|
|
3 weeks ago | |
|---|---|---|
| .. | ||
| 1-Introduction | 1 month ago | |
| 2-Working-With-Data | 1 month ago | |
| 3-Data-Visualization | 1 month ago | |
| 4-Data-Science-Lifecycle | 1 month ago | |
| 5-Data-Science-In-Cloud | 1 month ago | |
| 6-Data-Science-In-Wild | 1 month ago | |
| docs | 1 month ago | |
| examples | 1 month ago | |
| quiz-app | 1 month ago | |
| sketchnotes | 1 month ago | |
| .co-op-translator.json | 3 weeks ago | |
| AGENTS.md | 1 month ago | |
| CODE_OF_CONDUCT.md | 1 month ago | |
| CONTRIBUTING.md | 1 month ago | |
| INSTALLATION.md | 1 month ago | |
| README.md | 3 weeks ago | |
| SECURITY.md | 1 month ago | |
| SUPPORT.md | 1 month ago | |
| TROUBLESHOOTING.md | 1 month ago | |
| USAGE.md | 1 month ago | |
| for-teachers.md | 1 month ago | |
README.md
শিক্ষানবিসদের জন্য ডেটা সায়েন্স - একটি কার্যক্রম
মাইক্রোসফট-এর আজুর ক্লাউড অ্যাডভোকেটরা আনন্দিত যে তারা ১০ সপ্তাহ, ২০টি পাঠের একটি পুরোপুরি ডেটা সায়েন্স সম্পর্কিত কার্যক্রম প্রদান করছে। প্রতিটি পাঠের মধ্যে থাকে প্র-পাঠ ও পোস্ট-পাঠ কোয়িজ, পাঠ সম্পন্ন করার জন্য লিখিত নির্দেশাবলী, একটি সমাধান এবং একটি নিয়োগ। আমাদের প্রকল্প-ভিত্তিক শিক্ষণ পদ্ধতি আপনাকে শেখার সময় তৈরি করতে দেয়, যা নতুন দক্ষতার জন্য প্রমাণিত একটি কার্যকর পদ্ধতি।
আমাদের লেখকদের প্রতি হৃদয়ঙ্গম ধন্যবাদ: Jasmine Greenaway, Dmitry Soshnikov, Nitya Narasimhan, Jalen McGee, Jen Looper, Maud Levy, Tiffany Souterre, Christopher Harrison।
🙏 বিশেষ ধন্যবাদ 🙏 আমাদের Microsoft Student Ambassador লেখক, পর্যালোচক এবং বিষয়বস্তু প্রদানকারীদের, বিশেষ করে Aaryan Arora, 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
![]() |
|---|
| শিক্ষানবিসদের জন্য ডেটা সায়েন্স - স্কেচনোট @nitya দ্বারা |
🌐 বহু-ভাষা সমর্থন
GitHub Action এর 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 চান?
এই রিপোজিটোরিতে ৫০+ ভাষার অনুবাদ রয়েছে যা ডাউনলোড সাইজ বেশ বড় করে তোলে। অনুবাদ ছাড়া 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 দ্রুত ডাউনলোডসহ কোর্স সম্পন্ন করার জন্য প্রয়োজনীয় সবকিছু দেবে।
আপনি যদি অতিরিক্ত অনুবাদ ভাষাগুলি চান তবে তালিকাভুক্ত রয়েছে এখানে
আমাদের সম্প্রদায়ে যোগ দিন
আমাদের একটি Discord AI শেখার সিরিজ চলছে, আরও জানতে এবং যুক্ত হতে পারেন Learn with AI Series এ ১৮ থেকে ৩০ সেপ্টেম্বর, ২০২৫। আপনি GitHub Copilot ব্যবহার করে ডেটা সায়েন্সের টিপস এবং ট্রিকস পাবেন।
আপনি কি একজন ছাত্র?
