leestott
57edd69619
|
4 months ago | |
|---|---|---|
| .. | ||
| README.md | 4 months ago | |
README.md
ডেটা সায়েন্সের জন্য সহজ উদাহরণ
উদাহরণ ডিরেক্টরিতে আপনাকে স্বাগতম! এই সহজ, বিস্তারিত মন্তব্যসহ উদাহরণগুলো এমনভাবে ডিজাইন করা হয়েছে যাতে আপনি ডেটা সায়েন্স শুরু করতে পারেন, এমনকি আপনি যদি একেবারে নতুন হন।
📚 এখানে আপনি কী পাবেন
প্রতিটি উদাহরণ স্বয়ংসম্পূর্ণ এবং এতে অন্তর্ভুক্ত:
- স্পষ্ট মন্তব্য যা প্রতিটি ধাপ ব্যাখ্যা করে
- সহজ, পড়ার উপযোগী কোড যা একবারে একটি ধারণা প্রদর্শন করে
- বাস্তব জীবনের প্রেক্ষাপট যা আপনাকে বুঝতে সাহায্য করবে কখন এবং কেন এই কৌশলগুলো ব্যবহার করবেন
- প্রত্যাশিত আউটপুট যাতে আপনি জানেন কী খুঁজতে হবে
🚀 শুরু করার উপায়
পূর্বশর্ত
এই উদাহরণগুলো চালানোর আগে নিশ্চিত করুন যে আপনার কাছে রয়েছে:
- Python 3.7 বা তার চেয়ে উচ্চতর সংস্করণ ইনস্টল করা
- Python স্ক্রিপ্ট চালানোর মৌলিক ধারণা
প্রয়োজনীয় লাইব্রেরি ইনস্টল করা
pip install pandas numpy matplotlib
📖 উদাহরণগুলোর সংক্ষিপ্ত বিবরণ
১. হ্যালো ওয়ার্ল্ড - ডেটা সায়েন্স স্টাইল
ফাইল: 01_hello_world_data_science.py
আপনার প্রথম ডেটা সায়েন্স প্রোগ্রাম! শিখুন কীভাবে:
- একটি সহজ ডেটাসেট লোড করবেন
- আপনার ডেটার মৌলিক তথ্য প্রদর্শন করবেন
- আপনার প্রথম ডেটা সায়েন্স আউটপুট প্রিন্ট করবেন
যারা একেবারে নতুন এবং তাদের প্রথম ডেটা সায়েন্স প্রোগ্রাম দেখতে চান তাদের জন্য উপযুক্ত।
২. ডেটা লোড এবং অনুসন্ধান
ফাইল: 02_loading_data.py
ডেটার সাথে কাজ করার মৌলিক বিষয়গুলো শিখুন:
- CSV ফাইল থেকে ডেটা পড়া
- ডেটাসেটের প্রথম কয়েকটি সারি দেখা
- ডেটার মৌলিক পরিসংখ্যান পাওয়া
- ডেটার ধরণ বোঝা
এটি প্রায়শই যেকোনো ডেটা সায়েন্স প্রকল্পের প্রথম ধাপ!
৩. সহজ ডেটা বিশ্লেষণ
ফাইল: 03_simple_analysis.py
আপনার প্রথম ডেটা বিশ্লেষণ করুন:
- মৌলিক পরিসংখ্যান (গড়, মধ্যমা, মোড) গণনা করা
- সর্বোচ্চ এবং সর্বনিম্ন মান খুঁজে বের করা
- মানগুলোর উপস্থিতি গণনা করা
- শর্তের ভিত্তিতে ডেটা ফিল্টার করা
আপনার ডেটা সম্পর্কে সহজ প্রশ্নের উত্তর কীভাবে দেবেন তা দেখুন।
৪. ডেটা ভিজ্যুয়ালাইজেশনের বুনিয়াদি
ফাইল: 04_basic_visualization.py
আপনার প্রথম ভিজ্যুয়ালাইজেশন তৈরি করুন:
- একটি সহজ বার চার্ট তৈরি করা
- একটি লাইন প্লট তৈরি করা
- একটি পাই চার্ট তৈরি করা
- আপনার ভিজ্যুয়ালাইজেশনগুলো ইমেজ হিসেবে সংরক্ষণ করা
আপনার অনুসন্ধানগুলো ভিজ্যুয়ালি যোগাযোগ করতে শিখুন!
