পরিসংখ্যানগত বিশ্লেষণের জন্য পাইথন শিখুন:শিক্ষার সংস্থান, লাইব্রেরি এবং মৌলিক পদক্ষেপ

যেহেতু কোম্পানিগুলি তাদের গ্রাহকদের সম্পর্কে জটিল তথ্য সংগ্রহ করে, বিশেষজ্ঞদের কাছে এটিকে ব্যবহারযোগ্য তথ্যে পরিণত করার জন্য একটি ক্রমবর্ধমান চাহিদা রয়েছে৷ আপনি যদি ডেটা সায়েন্স, ব্যবসায়িক বুদ্ধিমত্তা, বা মার্কেটিং-এ উচ্চ-বেতনের ক্যারিয়ারের স্বপ্ন দেখেন, তাহলে আপনাকে শিখতে হবে কিভাবে বড় ডেটা থেকে প্যাটার্ন ডিসিফার করতে হয় এবং সহকর্মী এবং ক্লায়েন্টদের কাছে ফলাফলগুলি দৃশ্যমানভাবে উপস্থাপন করতে হয়।

পরিসংখ্যানগত বিশ্লেষণের জন্য পাইথনের মতো একটি প্রোগ্রামিং ভাষায় দক্ষতা এমন একটি ভূমিকা অর্জন এবং আপনার কর্মজীবনকে এগিয়ে নেওয়ার একটি গুরুত্বপূর্ণ পদক্ষেপ। সম্পদ, লাইব্রেরি এবং মৌলিক পদক্ষেপ সহ পরিসংখ্যানগত বিশ্লেষণের জন্য পাইথন শেখার বিষয়ে আপনার যা জানা দরকার তা আবিষ্কার করতে পড়ুন৷

পাইথন কি?

পাইথন হল বিশ্বের সবচেয়ে দ্রুত বর্ধনশীল প্রোগ্রামিং ভাষা এবং ডেটা বিজ্ঞানী, গণিতবিদ এবং সফ্টওয়্যার ইঞ্জিনিয়ারদের মধ্যে জনপ্রিয়। এটি একটি ব্যবহারকারী-বান্ধব কোডিং ভাষা যা শেখা সহজ কারণ এটিতে একটি সহজ, ইংরেজির মতো সিনট্যাক্স রয়েছে৷

এছাড়াও পাইথন একটি বহুমুখী ভাষা যেখানে অনেকগুলি অ্যাপ্লিকেশন রয়েছে, যেমন পুনরাবৃত্তিমূলক কাজগুলি স্বয়ংক্রিয় করা, ডেটা বিশ্লেষণ করা, ডেটা ভিজ্যুয়ালাইজেশন তৈরি করা, অ্যাকাউন্টিং এবং অ্যাপ বিকাশ করা। পাইথনের সরলতা এবং বহুমুখিতা এটিকে নিয়োগকর্তাদের মধ্যে একটি চাহিদার দক্ষতায় পরিণত করেছে, কারণ পাইথন ব্যবহার করা ব্যবসার বিভিন্ন দিকগুলিতে দক্ষতা বাড়ায়।

পরিসংখ্যানগত বিশ্লেষণে পাইথন কী ব্যবহার করা হয়?

পাইথন পরিসংখ্যানগত তথ্য বিশ্লেষণের জন্য একটি গুরুত্বপূর্ণ হাতিয়ার। এটি বর্ণনামূলক পরিসংখ্যান ব্যবহার করে ডেটাসেট বর্ণনা এবং সংক্ষিপ্ত করতে ব্যবহার করা যেতে পারে, যেমন কেন্দ্রীয় প্রবণতার পরিমাপ। এর মধ্যে মধ্য, গড়, মোড এবং স্বাভাবিক বন্টন অন্তর্ভুক্ত। বর্ণনামূলক পরিসংখ্যানও পরিবর্তনশীলতার পরিমাপ যেমন মানক বিচ্যুতি, নমুনা বৈচিত্র্য এবং নমুনা তির্যকতা সনাক্ত করে।

