Data-Science-For-Beginners/translations/bn

Data Science ফর বেগিনার্স - একটি কারিকুলাম

মাইক্রোসফটের আজুর ক্লাউড অ্যাডভোকেটরা ডেটা সায়েন্স সম্পর্কে ১০ সপ্তাহ, ২০টি পাঠবিশিষ্ট একটি কারিকুলাম দিতে পেরে আনন্দিত। প্রতিটি পাঠে প্রি-লেসন এবং পোস্ট-লেসন কুইজ, পাঠ সম্পূর্ণ করার জন্য লিখিত নির্দেশাবলী, একটি সমাধান এবং একটি অ্যাসাইনমেন্ট অন্তর্ভুক্ত রয়েছে। আমাদের প্রজেক্ট-ভিত্তিক শিক্ষাদান পদ্ধতি আপনাকে শেখার সাথে সাথে নির্মাণ করতে দেয়, যা নতুন দক্ষতা 'টিকিয়ে রাখার' প্রমাণিত উপায়।

আমাদের লেখকদের প্রতি আন্তরিক ধন্যবাদ: Jasmine Greenaway, Dmitry Soshnikov, Nitya Narasimhan, Jalen McGee, Jen Looper, Maud Levy, Tiffany Souterre, Christopher Harrison।

🙏 বিশেষ ধন্যবাদ 🙏 আমাদের Microsoft Student Ambassador লেখক, রিভিউয়ার এবং কন্টেন্ট কন্ট্রিবিউটরদের, বিশেষ করে আরিয়ান অরোরা, Aditya Garg, Alondra Sanchez, Ankita Singh, Anupam Mishra, Arpita Das, ChhailBihari Dubey, Dibri Nsofor, Dishita Bhasin, Majd Safi, Max Blum, Miguel Correa, Mohamma Iftekher (Iftu) Ebne Jalal, Nawrin Tabassum, Raymond Wangsa Putra, Rohit Yadav, Samridhi Sharma, Sanya Sinha, Sheena Narula, Tauqeer Ahmad, Yogendrasingh Pawar , Vidushi Gupta, Jasleen Sondhi।

Data Science ফর বেগিনার্স - স্কেচনোট @nitya দ্বারা

🌐 মাল্টি-ভাষা সমর্থন

গিটহাব অ্যাকশনের মাধ্যমে সমর্থিত (স্বয়ংক্রিয় ও সর্বদা আপ-টু-ডেট)

Arabic | Bengali | Bulgarian | Burmese (Myanmar) | Chinese (Simplified) | Chinese (Traditional, Hong Kong) | Chinese (Traditional, Macau) | Chinese (Traditional, Taiwan) | Croatian | Czech | Danish | Dutch | Estonian | Finnish | French | German | Greek | Hebrew | Hindi | Hungarian | Indonesian | Italian | Japanese | Kannada | Korean | Lithuanian | Malay | Malayalam | Marathi | Nepali | Nigerian Pidgin | Norwegian | Persian (Farsi) | Polish | Portuguese (Brazil) | Portuguese (Portugal) | Punjabi (Gurmukhi) | Romanian | Russian | Serbian (Cyrillic) | Slovak | Slovenian | Spanish | Swahili | Swedish | Tagalog (Filipino) | Tamil | Telugu | Thai | Turkish | Ukrainian | Urdu | Vietnamese

স্থানীয়ভাবে ক্লোন করতে পছন্দ করেন?

এই রিপোজিটরিতে ৫০+ ভাষার অনুবাদ অন্তর্ভুক্ত রয়েছে যা ডাউনলোডের আকার উল্লেখযোগ্যভাবে বৃদ্ধি করে। অনুবাদ ব্যতীত ক্লোন করতে sparse checkout ব্যবহার করুন:

git clone --filter=blob:none --sparse https://github.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners.git
cd Data-Science-For-Beginners
git sparse-checkout set --no-cone '/*' '!translations' '!translated_images'

