নন-টেকনিক্যালদের জন্য ডেটা সায়েন্সে দক্ষ হওয়ার ১০টি টুল

ডেটা ক্রমাগত বৃহৎ থেকে বৃহত্তরো হয়ে উঠছে ফলে মেশিন লার্নিং এবং ডেটা সায়েন্সের প্রয়োজনীয়তা দ্রুত বৃদ্ধি পেয়েছে। এই চাহিদা মেটাতে অনেক নন-আইটি ব্যাকগ্রউন্ডদেরও ডেটা সায়েন্সের পেশায় টেনে আনা হচ্ছে। নন-প্রোগ্রামারদের জন্য ডেটা সায়েন্স এবং মেশিন লার্নিং-এর এই ব্লগটি বিশেষভাবে নন-আইটি পেশাদারদের জন্য নিবেদিত যারা প্রোগ্রামিং ভাষায় কাজ করার অভিজ্ঞতা ছাড়াই ডেটা সায়েন্স এবং মেশিন লার্নিং-এ ক্যারিয়ার গড়ার চেষ্টা করছেন।

সম্পূর্ণ বাংলায় ডেটা সায়েন্সের ফাউন্ডেশন সার্ফিকেট কোর্স

সম্পূর্ণ বাংলায় ডেটা সায়েন্সের ফুল কোর্স

বাংলাদেশ থেকে ডেটা সায়েন্স নিয়ে কীকী কীওয়ার্ড ব্যবহার করে গুগল করা হয়?

কেন ডেটা সায়েন্স এবং মেশিন লার্নিং টুল ব্যবহার করবেন?

এখানে কারণগুলির একটি তালিকা রয়েছে যা আপনাকে ডেটা সায়েন্স টুল ব্যবহার করার সুবিধাগুলি বুঝতে সাহায্য করবে:

• এখানে বর্ণিত ডেটা সায়েন্স এবং মেশিন লার্নিং টুল ব্যবহার করার জন্য আপনার প্রোগ্রামিং দক্ষতার প্রয়োজন নেই।
• এটি নন-আইটি পেশাদারদের জন্য বিশেষভাবে সুবিধাজনক যাদের পাইথন, আর ইত্যাদিতে প্রোগ্রামিংয়ের অভিজ্ঞতা নেই।
• এই টুলগুলো খুব ইন্টারেক্টিভ GUI প্রদান করে যা ব্যবহার করা এবং শেখা খুব সহজ।
• এই টুলগুলি সম্পূর্ণ ডেটা সায়েন্স ওয়ার্কফ্লোকে সংজ্ঞায়িত করার এবং কোনও কোডিং বাগ বা ত্রুটির বিষয়ে চিন্তা না করেই এটি বাস্তবায়ন করার একটি খুব গঠনমূলক উপায় প্রদান করে।

এই টুলগুলির জন্য আপনাকে কোড করার প্রয়োজন হয় না এই কারণে, ডেটা প্রক্রিয়া করা এবং শক্তিশালী মেশিন লার্নিং মডেল তৈরি করা দ্রুত এবং সহজ।

কর্মপ্রবাহের সাথে জড়িত সমস্ত প্রক্রিয়া স্বয়ংক্রিয় এবং ন্যূনতম মানব হস্তক্ষেপ প্রয়োজন।

অনেক ডেটা-চালিত সংস্থাগুলি ডেটা সায়েন্স টুলগুলির সাথে খাপ খাইয়ে নিয়েছে এবং প্রায়শই এমন পেশাদারদের সন্ধান করে যারা এই জাতীয় সরঞ্জামগুলি পরিচালনা পরিচালনা করতে সক্ষম।

এখন আপনি জানেন যে ডেটা সায়েন্স এবং মেশিন লার্নিং টুল ব্যবহার করার সুবিধা, চলুন এক নজরে দেখে নেওয়া যাক যে কোনো নন-প্রোগ্রামার ব্যবহার করতে পারে এমন শীর্ষ টুলগুলি:

পেশা হিসেবে ডেটা সাইন্স বেছে নিলে কি কি যোগ্যতা থাকা দরকার?