পাইথনকে অনুমানমূলক পরিসংখ্যান চালানোর জন্যও ব্যবহার করা যেতে পারে, যেখান থেকে ডেটা বিজ্ঞানীরা উপসংহার টানতে পারেন এবং ডেটা থেকে ভবিষ্যদ্বাণী করতে পারেন। সাধারণত সমগ্র জনসংখ্যা থেকে তথ্য সংগ্রহ করা সম্ভব নয়, তাই গবেষকরা আগ্রহের জনসংখ্যা সম্পর্কে অনুমান করতে এলোমেলো নমুনাগুলিতে পরিসংখ্যানগত পরীক্ষা চালান।

অনেকগুলি পাইথন লাইব্রেরি আছে, যেমন পরিসংখ্যান, NumPy, এবং Pandas, যেগুলিতে Python কোডের পুনঃব্যবহারযোগ্য বিট রয়েছে যা পরিসংখ্যানগত পরীক্ষার একটি অ্যারে গণনা করতে ইনস্টল করা যেতে পারে। কোডের এই মডিউলগুলি আপনাকে স্ক্র্যাচ থেকে কোডের প্রতিটি টুকরো না লিখেই আপনার ডেটাসেটে বিভিন্ন ধরণের পরিসংখ্যানগত বিশ্লেষণ প্রয়োগ করতে দেয়।

পরিসংখ্যানগত বিশ্লেষণের জন্য পাইথন শিখতে কতক্ষণ লাগবে?

পাইথনের মৌলিক বিষয়গুলো শিখতে কমপক্ষে তিন মাস সময় লাগতে পারে। যাইহোক, এটা অনেকাংশে নির্ভর করে আপনি কতটা পরিশ্রম করতে ইচ্ছুক তার উপর। শুরু করার জন্য আপনাকে প্রতি সপ্তাহে প্রায় দশ ঘন্টা সময় দিতে হতে পারে। আরও উন্নত বিষয়ের গভীরে যেতে, আপনাকে আরও বেশি সময় দিতে হবে।

81% অংশগ্রহণকারী বলেছেন যে তারা বুটক্যাম্পে যোগ দেওয়ার পরে তাদের প্রযুক্তিগত কাজের সম্ভাবনা সম্পর্কে আরও আত্মবিশ্বাসী বোধ করেছেন। আজই একটি বুটক্যাম্পের সাথে মিলিত হন৷

গড় বুটক্যাম্প গ্র্যাড একটি বুটক্যাম্প শুরু করা থেকে শুরু করে তাদের প্রথম চাকরি খোঁজা পর্যন্ত ক্যারিয়ারের পরিবর্তনে ছয় মাসেরও কম সময় ব্যয় করেছে।

কঠিন অংশটি পাইথন লাইব্রেরিগুলি কীভাবে ব্যবহার করতে হয় তা শিখতে পারে কারণ প্রতিটি লাইব্রেরি আয়ত্ত করতে কয়েক সপ্তাহ সময় নিতে পারে। সঠিক নির্দেশনা সহ, আপনি দ্রুত শিখতে পারেন। কোডিং বুটক্যাম্পের মতো কাঠামোগত শিক্ষার পরিবেশে, আপনি প্রায় 13 সপ্তাহ বা তার কম সময়ে উন্নত পাইথন বিষয়গুলি শিখতে পারেন। আপনি যদি কোনো তত্ত্বাবধান না করা পদ্ধতি বেছে নেন, যেমন অনলাইন কোর্স, এতে আরও সময় লাগতে পারে।

কেন পরিসংখ্যানগত বিশ্লেষণের জন্য আপনাকে পাইথন শিখতে হবে?