এটি আপনাকে কোর্স সম্পূর্ণ করার জন্য প্রয়োজনীয় সবকিছু দেয় দ্রুত ডাউনলোড সহ।

আপনি যদি অতিরিক্ত অনুবাদ ভাষা চান সেগুলি এখানে তালিকাভুক্ত আছে here

আমাদের কমিউনিটিতে যোগ দিন

আমাদের একটি ডিসকর্ড লার্ন উইথ AI সিরিজ চলছে, আরও জানুন এবং আমাদের সাথে যোগ দিন Learn with AI Series ১৮ - ৩০ সেপ্টেম্বর, ২০২৫। আপনি GitHub Copilot ব্যবহার করে Data Science এর টিপস এবং ট্রিকস পাবেন।

আপনি কি একজন ছাত্র?

নিম্নলিখিত উৎস থেকে শুরু করুন:

• Student Hub page এই পেজে আপনি বেগিনার্স রিসোর্স, ছাত্র প্যাক এবং এমনকি একটি ফ্রি সার্টিফিকেট ভাউচার পাওয়ার উপায় পাবেন। এটি একটি পেজ যা আপনি বুকমার্ক করতে এবং মাঝে মাঝে চেক করতে চান কারণ আমরা মাসের কমপক্ষে একবার কনটেন্ট পরিবর্তন করি।
• Microsoft Learn Student Ambassadors একটি গ্লোবাল ছাত্র অ্যাম্বাসাডর কমিউনিটিতে যোগ দিন, এটি হতে পারে মাইক্রোসফটে আপনার পথ।

শুরু করা যাক

📚 ডকুমেন্টেশন

• ইনস্টলেশন গাইড - বেগিনারদের জন্য ধাপে ধাপে সেটআপ নির্দেশনা
• ব্যবহারের গাইড - উদাহরণ এবং সাধারণ ওয়ার্কফ্লো
• ট্রাবলশুটিং - সাধারণ সমস্যার সমাধান
• কনট্রিবিউটিং গাইড - কিভাবে এই প্রোজেক্টে অবদান রাখবেন
• শিক্ষকদের জন্য - শেখানোর নির্দেশনা এবং ক্লাসরুম রিসোর্স

👨‍🎓 শিক্ষার্থীদের জন্য

সম্পূর্ণ নতুনদের জন্য: ডেটা সায়েন্সে নতুন? আমাদের শিখতে সহজ উদাহরণগুলি দিয়ে শুরু করুন! এই সহজ, ভালোভাবে টীকা করা উদাহরণগুলি আপনাকে মৌলিক বিষয়গুলো বোঝাতে সাহায্য করবে পূর্ণ কারিকুলামে যাওয়ার আগে। শিক্ষার্থীরা: এই কারিকুলাম নিজে ব্যবহার করার জন্য, পুরো রেপো ফর্ক করে নিজে নিজে প্রাক-লেকচার কুইজ দিয়ে শুরু করুন। তারপর লেকচার পড়ুন এবং বাকি কার্যক্রমগুলি সম্পন্ন করুন। সমাধান কোড কপি করার পরিবর্তে পাঠগুলো বোঝার মাধ্যমে প্রজেক্ট তৈরি করার চেষ্টা করুন; তবে প্রতিটি প্রজেক্ট-ভিত্তিক পাঠের /solutions ফোল্ডারে সেই কোড উপলব্ধ। আরেকটি ধারণা হলো বন্ধুদের সাথে স্টাডি গ্রুপ তৈরি করে একসাথে বিষয়বস্তু পড়া। আরো পড়াশোনার জন্য, আমরা Microsoft Learn সুপারিশ করি।

দ্রুত শুরু:

1. আপনার পরিবেশ সেটআপ করতে ইনস্টলেশন গাইড দেখুন
2. কারিকুলামের সাথে কাজ করার জন্য ব্যবহারের গাইড পর্যালোচনা করুন
3. পাঠ ১ থেকে শুরু করে ধারাবাহিকভাবে কাজ করুন
4. সহায়তার জন্য আমাদের ডিসকর্ড কমিউনিটিতে যোগ দিন

👩‍🏫 শিক্ষকদের জন্য

শিক্ষকবৃন্দ: আমরা এই কারিকুলাম কিভাবে ব্যবহার করবেন সে সম্পর্কে কিছু পরামর্শ অন্তর্ভুক্ত করেছি। আপনার মতামত আমাদের আলোচনা ফোরামে জানাতে চাই!

