Data-Science-For-Beginners/translations/bn

শিক্ষার্থীদের জন্য ডেটা সায়েন্স - একটি পাঠ্যক্রম

Azure Cloud Advocates Microsoft থেকে ১০ সপ্তাহের, ২০টি পাঠের একটি পাঠ্যক্রম উপস্থাপন করতে পেরে আনন্দিত। প্রতিটি পাঠে প্রাক-পাঠ এবং পর-পাঠ কুইজ, পাঠ সম্পন্ন করার জন্য লিখিত নির্দেশনা, সমাধান এবং একটি অ্যাসাইনমেন্ট অন্তর্ভুক্ত রয়েছে। আমাদের প্রকল্প-ভিত্তিক শিক্ষাদান পদ্ধতি আপনাকে শেখার সময় তৈরি করতে সাহায্য করে, যা নতুন দক্ষতা অর্জনের জন্য একটি প্রমাণিত উপায়।

আমাদের লেখকদের প্রতি আন্তরিক ধন্যবাদ: জ্যাসমিন গ্রিনওয়ে, দিমিত্রি সশনিকভ, নিত্যা নারাসিমহান, জালেন ম্যাকগি, জেন লুপার, মড লেভি, টিফানি সাউটার, ক্রিস্টোফার হ্যারিসন।

🙏 বিশেষ ধন্যবাদ 🙏 আমাদের Microsoft Student Ambassador লেখক, পর্যালোচক এবং কন্টেন্ট অবদানকারীদের প্রতি, বিশেষত আরিয়ান অরোরা, আদিত্য গার্গ, আলন্দ্রা সানচেজ, অঙ্কিতা সিং, অনুপম মিশ্র, অর্পিতা দাস, চহাইলবিহারি দুবে, ডিব্রি এনসোফর, দিশিতা ভাসিন, মাজদ সাফি, ম্যাক্স ব্লুম, মিগুয়েল কোরিয়া, মোহাম্মা ইফতেখার (ইফটু) ইবনে জালাল, নাওরিন তাবাসসুম, রেমন্ড ওয়াংসা পুত্র, রোহিত যাদব, সামরিধি শর্মা, সানিয়া সিনহা, শীনা নারুলা, তৌকির আহমদ, যোগেন্দ্রসিংহ পাওয়ার, বিদুষি গুপ্তা, জাসলিন সোনধি।

শিক্ষার্থীদের জন্য ডেটা সায়েন্স - স্কেচনোট @nitya

🌐 বহু-ভাষার সমর্থন

GitHub Action এর মাধ্যমে সমর্থিত (স্বয়ংক্রিয় এবং সর্বদা আপডেটেড)

যদি আপনি অতিরিক্ত অনুবাদ ভাষা যোগ করতে চান, সমর্থিত ভাষাগুলি এখানে তালিকাভুক্ত রয়েছে।

আমাদের কমিউনিটিতে যোগ দিন

আমাদের Discord-এ AI শিখুন সিরিজ চলছে, আরও জানুন এবং আমাদের সাথে যোগ দিন AI শিখুন সিরিজ ১৮ - ৩০ সেপ্টেম্বর, ২০২৫। আপনি GitHub Copilot ব্যবহার করে ডেটা সায়েন্সের টিপস এবং ট্রিকস শিখতে পারবেন।

আপনি কি একজন শিক্ষার্থী?

নিম্নলিখিত রিসোর্স দিয়ে শুরু করুন:

• স্টুডেন্ট হাব পেজ এই পেজে আপনি শিক্ষার্থীদের জন্য রিসোর্স, স্টুডেন্ট প্যাক এবং এমনকি বিনামূল্যে সার্টিফিকেট ভাউচার পাওয়ার উপায় খুঁজে পাবেন। এটি একটি পেজ যা আপনি বুকমার্ক করতে এবং সময় সময় চেক করতে চাইবেন কারণ আমরা অন্তত মাসিকভাবে কন্টেন্ট পরিবর্তন করি।
• Microsoft Learn Student Ambassadors একটি বৈশ্বিক শিক্ষার্থী অ্যাম্বাসেডর কমিউনিটিতে যোগ দিন, এটি Microsoft-এ আপনার প্রবেশের পথ হতে পারে।