আপনি যদি একজন ডেটা বিশ্লেষক বা ডেটা বিজ্ঞানী হন তবে পরিসংখ্যানগত বিশ্লেষণের জন্য আপনাকে অবশ্যই পাইথন শিখতে হবে। পাইথন সবচেয়ে বহুমুখী প্রোগ্রামিং ভাষাগুলির মধ্যে একটি এবং এটি একটি পরিসংখ্যান মডেল তৈরি করার সময় কাজে আসতে পারে। এখানে পরিসংখ্যানগত বিশ্লেষণের জন্য পাইথন শেখার কিছু প্রধান কারণ রয়েছে।

পাইথন শেখা সহজ

পাইথনের সবচেয়ে জনপ্রিয় সুবিধা হল এটি শেখা সহজ। প্রোগ্রামিং ভাষা সহজবোধ্য এবং স্বজ্ঞাত এবং এই বিষয়গুলি কোডের লাইনে ডুবে যাওয়ার বিপরীতে দ্রুত কাজ করতে চান এমন লোকেদের জন্য এটি আকর্ষণীয় করে তোলে।

উপরন্তু, পাইথন বেশ পঠনযোগ্য এবং C++, জাভা, বা R-এর মতো প্রোগ্রামিং ভাষার তুলনায় একটি অগভীর শেখার বক্ররেখা রয়েছে। এই অন্যান্য প্রোগ্রামিং ভাষাগুলি চালানোর জন্য আরও উন্নত সেটআপ প্রয়োজন।

মহান সম্প্রদায়

একটি বড় সম্প্রদায় থাকা একটি প্রোগ্রামিং ভাষা গর্ব করতে পারে এমন সেরা বৈশিষ্ট্যগুলির মধ্যে একটি। একটি বৃহৎ সম্প্রদায়ের সাথে, আপনি সর্বদা সহজেই অন্যদের কাছ থেকে সমর্থন পেতে পারেন। পাইথনের একটি দুর্দান্ত সম্প্রদায় রয়েছে যা স্থানীয় মিটআপ, ফোরাম এবং এমনকি একটি ওপেন সোর্স সম্প্রদায় ধারণ করে।

এই বৈশিষ্ট্যটি কাজে আসে যখন আপনি প্রকল্পগুলিতে কাজ করার সময় আপনার মুখোমুখি হওয়া সমস্যা বা বাধাগুলির বিষয়ে কিছু স্পষ্টীকরণ পেতে হবে। এমনকি ডেভেলপার এবং ডেটা বিজ্ঞানীদের জন্য সাধারণ ফোরামে, পাইথন অনেক উল্লেখ এবং প্রশ্ন পায়। এরকম একটি ফোরাম হল স্ট্যাক ওভারফ্লো যেখানে লোকেরা তাদের প্রোগ্রামিং প্রশ্ন পোস্ট করতে পারে অন্যদের চিপ ইন করতে এবং তাদের গাইড করতে সহায়তা করতে।

বিস্তৃত সমর্থন লাইব্রেরি

পরিসংখ্যানগত বিশ্লেষণের জন্য পাইথন ব্যবহার করার আরেকটি কারণ হল বিভিন্ন কাজের জন্য এর বিস্তৃত লাইব্রেরি। এই বৈশিষ্ট্যটি একা পাইথনকে অন্যান্য প্রোগ্রামিং ভাষা থেকে আলাদা করে। লাইব্রেরিগুলি মূলত অন্তর্নির্মিত সরঞ্জাম এবং ফাংশন যা প্রতিবার নতুন করে কোড না করে কাজগুলি সম্পূর্ণ করা সহজ করে তোলে। কিছু সাধারণ লাইব্রেরির মধ্যে রয়েছে Pandas, NumPy, SciPy এবং Matplotlib।

ক্যারিয়ারের সুযোগ এবং কাজের বৃদ্ধি

যেহেতু আরও বেশি কোম্পানি ব্যবসায়িক বৃদ্ধি অর্জনের জন্য ডেটা ব্যবহারের গুরুত্ব বোঝে, তাই যাদের পরিসংখ্যানগত বিশ্লেষণ এবং ডেটা বিশ্লেষণের জন্য পাইথনে দক্ষতা রয়েছে তাদের চাহিদা রয়েছে এবং তারা প্রতি বছর $100,000-এর উপরে উচ্চ বেতন উপার্জন করে। পাইথন হল বড় কোম্পানি এবং ডেটা বিজ্ঞানীদের জন্য পছন্দের প্রোগ্রামিং ভাষা।

আমি কিভাবে পরিসংখ্যানগত বিশ্লেষণের জন্য পাইথন শিখতে পারি?

