ডেটা সায়েন্সের ওভারভিউ
যখন আমরা ডেটার সেটে কাজ করি তখন আমরা সেই ডেটাসেটে বিভিন্ন পরিসংখ্যানগত ফাংশন প্রয়োগ করি। এই ফাংশনগুলি আমরা বর্ণনামূলক পরিসংখ্যান, পরিসংখ্যানগত পরীক্ষা, প্লটিং ফাংশন ইত্যাদির বিস্তৃত অন্বেষণের জন্য ব্যবহার করি। ডেটা সায়েন্স আসলে অ্যালগরিদমিক বিকাশ, ডেটা ইনফারেন্স এবং প্রযুক্তির একটি বহু-বিভাগীয় অন্বেষণ বিশেষত বিশ্লেষণাত্মক জটিল সমস্যাগুলি সমাধান করার জন্য। ডেটা সায়েন্সের মূল অংশে, আমাদের কাছে ডেটা রয়েছে৷
৷পাইথনে, পান্ডাস হল ডেটা অ্যানালাইসিস লাইব্রেরিগুলির মধ্যে একটি, এটি এক্সেল স্প্রেডশীট, CSV এবং অন্যান্য ডেটা উত্স থেকে ডেটা আমদানির জন্য ব্যবহৃত হয়৷
R-এর ওভারভিউ
R একটি ওপেন সোর্স ভাষা। এই ভাষাটি খুব জনপ্রিয়, কারণ এটি আরও ব্যবহারকারী বান্ধব পরিবেশ তৈরি করতে এবং ডেটা বিশ্লেষণ, পরিসংখ্যান এবং গ্রাফিকাল মডেলগুলি করার আরও ভাল উপায় সরবরাহ করতে সহায়তা করে। যখন এটি বিকশিত হয়েছিল, তখন এই ভাষাটি শুধুমাত্র একাডেমিক এবং গবেষণা ক্ষেত্রে ব্যবহৃত হয়েছিল। কিন্তু আজকাল, এন্টারপ্রাইজ বিশ্ব এটি ব্যবহার করে। এখন R হল কর্পোরেট বিশ্বে দ্রুত বর্ধনশীল পরিসংখ্যানগত ভাষাগুলির মধ্যে একটি৷
৷ডেটা সায়েন্সের জন্য বিশেষত্ব:
R একটি বিশাল সম্প্রদায়ের অন্তর্গত। এই সম্প্রদায়টি মেইলিং তালিকা, ব্যবহারকারীর অবদানকৃত ডকুমেন্টেশন এবং একটি খুব সক্রিয় স্ট্যাক ওভারফ্লো গ্রুপের মাধ্যমে সহায়তা প্রদান করে। CRAN হল কিউরেটেড R প্যাকেজের একটি বিশাল ভান্ডার যেখানে ব্যবহারকারীরা সহজেই অবদান রাখতে পারেন। এটি R ফাংশন এবং ডেটার একটি সংগ্রহ। এটি স্ক্র্যাচ থেকে সবকিছু বিকাশ করার প্রয়োজন ছাড়াই সর্বশেষ কৌশল এবং কার্যকারিতা বিকাশ করা সহজ করে তোলে৷
কার্যকারিতা
ডেটা বিশ্লেষণের জন্য R-এর অনেকগুলি অন্তর্নির্মিত ফাংশন রয়েছে। R ভাষা প্রধানত পরিসংখ্যান এবং ডেটা বিশ্লেষণের উদ্দেশ্যে প্রযোজ্য। R-এর ডিফল্টরূপে অনেক টুল রয়েছে, যেগুলি ডেটা বিশ্লেষণ সম্পর্কিত গবেষণা এবং উন্নয়নের ক্ষেত্রে খুবই প্রয়োজনীয়৷
অ্যাপ্লিকেশনের মূল ডোমেন
ডেটা বিশ্লেষণের জন্য, ডেটা ভিজ্যুয়ালাইজেশন একটি অত্যন্ত গুরুত্বপূর্ণ অংশ, যেহেতু R অনেকগুলি প্যাকেজ যেমন ggplot2, ggvis, lattice, ইত্যাদি প্রদান করে যা এই বাস্তবায়ন সহজতর করতে খুবই সহায়ক৷
প্যাকেজের উপলব্ধতা:
ডেটা বিজ্ঞান সম্পর্কিত অ্যাপ্লিকেশন বাস্তবায়নের জন্য R-এর অনেক প্যাকেজ রয়েছে। বিপুল সংখ্যক প্যাকেজের প্রাপ্যতা R কে সবচেয়ে সম্পদশালী এবং বহুমুখী করে তুলেছে।
