ডেটা সায়েন্সের ওভারভিউ
যখন আমরা ডেটার একটি সেটের ওপর কাজ করি, তখন আমরা সেটের ওপর বিভিন্ন σταтистиিক ফাংশন প্রয়োগ করি। এই ফাংশনগুলো ব্যবহার করা হয় বর্ণনামূলক পরিসংখ্যান, পরিসংখ্যানিক পরীক্ষা, প্লটিং ফাংশন ইত্যাদির ব্যাপক অন্বেষণের জন্য। ডেটা সায়েন্স আসলে অ্যালগরিদমিক ডেভেলপমেন্ট, ডেটা ইনফারেন্স এবং টেকনোলজির একটি বহুবিষয়ক অন্বেষণ যা বিশ্লেষণাত্মক জটিল সমস্যা সমাধানের জন্য বিশেষভাবে ব্যবহৃত হয়। ডেটা সায়েন্সের কোরে আমাদের থাকে ডেটা।
পাইথনে, Pandas ডেটা অ্যানালাইসিস লাইব্রেরির একটি, যা এক্সেল স্প্রেডশিট, CSV এবং অন্যান্য ডেটা সোর্স থেকে ডেটা ইম্পোর্ট করার জন্য ব্যবহৃত হয়।
R-এর ওভারভিউ
R একটি ওপেন সোর্স ল্যাঙ্গুয়েজ। এই ল্যাঙ্গুয়েজটি খুব জনপ্রিয়, কারণ এটি আরও ব্যবহারকারী-বান্ধব পরিবেশ विकশিত করতে সাহায্য করে এবং ডেটা অ্যানালাইসিস, পরিসংখ্যান এবং গ্রাফিক্যাল মডেলের জন্য একটি ভালো পথ প্রদান করে। যখন এটি বিকসিত হয়েছিল, তখন এই ল্যাঙ্গুয়েজ শুধু আকাদেমিক এবং গবেষণা ক্ষেত্রে ব্যবহৃত হতো। কিন্তু আজকাল, এন্টারপ্রাইজ বিশ্বও এটি ব্যবহার করছে। এখন R করপোরেট বিশ্বে দ্রুততম বৃদ্ধি পাওয়া পরিসংখ্যানিক ভাষাগুলোর একটি।
ডেটা সায়েন্সের জন্য বিশেষত্ব:
R একটি বিশাল কমিউনিটি থেকে এসেছে। এই কমিউনিটি মেইলিং লিস্ট, ইউজার-কন্ট্রিবিউটেড ডকুমেন্টেশন এবং খুব সক্রিয় স্ট্যাক ওভারফ্লো গ্রুপের মাধ্যমে সহায়তা প্রদান করে। CRAN হলো কিউরেটেড R প্যাকেজের একটি বিশাল সংগ্রহস্থল যেখানে ইউজাররা সহজে কন্ট্রিবিউট করতে পারে। এটি R ফাংশন এবং ডেটার একটি সংগ্রহ। এটি যেকোনো কিছুকে স্ক্র্যাচ থেকে ডেভেলপ করার প্রয়োজন ছাড়া সর্বশেষ কৌশল এবং ফাংশনালিটি ডেভেলপ করা সহজ করে তোলে।
ফাংশনালিটি
R-এ ডেটা অ্যানালাইসিসের জন্য অনেক ইনবিল্ট ফাংশন রয়েছে। R ল্যাঙ্গুয়েজ মূলত পরিসংখ্যান এবং ডেটা অ্যানালাইসিস উদ্দেশ্যে প্রয়োগ্য। R-এ ডিফল্টভাবে অনেক টুল রয়েছে, যা ডেটা অ্যানালাইসিস সংক্রান্ত গবেষণা এবং ডেভেলপমেন্টের জন্য অত্যন্ত জরুরি।
প্রয়োগের মূল ডোমেইন
ডেটা অ্যানালাইসিসের জন্য, ডেটা ভিজ্যুয়ালাইজেশন একটি খুব গুরুত্বপূর্ণ অংশ। R ggplot2, ggvis, lattice ইত্যাদি প্যাকেজ প্রদান করে যা এই বাস্তবায়নগুলোকে আরও সহজ করে তোলে।
প্যাকেজের উপলব্ধতা:
R-এ ডেটা সায়েন্স সংক্রান্ত অ্যাপ্লিকেশন বাস্তবায়নের জন্য অনেক প্যাকেজ রয়েছে। প্রচুর সংখ্যক প্যাকেজের উপলব্ধতা R কে সবচেয়ে বেশি সম্পন্ন এবং বহুমুখী করে দিয়েছে।