পরিসংখ্যানগত বিশ্লেষণের জন্য পাইথন শেখার ক্ষেত্রে অনেকগুলি বিকল্প রয়েছে। আপনি একটি কোডিং বুটক্যাম্পে নথিভুক্ত করতে, একটি অনলাইন কোর্স করতে বা একটি বই পড়ার মতো সহজ কিছু করতে বেছে নিতে পারেন। আপনার জন্য সর্বোত্তম পছন্দ নির্ভর করে আপনার লক্ষ্যগুলি কী এবং আপনি যা শিখছেন তা আপনি কতটা ভালভাবে আত্তীকরণ করছেন তার উপর।

কোডিং বুটক্যাম্প

পাইথন শেখার সেরা উপায়গুলির মধ্যে একটি হল কোডিং বুটক্যাম্পে যোগদান করা। এই প্রশিক্ষণের সবচেয়ে ভালো দিকটি হল এটি আপনাকে পরিসংখ্যানগত বিশ্লেষণ বা অন্যান্য ক্ষেত্রে পেশাগতভাবে পাইথন ব্যবহার করার জন্য প্রস্তুত করে। প্রোগ্রামগুলি প্রায়ই সংক্ষিপ্ত এবং নমনীয় তবে নিবিড়। এটি নিশ্চিত করতে সাহায্য করে যে আপনি কয়েক মাসের মধ্যে আপনার প্রয়োজনীয় সমস্ত কিছু শিখতে পারেন এবং পেশাদারভাবে পাইথন ব্যবহার করতে প্রস্তুত৷

সেরা পাইথন বুটক্যাম্পগুলি হ্যান্ডস-অন লার্নিং এবং পেয়ার প্রোগ্রামিং-এর মতো অনন্য বৈশিষ্ট্য সহ শেখার জন্য একটি সাশ্রয়ী উপায় অফার করে। এটি ছাত্রদের তারা যা শিখেছে তা অনুশীলন করার সময় একটি পোর্টফোলিও তৈরি করার সুযোগ দেয়।

অনলাইন কোর্স

অনলাইন কোর্সগুলি আপনাকে পরিসংখ্যানগত বিশ্লেষণের জন্য পাইথন শিখতে সাহায্য করতে পারে। এটি এমন কিছু লোকের জন্য একটি বিকল্প হতে পারে যারা স্বাধীনভাবে এবং তাদের নিজস্ব গতিতে শিখতে চান। কিছু জনপ্রিয় অনলাইন কোর্স প্রদানকারীর মধ্যে রয়েছে Udemy, Coursera, edX এবং Udacity। সাধারণত, অনলাইন কোর্সগুলি সাশ্রয়ী হয় এবং অনেকগুলি স্ব-গতির হয়।

বই

আপনি যদি একজন আগ্রহী পাঠক হন যিনি ইবুক বা হার্ড কপি পড়তে ভালবাসেন, তাহলে আপনি পরিসংখ্যানগত বিশ্লেষণের জন্য পাইথনও শিখতে পারেন। এই প্রক্রিয়াটির জন্য প্রচুর বই রয়েছে এবং বেশিরভাগই কাঠামোগত। আরও উন্নত এলাকায় শাখা করার আগে আপনি মৌলিক বিষয়গুলি দিয়ে শুরু করবেন। লিনিয়ার রিগ্রেশন অ্যানালাইসিস, সারভাইভাল অ্যানালাইসিস এবং বায়েসিয়ান পরিসংখ্যানের মতো বিষয়গুলি অন্বেষণ করার জন্য বইগুলি একটি চমৎকার বিকল্প৷

বই মজাদার হতে পারে কিন্তু কিছু ত্রুটি আছে। একটি বই দ্রুত পুরানো হয়ে যেতে পারে, বিশেষ করে কম্পিউটার বিজ্ঞান এবং প্রোগ্রামিংয়ের মতো দ্রুত বিকাশমান ক্ষেত্রে। আপনি যে আপ-টু-ডেট প্রশিক্ষণ পান তা নিশ্চিত করতে উপরে তালিকাভুক্ত অন্যান্য শেখার বিকল্পগুলি ব্যবহার করা নিরাপদ হতে পারে যা পরিসংখ্যানগত বিশ্লেষণের সময় আপনার কাজকে সহজ করে তুলতে পারে।