ডেটা সায়েন্স এবং মেশিন লার্নিং টুলস

এখানে, আমরা নন-প্রোগ্রামারদের জন্য ডেটা সায়েন্স এবং মেশিন লার্নিং সেরা টুলগুলির সম্পর্কে আলোচনা করব। দয়া করে মনে রাখবেন যে এই তালিকাটি কোনও নির্দিষ্ট ক্রমে সাজানো নয়।

এখানে ডেটা সায়েন্স এবং মেশিনের একটি তালিকা রয়েছেশেখার সরঞ্জাম যা নীচে আলোচনা করা হয়েছে:

1. র‍্যাপিডমাইনার (RapidMiner)

এটা কোন আশ্চর্যের বিষয় নয় যে RapidMiner এই তালিকায় জায়গা করে নিয়েছে। সর্বাধিক ব্যবহৃত ডেটা সায়েন্স এবং মেশিন লার্নিং টুলগুলির মধ্যে একটি যা শুধুমাত্র নতুনদের দ্বারা পছন্দ করা হয় যারা প্রোগ্রামিং দক্ষতার সাথে সুসজ্জিত নয় বরং অভিজ্ঞ ডেটা সায়েন্টিস্টদের দ্বারাও। RapidMiner হল সমস্ত ডেটা সায়েন্স ওয়ার্কফ্লো, ডেটা প্রসেসিং থেকে শুরু করে ডেটা মডেলিং এবং ডিপ্লোয়মেন্ট পর্যন্ত সমস্ত ডেটা সায়েন্স ওয়ার্কফ্লো দেখাশোনা করে৷

আপনি যদি নন-টেকনিক্যাল ব্যাকগ্রাউন্ড থেকে থাকেন, তাহলে RapidMiner হল আপনার জন্য সেরা টুলগুলির মধ্যে একটি। এটি একটি শক্তিশালী GUI প্রদান করে যেখানে শুধুমাত্র ডেটা ডাম্প করতে হবে, কোন কোডিং প্রয়োজন নেই। এটি ভবিষ্যদ্বাণীমূলক মডেল এবং মেশিন লার্নিং মডেল তৈরি করে যা সুনির্দিষ্ট আউটপুট অর্জনের জন্য জটিল অ্যালগরিদম ব্যবহার করে।

এখানে এর কিছু মূল উল্লেখ করছি:

• একটি শক্তিশালী ভিজ্যুয়াল প্রোগ্রামিং পরিবেশ প্রদান করে।
• একটি অন্তর্নির্মিত RapidMiner Radoop এর সাথে আসে যা আপনাকে ডেটা মাইনিং এবং বিশ্লেষণের জন্য Hadoop কাঠামোর সাথে একীভূত করতে দেয়।
• এটি যেকোন তথ্য বিন্যাস সমর্থন করে এবংদক্ষতার সাথে ডেটা পরিষ্কার করে শীর্ষ-শ্রেণীর ভবিষ্যদ্বাণীমূলক বিশ্লেষণ করে
• প্রোগ্রামিং কনস্ট্রাক্ট ব্যবহার করে যা ডেটা মডেলিংয়ের মতো উচ্চ-স্তরের কাজগুলিকে স্বয়ংক্রিয় করে

ডেটা সায়েন্সের প্রাথমিক বিষয়গুলি শিখুন

2. ডেটারোবট (DataRobot)

DataRobot হল একটি স্বয়ংক্রিয় মেশিন লার্নিং প্ল্যাটফর্ম যা ব্যাপক ডেটা বিশ্লেষণ করার জন্য সুনির্দিষ্ট ভবিষ্যদ্বাণীমূলক মডেল তৈরি করে। এটি ডেটা মাইনিং এবং বৈশিষ্ট্য নিষ্কাশনের জন্য সেরা সরঞ্জামগুলির মধ্যে একটি। কম প্রোগ্রামিং অভিজ্ঞতা সহ পেশাদাররা DataRobot এর জন্য যান কারণ এটি ডেটা বিশ্লেষণের জন্য সবচেয়ে সহজ সরঞ্জামগুলির মধ্যে একটি হিসাবে বিবেচিত হয়।