শুরু করা

📚 ডকুমেন্টেশন

• ইনস্টলেশন গাইড - নতুনদের জন্য ধাপে ধাপে সেটআপ নির্দেশনা
• ব্যবহার গাইড - উদাহরণ এবং সাধারণ কার্যপ্রণালী
• সমস্যা সমাধান - সাধারণ সমস্যার সমাধান
• অবদান গাইড - এই প্রকল্পে অবদান রাখার উপায়
• শিক্ষকদের জন্য - শিক্ষাদানের নির্দেশনা এবং ক্লাসরুম রিসোর্স

👨‍🎓 শিক্ষার্থীদের জন্য

সম্পূর্ণ নতুনরা: ডেটা সায়েন্সে নতুন? আমাদের নতুনদের জন্য সহজ উদাহরণ দিয়ে শুরু করুন! এই সহজ, ভালোভাবে মন্তব্যযুক্ত উদাহরণগুলি আপনাকে মূল বিষয়গুলি বুঝতে সাহায্য করবে পূর্ণ পাঠ্যক্রমে প্রবেশ করার আগে। শিক্ষার্থীরা: এই পাঠ্যক্রমটি নিজের মতো করে ব্যবহার করতে, পুরো রিপোজিটরি ফর্ক করুন এবং নিজে নিজে অনুশীলন সম্পন্ন করুন, প্রাক-লেকচার কুইজ দিয়ে শুরু করুন। তারপর লেকচারটি পড়ুন এবং বাকি কার্যক্রম সম্পন্ন করুন। পাঠগুলি বুঝে প্রকল্প তৈরি করার চেষ্টা করুন, সমাধান কোড কপি না করে; তবে, সেই কোডটি প্রতিটি প্রকল্প-ভিত্তিক পাঠের /solutions ফোল্ডারে উপলব্ধ। আরেকটি ধারণা হতে পারে বন্ধুদের সাথে একটি স্টাডি গ্রুপ তৈরি করা এবং একসাথে কন্টেন্টটি সম্পন্ন করা। আরও অধ্যয়নের জন্য, আমরা Microsoft Learn সুপারিশ করি।

দ্রুত শুরু:

1. আপনার পরিবেশ সেটআপ করতে ইনস্টলেশন গাইড চেক করুন
2. পাঠ্যক্রমের সাথে কাজ করার উপায় শিখতে ব্যবহার গাইড পর্যালোচনা করুন
3. প্রথম পাঠ দিয়ে শুরু করুন এবং ধারাবাহিকভাবে কাজ করুন
4. সহায়তার জন্য আমাদের Discord কমিউনিটি এ যোগ দিন

👩‍🏫 শিক্ষকদের জন্য

শিক্ষকরা: আমরা এই পাঠ্যক্রমটি কীভাবে ব্যবহার করবেন তার উপর কিছু পরামর্শ অন্তর্ভুক্ত করেছি। আমাদের আলোচনা ফোরামে আপনার মতামত জানাতে চাই!

টিমের সাথে পরিচিত হন

Gif তৈরি করেছেন মোহিত জয়সাল

🎥 উপরের ছবিতে ক্লিক করুন প্রকল্প এবং এটি তৈরি করা ব্যক্তিদের সম্পর্কে একটি ভিডিও দেখতে!