পরিসংখ্যান বিশ্লেষণ লাইব্রেরির জন্য শীর্ষস্থানীয় পাইথন

পাইথন লাইব্রেরিতে কোডের পুনঃব্যবহারযোগ্য অংশ থাকে যা বিভিন্ন প্রকল্পে কাজ করার সময় কাজে আসে। পরিসংখ্যানগত বিশ্লেষণের জন্য কিছু স্ট্যান্ডার্ড লাইব্রেরির মধ্যে রয়েছে Pandas, SciPy, NumPy, TensorFlow এবং scikit-learn।

• NumPy . এই প্যাকেজটিতে NumPy অ্যারে রয়েছে যা পরিসংখ্যানগত বিশ্লেষণ অপারেশন এবং ডেটা ভিজ্যুয়ালাইজেশনকে সহজতর করে।
• SciPy . SciPy হল বৈজ্ঞানিক কম্পিউটিংয়ের জন্য একটি ওপেন সোর্স পাইথন লাইব্রেরি। এটি NumPy-এ তৈরি করে এবং এতে অ্যালগরিদম এবং ডেটা স্ট্রাকচার রয়েছে যা যেকোন ব্যাকগ্রাউন্ড থেকে প্রোগ্রামাররা বিস্তৃত অ্যাপ্লিকেশনের জন্য ব্যবহার করতে পারে।
• পান্ডা . পান্ডাস হল আরেকটি ওপেন সোর্স পাইথন লাইব্রেরি যা সহজ এবং দ্রুত ডেটা ম্যানিপুলেশন, বিশ্লেষণ এবং ভিজ্যুয়ালাইজেশনের জন্য চমৎকার।
• স্কিট-লার্ন . scikit-learn মেশিন লার্নিংয়ের জন্য ভবিষ্যদ্বাণীমূলক পরিসংখ্যান বিশ্লেষণ সরঞ্জাম সরবরাহ করে, যেমন লজিস্টিক রিগ্রেশন, লিনিয়ার রিগ্রেশন এবং লিনিয়ার মডেল।
• টেনসরফ্লো . এই টুলটিকে একটি AI লাইব্রেরি হিসাবে বিবেচনা করা হয় কারণ এটি ব্যবহারকারীদের বিভিন্ন স্তর এবং ডেটা ফ্লো গ্রাফ ব্যবহার করে বড় আকারের নিউরাল নেটওয়ার্ক বিকাশ করতে সহায়তা করে। এটি শ্রেণীবিভাগ, ভবিষ্যদ্বাণী, উপলব্ধি, আবিষ্কার এবং ডেটা তৈরিতে দক্ষ।

পরিসংখ্যানগত বিশ্লেষণের জন্য পাইথন ব্যবহার করার সময় এই লাইব্রেরিগুলি আপনার কাজকে সহজ করে তোলে। পাইথন মডিউলটি কীভাবে ইনস্টল করবেন তা শিখতে মাত্র কয়েক মুহূর্ত লাগে যা আপনাকে একটি নির্দিষ্ট পরিসংখ্যান বিশ্লেষণের কাজটি সম্পূর্ণ করতে হবে।

পরিসংখ্যানগত বিশ্লেষণের জন্য কিভাবে পাইথন শিখবেন:একটি ধাপে ধাপে নির্দেশিকা

যদিও পাইথন শেখা সহজ, আপনি সঠিক উপায়ে না শিখলে এটি একটি চ্যালেঞ্জ হতে পারে। আপনি যে শেখার পদ্ধতিটি বেছে নিন তা নির্বিশেষে, আপনি প্রোগ্রামিং ভাষার সমস্ত দিক এবং পরিসংখ্যানগত বিশ্লেষণে এটি কীভাবে প্রযোজ্য তা নিশ্চিত করার জন্য আপনাকে কিছু প্যাটার্ন অনুসরণ করতে হবে। শেখার সময় এখানে কিছু ধাপ অনুসরণ করতে হবে।

