## শিক্ষকদের জন্য আপনি কি আপনার ক্লাসরুমে এই পাঠ্যক্রম ব্যবহার করতে চান? নির্দ্বিধায় ব্যবহার করুন! আসলে, আপনি এটি GitHub এর মাধ্যমেই ব্যবহার করতে পারেন GitHub Classroom ব্যবহার করে। এটি করতে, এই রিপোজিটরি ফর্ক করুন। প্রতিটি পাঠের জন্য একটি রিপোজিটরি তৈরি করতে হবে, তাই আপনাকে প্রতিটি ফোল্ডার আলাদা রিপোজিটরিতে বের করতে হবে। এভাবে [GitHub Classroom](https://classroom.github.com/classrooms) প্রতিটি পাঠ আলাদাভাবে নিতে পারবে। এই [সম্পূর্ণ নির্দেশনা](https://github.blog/2020-03-18-set-up-your-digital-classroom-with-github-classroom/) আপনাকে ক্লাসরুম সেট আপ করার ধারণা দেবে। ## রিপোজিটরি সরাসরি ব্যবহার করা আপনি যদি GitHub Classroom ব্যবহার না করে এই রিপোজিটরি সরাসরি ব্যবহার করতে চান, সেটাও সম্ভব। আপনাকে আপনার শিক্ষার্থীদের সাথে যোগাযোগ করতে হবে কোন পাঠ একসাথে কাজ করতে হবে। অনলাইন ফরম্যাটে (Zoom, Teams, বা অন্য কিছু) আপনি কুইজের জন্য ব্রেকআউট রুম তৈরি করতে পারেন এবং শিক্ষার্থীদের শেখার জন্য প্রস্তুত করতে সাহায্য করতে পারেন। তারপর শিক্ষার্থীদের কুইজের জন্য আমন্ত্রণ জানান এবং নির্দিষ্ট সময়ে তাদের উত্তর 'ইস্যু' হিসেবে জমা দিতে বলুন। আপনি একই কাজ অ্যাসাইনমেন্টের ক্ষেত্রেও করতে পারেন, যদি আপনি চান শিক্ষার্থীরা একসাথে খোলামেলা কাজ করুক। যদি আপনি আরও ব্যক্তিগত ফরম্যাট পছন্দ করেন, তাহলে শিক্ষার্থীদের পাঠ্যক্রমটি পাঠ ধরে ধরে তাদের নিজস্ব GitHub রিপোজিটরিতে ফর্ক করতে বলুন, যা প্রাইভেট রিপোজিটরি হবে, এবং আপনাকে অ্যাক্সেস দিন। এরপর তারা কুইজ এবং অ্যাসাইনমেন্টগুলো ব্যক্তিগতভাবে সম্পন্ন করতে পারে এবং আপনার ক্লাসরুম রিপোজিটরিতে ইস্যুর মাধ্যমে জমা দিতে পারে। অনলাইন ক্লাসরুম ফরম্যাটে এটি কার্যকর করার অনেক উপায় আছে। আমাদের জানান কোনটি আপনার জন্য সবচেয়ে ভালো কাজ করে! ## এই পাঠ্যক্রমে অন্তর্ভুক্ত: ২০টি পাঠ, ৪০টি কুইজ, এবং ২০টি অ্যাসাইনমেন্ট। ভিজ্যুয়াল শিক্ষার্থীদের জন্য পাঠগুলোর সাথে স্কেচনোটস রয়েছে। অনেক পাঠ Python এবং R উভয় ভাষায় উপলব্ধ এবং Jupyter notebooks ব্যবহার করে VS Code-এ সম্পন্ন করা যেতে পারে। এই টেক স্ট্যাক ব্যবহার করে আপনার ক্লাসরুম সেট আপ করার বিষয়ে আরও জানুন: https://code.visualstudio.com/docs/datascience/jupyter-notebooks। সব স্কেচনোটস, একটি বড় ফরম্যাটের পোস্টারসহ, [এই ফোল্ডারে](../../sketchnotes) রয়েছে। আপনি এই পাঠ্যক্রমকে একটি স্ট্যান্ডঅ্যালোন, অফলাইন-ফ্রেন্ডলি ওয়েবসাইট হিসেবে চালাতে পারেন [Docsify](https://docsify.js.org/#/) ব্যবহার করে। [Docsify ইনস্টল করুন](https://docsify.js.org/#/quickstart) আপনার লোকাল মেশিনে, তারপর আপনার লোকাল কপির মূল ফোল্ডারে `docsify serve` টাইপ করুন। ওয়েবসাইটটি আপনার লোকালহোস্টের পোর্ট ৩০০০-এ চালু হবে: `localhost:3000`। পাঠ্যক্রমের একটি অফলাইন-ফ্রেন্ডলি সংস্করণ একটি স্ট্যান্ডঅ্যালোন ওয়েব পেজ হিসেবে খুলবে: https://localhost:3000 পাঠগুলো ৬টি অংশে ভাগ করা হয়েছে: - ১: পরিচিতি - ১: ডেটা সায়েন্সের সংজ্ঞা - ২: নৈতিকতা - ৩: ডেটার সংজ্ঞা - ৪: সম্ভাবনা এবং পরিসংখ্যানের সংক্ষিপ্ত বিবরণ - ২: ডেটার সাথে কাজ করা - ৫: রিলেশনাল ডেটাবেস - ৬: নন-রিলেশনাল ডেটাবেস - ৭: Python - ৮: ডেটা প্রস্তুতি - ৩: ডেটা ভিজ্যুয়ালাইজেশন - ৯: পরিমাণের ভিজ্যুয়ালাইজেশন - ১০: বিতরণের ভিজ্যুয়ালাইজেশন - ১১: অনুপাতের ভিজ্যুয়ালাইজেশন - ১২: সম্পর্কের ভিজ্যুয়ালাইজেশন - ১৩: অর্থপূর্ণ ভিজ্যুয়ালাইজেশন - ৪: ডেটা সায়েন্স লাইফসাইকেল - ১৪: পরিচিতি - ১৫: বিশ্লেষণ - ১৬: যোগাযোগ - ৫: ক্লাউডে ডেটা সায়েন্স - ১৭: পরিচিতি - ১৮: লো-কোড অপশন - ১৯: Azure - ৬: বাস্তব জীবনে ডেটা সায়েন্স - ২০: সংক্ষিপ্ত বিবরণ ## আমাদের আপনার মতামত দিন! আমরা চাই এই পাঠ্যক্রম আপনার এবং আপনার শিক্ষার্থীদের জন্য কার্যকর হোক। আলোচনা বোর্ডে আমাদের মতামত দিন! আপনার শিক্ষার্থীদের জন্য আলোচনা বোর্ডে একটি ক্লাসরুম এলাকা তৈরি করতে পারেন। --- **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 হচ্ছে। এই অনুবাদ ব্যবহারের ফলে সৃষ্ট কোনো ভুল বোঝাবুঝি বা ভুল ব্যাখ্যার জন্য আমরা দায়ী নই।