protected] এ মেইল ​​করতে পারেন