পাইথন বেসিক শিখুন

প্রক্রিয়ার প্রথম এবং সবচেয়ে গুরুত্বপূর্ণ পদক্ষেপটি হবে পাইথনের মূল উপাদানগুলি শেখা। এটি করার অনেক উপায় আছে যেমন পরিচিতিমূলক অনলাইন কোর্স বা কোডিং বুটক্যাম্পে যোগদান করা। আপনি যখন একটি নতুন প্রোগ্রামিং ভাষা শিখতে চান তখন ধারাবাহিকতা গুরুত্বপূর্ণ, তাই শেখার জন্য দিনে কয়েক ঘন্টা আলাদা করে রাখতে ভুলবেন না।

পরিসংখ্যান বিশ্লেষণের মৌলিক বিষয়গুলি জানুন

পরবর্তী পদক্ষেপটি পরিসংখ্যান এবং ডেটা বিশ্লেষণ সম্পর্কে শিখতে হবে। আপনি পরিসংখ্যান কোর্সের একটি অনলাইন ভূমিকা গ্রহণ করে এটি করতে পারেন। স্ট্যান্ডার্ড বিচ্যুতি, লজিস্টিক রিগ্রেশন, রৈখিক সম্পর্ক এবং পারস্পরিক সম্পর্ক সহগ এর মতো বিভিন্ন বিশ্লেষণ পদ্ধতি এবং পদগুলির একটি উপলব্ধি করা গুরুত্বপূর্ণ যাতে আপনি আপনার ডেটাসেটে সঠিক বিশ্লেষণ পদ্ধতি প্রয়োগ করতে পারেন।

হ্যান্ডস-অন অনুশীলন

আপনার নতুন দক্ষতা আয়ত্ত করার জন্য হাতে-কলমে অনুশীলন অপরিহার্য। অনলাইন রিসোর্স যেমন Kaggle অনুশীলন করার জন্য হাজার হাজার পাবলিক ডেটাসেট অফার করে। আপনি যদি পথে আটকে যান, আপনার কাজ শেয়ার করতে এবং প্রতিক্রিয়া পেতে পাইথন ফোরাম রয়েছে। পেশাদাররা কীভাবে তাদের প্রক্রিয়া থেকে শেখার জন্য নির্দিষ্ট ডেটাসেটগুলিতে পরিসংখ্যানগত বিশ্লেষণ পরিচালনা করেছেন তাও আপনি অন্বেষণ করতে পারেন৷

যারা শিখছে তাদের সাথে নিজেকে ঘিরে রাখুন

যদিও এটি নিজে থেকে অনুশীলন করতে সাহায্য করে, অন্য যারা শিখছে তাদের সাথে কাজ করা আপনাকে দ্রুত আত্তীকরণ করতে সাহায্য করতে পারে। আপনি অন্যান্য শিক্ষার্থীদের খুঁজে পেতে এবং তাদের সাথে সাপ্তাহিক যোগদান করতে পারেন এবং একসাথে প্রকল্পগুলিতে কাজ করতে পারেন। এটি করার ফলে আপনি কৌশলগুলি শেয়ার করতে পারবেন যা আপনি পথে শিখবেন। আপনি আপনার এলাকায় মিটআপ বা স্থানীয় ইভেন্টগুলির জন্য অনুসন্ধান করতে পারেন। এটি আপনাকে আপনার মতো অন্যান্য শিক্ষার্থীদের সাথে সংযোগ করতে সহায়তা করবে৷

বিভিন্ন ওপেন সোর্স প্রকল্পগুলিতে অবদান রাখুন

ইন্টারনেটে পাইথনে প্রচুর ওপেন সোর্স প্রকল্প রয়েছে। আপনি ওপেন সোর্স প্রকল্পে অবদান রেখে এই প্রোগ্রামিং ভাষা আয়ত্ত করতে পারেন। এই মডেলে, সফ্টওয়্যার সোর্স কোডটি প্রায়ই জনসাধারণের জন্য উন্মুক্ত থাকে এবং প্রত্যেকে অবদান রাখতে এবং সহযোগিতা করতে পারে৷