RapidMiner এর মত, DataRobotও একটি একক প্ল্যাটফর্ম যা AI সমাধান তৈরি করতে ব্যবহার করা যেতে পারে। এটি সমাধান তৈরিতে সর্বোত্তম অনুশীলনগুলি ব্যবহার করে যা বাস্তব-বিশ্ব ব্যবসায়িক ক্ষেত্রে মডেল করতে ব্যবহার করা যেতে পারে।

এখানে এর কিছু মূল বৈশিষ্ট্য উল্লেখ করছি:

• স্বয়ংক্রিয়ভাবে সর্বাধিক উল্লেখযোগ্য বৈশিষ্ট্যগুলি সনাক্ত করে এবং এই বৈশিষ্ট্যগুলির চারপাশে একটি মডেল তৈরি করে।
• কোন মডেলটি সবচেয়ে সঠিক ফলাফল প্রদান করে তা পরীক্ষা করতে বিভিন্ন মেশিন লার্নিং মডেলে ডেটা চালায়।
• নির্মাণ, প্রশিক্ষণে অত্যন্ত দ্রুত,এবং ভবিষ্যদ্বাণীমূলক মডেল পরীক্ষা করা, টেক্সট মাইনিং করা, ডেটা স্কেলিং করা ইত্যাদি।
• বড় আকারের ডেটা সায়েন্স প্রকল্পগুলি চালাতে পারে এবং মডেল মূল্যায়ন পদ্ধতি যেমন প্যারামিটার টিউনিং ইত্যাদি অন্তর্ভুক্ত করতে পারে।

ডেটা সায়েন্স লাইফ-সাইকেল বর্ণনা

3. বিগএমএল (BigML)

বিগএমএল মেশিন লার্নিং এবং ডেটা সায়েন্স মডেল তৈরির প্রক্রিয়া সহজ করে দেয় সহজলভ্য নির্মাণগুলি প্রদান করে যা শ্রেণিবিন্যাস, রিগ্রেশন এবং ক্লাস্টারিং সমস্যাগুলিতে সহায়তা করে। এটি মেশিন লার্নিং অ্যালগরিদমের বিস্তৃত পরিসরকে অন্তর্ভুক্ত করে এবং খুব বেশি মানুষের হস্তক্ষেপ ছাড়াই একটি শক্তিশালী মডেল তৈরি করতে সহায়তা করে, এটি আপনাকে সিদ্ধান্ত গ্রহণের উন্নতির মতো গুরুত্বপূর্ণ কাজগুলিতে ফোকাস করতে দেয়৷

এখানে এর কিছু মূল বৈশিষ্ট্য উল্লেখ করছি:

• একটি বিস্তৃত মেশিন লার্নিং টুল যা সবচেয়ে জটিল মেশিন লার্নিং অ্যালগরিদমকে সমর্থন করে, যার মধ্যে তত্ত্বাবধানে থাকা এবং তত্ত্বাবধানহীন শিক্ষার জন্য সম্পূর্ণ সমর্থন রয়েছে, যার মধ্যে অসঙ্গতি সনাক্তকরণ, অ্যাসোসিয়েশন মাইনিং এবং আরও অনেক কিছু রয়েছে।
• একটি সাধারণ ওয়েব ইন্টারফেস এবং API প্রদান করে যা লেগাসি সিস্টেমের সাথে সংযোগ করা যায়।
• দৃশ্যত ইন্টারেক্টিভ তৈরি করে ভবিষ্যদ্বাণীমূলক মডেল যা ডেটার বৈশিষ্ট্যগুলির মধ্যে পারস্পরিক সম্পর্ক খুঁজে পাওয়া সহজ করে তোলে
• পাইথন, জাভা ইত্যাদির মতো জনপ্রিয় ডেটা সায়েন্স ভাষার বাইন্ডিং এবং লাইব্রেরি অন্তর্ভুক্ত করে

আপনার ডেটা সায়েন্স শেখার যাত্রা শুরু হোক এখান থেকে। সব রিসোর্স এক জায়গায়।

4. এমএলবেস (MLBase)