শিক্ষাদান পদ্ধতি

আমরা এই পাঠক্রম তৈরি করার সময় দুটি শিক্ষামূলক নীতিকে বেছে নিয়েছি: এটি প্রকল্প-ভিত্তিক নিশ্চিত করা এবং ঘন ঘন কুইজ অন্তর্ভুক্ত করা। এই সিরিজের শেষে, শিক্ষার্থীরা ডেটা সায়েন্সের মৌলিক নীতিগুলি শিখবে, যার মধ্যে রয়েছে নৈতিক ধারণা, ডেটা প্রস্তুতি, ডেটার সাথে কাজ করার বিভিন্ন উপায়, ডেটা ভিজ্যুয়ালাইজেশন, ডেটা বিশ্লেষণ, ডেটা সায়েন্সের বাস্তব জীবনের ব্যবহার এবং আরও অনেক কিছু।

এছাড়াও, ক্লাসের আগে একটি কম ঝুঁকির কুইজ শিক্ষার্থীর মনোযোগ বিষয় শেখার দিকে নিয়ে যায়, এবং ক্লাসের পরে একটি দ্বিতীয় কুইজ আরও ভালোভাবে মনে রাখার জন্য সহায়ক হয়। এই পাঠক্রমটি নমনীয় এবং মজাদারভাবে ডিজাইন করা হয়েছে এবং এটি সম্পূর্ণ বা আংশিকভাবে নেওয়া যেতে পারে। প্রকল্পগুলি ছোট থেকে শুরু হয় এবং ১০ সপ্তাহের চক্রের শেষে ক্রমশ জটিল হয়ে ওঠে।

আমাদের আচরণবিধি, অবদান, অনুবাদ নির্দেশিকা দেখুন। আমরা আপনার গঠনমূলক মতামতকে স্বাগত জানাই!

প্রতিটি পাঠ অন্তর্ভুক্ত করে:

• ঐচ্ছিক স্কেচনোট
• ঐচ্ছিক সম্পূরক ভিডিও
• পাঠের আগে উষ্ণতা কুইজ
• লিখিত পাঠ
• প্রকল্প-ভিত্তিক পাঠের জন্য, প্রকল্পটি কীভাবে তৈরি করবেন তার ধাপে ধাপে নির্দেশিকা
• জ্ঞান যাচাই
• একটি চ্যালেঞ্জ
• সম্পূরক পাঠ্য
• অ্যাসাইনমেন্ট
• পাঠ-পরবর্তী কুইজ

কুইজ সম্পর্কে একটি নোট: সমস্ত কুইজ Quiz-App ফোল্ডারে অন্তর্ভুক্ত, মোট ৪০টি কুইজ, প্রতিটিতে তিনটি প্রশ্ন। এগুলি পাঠের মধ্যে থেকে সংযুক্ত করা হয়েছে, তবে কুইজ অ্যাপটি স্থানীয়ভাবে চালানো বা Azure-এ ডিপ্লয় করা যেতে পারে; quiz-app ফোল্ডারে নির্দেশনা অনুসরণ করুন। এগুলি ধীরে ধীরে স্থানীয়করণ করা হচ্ছে।

🎓 শিক্ষানবিস-বান্ধব উদাহরণ

ডেটা সায়েন্সে নতুন? আমরা একটি বিশেষ উদাহরণ ডিরেক্টরি তৈরি করেছি যেখানে সহজ, ভালোভাবে মন্তব্যযুক্ত কোড রয়েছে যা আপনাকে শুরু করতে সাহায্য করবে:

• 🌟 হ্যালো ওয়ার্ল্ড - আপনার প্রথম ডেটা সায়েন্স প্রোগ্রাম
• 📂 ডেটা লোড করা - ডেটাসেট পড়া এবং অন্বেষণ করা শিখুন
• 📊 সহজ বিশ্লেষণ - পরিসংখ্যান গণনা এবং প্যাটার্ন খুঁজে বের করা
• 📈 মৌলিক ভিজ্যুয়ালাইজেশন - চার্ট এবং গ্রাফ তৈরি করা
• 🔬 বাস্তব জীবনের প্রকল্প - শুরু থেকে শেষ পর্যন্ত সম্পূর্ণ কর্মপ্রবাহ

প্রতিটি উদাহরণে প্রতিটি ধাপের বিস্তারিত মন্তব্য রয়েছে, যা একেবারে শিক্ষানবিসদের জন্য উপযুক্ত!

