Data-Science-For-Beginners/translations/bn

ডেটা সায়েন্স শিক্ষার্থীদের জন্য - একটি পাঠক্রম

মাইক্রোসফটের Azure Cloud Advocates একটি ১০-সপ্তাহের, ২০-লেসনের পাঠক্রম নিয়ে এসেছে যা সম্পূর্ণ ডেটা সায়েন্স নিয়ে। প্রতিটি পাঠে রয়েছে প্রাক-পাঠ এবং পর-পাঠ কুইজ, লিখিত নির্দেশনা, সমাধান এবং একটি অ্যাসাইনমেন্ট। আমাদের প্রকল্প-ভিত্তিক শিক্ষাদান পদ্ধতি আপনাকে শেখার সময় তৈরি করতে সাহায্য করবে, যা নতুন দক্ষতা অর্জনের জন্য প্রমাণিত একটি পদ্ধতি।

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

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

ডেটা সায়েন্স শিক্ষার্থীদের জন্য - স্কেচনোট @nitya

🌐 বহু-ভাষার সমর্থন

GitHub Action-এর মাধ্যমে সমর্থিত (স্বয়ংক্রিয় এবং সর্বদা আপডেটেড)

ফরাসি | স্প্যানিশ | জার্মান | রাশিয়ান | আরবি | ফার্সি (পার্সিয়ান) | উর্দু | চীনা (সরলীকৃত) | চীনা (প্রথাগত, ম্যাকাও) | চীনা (প্রথাগত, হংকং) | চীনা (প্রথাগত, তাইওয়ান) | জাপানি | কোরিয়ান | হিন্দি | বাংলা | মারাঠি | নেপালি | পাঞ্জাবি (গুরমুখী) | পর্তুগিজ (পর্তুগাল) | পর্তুগিজ (ব্রাজিল) | ইতালিয়ান | পোলিশ | তুর্কি | গ্রিক | থাই | সুইডিশ | ড্যানিশ | নরওয়েজিয়ান | ফিনিশ | ডাচ | হিব্রু | ভিয়েতনামি | ইন্দোনেশিয়ান | মালয় | টাগালগ (ফিলিপিনো) | সোয়াহিলি | হাঙ্গেরিয়ান | চেক | স্লোভাক | রোমানিয়ান | বুলগেরিয়ান | সার্বিয়ান (সিরিলিক) | ক্রোয়েশিয়ান | স্লোভেনিয়ান | ইউক্রেনিয়ান | বর্মি (মায়ানমার)

যদি আপনি অতিরিক্ত অনুবাদ চান, সমর্থিত ভাষার তালিকা এখানে

আমাদের সম্প্রদায়ে যোগ দিন

আমাদের Discord-এ AI শেখার সিরিজ চলছে। আরও জানুন এবং আমাদের সাথে যোগ দিন Learn with AI Series ১৮ - ৩০ সেপ্টেম্বর, ২০২৫। এখানে আপনি GitHub Copilot ব্যবহার করে ডেটা সায়েন্সের টিপস এবং কৌশল শিখতে পারবেন।

আপনি কি একজন শিক্ষার্থী?

নিম্নলিখিত সম্পদগুলি দিয়ে শুরু করুন:

• স্টুডেন্ট হাব পেজ এই পেজে আপনি শিক্ষার্থীদের জন্য প্রাথমিক সম্পদ, স্টুডেন্ট প্যাক এবং এমনকি বিনামূল্যে সার্টিফিকেট ভাউচার পাওয়ার উপায় খুঁজে পাবেন। এটি একটি পেজ যা আপনি বুকমার্ক করতে এবং সময়ে সময়ে চেক করতে চাইবেন কারণ আমরা অন্তত মাসিকভাবে বিষয়বস্তু পরিবর্তন করি।
• মাইক্রোসফট লার্ন স্টুডেন্ট অ্যাম্বাসেডর একটি বৈশ্বিক শিক্ষার্থী অ্যাম্বাসেডর সম্প্রদায়ে যোগ দিন, এটি মাইক্রোসফটে প্রবেশের একটি উপায় হতে পারে।

শুরু করা

সম্পূর্ণ শিক্ষার্থী: ডেটা সায়েন্সে নতুন? আমাদের শিক্ষার্থী-বান্ধব উদাহরণগুলি দিয়ে শুরু করুন! এই সহজ, ভালোভাবে মন্তব্যযুক্ত উদাহরণগুলি আপনাকে মূল বিষয়গুলি বুঝতে সাহায্য করবে পূর্ণ পাঠক্রমে প্রবেশ করার আগে।

শিক্ষকরা: আমরা কিছু পরামর্শ অন্তর্ভুক্ত করেছি কীভাবে এই পাঠক্রম ব্যবহার করবেন। আমাদের আলোচনা ফোরামে আপনার মতামত জানাতে ভালো লাগবে!

