ডেটা সায়েন্স

পাইথন প্রোগ্রামিং শিখুন এবং আর্থিক তথ্য বিশ্লেষণ, পূর্বাভাসমূলক মডেল তৈরি এবং তথ্য-চালিত বিনিয়োগের সিদ্ধান্ত নেওয়ার জন্য মেশিন লার্নিং অ্যালগরিদম প্রয়োগ করুন।

পাইথন, পান্ডা, পরিসংখ্যান মডেল এবং আধুনিক মেশিন লার্নিং লাইব্রেরী ব্যবহার করে সময়-স্বাক্ষরযুক্ত তথ্য বিশ্লেষণ, কল্পনা এবং পূর্বাভাস করতে শিখুন।

লাইনারি রিগ্রেশন তত্ত্ব এবং পাইথন বাস্তবায়ন শিখতে গিয়ে মেশিন লার্নিং এবং গভীর শিক্ষার জন্য একটি শক্তিশালী ভিত্তি তৈরি করুন।

বাইনারি শ্রেণীবিভাগের গাণিতিক এবং পাইথন বাস্তবায়ন শিখে পূর্বাভাসমূলক মডেলিং-এর একটি মজবুত ভিত্তি স্থাপন করুন।

পাইথনে পরিসংখ্যান এবং মেশিন লার্নিং মডেল শিখুন, যাতে করে আপনি সাময়িক তথ্য বিশ্লেষণ করতে পারেন, ভবিষ্যতের প্রবণতা অনুমান করতে পারেন এবং অর্থ, বিক্রয় এবং অপারেশনের জন্য পূর্বাভাসমূলক পাইপলাইন তৈরি করতে পারেন।

বাস্তব জগতের ধারাবাহিক তথ্য, যেমন বাড়ি ভাড়া থেকে শুরু করে আর্থিক প্রবণতা, পূর্বাভাস করার জন্য মৌলিক রীগ্রেশন কৌশল শিখুন।

পর্যবেক্ষণযোগ্য মেশিন লার্নিং এর পেছনে মূল অ্যালগরিদম এবং গাণিতিক নীতিগুলি বুঝে পূর্বাভাসমূলক মডেলিং এর একটি মজবুত ভিত্তি তৈরি করুন।

রেখায়িত প্রত্যাবর্তন এবং পরিসংখ্যানগত অনুমানের প্রযুক্তি ব্যবহার করে সম্পর্ক মডেল করতে এবং ফলাফল পূর্বাভাস করতে শিখুন।

তথ্যের সম্পর্ক বিশ্লেষণ এবং সঠিক পূর্বাভাস তৈরির জন্য সহজ এবং বহু-রেখাকৃতি প্রত্যাবর্তন মডেল তৈরি, ব্যাখ্যা এবং মূল্যায়ন করতে শিখুন।

পাইথনে আপনার প্রথম পূর্বাভাসমূলক মডেল তৈরি করতে, রেগ্রেশন এবং শ্রেণীবিভাগের মৌলিক বিষয়গুলো শিখুন।

মৌলিক পরিসংখ্যানগত মডেলিং ধারণাগুলি বুঝুন এবং ডেটা বিশ্লেষণ ও পূর্বাভাসের জন্য পাইথন ব্যবহার করে সেগুলিকে প্রয়োগ করুন।

জটিল ডেটা প্যাটার্ন বিশ্লেষণ এবং আপনার ভবিষ্যদ্বাণীমূলক মডেলিং দক্ষতা উন্নত করার জন্য GLMs এবং স্মুথিং স্প্লাইন সহ উন্নত রিগ্রেশন কৌশলগুলিতে পারদর্শী হন।

ব্যবহারিক ব্যাখ্যা এবং অনুশীলনের মাধ্যমে ভেরিয়েবলগুলির মধ্যে সংযোগ পরিমাপ করতে লিনিয়ার রিগ্রেশন বুঝুন এবং প্রয়োগ করুন।

বাস্তব-বিশ্বের ভবিষ্যদ্বাণীমূলক বিশ্লেষণ চ্যালেঞ্জগুলি সমাধান করার জন্য SPSS এবং Excel ব্যবহার করে রৈখিক রিগ্রেশন মডেল তৈরি করতে, ব্যাখ্যা করতে এবং যাচাই করতে শিখুন।

ফলাফল পূর্বাভাস দিতে এবং ডেটা-চালিত সিদ্ধান্ত নিতে SPSS-এ পরিসংখ্যানগত মডেল তৈরি এবং ব্যাখ্যা করতে শিখুন।

বিভিন্ন টাইমফ্রেম এবং অ্যাসেট ক্লাস জুড়ে সনাক্তকরণের অনুশীলন করে প্যাটার্ন রিকগনিশন গতি এবং নির্ভুলতা তৈরি করতে অ্যানোটেটেড চার্ট অনুশীলনের মাধ্যমে কাজ করুন।