টিমের সাথে পরিচিত হন

গিফ বিকাশ করেছেন Mohit Jaisal

🎥 উপরের ছবিতে ক্লিক করে প্রকল্প এবং যারা এটি তৈরি করেছেন তাদের সম্পর্কে একটি ভিডিও দেখুন!

পেডাগজি

আমরা এই কারিকুলাম নির্মাণের সময় দুটি পেডাগজিকাল নীতিমালা বেছে নিয়েছি: তা প্রকল্প-ভিত্তিক নিশ্চিত করা এবং এতে প্রায়শই কুইজ অন্তর্ভুক্ত থাকা। এই সিরিজের শেষে, শিক্ষার্থীরা ডেটা সায়েন্সের মৌলিক নীতিমালা শিখবে, যার মধ্যে রয়েছে নৈতিক ধারণা, ডেটা প্রস্তুতি, ডেটার সাথে কাজ করার বিভিন্ন উপায়, ডেটা ভিজ্যুয়ালাইজেশন, ডেটা বিশ্লেষণ, ডেটা সায়েন্সের বাস্তব বিশ্বের ব্যবহার ক্ষেত্রে এবং আরও অনেক কিছু।

অতিরিক্তভাবে, একটি শ্রেণীর আগে একটি কম ঝুঁকিপূর্ণ কুইজ শিক্ষার্থীর শেখার উদ্দেশ্য স্থাপন করে, जबकि শ্রেণী শেষের পর দ্বিতীয় কুইজ আরও মেমোরি নিশ্চিত করে। এই কারিকুলামটি নমনীয় এবং মজার করে ডিজাইন করা হয়েছে এবং সম্পূর্ণ বা আংশিকভাবে নেওয়া যেতে পারে। প্রকল্পগুলি ছোট থেকে শুরু হয় এবং ১০ সপ্তাহের শেষে ক্রমশ জটিল হয়ে ওঠে।

আমাদের আচারসংহিতা, অবদান, অনুবাদ নির্দেশিকা দেখুন। আমরা আপনার গঠনমূলক প্রতিক্রিয়ার স্বাগত জানাই!

প্রতিটি পাঠের মধ্যে রয়েছে:

• ঐচ্ছিক স্কেচনোট
• ঐচ্ছিক অতিরিক্ত ভিডিও
• পাঠের আগে ওয়ার্মআপ কুইজ
• লিখিত পাঠ
• প্রকল্প-ভিত্তিক পাঠের জন্য, ধাপে ধাপে প্রকল্প তৈরি করার গাইড
• জ্ঞান যাচাই
• একটি চ্যালেঞ্জ
• অতিরিক্ত পঠন
• নিয়োগ
• পাঠের পরের কুইজ

কুইজ সম্পর্কে একটি নোট: সমস্ত কুইজগুলি Quiz-App ফোল্ডারে রয়েছে, মোট ৪০টি কুইজ যার প্রতিটিতে তিনটি প্রশ্ন। এগুলি পাঠের মধ্যে লিঙ্ক করা আছে, তবে কুইজ অ্যাপটি লোকালি চালানো বা Azure-এ স্থাপন করা যেতে পারে; quiz-app ফোল্ডারের নির্দেশ অনুসরণ করুন। এগুলি ধীরে ধীরে স্থানীয়করণ করা হচ্ছে।

🎓 শুরুতে বন্ধু-সুলভ উদাহরণ

ডেটা সায়েন্সে নতুন? আমরা একটি বিশেষ উদাহরণের ডিরেক্টরি তৈরি করেছি যেখানে সহজ, স্পষ্ট মন্তব্য সহ কোড আছে যা আপনাকে শুরু করতে সাহায্য করবে:

• 🌟 হ্যালো ওয়ার্ল্ড - আপনার প্রথম ডেটা সায়েন্স প্রোগ্রাম
• 📂 ডেটা লোড করা - ডেটাসেট পড়া এবং অন্বেষণ করা শেখা
• 📊 সহজ বিশ্লেষণ - পরিসংখ্যান গণনা এবং প্যাটার্ন খোঁজা
• 📈 বেসিক ভিজ্যুয়ালাইজেশন - চার্ট এবং গ্রাফ তৈরি করা
• 🔬 বাস্তব প্রকল্প - শুরু থেকে শেষ পর্যন্ত সম্পূর্ণ কার্যপ্রণালি

প্রতিটি উদাহরণ বিশদ মন্তব্য অন্তর্ভুক্ত করে যা প্রতিটি ধাপ ব্যাখ্যা করে, যা সম্পূর্ণ নতুনদের জন্য উপযুক্ত!

👉 উদাহরণগুলি দিয়ে শুরু করুন 👈

পাঠসমূহ

ডেটা সায়েন্স ফর বিগিনারস: রোডম্যাপ - স্কেচনোট @nitya দ্বারা

পাঠ নম্বর	বিষয়	পাঠ গোষ্ঠী	শেখার উদ্দেশ্য	লিংক করা পাঠ	লেখক
০১	ডেটা সায়েন্স সংজ্ঞায়িত করা	পরিচিতি	ডেটা সায়েন্সের মৌলিক ধারণা এবং এটি কিভাবে কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা, মেশিন লার্নিং, এবং বড় ডেটার সাথে সম্পর্কিত তা শেখা।	পাঠ ভিডিও	Dmitry
০২	ডেটা সায়েন্স নীতি	পরিচিতি	ডেটা নীতিশাস্ত্রের ধারণা, চ্যালেঞ্জ ও নীতিমালা।	পাঠ	Nitya
০৩	ডেটা সংজ্ঞায়িত করা	পরিচিতি	ডেটা কিভাবে শ্রেণীবদ্ধ এবং সাধারণ উৎসগুলো কী তা শেখা।	পাঠ	Jasmine
০৪	পরিসংখ্যান ও সম্ভাবনার পরিচিতি	পরিচিতি	ডেটা বোঝার জন্য সম্ভাবনা ও পরিসংখ্যানের গাণিতিক কৌশল।	পাঠ ভিডিও	Dmitry
০৫	সম্পর্কযুক্ত ডেটার সাথে কাজ	ডেটার সাথে কাজ	সম্পর্কযুক্ত ডেটার পরিচিতি এবং Structured Query Language (SQL) ব্যবহার করে ডেটা অন্বেষণ ও বিশ্লেষণের প্রাথমিক ধারণা।	পাঠ	Christopher
০৬	NoSQL ডেটার সাথে কাজ	ডেটার সাথে কাজ	সম্পর্কবিহীন ডেটার পরিচিতি, এর বিভিন্ন ধরন, এবং ডকুমেন্ট ডেটাবেস বিশ্লেষণের প্রাথমিক ধারণা।	পাঠ	Jasmine
০৭	পাইথন এর সাথে কাজ	ডেটার সাথে কাজ	Pandas এর মতো লাইব্রেরি ব্যবহার করে ডেটা অন্বেষণের জন্য পাইথন ব্যবহারের মূলনীতি। পাইথন প্রোগ্রামিংয়ের মৌলিক ধারণা থাকা উত্তম।	পাঠ ভিডিও	Dmitry
০৮	ডেটা প্রস্তুতি	ডেটার সাথে কাজ	অনুপস্থিত, ভুল বা অসম্পূর্ণ ডেটার সমস্যা মোকাবেলার জন্য ডেটা পরিষ্কারকরণ এবং রূপান্তরের প্রযুক্তি।	পাঠ	Jasmine
০৯	পরিমাণের ভিজ্যুয়ালাইজেশন	ডেটা ভিজ্যুয়ালাইজেশন	Matplotlib ব্যবহার করে পাখির ডেটা ভিজ্যুয়ালাইজেশন শেখা 🦆	পাঠ	Jen