R কবে এবং কীভাবে ব্যবহার করবেন
যখন ডেটা অ্যানালাইসিস টাস্কে স্বতন্ত্র কম্পিউটিং বা ব্যক্তিগত সার্ভারে অ্যানালাইসিস প্রয়োজন হয়, তখন R ব্যবহৃত হয়। এই ল্যাঙ্গুয়েজটি এক্সপ্লোরেটরি কাজের জন্য খুব উপকারী এবং এটি যেকোনো ধরনের ডেটা অ্যানালাইসিস হ্যান্ডেল করতে পারে এবং সমস্যার দিকে একটি বড় সমাধান অর্জন করতে পারে।
অ্যাপ্লিকেশন
R ল্যাঙ্গুয়েজ অধিকাংশত ডেটা সায়েন্স পরিবেশে প্রয়োগ্য।
পাইথন
পাইথনের ওভারভিউ
পাইথন একটি খুব নমনীয় ল্যাঙ্গুয়েজ, এটি কিছু নতুন করার জন্য চমৎকার এবং মূলত পঠনযোগ্যতা এবং সহজতাতেই ফোকাস করে। পাইথনে ডেটা সায়েন্স সংক্রান্ত অ্যাপ্লিকেশনের বিভিন্ন ক্ষেত্রে কাজ করার জন্য অনেক প্যাকেজ রয়েছে।
ডেটা সায়েন্সের জন্য বিশেষত্ব
একটি ডেটাসেটে আউটলайার খুঁজে বের করার জন্য পাইথন এবং R উভয়ই ভালো কিন্তু ওয়েব সার্ভিসের মাধ্যমে ডেটাসেট আপলোড করে আউটলাইার খুঁজে বের করার ক্ষেত্রে পাইথন ভালো।
ফাংশনালিটি
পাইথন একটি জেনারেল পারপাস প্রোগ্রামিং ল্যাঙ্গুয়েজ তাই অধিকাংশ ডেটা অ্যানালাইসিস ফাংশনালিটি উপলব্ধ।
প্রয়োগের মূল ডোমেইন -
পাইথনও Lasagne, Caffe, Keras, Mxnet, OpenNN, Tensor flow ইত্যাদি প্যাকেজ প্রদান করে। এই প্যাকেজগুলো গভীর নিউরাল নেটওয়ার্ক ডেভেলপ করতে দেয় যা পাইথনে অনেক সহজ।
প্যাকেজের উপলব্ধতা
পাইথনে ডেটা অ্যানালাইসিসের জন্য কিছু প্যাকেজ রয়েছে, শুধু Pandas এবং Scikit-এর মতো। কিন্তু এটি লক্ষ্য অর্জন করা খুব সহজ করে দেয়।
পাইথন কবে এবং কীভাবে ব্যবহার করবেন
যখন আমাদের ডেটা অ্যানালাইসিস টাস্কগুলো ওয়েব অ্যাপের সাথে ইন্টিগ্রেট করতে হয় বা যদি পরিসংখ্যান কোডগুলো প্রোডাকশন ডেটাবেসে অন্তর্ভুক্ত করতে হয়, তখন পাইথন ব্যবহৃত হয়। এটি প্রোডাকশন ব্যবহারের জন্য অ্যালগরিদম বাস্তবায়নের জন্য একটি খুব জনপ্রিয় টুল।
অ্যাপ্লিকেশন
পাইথন অনেক ক্ষেত্রে ব্যাপকভাবে ব্যবহৃত হয়, যেমন:
- কম্পিউটার ভিশন নिष্পাদন (চেহারা সনাক্তকরণ এবং রঙ সনাক্তকরণের সুবিধা)
- গেম ডেভেলপ করা
- মেশিন লার্নিং করা (কম্পিউটারকে শেখার ক্ষমতা দেয়া)
- ওয়েবসাইট বানানো
- রোবোটিক্স সক্ষম করা
- স্ক্রিপ্টিং নिष্পাদন
- ওয়েব ব্রাউজার অটোমেট করা
- বৈজ্ঞানিক কম্পিউটিং নিষ্পাদন
- ডেটা অ্যানালাইসিস নিষ্পাদন
- ওয়েব স্ক্রেপিং (ওয়েবসাইট থেকে ডেটা সংগ্রহ)
- আর্টিফিশিয়াল ইন্টেলিজেন্স বানানো