নিম্নলিখিত সম্পদ দিয়ে শুরু করুন:
- ছাত্র হাব পেজ এই পাতায় আপনি পাবেন শিক্ষানবিসদের জন্য সম্পদ, ছাত্র প্যাক এবং এমনকি একটি ফ্রি সার্টিফিকেট ভাউচারের উপায়। এটি একটি পাতা যা আপনি বুকমার্ক করে সময়ে সময়ে চেক করবেন কারণ আমরা অন্তত প্রতি মাসে বিষয়বস্তু পরিবর্তন করি।
- Microsoft Learn Student Ambassadors গ্লোবাল ছাত্র অ্যাম্বাসেডরদের একটি সম্প্রদায়ে যোগ দিন, যা আপনার মাইক্রোসফটে প্রবেশদ্বার হতে পারে।
শুরু করাঃ
📚 ডকুমেন্টেশন
- ইনস্টলেশন গাইড - শিক্ষানবিসদের জন্য ধাপে ধাপে ইনস্টলেশন নির্দেশনা
- ব্যবহার নির্দেশিকা - উদাহরণ এবং সাধারণ কাজের প্রবাহ
- সমস্যা সমাধান - সাধারণ সমস্যার সমাধান
- অংশগ্রহণ গাইড - এই প্রকল্পে কীভাবে অবদান রাখতে হয়
- শিক্ষকদের জন্য - শিক্ষাদান নির্দেশিকা এবং শ্রেণিকক্ষ সম্পদ
👨🎓 শিক্ষার্থীদের জন্য
সম্পূর্ণ শিক্ষানবিস: ডেটা সায়েন্সে নতুন? আমাদের শিখতে সহজ উদাহরণ দিয়ে শুরু করুন! এই সাধারণ, ভালোভাবে মন্তব্য করা উদাহরণগুলি আপনাকে পূর্ণ কার্যক্রমে প্রবেশ করার আগে মৌলিক বিষয়গুলি বুঝতে সাহায্য করবে। ছাত্রছাত্রীদের জন্য: এই কার্যক্রমটি নিজের মতো ব্যবহার করতে, পুরো রিপোটি fork করুন এবং নিজে নিজে pre-lecture quiz থেকে শুরু করে অনুশীলনগুলি সম্পন্ন করুন। তারপর পাঠ পড়ুন এবং বাকি কার্যকলাপগুলি সম্পন্ন করুন। সমাধান কোড অনুলিপি করার পরিবর্তে পাঠগুলি বুঝে প্রকল্পগুলি তৈরি করার চেষ্টা করুন; তবে সেই কোড প্রতিটি প্রকল্প-কেন্দ্রিক পাঠের /solutions ফোল্ডারে উপলব্ধ। আরেকটি ধারণা হল বন্ধুদের সাথে একটি অধ্যয়ন গোষ্ঠী গঠন করে একসঙ্গে বিষয়বস্তু পড়া। আরও অধ্যয়নের জন্য, আমরা সুপারিশ করি Microsoft Learn।
দ্রুত শুরু:
- আপনার পরিবেশ সেটআপ করার জন্য ইনস্টলেশন গাইড দেখে নিন
- কার্যক্রম নিয়ে কাজ করার জন্য ব্যবহার নির্দেশিকা পর্যালোচনা করুন
- পাঠ ১ থেকে শুরু করে ধারাবাহিকভাবে কাজ করুন
- সহায়তার জন্য আমাদের Discord সম্প্রদায়ে যোগ দিন
👩🏫 শিক্ষকদের জন্য
শিক্ষকবৃন্দ: আমরা এই কার্যক্রম ব্যবহারের জন্য কিছু পরামর্শ জুড়েছি। আপনার ফিডব্যাকের অপেক্ষায় আছি আমাদের আলোচনা ফোরামে!
দলকে চেনো
গিফ দ্বারা মোহিত জৈসাল
🎥 উপরের ছবিতে ক্লিক করুন প্রজেক্ট এবং এটি যারা তৈরি করেছে তাদের সম্পর্কে একটি ভিডিও দেখতে!
শিক্ষণশাস্ত্র
এই পাঠক্রম তৈরির সময় আমরা দুটি শিক্ষণমূলক নীতিমালা নির্বাচন করেছি: এটি প্রকল্পভিত্তিক হওয়া এবং এতে ঘনঘন কুইজ অন্তর্ভুক্ত থাকা। এই সিরিজ শেষ হওয়ার পর, শিক্ষার্থীরা ডেটা সায়েন্সের মৌলিক নীতিমালা শিখবে, যার মধ্যে রয়েছে নৈতিক ধারণা, ডেটা প্রস্তুতি, ডেটার সাথে কাজ করার বিভিন্ন পদ্ধতি, ডেটা ভিজ্যুয়ালাইজেশন, ডেটা বিশ্লেষণ, ডেটা সায়েন্সের বাস্তব প্রয়োগ, এবং আরও অনেক কিছু।
অতিরিক্তভাবে, ক্লাসের আগে একটি নিম্ন চাপের কুইজ শিক্ষার্থীর একটি বিষয়ে শিখতে ইচ্ছা প্রকাশ করে, আর ক্লাসের পরের দ্বিতীয় কুইজ আরও ধারণ বজায় রাখে। এই পাঠক্রম নমনীয় এবং মজাদার করার জন্য ডিজাইন করা হয়েছে এবং এটি সম্পূর্ণ বা আংশিকভাবে নেওয়া যেতে পারে। প্রকল্পগুলি ছোট থেকে শুরু হয় এবং ১০ সপ্তাহের চক্র শেষ পর্যন্ত ক্রমশ জটিল হয়।
আমাদের আচার সংহিতা, অংশগ্রহণ নির্দেশিকা, অনুবাদ নির্দেশিকা দেখুন। আমরা আপনার গঠনমূলক প্রতিক্রিয়াকে স্বাগত জানাই!