MLbase হল একটি ওপেন-সোর্স টুল যা বড় আকারের মেশিন লার্নিং প্রকল্প তৈরি করতে ব্যবহৃত সেরা প্ল্যাটফর্মগুলির মধ্যে একটি। এটি জটিল মডেলগুলি হোস্ট করার সময় যে সমস্যার সম্মুখীন হয় তার সমাধান করে যার জন্য উচ্চ-স্তরের গণনা প্রয়োজন।

MLBase তিনটি প্রধান উপাদান ব্যবহার করে:

এমএল অপ্টিমাইজার: অপ্টিমাইজারের মূল উদ্দেশ্য হল মেশিন লার্নিং পাইপলাইন নির্মাণ স্বয়ংক্রিয় করা।

এমএল আই: এমএলআই হল একটি এপিআই যা অ্যালগরিদম তৈরি এবং উচ্চ-স্তরের গণনার জন্য বৈশিষ্ট্য নিষ্কাশনের উপর দৃষ্টি নিবদ্ধ করে

MLlib: এটি Apache Spark এর নিজস্ব মেশিন লার্নিং লাইব্রেরি যা বর্তমানে Spark গ্রুপ দ্বারা সমর্থিত।

এখানে এর কিছু মূল বৈশিষ্ট্য উল্লেখ করছি:

• মেশিন লার্নিং মডেল তৈরির জন্য একটি সাধারণ GUI প্রদান করে
• কোন মডেলটি সর্বোত্তম নির্ভুলতা দেয় তা খুঁজে বের করতে এটি বিভিন্ন লার্নিং অ্যালগরিদমের ডেটা শেখে এবং পরীক্ষা করে
• নন-প্রোগ্রামাররা সহজেই স্কেল করতে পারে, ফলে টুলের সহজতা এবং সরলতার কারণে ডেটা সায়েন্স মডেল তৌরি করাযায় সহজেই।
• এটি বড়, জটিল প্রকল্পগুলিকে যে কোনও ঐতিহ্যগত সিস্টেমের চেয়ে অনেক কার্যকরভাবে স্কেল করতে পারে

ডেটা কি সত্যিই একবিংশ শতাব্দীর New Oil?

5. গুগল ক্লাউড অটোএমএল (Google Cloud AutoML)

Google ক্লাউড অটোএমএল হল মেশিন লার্নিং পণ্যগুলির একটি প্ল্যাটফর্ম যা ডেটা সায়েন্সে সীমিত অভিজ্ঞতা সহ পেশাদারদের তাদের ব্যবসার প্রয়োজনের জন্য নির্দিষ্ট উচ্চ-সম্পন্ন মডেলগুলিকে প্রশিক্ষণ দিতে দেয়। ১০ বছরের বেশি প্রশিক্ষিত Google রিসার্চ কনস্ট্রাক্ট সহ সেরা মেশিন লার্নিং প্ল্যাটফর্মগুলির মধ্যে এটি একটি যা আপনাকে ভবিষ্যদ্বাণীমূলক মডেলগুলি তৈরি করতে সাহায্য করে যা সমস্ত ঐতিহ্যগত গণনামূলক মডেলকে ছাড়িয়ে যায়৷

এখানে এর কিছু মূল বৈশিষ্ট্য উল্লেখ করছি:

• এমএল-এর ক্ষেত্রে ন্যূনতম দক্ষতা সহ পেশাদাররা সহজেই তাদের ব্যবসার প্রয়োজনের জন্য নির্দিষ্ট উচ্চ-স্তরের মেশিন লার্নিং মডেলগুলিকে প্রশিক্ষণ দিতে এবং তৈরি করতে পারেন।
• অন্যান্য অনেক Google ক্লাউড পরিষেবার সাথে একটি সম্পূর্ণরূপে একীকরণ যা ডেটা মাইনিং এবং ডেটা সঞ্চয় করতে সহায়তা করে৷
• REST API তৈরি করে আউটপুট সম্পর্কে ভবিষ্যদ্বাণী করার সময় কাস্টম এমএল মডেল তৈরি করার জন্য একটি সাধারণ GUI প্রদান করে যা দ্বারা একই প্ল্যাটফর্মের মাধ্যমে প্রশিক্ষিত, পরীক্ষা, উন্নত এবং স্থাপন করা যেতে পারে।