শিক্ষার্থীরা: এই পাঠক্রমটি নিজের জন্য ব্যবহার করতে, পুরো রিপোজিটরি ফর্ক করুন এবং নিজে নিজে অনুশীলন সম্পন্ন করুন, প্রাক-লেকচার কুইজ দিয়ে শুরু করুন। তারপর লেকচার 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 বিষয়বস্তুটি পড়া। আরও অধ্যয়নের জন্য, আমরা মাইক্রোসফট লার্ন সুপারিশ করি।

দলকে জানুন

Gif তৈরি করেছেন মোহিত জয়সল

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

শিক্ষাদান পদ্ধতি

আমরা এই পাঠক্রম তৈরি করার সময় দুটি শিক্ষাদান নীতি 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, ডেটা নিয়ে কাজ করার বিভিন্ন উপায়, ডেটা ভিজ্যুয়ালাইজেশন, ডেটা বিশ্লেষণ, ডেটা সায়েন্সের বাস্তব জীবনের ব্যবহার এবং আরও অনেক কিছু।

এছাড়াও, একটি ক্লাসের আগে একটি কম-ঝুঁকির কুইজ শিক্ষার্থীর একটি বিষয় শেখার উদ্দেশ্য স্থাপন করে, যখন ক্লাসের পরে একটি দ্বিতীয় কুইজ আরও ধারণ নিশ্চিত করে। এই পাঠক্রমটি নমনীয় এবং মজাদার করার জন্য 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 খুঁজুন। আমরা আপনার গঠনমূলক মতামতকে স্বাগত জানাই!

প্রতিটি পাঠ অন্তর্ভুক্ত করে:

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

কুইজ সম্পর্কে একটি নোট: সব কুইজ Quiz-App ফোল্ডারে সংরক্ষিত, যেখানে মোট ৪০টি কুইজ রয়েছে, প্রতিটিতে তিনটি প্রশ্ন। এগুলো পাঠের মধ্যে থেকে লিঙ্ক করা হয়েছে, তবে কুইজ অ্যাপটি লোকালভাবে চালানো বা Azure-এ ডিপ্লয় করা যেতে পারে; quiz-app ফোল্ডারের নির্দেশনা অনুসরণ করুন। এগুলো ধীরে ধীরে লোকালাইজ করা হচ্ছে।

🎓 শিক্ষানবিসদের জন্য সহজ উদাহরণ

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

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

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

👉 উদাহরণ দিয়ে শুরু করুন 👈

পাঠসমূহ

শিক্ষানবিসদের জন্য ডেটা সায়েন্স: রোডম্যাপ - স্কেচনোট @nitya দ্বারা

পাঠ নম্বর	বিষয়	পাঠের বিভাগ	শেখার লক্ষ্য	লিঙ্ক করা পাঠ	লেখক
01	ডেটা সায়েন্সের সংজ্ঞা	ভূমিকা	ডেটা সায়েন্সের মৌলিক ধারণা এবং এটি কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা, মেশিন লার্নিং এবং বিগ ডেটার সাথে কীভাবে সম্পর্কিত তা শিখুন।	পাঠ ভিডিও	Dmitry
02	ডেটা সায়েন্সের নৈতিকতা	ভূমিকা	ডেটা নৈতিকতার ধারণা, চ্যালেঞ্জ এবং কাঠামো।	পাঠ	Nitya
03	ডেটার সংজ্ঞা	ভূমিকা	ডেটা কীভাবে শ্রেণীবদ্ধ করা হয় এবং এর সাধারণ উৎস।	পাঠ	Jasmine
04	পরিসংখ্যান ও সম্ভাবনার ভূমিকা	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 (যাকে "see-quell" বলা হয়) ব্যবহার করে সম্পর্কযুক্ত ডেটা বিশ্লেষণ ও অনুসন্ধানের মৌলিক বিষয়।	পাঠ	Christopher
06	NoSQL ডেটার সাথে কাজ করা	ডেটার সাথে কাজ করা	অ-সম্পর্কযুক্ত ডেটার পরিচিতি, এর বিভিন্ন প্রকার এবং ডকুমেন্ট ডেটাবেস বিশ্লেষণের মৌলিক বিষয়।	পাঠ	Jasmine
07	পাইথনের সাথে কাজ করা	ডেটার সাথে কাজ করা	Pandas-এর মতো লাইব্রেরি ব্যবহার করে ডেটা অনুসন্ধানের জন্য পাইথন ব্যবহার করার মৌলিক বিষয়। পাইথন প্রোগ্রামিংয়ের প্রাথমিক ধারণা সুপারিশ করা হয়।	পাঠ ভিডিও	Dmitry
08	ডেটা প্রস্তুতি	ডেটার সাথে কাজ করা	ডেটা পরিষ্কার এবং রূপান্তর করার কৌশল নিয়ে আলোচনা, যেমন অনুপস্থিত, ভুল বা অসম্পূর্ণ ডেটা পরিচালনা।	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 ইন্টারভালের 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 ভেরিয়েবলগুলোর 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 নির্দেশনা।	পাঠ	Jen
14	ডেটা সায়েন্স লাইফসাইকেলের ভূমিকা	লাইফসাইকেল	ডেটা সায়েন্স লাইফসাইকেলের পরিচিতি এবং ডেটা সংগ্রহ ও নিষ্কাশনের প্রথম ধাপ।	পাঠ	Jasmine
15	বিশ্লেষণ	লাইফসাইকেল	ডেটা সায়েন্স লাইফসাইকেলের এই ধাপে ডেটা বিশ্লেষণের কৌশল।	পাঠ	Jasmine
16	যোগাযোগ	লাইফসাইকেল	ডেটা থেকে পাওয়া অন্তর্দৃষ্টি এমনভাবে উপস্থাপন করা যাতে সিদ্ধান্ত গ্রহণকারীদের জন্য তা সহজ হয়।	পাঠ	Jalen
17	ক্লাউডে ডেটা সায়েন্স	ক্লাউড ডেটা	ক্লাউডে ডেটা সায়েন্স এবং এর সুবিধাগুলো নিয়ে পাঠ।	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