১০	ডেটার বন্টনের ভিজ্যুয়ালাইজেশন	ডেটা ভিজ্যুয়ালাইজেশন	একটি ইন্টারভ্যালে পর্যবেক্ষণ এবং প্রবণতা ভিজ্যুয়ালাইজেশন।	পাঠ	Jen
১১	অনুপাতের ভিজ্যুয়ালাইজেশন	ডেটা ভিজ্যুয়ালাইজেশন	বিচ্ছিন্ন এবং গোষ্ঠীবদ্ধ শতাংশের ভিজ্যুয়ালাইজেশন।	পাঠ	Jen
১২	সম্পর্কের ভিজ্যুয়ালাইজেশন	ডেটা ভিজ্যুয়ালাইজেশন	ডেটার সেট এবং তাদের পরিবর্তকদের মধ্যে সংযোগ এবং সহসম্পর্কের ভিজ্যুয়ালাইজেশন।	পাঠ	Jen
১৩	অর্থপূর্ণ ভিজ্যুয়ালাইজেশন	ডেটা ভিজ্যুয়ালাইজেশন	কার্যকর সমস্যা সমাধান এবং অন্তর্দৃষ্টির জন্য আপনার ভিজ্যুয়ালাইজেশনকে মূল্যবান করার কৌশল ও নির্দেশনা।	পাঠ	Jen
১৪	ডেটা সায়েন্স লাইফসাইকেলের পরিচিতি	লাইফসাইকেল	ডেটা সায়েন্স লাইফসাইকেলের পরিচিতি এবং ডেটা অর্জন ও নিষ্কাশনের প্রথম ধাপ।	পাঠ	Jasmine
১৫	বিশ্লেষণ	লাইফসাইকেল	ডেটা সায়েন্স লাইফসাইকেলের এই ধাপটি ডেটা বিশ্লেষণের কৌশলগুলোর প্রতি মনোযোগ দেয়।	পাঠ	Jasmine
১৬	যোগাযোগ	লাইফসাইকেল	এই ধাপটি ডেটা থেকে প্রাপ্ত অন্তর্দৃষ্টি উপস্থাপনের ওপর কেন্দ্রিত, যেন সিদ্ধান্ত গ্রহণকারীরা সহজে বুঝতে পারে।	পাঠ	Jalen
১৭	ক্লাউডে ডেটা সায়েন্স	ক্লাউড ডেটা	ক্লাউডে ডেটা সায়েন্স এবং এর সুবিধাসমূহ পরিচয় করিয়ে দেয়।	পাঠ	Tiffany এবং Maud
১৮	ক্লাউডে ডেটা সায়েন্স	ক্লাউড ডেটা	Low Code টুল ব্যবহার করে মডেল প্রশিক্ষণ।	পাঠ	Tiffany এবং Maud
১৯	ক্লাউডে ডেটা সায়েন্স	ক্লাউড ডেটা	Azure Machine Learning Studio দিয়ে মডেল মোতায়েন।	পাঠ	Tiffany এবং Maud
২০	বন্যে ডেটা সায়েন্স	ইন দ্য ওয়াইল্ড	বাস্তব জগতে ডেটা সায়েন্স চালিত প্রকল্প।	পাঠ	Nitya

GitHub Codespaces

এই নমুনাটি একটি Codespace-এ খোলার জন্য নিচের ধাপগুলি অনুসরণ করুন: ১. কোড ড্রপ-ডাউন মেনুতে ক্লিক করুন এবং Open with Codespaces অপশন নির্বাচন করুন। ২. পেনের নীচে + New codespace নির্বাচন করুন। আরো তথ্যের জন্য, GitHub ডকুমেন্টেশন দেখুন।

VSCode রিমোট - কন্টেইনার

আপনার স্থানীয় মেশিন এবং VSCode ব্যবহার করে এই রিপোজিটরিটি একটি কন্টেইনার এ খোলার জন্য VS Code Remote - Containers এক্সটেনশন ব্যবহার করুন:

১. যদি এটি আপনার প্রথমবার ডেভেলপমেন্ট কন্টেইনার ব্যবহার করা হয়, তাহলে নিশ্চিত করুন আপনার সিস্টেম প্রয়োজনীয়তা পূরণ করে (যেমন Docker ইনস্টল করা রয়েছে) গেটিং স্টার্টেড ডকুমেন্টেশন এ।