Data Science Course in Bangla : তথ্য বিজ্ঞানের প্রয়োগ – the application of data science in Bangla

6. অটো-ওয়েকা (Auto-WEKA)

Auto-WEKA হল একটি ওপেন সোর্স GUI ভিত্তিক টুল যা নতুনদের জন্য আদর্শ। কারণ এটি ডেটা সায়েন্স সম্পর্কিত সমস্ত কাজ সম্পাদন করার জন্য একটি খুব স্বজ্ঞাত ইন্টারফেস প্রদান করে। এটি স্বয়ংক্রিয় ডেটা প্রসেসিং, ইডিএ, তত্ত্বাবধান করা এবং আন-সুপারভাইজড লার্নিং অ্যালগরিদম সমর্থন করে। এই টুলটি নতুনদের জন্য উপযুক্ত যারা সবেমাত্র ডেটা সায়েন্স এবং মেশিন লার্নিং শুরু করছেন। এটিতে ডেভেলপারদের একটি সম্প্রদায় রয়েছে, যারা টুলটি ব্যবহার করার বিষয়ে টিউটোরিয়াল এবং গবেষণাপত্র প্রকাশ করার জন্য যথেষ্ট সদয়।

এখানে টুলটির কয়েকটি বৈশিষ্ট্য উল্লেখ করছি:

• WEKA শ্রেণীবিভাগ, রিগ্রেশন, ক্লাস্টারিং, অসঙ্গতি সনাক্তকরণ, অ্যাসোসিয়েশন মাইনিং, ডেটা মাইনিং এবং আরও অনেক কিছুর জন্য মেশিন লার্নিং অ্যালগরিদমের একটি বিশাল পরিসর সরবরাহ করে।
• ডেটা মাইনিং কাজ, ডেটা বিশ্লেষণ এবং আরও অনেক কিছু করার জন্য একটি ইন্টারেক্টিভ গ্রাফিকাল ইন্টারফেস প্রদান করে।
• বিকাশকারীদের অনুমতি দেয়সম্ভাব্য পরীক্ষার ক্ষেত্রে বিভিন্ন সেটে তাদের মডেলগুলি পরীক্ষা করতে এবং সবচেয়ে সুনির্দিষ্ট আউটপুট দেয় এমন মডেল সরবরাহ করতে সহায়তা করে।
• এটি মৌলিক কমান্ড চালানোর জন্য একটি সহজ, তবুও স্বজ্ঞাত CLI (কমান্ড লাইন ইন্টারফেস) সহ আসে।

ডেটা সায়েন্টিস্ট হতে কি যোগ্যতা লাগবে?

7. আইবিএম ওয়াটসন স্টুডিও (IBM Watson Studio)

AI-চালিত বিশ্বে IBM কতটা অবদান রেখেছে সে সম্পর্কে আমরা সবাই সচেতন। আইবিএম দ্বারা প্রদত্ত বেশিরভাগ পরিষেবার মতো, আইবিএম ওয়াটসন স্টুডিও একটি এআই-ভিত্তিক সরঞ্জাম যা ব্যাপক ডেটা বিশ্লেষণ, মেশিন লার্নিং, ডেটা সায়েন্স ইত্যাদির জন্য ব্যবহৃত হয়।

এটি সংস্থাগুলিকে ডেটা বিশ্লেষণের প্রক্রিয়া সহজ করতে সহায়তা করে এবং ডেটা প্রসেসিং থেকে মোতায়েন পর্যন্ত এন্ড-টু-এন্ড ওয়ার্কফ্লো যত্ন নেয়। এটি বাজারে ডেটা সায়েন্স এবং মেশিন লার্নিংয়ের জন্য সবচেয়ে স্বীকৃত টুলগুলির মধ্যে একটি।

এখানে আইবিএম ওয়াটসন স্টুডিওর কিছু মূল বৈশিষ্ট্য উল্লেখ করছি:

• কয়েক মিনিটের ব্যবধানে ডেটা প্রস্তুতি, অন্বেষণ এবং মডেলিং সম্পাদন করতে সহায়তা প্রদান করে এবং পুরো প্রক্রিয়াটি স্বয়ংক্রিয়।
• Python 3 নোটবুক, Jython স্ক্রিপ্টিং, SPSS Modeler, এবং Data Refinery এর মতো একাধিক ডেটা সায়েন্স ভাষা এবং টুল সমর্থন করে
• কোডার এবং ডেটা সায়েন্টিস্টদের জন্য, এটি অফার করেআর স্টুডিও, স্কালা, পাইথন ইত্যাদির সাথে ইন্টিগ্রেশন।
• SPSS মডেলার ব্যবহার করে যা ডেটা অন্বেষণ এবং শক্তিশালী মেশিন লার্নিং মডেল তৈরির জন্য ড্র্যাগ-এন্ড-ড্রপ কার্যকারিতা প্রদান করে।

শীর্ষ ৬ ডেটা সাইন্স (তথ্য বিজ্ঞান) প্রোগ্রামিং ভাষা

ডেটা সায়েন্স – বিগ ডেটা – ডেটা এনালাইটিক্স বিশ্লেষণ

8. টাবলো (Tableau)

টাবলো হল বাজারে ব্যবহৃত সবচেয়ে জনপ্রিয় ডেটা ভিজ্যুয়ালাইজেশন টুল। এটি আপনাকে একটি প্রক্রিয়াযোগ্য এবং বোধগম্য বিন্যাসে কাঁচা, বিন্যাসহীন ডেটা ভাঙ্গার অনুমতি দেয়। টাবলো ব্যবহার করে তৈরি করা ভিজ্যুয়ালাইজেশন আপনাকে ভবিষ্যদ্বাণীকারী ভেরিয়েবলের মধ্যে নির্ভরতা বুঝতে সহজেই সাহায্য করতে পারে।

যদিও টাবলো মূলত ভিজ্যুয়ালাইজেশনের উদ্দেশ্যে ব্যবহৃত হয়, এটি ডেটা বিশ্লেষণ এবং অনুসন্ধানও করতে পারে।

এখানে টাবলোর কয়েকটি বৈশিষ্ট্য উল্লেখ করছি:

• এটি একাধিক ডেটা উত্সের সাথে সংযোগ করতে ব্যবহার করা যেতে পারে এবং এটি পারস্পরিক সম্পর্ক এবং নিদর্শনগুলি খুঁজে পেতে বিশাল ডেটা সেটগুলি কল্পনা করতে পারে।
• টেবিলের ডেস্কটপ বৈশিষ্ট্যটি আপনাকে রিয়েল-টাইম আপডেট পেতে কাস্টমাইজড রিপোর্ট এবং ড্যাশবোর্ড তৈরি করতে দেয়
• টেবলও ক্রস-ডাটাবেস যোগদান কার্যকারিতা প্রদান করে যা আপনাকে গণনা করা ক্ষেত্র তৈরি করতে এবং টেবিলে যোগদান করতে দেয়, এটি জটিল ডেটা-চালিত সমাধানে সহায়তা করেসমস্যা
• একটি স্বজ্ঞাত টুল, যা ডেটা থেকে দরকারী অন্তর্দৃষ্টি পেতে এবং ডেটা বিশ্লেষণ করতে ড্র্যাগ-এন্ড-ড্রপ বৈশিষ্ট্য ব্যবহার করে

ডেটা ভিজুয়ালাইজেশন কি?