কোম্পানিগুলি ওপেন সোর্স প্রকল্পগুলিও প্রকাশ করে যেগুলিতে আপনি অবদান রাখতে পারেন। আপনাকে যা করতে হবে তা হল এই কোম্পানীর ইঞ্জিনিয়ারদের দ্বারা লেখা কোডের সাথে কাজ করা। এটি একটি মূল্যবান শেখার অভিজ্ঞতা তৈরি করার একটি চমৎকার উপায়। সবচেয়ে ভাল অংশ হল আপনি এই প্রকল্পগুলিকে আপনার পোর্টফোলিওতে যুক্ত করতে পারেন এবং আপনার দক্ষতা তুলে ধরতে পারেন।

আজই পরিসংখ্যানগত বিশ্লেষণের জন্য পাইথন শেখা শুরু করুন

পাইথন এর বহুমুখীতার কারণে একটি বহুল ব্যবহৃত প্রোগ্রামিং ভাষা। ডেটা অ্যানালিটিক্স থেকে শুরু করে সফটওয়্যার ডেভেলপমেন্ট এমনকি রোবোটিক্স পর্যন্ত বিভিন্ন শিল্পে এটি কার্যকর। আপনি কয়েক মাসের মধ্যে পরিসংখ্যানগত বিশ্লেষণের জন্য পাইথন শিখতে পারেন এবং একজন ডেটা বিশ্লেষক বা ডেটা বিজ্ঞানী হতে পারেন। উপরে তালিকাভুক্ত পদক্ষেপগুলি অনুসরণ করলে তথ্যগুলি শেখা এবং ধরে রাখা সহজ হবে৷

পরিসংখ্যান বিশ্লেষণের জন্য পাইথন FAQ

একটি ভেরিয়েবল আপনাকে একটি বস্তুর উল্লেখ করতে দেয়। একবার আপনি একটি বস্তুর জন্য একটি ভেরিয়েবল বরাদ্দ করলে, আপনি ভেরিয়েবল ব্যবহার করে সেই বস্তুটিকে উল্লেখ করতে পারেন। ভেরিয়েবল সম্পর্কে, ভেরিয়েবল এবং ক্রমাগত ভেরিয়েবলের মধ্যে সম্পর্ক সহ বেশ কয়েকটি বিষয় আপনার অন্বেষণ করা উচিত। আপনার জানা উচিত একটি নির্ভরশীল পরিবর্তনশীল এবং একটি শ্রেণীগত পরিবর্তনশীল কি।

পরিসংখ্যানগত বিশ্লেষণে পাইথন প্রয়োগ করার সময় আপনি ব্যবহার করতে পারেন এমন অনেক স্ট্যান্ডার্ড এবং তৃতীয় পক্ষের লাইব্রেরি রয়েছে। সবচেয়ে গুরুত্বপূর্ণ হল পান্ডাস, NumPy, SciPy, scikit-learn এবং TensorFlow।

আপনি যদি ডেটা সায়েন্সের জন্য পাইথন শিখতে চান তাহলে অন্বেষণ করার মূল বিষয়গুলি হল অনুমানীয় পরিসংখ্যান, বায়েসিয়ান পদ্ধতি, সম্ভাব্যতা বিতরণ এবং মেশিন লার্নিংয়ের পরিসংখ্যান৷

হ্যাঁ, পরিসংখ্যানগত বিশ্লেষণে পাইথনের অনেকগুলি অ্যাপ্লিকেশন রয়েছে। এটি মধ্যম, গড়, মোড এবং স্বাভাবিক বন্টনের মতো কেন্দ্রীয় প্রবণতার পরিমাপ ব্যবহার করে একটি ডেটাসেট বর্ণনা এবং সংক্ষিপ্ত করতে ব্যবহার করা যেতে পারে। এটি আদর্শ বিচ্যুতি, নমুনা বৈচিত্র্য এবং নমুনা তির্যকতা সনাক্ত করতেও কার্যকর।