এই রিপোজিটরিটি ব্যবহার করতে আপনি পৃথক Docker ভলিউমে রিপোজিটরিটি খুলতে পারেন:

বিঃদ্রঃ ভিতরে Remote-Containers: Clone Repository in Container Volume... কমান্ড ব্যবহার করে সোর্স কোড লোকাল ফাইল সিস্টেমের পরিবর্তে Docker ভলিউমে ক্লোন করবে। ভলিউম হলো কন্টেইনার ডেটা সংরক্ষণের প্রিয় পদ্ধতি।

অথবা স্থানীয়ভাবে ক্লোন বা ডাউনলোডকৃত সংকলনটি খুলুন:

• রিপোজিটরিটি আপনার লোকাল ফাইল সিস্টেমে ক্লোন করুন।
• F1 চাপুন এবং Remote-Containers: Open Folder in Container... কমান্ড নির্বাচন করুন।
• এই ফোল্ডারের ক্লোনকৃত কপি নির্বাচন করুন, কন্টেইনার শুরু হওয়া পর্যন্ত অপেক্ষা করুন এবং কাজ শুরু করুন।

অফলাইনে অ্যাক্সেস

Docsify ব্যবহার করে আপনি অফলাইনে এই ডকুমেন্টেশনটি চালাতে পারেন। এই রিপো ফর্ক করুন, আপনার লোকাল মেশিনে Docsify ইনস্টল করুন, তারপর এই রিপো-এর রুট ফোল্ডারে docsify serve টাইপ করুন। ওয়েবসাইটটি আপনার লোকালহোস্টের পোর্ট ৩০০০-এ পরিবেশন হবে: localhost:3000।

লক্ষ্য করুন, নোটবুকগুলি Docsify দ্বারা রেন্ডার করা হবে না, তাই যখন নোটবুক চালানোর প্রয়োজন হবে, আলাদা করে VS Code-এ Python কের্নেল চালিয়ে তা করুন।

অন্যান্য কারিকুলাম

আমাদের টিম অন্যান্য কারিকুলামও তৈরি করে! দেখুন:

LangChain

---

Azure / Edge / MCP / Agents

---

Generative AI সিরিজ

---

মূল শিখন

---

কপাইলট সিরিজ

সহায়তা নেওয়া

সমস্যায় পড়েছেন? সাধারণ সমস্যার সমাধানের জন্য আমাদের Troubleshooting Guide দেখুন।

যদি আটকে যান অথবা AI অ্যাপ তৈরি করার বিষয়ে কোনও প্রশ্ন থাকে। MCP সম্পর্কে আলোচনায় সহশিক্ষার্থী ও অভিজ্ঞ ডেভেলপারদের সাথে যোগ দিন। এটি একটি সহায়ক কমিউনিটি যেখানে প্রশ্ন স্বাগত এবং জ্ঞান স্বাধীনভাবে শেয়ার করা হয়।

পণ্য প্রতিক্রিয়া বা ত্রুটি থাকলে এই ঠিকানায় যান:

---

বিষয়ভিত্তিক সতর্কতা:
এই ডকুমেন্টটি AI অনুবাদ সেবা Co-op Translator ব্যবহার করে অনূদিত হয়েছে। যদিও আমরা যথাসাধ্য সঠিকতার জন্য চেষ্টা করি, তবুও স্বয়ংক্রিয় অনুবাদে ভুল বা অসততা থাকতে পারে। মূল ডকুমেন্টটির নিজ ভাষায় থাকা তথ্যই সর্বোচ্চ প্রমাণ স্বরূপ গ্রহণ করতে হবে। জরুরি তথ্যের জন্য পেশাজীবী মানব অনুবাদের পরামর্শ দেওয়া হয়। এই অনুবাদের ব্যবহার থেকে সৃষ্ট যেকোনো ভুল বোঝাবুঝি বা ভুল অর্থ গ্রহণের জন্য আমরা দায়ী নই।