👉 উদাহরণ দিয়ে শুরু করুন 👈

পাঠসমূহ

ডেটা সায়েন্স ফর বিগিনার্স: রোডম্যাপ - স্কেচনোট @nitya দ্বারা

পাঠ নম্বর	বিষয়	পাঠের গ্রুপিং	শেখার উদ্দেশ্য	সংযুক্ত পাঠ	লেখক
01	ডেটা সায়েন্স সংজ্ঞায়িত করা	ভূমিকা	ডেটা সায়েন্সের মৌলিক ধারণাগুলি এবং এটি কীভাবে কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা, মেশিন লার্নিং এবং বিগ ডেটার সাথে সম্পর্কিত তা শিখুন।	পাঠ ভিডিও	Dmitry
02	ডেটা সায়েন্সের নৈতিকতা	ভূমিকা	ডেটা নৈতিকতার ধারণা, চ্যালেঞ্জ এবং কাঠামো।	পাঠ	Nitya
03	ডেটা সংজ্ঞায়িত করা	ভূমিকা	ডেটা কীভাবে শ্রেণীবদ্ধ করা হয় এবং এর সাধারণ উৎস।	পাঠ	Jasmine
04	পরিসংখ্যান ও সম্ভাবনার পরিচিতি	ভূমিকা	ডেটা বোঝার জন্য সম্ভাবনা এবং পরিসংখ্যানের গাণিতিক কৌশল।	পাঠ ভিডিও	Dmitry
05	সম্পর্কযুক্ত ডেটার সাথে কাজ করা	ডেটার সাথে কাজ করা	সম্পর্কযুক্ত ডেটার পরিচিতি এবং SQL (যা "see-quell" নামে পরিচিত) ব্যবহার করে সম্পর্কযুক্ত ডেটা অন্বেষণ এবং বিশ্লেষণের মৌলিক বিষয়।	পাঠ	Christopher
06	NoSQL ডেটার সাথে কাজ করা	ডেটার সাথে কাজ করা	অ-সম্পর্কযুক্ত ডেটার পরিচিতি, এর বিভিন্ন প্রকার এবং ডকুমেন্ট ডেটাবেস অন্বেষণ এবং বিশ্লেষণের মৌলিক বিষয়।	পাঠ	Jasmine
07	পাইথনের সাথে কাজ করা	ডেটার সাথে কাজ করা	Pandas-এর মতো লাইব্রেরি ব্যবহার করে ডেটা অন্বেষণের জন্য পাইথন ব্যবহার করার মৌলিক বিষয়। পাইথন প্রোগ্রামিংয়ের মৌলিক ধারণা সুপারিশ করা হয়।	পাঠ ভিডিও	Dmitry
08	ডেটা প্রস্তুতি	ডেটার সাথে কাজ করা	অনুপস্থিত, ভুল বা অসম্পূর্ণ ডেটার চ্যালেঞ্জ মোকাবেলার জন্য ডেটা পরিষ্কার এবং রূপান্তর করার কৌশল।	পাঠ	Jasmine
09	পরিমাণের ভিজ্যুয়ালাইজেশন	ডেটা ভিজ্যুয়ালাইজেশন	Matplotlib ব্যবহার করে পাখির ডেটা 🦆 ভিজ্যুয়ালাইজ করতে শিখুন।	পাঠ	Jen
10	ডেটার বিতরণ ভিজ্যুয়ালাইজ করা	ডেটা ভিজ্যুয়ালাইজেশন	একটি অন্তরালের মধ্যে পর্যবেক্ষণ এবং প্রবণতা ভিজ্যুয়ালাইজ করা।	পাঠ	Jen
11	অনুপাত ভিজ্যুয়ালাইজ করা	ডেটা ভিজ্যুয়ালাইজেশন	পৃথক এবং গোষ্ঠীভুক্ত শতাংশ ভিজ্যুয়ালাইজ করা।	পাঠ	Jen
12	সম্পর্ক ভিজ্যুয়ালাইজ করা	ডেটা ভিজ্যুয়ালাইজেশন	ডেটার সেট এবং এর ভেরিয়েবলের মধ্যে সংযোগ এবং সম্পর্ক ভিজ্যুয়ালাইজ করা।	পাঠ	Jen
13	অর্থপূর্ণ ভিজ্যুয়ালাইজেশন	ডেটা ভিজ্যুয়ালাইজেশন	আপনার ভিজ্যুয়ালাইজেশনকে কার্যকর সমস্যা সমাধান এবং অন্তর্দৃষ্টির জন্য মূল্যবান করার কৌশল এবং নির্দেশিকা।	পাঠ	Jen
14	ডেটা সায়েন্স লাইফসাইকেলের পরিচিতি	লাইফসাইকেল	ডেটা সায়েন্স লাইফসাইকেলের পরিচিতি এবং ডেটা সংগ্রহ এবং নিষ্কাশনের প্রথম ধাপ।	পাঠ	Jasmine
15	বিশ্লেষণ	লাইফসাইকেল	ডেটা সায়েন্স লাইফসাইকেলের এই ধাপটি ডেটা বিশ্লেষণের কৌশলগুলির উপর ফোকাস করে।	পাঠ	Jasmine
16	যোগাযোগ	লাইফসাইকেল	ডেটা থেকে অন্তর্দৃষ্টি উপস্থাপন করার জন্য এই ধাপটি সিদ্ধান্ত গ্রহণকারীদের জন্য বোঝা সহজ করে তোলে।	পাঠ	Jalen
17	ক্লাউডে ডেটা সায়েন্স	ক্লাউড ডেটা	ক্লাউডে ডেটা সায়েন্স এবং এর সুবিধাগুলির পরিচিতি।	পাঠ	Tiffany এবং Maud
18	ক্লাউডে ডেটা সায়েন্স	ক্লাউড ডেটা	লো কোড টুল ব্যবহার করে মডেল প্রশিক্ষণ।	পাঠ	Tiffany এবং Maud
19	ক্লাউডে ডেটা সায়েন্স	ক্লাউড ডেটা	Azure Machine Learning Studio ব্যবহার করে মডেল ডিপ্লয় করা।	পাঠ	Tiffany এবং Maud
20	বাস্তব জীবনে ডেটা সায়েন্স	বাস্তব জীবনে	বাস্তব জীবনের ডেটা সায়েন্স চালিত প্রকল্প।	পাঠ	Nitya

