PickAClass · এআই, প্রযুক্তি ও প্রকৌশল

ডেটা সায়েন্স ও অ্যানালিটিক্স

অন্তর্দৃষ্টি বের করার জন্য ডেটা সংগ্রহ, পরিষ্কার, বিশ্লেষণ এবং ভিজ্যুয়ালাইজ করার সরঞ্জাম এবং কৌশলগুলিতে দক্ষতা অর্জন করুন। পরিসংখ্যানগত বিশ্লেষণ, ডেটা র‍্যাংলিং এবং ব্যবসায়িক বুদ্ধিমত্তা অন্তর্ভুক্ত।

9 subcategories · 322 courses total

ডেটা সায়েন্সের জন্য পরিসংখ্যানগত ভিত্তি

ডেটা বিশ্লেষণের জন্য প্রয়োজনীয় মূল পরিসংখ্যানগত ধারণাগুলি শিখুন, যার মধ্যে রয়েছে সম্ভাবনা, ডিস্ট্রিবিউশন, হাইপোথিসিস টেস্টিং এবং রিগ্রেশন মডেল।

ডেটা বিশ্লেষণের জন্য SQL

রিলেশনাল ডাটাবেস থেকে ডেটা কোয়েরি, জয়েন এবং একত্রিত করতে SQL আয়ত্ত করুন। ডেটা অ্যাক্সেস এবং প্রস্তুত করার জন্য যেকোনো ডেটা পেশাদারের জন্য এটি একটি মৌলিক দক্ষতা।

ETL এবং ডেটা পাইপলাইন

স্বয়ংক্রিয় ডেটা ওয়ার্কফ্লো তৈরির মূল বিষয়গুলি বুঝুন। অ্যানালিটিক্স এবং রিপোর্টিংয়ের জন্য সিস্টেমগুলির মধ্যে ডেটা এক্সট্র্যাক্ট, ট্রান্সফর্ম এবং লোড (ETL) করতে শিখুন।

বিজনেস অ্যানালিটিক্স

ব্যবসায়িক সমস্যা সমাধানের জন্য ডেটা বিশ্লেষণ কৌশল প্রয়োগ করুন। ব্যবসায়িক প্রশ্নগুলিকে ডেটা সমস্যায় রূপান্তর করতে, ডেটা বিশ্লেষণ করতে এবং স্টেকহোল্ডারদের কাছে ফলাফল উপস্থাপন করতে শিখুন।

Power BI দিয়ে বিজনেস ইন্টেলিজেন্স

Microsoft Power BI ব্যবহার করে ডেটাকে সমৃদ্ধ ভিজ্যুয়ালে রূপান্তর করুন। DAX ব্যবহার করে ডেটা মডেল করতে, রিপোর্ট তৈরি করতে এবং ব্যবসায়িক বিশ্লেষণের জন্য ড্যাশবোর্ড তৈরি করতে শিখুন।

Tableau দিয়ে বিজনেস ইন্টেলিজেন্স

Tableau দিয়ে ইন্টারেক্টিভ ড্যাশবোর্ড এবং রিপোর্ট তৈরি করুন। বিভিন্ন ডেটা সোর্সের সাথে সংযোগ করুন, শক্তিশালী ভিজ্যুয়ালাইজেশন তৈরি করুন এবং ব্যবসায়িক অন্তর্দৃষ্টি শেয়ার করুন।

Python দিয়ে ডেটা র‍্যাংলিং

Python-এ Pandas এবং NumPy লাইব্রেরি ব্যবহার করে অগোছালো ডেটা পরিষ্কার, রূপান্তর, অনুপস্থিত মান পরিচালনা এবং ব্যবহারযোগ্য বিন্যাসে পুনর্গঠন করতে শিখুন।

Python দিয়ে ডেটা ভিজ্যুয়ালাইজেশন

Matplotlib, Seaborn, এবং Plotly-এর মতো Python লাইব্রেরি ব্যবহার করে আকর্ষণীয় এবং তথ্যপূর্ণ ডেটা ভিজ্যুয়ালাইজেশন তৈরি করুন যাতে কার্যকরভাবে তথ্য তুলে ধরা যায়।

অনুসন্ধানমূলক ডেটা বিশ্লেষণ

ডেটা সেটের প্রধান বৈশিষ্ট্যগুলি সংক্ষিপ্ত করার জন্য কীভাবে সেগুলি অনুসন্ধান করতে হয় তা আবিষ্কার করুন, প্রায়শই ভিজ্যুয়াল পদ্ধতি ব্যবহার করে। আনুষ্ঠানিক মডেলিংয়ের আগে প্যাটার্ন উন্মোচন করুন, ব্যতিক্রম শনাক্ত করুন এবং অনুমান পরীক্ষা করুন।