Codespace-এ এই নমুনা খুলতে নিচের ধাপগুলো 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 লোকাল মেশিন এবং VSCode ব্যবহার করে এই রিপোজিটরি একটি কন্টেইনারে খুলতে নিচের ধাপগুলো অনুসরণ করুন:

1. যদি এটি আপনার প্রথমবার ডেভেলপমেন্ট কন্টেইনার ব্যবহার হয়, তাহলে নিশ্চিত করুন যে আপনার সিস্টেম প্রি-রেক মিট করে (যেমন Docker ইনস্টল করা আছে) শুরু করার ডকুমেন্টেশন অনুযায়ী।

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

নোট: এর পেছনে, এটি Remote-Containers: Clone Repository in Container Volume... কমান্ড ব্যবহার করবে যা সোর্স কোডকে লোকাল ফাইল সিস্টেমের পরিবর্তে একটি Docker ভলিউমে ক্লোন করবে। Volumes কন্টেইনার ডেটা সংরক্ষণের জন্য পছন্দনীয় পদ্ধতি।

অথবা লোকালভাবে ক্লোন করা বা ডাউনলোড করা রিপোজিটরিটি খুলতে পারেন:

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

অফলাইন অ্যাক্সেস

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

নোট, নোটবুকগুলো Docsify-এ রেন্ডার হবে না, তাই যখন আপনাকে নোটবুক চালাতে হবে, তা আলাদাভাবে VS Code-এ Python kernel চালিয়ে করুন।

অন্যান্য কারিকুলাম

আমাদের টিম অন্যান্য কারিকুলাম তৈরি করে! দেখুন:

• শিক্ষানবিসদের জন্য Edge AI
• শিক্ষানবিসদের জন্য AI এজেন্ট
• শিক্ষানবিসদের জন্য Generative AI
• Generative AI for Beginners .NET
• JavaScript দিয়ে Generative AI
• Java দিয়ে Generative AI
• শিক্ষানবিসদের জন্য AI
• শিক্ষানবিসদের জন্য ডেটা সায়েন্স
• শিক্ষানবিসদের জন্য Bash
• শিক্ষানবিসদের জন্য ML
• শিক্ষানবিসদের জন্য সাইবার সিকিউরিটি
• শিক্ষানবিসদের জন্য ওয়েব ডেভেলপমেন্ট
• শিক্ষানবিসদের জন্য IoT
• শিক্ষানবিসদের জন্য মেশিন লার্নিং
• শিক্ষানবিসদের জন্য XR ডেভেলপমেন্ট
• AI পেয়ারড প্রোগ্রামিংয়ের জন্য GitHub Copilot মাস্টারি
• শিক্ষানবিসদের জন্য XR ডেভেলপমেন্ট
• C#/.NET ডেভেলপারদের জন্য GitHub Copilot মাস্টারি
• আপনার নিজস্ব Copilot অ্যাডভেঞ্চার নির্বাচন করুন

সাহায্য পাওয়া

যদি আপনি আটকে যান বা AI অ্যাপ তৈরি নিয়ে কোনো প্রশ্ন থাকে, যোগ দিন:

যদি কোনো প্রোডাক্ট ফিডব্যাক বা বিল্ডিংয়ে ত্রুটি থাকে, দেখুন:

---

অস্বীকৃতি:
এই নথিটি AI অনুবাদ পরিষেবা Co-op Translator ব্যবহার করে অনুবাদ করা হয়েছে। আমরা যথাসাধ্য সঠিকতার জন্য চেষ্টা করি, তবে অনুগ্রহ করে মনে রাখবেন যে স্বয়ংক্রিয় অনুবাদে ত্রুটি বা অসঙ্গতি থাকতে পারে। মূল ভাষায় থাকা নথিটিকে প্রামাণিক উৎস হিসেবে বিবেচনা করা উচিত। গুরুত্বপূর্ণ তথ্যের জন্য, পেশাদার মানব অনুবাদ সুপারিশ করা হয়। এই অনুবাদ ব্যবহারের ফলে কোনো ভুল বোঝাবুঝি বা ভুল ব্যাখ্যা হলে আমরা দায়বদ্ধ থাকব না।