GitHub Codespaces

এই নমুনাটি Codespace-এ খুলতে নিম্নলিখিত পদক্ষেপগুলি অনুসরণ করুন:

1. Code ড্রপ-ডাউন মেনুতে ক্লিক করুন এবং Open with Codespaces অপশনটি নির্বাচন করুন।
2. প্যানেলের নিচে + New codespace নির্বাচন করুন। আরও তথ্যের জন্য, GitHub ডকুমেন্টেশন দেখুন।

VSCode Remote - Containers

আপনার স্থানীয় মেশিন এবং VSCode ব্যবহার করে VS Code Remote - Containers এক্সটেনশন ব্যবহার করে এই রিপোজিটরিটি একটি কন্টেইনারে খুলতে নিম্নলিখিত পদক্ষেপগুলি অনুসরণ করুন:

1. যদি এটি আপনার প্রথমবার ডেভেলপমেন্ট কন্টেইনার ব্যবহার হয়, তাহলে নিশ্চিত করুন যে আপনার সিস্টেম প্রয়োজনীয়তা পূরণ করে (যেমন Docker ইনস্টল করা আছে) শুরু করার ডকুমেন্টেশন এ।

এই রিপোজিটরিটি ব্যবহার করতে, আপনি হয় একটি বিচ্ছিন্ন Docker ভলিউমে রিপোজিটরিটি খুলতে পারেন:

নোট: ভিতরে, এটি Remote-Containers: Clone Repository in Container Volume... কমান্ড ব্যবহার করবে যা স্থানীয় ফাইল সিস্টেমের পরিবর্তে একটি Docker ভলিউমে সোর্স কোড ক্লোন করবে। Volumes কন্টেইনার ডেটা সংরক্ষণের জন্য পছন্দের পদ্ধতি।

অথবা স্থানীয়ভাবে ক্লোন করা বা ডাউনলোড করা রিপোজিটরিটির একটি সংস্করণ খুলুন:

• এই রিপোজিটরিটি আপনার স্থানীয় ফাইল সিস্টেমে ক্লোন করুন।
• F1 চাপুন এবং Remote-Containers: Open Folder in Container... কমান্ডটি নির্বাচন করুন।
• এই ফোল্ডারের ক্লোন করা কপি নির্বাচন করুন, কন্টেইনারটি শুরু হওয়ার জন্য অপেক্ষা করুন এবং জিনিসগুলি চেষ্টা করুন।

অফলাইন অ্যাক্সেস

আপনি Docsify ব্যবহার করে এই ডকুমেন্টেশনটি অফলাইনে চালাতে পারেন। এই রিপোজিটরিটি ফর্ক করুন, Docsify ইনস্টল করুন আপনার স্থানীয় মেশিনে, তারপর এই রিপোজিটরির মূল ফোল্ডারে docsify serve টাইপ করুন। ওয়েবসাইটটি আপনার লোকালহোস্টে পোর্ট ৩০০০-এ পরিবেশন করা হবে: localhost:3000।

নোট, নোটবুকগুলি Docsify-এর মাধ্যমে রেন্ডার করা হবে না, তাই যখন আপনাকে একটি নোটবুক চালাতে হবে, তখন এটি আলাদাভাবে VS Code-এ একটি পাইথন কার্নেল চালিয়ে করুন।

অন্যান্য পাঠক্রম

আমাদের দল অন্যান্য পাঠক্রম তৈরি করে! দেখুন:

Azure / Edge / MCP / Agents

---

জেনারেটিভ AI সিরিজ

---

মূল শিক্ষার বিষয়

---

কোপাইলট সিরিজ

সাহায্য পাওয়ার উপায়

সমস্যার সম্মুখীন হচ্ছেন? সাধারণ সমস্যার সমাধানের জন্য আমাদের ট্রাবলশুটিং গাইড দেখুন।

যদি আপনি আটকে যান বা AI অ্যাপ তৈরি নিয়ে কোনো প্রশ্ন থাকে, তাহলে MCP নিয়ে আলোচনা করতে পারেন। এটি একটি সহায়ক কমিউনিটি যেখানে প্রশ্ন করা যায় এবং জ্ঞান বিনিময় করা হয়।

যদি কোনো প্রোডাক্ট ফিডব্যাক বা বিল্ডিং এর সময় কোনো ত্রুটি থাকে, তাহলে ভিজিট করুন:

---

অস্বীকৃতি:
এই নথিটি AI অনুবাদ পরিষেবা Co-op Translator ব্যবহার করে অনুবাদ করা হয়েছে। আমরা যথাসাধ্য সঠিক অনুবাদের চেষ্টা করি, তবে দয়া করে মনে রাখবেন যে স্বয়ংক্রিয় অনুবাদে ত্রুটি বা অসঙ্গতি থাকতে পারে। নথিটির মূল ভাষায় থাকা সংস্করণটিকে প্রামাণিক উৎস হিসেবে বিবেচনা করা উচিত। গুরুত্বপূর্ণ তথ্যের জন্য, পেশাদার মানব অনুবাদ সুপারিশ করা হয়। এই অনুবাদ ব্যবহারের ফলে সৃষ্ট কোনো ভুল বোঝাবুঝি বা ভুল ব্যাখ্যার জন্য আমরা দায়ী নই।