৫. বাস্তব ডেটার সাথে কাজ করা
ফাইল: 05_real_world_example.py
সবকিছু একত্রিত করুন একটি সম্পূর্ণ উদাহরণের মাধ্যমে:
- রিপোজিটরি থেকে বাস্তব ডেটা লোড করা
- ডেটা পরিষ্কার এবং প্রস্তুত করা
- বিশ্লেষণ করা
- অর্থবহ ভিজ্যুয়ালাইজেশন তৈরি করা
- উপসংহার টানা
এই উদাহরণটি শুরু থেকে শেষ পর্যন্ত একটি সম্পূর্ণ কর্মপ্রবাহ দেখায়।
🎯 এই উদাহরণগুলো কীভাবে ব্যবহার করবেন
-
শুরু থেকে শুরু করুন: উদাহরণগুলো কঠিনতার ক্রমে নম্বর দেওয়া হয়েছে।
01_hello_world_data_science.pyদিয়ে শুরু করুন এবং ধীরে ধীরে এগিয়ে যান। -
মন্তব্যগুলো পড়ুন: প্রতিটি ফাইলে বিস্তারিত মন্তব্য রয়েছে যা কোড কী করে এবং কেন করে তা ব্যাখ্যা করে। সেগুলো মনোযোগ দিয়ে পড়ুন!
-
পরীক্ষা করুন: কোড পরিবর্তন করার চেষ্টা করুন। একটি মান পরিবর্তন করলে কী হয়? জিনিস ভেঙে ফেলুন এবং ঠিক করুন - এভাবেই আপনি শিখবেন!
-
কোড চালান: প্রতিটি উদাহরণ চালান এবং আউটপুট দেখুন। এটি আপনার প্রত্যাশার সাথে তুলনা করুন।
-
এটি বাড়ান: একটি উদাহরণ বুঝে গেলে, এটি আপনার নিজস্ব ধারণা দিয়ে প্রসারিত করার চেষ্টা করুন।
💡 নতুনদের জন্য টিপস
- তাড়াহুড়ো করবেন না: প্রতিটি উদাহরণ বুঝতে সময় নিন, তারপর পরবর্তীটিতে যান
- নিজে কোড টাইপ করুন: শুধু কপি-পেস্ট করবেন না। টাইপ করলে আপনি শিখবেন এবং মনে রাখবেন
- অপরিচিত ধারণাগুলো খুঁজে দেখুন: যদি এমন কিছু দেখেন যা আপনি বোঝেন না, অনলাইনে বা মূল পাঠে এটি খুঁজে দেখুন
- প্রশ্ন করুন: যদি সাহায্যের প্রয়োজন হয়, আলোচনা ফোরামে যোগ দিন
- নিয়মিত অনুশীলন করুন: সপ্তাহে একবার দীর্ঘ সেশনের পরিবর্তে প্রতিদিন একটু কোড করার চেষ্টা করুন
🔗 পরবর্তী ধাপ
এই উদাহরণগুলো শেষ করার পরে, আপনি প্রস্তুত:
- মূল পাঠক্রমের পাঠগুলো কাজ করার জন্য
- প্রতিটি পাঠ ফোল্ডারের অ্যাসাইনমেন্টগুলো চেষ্টা করার জন্য
- আরও গভীরভাবে শেখার জন্য Jupyter নোটবুকগুলো অন্বেষণ করার জন্য
- আপনার নিজস্ব ডেটা সায়েন্স প্রকল্প তৈরি করার জন্য
📚 অতিরিক্ত সম্পদ
- মূল পাঠক্রম - সম্পূর্ণ ২০-লেসনের কোর্স
- শিক্ষকদের জন্য - আপনার শ্রেণীকক্ষে এই পাঠক্রম ব্যবহার করা
- Microsoft Learn - বিনামূল্যে অনলাইন শেখার সম্পদ
- Python ডকুমেন্টেশন - অফিসিয়াল Python রেফারেন্স
🤝 অবদান রাখা
কোনো বাগ পেয়েছেন বা নতুন উদাহরণের জন্য একটি ধারণা আছে? আমরা অবদানকে স্বাগত জানাই! অনুগ্রহ করে আমাদের অবদান নির্দেশিকা দেখুন।
শুভ শেখা! 🎉
মনে রাখবেন: প্রতিটি বিশেষজ্ঞ একসময় একজন শিক্ষানবিস ছিলেন। এক ধাপ এক ধাপ এগিয়ে যান এবং ভুল করতে ভয় পাবেন না - এগুলো শেখার অংশ!
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।