কখন এবং কিভাবে R ব্যবহার করবেন
যখন ডেটা বিশ্লেষণের কাজটির জন্য পৃথক সার্ভারে স্বতন্ত্র কম্পিউটিং বা বিশ্লেষণের প্রয়োজন হয়, সেই পরিস্থিতিতে R ব্যবহার করা হচ্ছে। এই ভাষাটি অন্বেষণমূলক কাজের জন্য খুবই উপযোগী এবং এটি যেকোনো ধরনের ডেটা বিশ্লেষণ পরিচালনা করতে পারে এবং সমস্যার দিকে একটি বড় সমাধান অর্জন করতে পারে।
আবেদন
R ভাষা বেশিরভাগই ডেটা বিজ্ঞান পরিবেশে প্রযোজ্য।
পাইথন
পাইথনের ওভারভিউ
পাইথন একটি খুব নমনীয় ভাষা, এটি নতুন কিছু করতে দুর্দান্ত এবং প্রধানত পাঠযোগ্যতা এবং সরলতার উপর ফোকাস করে। ডাটা বিজ্ঞান সম্পর্কিত অ্যাপ্লিকেশনের বিভিন্ন ক্ষেত্রে কাজ করার জন্য পাইথনের অনেক প্যাকেজ রয়েছে।
ডেটা সায়েন্সের জন্য বিশেষত্ব
ডাটা সেটে আউটলায়ার খুঁজে বের করার জন্য পাইথন এবং আর দুটোই ভালো কিন্তু ডেটাসেট আপলোড করার জন্য এবং আউটলার খুঁজে বের করার জন্য ওয়েব সার্ভিসের ক্ষেত্রে পাইথন আরও ভালো।
কার্যকারিতা
পাইথন হল একটি সাধারণ উদ্দেশ্য প্রোগ্রামিং ভাষা যে কারণে বেশিরভাগ ডেটা বিশ্লেষণ কার্যকারিতা উপলব্ধ।
অ্যাপ্লিকেশনের মূল ডোমেনগুলি -
Python Lasagne, Caffe, Keras, Mxnet, OpenNN, Tensor ফ্লো, ইত্যাদির মত প্যাকেজও প্রদান করে
প্যাকেজের উপলব্ধতা
ডাটা বিশ্লেষণের জন্য পাইথনের কিছু প্যাকেজ আছে, ঠিক পান্ডাস এবং স্কিট এর মতো। কিন্তু এটি লক্ষ্য অর্জন করা খুব সহজ করে তোলে।
কখন এবং কিভাবে পাইথন ব্যবহার করবেন
যখন আমাদের ডেটা বিশ্লেষণের কাজগুলি ওয়েব অ্যাপগুলির সাথে একীভূত করা প্রয়োজন বা যদি পরিসংখ্যান কোডগুলিকে একটি উত্পাদন ডাটাবেসে অন্তর্ভুক্ত করার প্রয়োজন হয় তখন সেই পরিস্থিতিতে পাইথন ব্যবহার করা হয়৷ এটি উত্পাদন ব্যবহারের জন্য অ্যালগরিদম বাস্তবায়নের জন্য একটি খুব জনপ্রিয় হাতিয়ার৷
আবেদন
পাইথন অনেক ক্ষেত্রে ব্যাপকভাবে ব্যবহৃত হয়, যেমন −
- কম্পিউটার ভিশন সম্পাদন করুন (মুখ-শনাক্তকরণ এবং রঙ সনাক্তকরণের মতো সুবিধা)
- একটি খেলা বিকাশ করুন
- মেশিন লার্নিং করুন (কম্পিউটারকে শেখার ক্ষমতা দেওয়া)
- একটি ওয়েবসাইট তৈরি করুন
- রোবোটিক্স সক্ষম করুন
- স্ক্রিপ্টিং সম্পাদন করুন
- একটি ওয়েব ব্রাউজার স্বয়ংক্রিয় করুন
- সায়েন্টিফিক কম্পিউটিং সম্পাদন করুন
- ডেটা বিশ্লেষণ সম্পাদন করুন
- ওয়েব স্ক্র্যাপিং সম্পাদন করুন (ওয়েবসাইট থেকে ডেটা সংগ্রহ করা)
- কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা তৈরি করুন