9. ট্রাইফ্যাক্টা (Trifacta)

Trifacta হল আপনার ব্যবসার চাহিদা মেটানোর জন্য একটি এন্টারপ্রাইজ ডেটা wrangling প্ল্যাটফর্ম। আপনার ডেটাতে ঠিক কী রয়েছে এবং বিভিন্ন বিশ্লেষণাত্মক অনুসন্ধানের জন্য এটি কীভাবে কার্যকর হবে তা বোঝাই ডেটার মান সনাক্ত করার মূল চাবিকাঠি। ট্রাইফ্যাক্টাকে ডেটা wrangling, পরিষ্কার এবং বিশ্লেষণ করার জন্য সর্বোত্তম হাতিয়ার হিসাবে বিবেচনা করা হয়।

এখানে ট্রাইফ্যাক্টার কয়েকটি বৈশিষ্ট্য উল্লেখ করছি:

• ডেটা যেখানেই থাকুক না কেন একাধিক ডেটা উত্সের সাথে সংযোগ করে৷
• ডেটা বোঝার জন্য একটি ইন্টারেক্টিভ জিইউআই প্রদান করে যা শুধুমাত্র সবচেয়ে গুরুত্বপূর্ণ ডেটা প্রাপ্ত করার জন্য নয়, অপ্রয়োজনীয় বা অপ্রয়োজনীয় ভেরিয়েবলগুলি সরাতেও।
• ভিজ্যুয়াল গাইডেন্স, মেশিন লার্নিং ওয়ার্কফ্লো এবং ফিডব্যাক প্রদান করে যা আপনাকে ডেটা মূল্যায়ন এবং প্রয়োজনীয় ডেটা ট্রান্সফরমেশন করতে গাইড করবে।
• প্রতিনিয়ত নজরদারি কার ডেটার অসঙ্গতিগুলি এবং কোনও নাল মান বা অনুপস্থিত মানগুলি সরিয়ে দেয় এবং নিশ্চিত করে যে আউটপুটে কোনও পক্ষপাত এড়াতে ডেটা স্বাভাবিকীকরণ করা হয়েছে।

ডেটা সাইন্স ফিল্ডে কাজ করার ১১ টি career

10. KNIME

KNIME হল একটি ওপেন সোর্স ডেটা অ্যানালিটিক্স প্ল্যাটফর্ম যার লক্ষ্য ডাটা সায়েন্স এবং মেশিন লার্নিং অ্যাপ্লিকেশন তৈরি করা। বিল্ডিং ডেটা সায়েন্স অ্যাপ্লিকেশানগুলি এই সম্পূর্ণ স্বয়ংক্রিয় টুল দ্বারা ভালভাবে পরিচালিত হয় এমন একটি সিরিজের কাজ জড়িত। এটি একটি খুব ইন্টারেক্টিভ এবং স্বজ্ঞাত GUI প্রদান করে যা সমগ্র ডেটা সায়েন্স পদ্ধতি বোঝা সহজ করে তোলে।

এখানে KNIME এর কয়েকটি বৈশিষ্ট্য উল্লেখ করছি:

• এটি কোনো কোডিং ছাড়াই এন্ড-টু-এন্ড ডেটা সায়েন্স ওয়ার্কফ্লো তৈরি করতে ব্যবহার করা যেতে পারে, আপনাকে শুধু মডিউলগুলো টেনে আনতে হবে।
• R, Python-এ স্ক্রিপ্টিং সহ বিভিন্ন ডোমেন থেকে এম্বেড সরঞ্জামগুলিতে সহায়তা প্রদান করে এবং এটি Apache Hadoop-এর সাথে একীভূত করার জন্য API প্রদান করে।
• সাধারণ পাঠ্য বিন্যাস, যেমন CSV, PDF, XLS, JSON, এবং চিত্র, GIF, ইত্যাদি সহ অসংগঠিত ডেটা বিন্যাস সহ বিভিন্ন ডেটা সোর্সিং ফর্ম্যাটের সাথে সামঞ্জস্যপূর্ণ।
• ডেটা wrangling, বৈশিষ্ট্য নির্বাচন, স্বাভাবিককরণ, ডেটা মডেলিং, মডেল মূল্যায়ন এবং এমনকি আপনাকে ইন্টারেক্টিভ ভিজ্যুয়ালাইজেশন তৈরি করার জন্য সম্পূর্ণ সমর্থন প্রদান করে।

ডেটা সায়েন্স (তথ্য বিজ্ঞান) এর জন্য পাইথন প্রোগ্রামিংয়ের জ্ঞান কেন প্রয়োজন?