# পাইথনে ডেটা প্রসেসিংয়ের জন্য অ্যাসাইনমেন্ট এই অ্যাসাইনমেন্টে, আমরা আপনাকে আমাদের চ্যালেঞ্জগুলিতে শুরু করা কোডটি আরও বিস্তারিতভাবে ব্যাখ্যা করতে বলব। অ্যাসাইনমেন্টটি দুইটি অংশে বিভক্ত: ## COVID-19 সংক্রমণ মডেলিং - [ ] তুলনার জন্য ৫-৬টি ভিন্ন দেশের *R* গ্রাফ একসাথে একটি প্লটে বা পাশাপাশি কয়েকটি প্লটে আঁকুন। - [ ] সংক্রমিত কেসের সংখ্যার সাথে মৃত্যুর সংখ্যা এবং সুস্থতার সংখ্যার সম্পর্ক দেখুন। - [ ] সংক্রমণের হার এবং মৃত্যুর হারের ভিজ্যুয়াল সম্পর্ক দেখে এবং কিছু অস্বাভাবিকতা খুঁজে বের করে দেখুন একটি সাধারণ রোগ কতদিন স্থায়ী হয়। এটি খুঁজে বের করতে আপনাকে বিভিন্ন দেশের ডেটা দেখতে হতে পারে। - [ ] মৃত্যুর হার গণনা করুন এবং এটি সময়ের সাথে কীভাবে পরিবর্তিত হয় তা দেখুন। *গণনার আগে রোগের দৈর্ঘ্য (দিনে) বিবেচনা করে একটি টাইম সিরিজকে স্থানান্তরিত করতে হতে পারে।* ## COVID-19 গবেষণাপত্র বিশ্লেষণ - [ ] বিভিন্ন ওষুধের কো-অকারেন্স ম্যাট্রিক্স তৈরি করুন এবং দেখুন কোন ওষুধগুলো একসাথে বেশি উল্লেখিত হয় (অর্থাৎ একটি অ্যাবস্ট্রাক্টে উল্লেখিত)। ওষুধ এবং রোগ নির্ণয়ের জন্য কো-অকারেন্স ম্যাট্রিক্স তৈরির কোডটি পরিবর্তন করতে পারেন। - [ ] এই ম্যাট্রিক্সটি হিটম্যাপ ব্যবহার করে ভিজ্যুয়ালাইজ করুন। - [ ] একটি অতিরিক্ত চ্যালেঞ্জ হিসেবে, ওষুধের কো-অকারেন্স [chord diagram](https://en.wikipedia.org/wiki/Chord_diagram) ব্যবহার করে ভিজ্যুয়ালাইজ করুন। [এই লাইব্রেরি](https://pypi.org/project/chord/) আপনাকে একটি chord diagram আঁকতে সাহায্য করতে পারে। - [ ] আরেকটি অতিরিক্ত চ্যালেঞ্জ হিসেবে, বিভিন্ন ওষুধের ডোজ (যেমন **400mg** *প্রতিদিন 400mg chloroquine নিন*) নিয়মিত এক্সপ্রেশন ব্যবহার করে বের করুন এবং একটি ডেটাফ্রেম তৈরি করুন যা বিভিন্ন ওষুধের জন্য বিভিন্ন ডোজ দেখায়। **নোট**: ওষুধের নামের কাছাকাছি টেক্সটের মধ্যে থাকা সংখ্যাগুলি বিবেচনা করুন। ## মূল্যায়ন উদাহরণযোগ্য | যথাযথ | উন্নতির প্রয়োজন --- | --- | -- | সব কাজ সম্পন্ন, গ্রাফিক্যালি উপস্থাপিত এবং ব্যাখ্যা করা হয়েছে, অন্তত একটি অতিরিক্ত চ্যালেঞ্জ সম্পন্ন | ৫টির বেশি কাজ সম্পন্ন, কোনো অতিরিক্ত চ্যালেঞ্জ চেষ্টা করা হয়নি, অথবা ফলাফল পরিষ্কার নয় | ৩টির বেশি কিন্তু ৫টির কম কাজ সম্পন্ন, ভিজ্যুয়ালাইজেশন পয়েন্টটি বোঝাতে সাহায্য করে না --- **অস্বীকৃতি**: এই নথিটি AI অনুবাদ পরিষেবা [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator) ব্যবহার করে অনুবাদ করা হয়েছে। আমরা যথাসম্ভব সঠিক অনুবাদের চেষ্টা করি, তবে অনুগ্রহ করে মনে রাখবেন যে স্বয়ংক্রিয় অনুবাদে ত্রুটি বা অসঙ্গতি থাকতে পারে। নথিটির মূল ভাষায় লেখা সংস্করণটিকেই প্রামাণিক উৎস হিসেবে বিবেচনা করা উচিত। গুরুত্বপূর্ণ তথ্যের জন্য, পেশাদার মানব অনুবাদ ব্যবহার করার পরামর্শ দেওয়া হয়। এই অনুবাদ ব্যবহারের ফলে সৃষ্ট কোনো ভুল বোঝাবুঝি বা ভুল ব্যাখ্যার জন্য আমরা দায়ী নই।