প্রতিটি পাঠে অন্তর্ভুক্ত:
- ঐচ্ছিক স্কেচনোট
- ঐচ্ছিক অতিরিক্ত ভিডিও
- পাঠের আগে প্রস্তুতিমূলক কুইজ
- লিখিত পাঠ
- প্রকল্পভিত্তিক পাঠের জন্য, প্রকল্প তৈরির ধাপে ধাপে গাইড
- জ্ঞান যাচাই
- একটি চ্যালেঞ্জ
- অতিরিক্ত পাঠ্য
- অ্যাসাইনমেন্ট
- পাঠের পর কুইজ
কুইজ সম্পর্কে একটি টিপ: সমস্ত কুইজ Quiz-App ফোল্ডারে রয়েছে, মোট ৪০টি কুইজ, প্রতিটিতে তিনটি প্রশ্ন। এগুলি পাঠ থেকে লিঙ্ক করা হয়েছে, তবে কুইজ অ্যাপটি স্থানীয়ভাবে চালানো বা Azure-এ মোতায়েন করা যেতে পারে;
quiz-appফোল্ডারের নির্দেশ অনুসরণ করুন। এগুলি ধাপে ধাপে স্থানীয়করণ করা হচ্ছে।
🎓 শুরু কর্তা_সুলভ উদাহরণ
ডেটা সায়েন্সে নতুন? আমরা একটি বিশেষ উদাহরণ ডিরেক্টরি তৈরি করেছি সহজ, ভাল মন্তব্য করা কোডের সাথে 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 করুন এবং প্যাটার্ন খুঁজুন
- 📈 মৌলিক ভিজ্যুয়ালাইজেশন - চার্ট এবং গ্রাফ তৈরি করুন
- 🔬 বাস্তব প্রজেক্ট - শুরু থেকে শেষ পর্যন্ত সম্পূর্ণ কার্যপ্রবাহ
প্রতিটি উদাহরণ বিস্তারিত মন্তব্য সহ যা প্রতিটি ধাপ ব্যাখ্যা করে, এটি সম্পূর্ণ নতুনদের জন্য উপযুক্ত!
পাঠসমূহ
![]() |
|---|
| ডেটা সায়েন্স ফর বিগিনার্স: রোডম্যাপ - স্কেচনোট @nitya দ্বারা |
| পাঠ নম্বর | বিষয় | পাঠের গ্রুপিং | শেখার উদ্দেশ্য | লিঙ্ককৃত পাঠ | লেখক |
|---|---|---|---|---|---|
| ০১ | ডেটা সায়েন্স সংজ্ঞায়িতকরণ | পরিচিতি | ডেটা সায়েন্সের মুল ধারণা শিখুন এবং কীভাবে এটি কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা, মেশিন লার্নিং এবং বড় ডেটার সাথে সম্পর্কিত। | পাঠ ভিডিও | দমিত্রি |
| ০২ | ডেটা সায়েন্স নীতিশাস্ত্র | পরিচিতি | ডেটা নীতি ধারণা, চ্যালেঞ্জ এবং কাঠামো। | পাঠ | নিত্য |
| ০৩ | ডেটা সংজ্ঞায়িতকরণ | পরিচিতি | ডেটা কীভাবে শ্রেণীবদ্ধ করা হয় এবং এর সাধারণ উৎস। | পাঠ | জাসমিন |
| ০৪ | পরিসংখ্যান ও সম্ভাবনা পরিচিতি | পরিচিতি | ডেটা বোঝার জন্য সম্ভাব্যতা ও পরিসংখ্যানের গাণিতিক পদ্ধতি। | পাঠ ভিডিও | দমিত্রি |
| ০৫ | সম্পর্কিত ডেটার সাথে কাজ | ডেটার সাথে কাজ | সম্পর্কিত ডেটার পরিচিতি ও Structured Query Language (SQL) ব্যবহার করে সম্পর্কিত ডেটা অনুসন্ধান ও বিশ্লেষণের মৌলিক ধারণা। | পাঠ | ক্রিস্টোফার |
| ০৬ | নন-রিলেশনাল ডেটার সাথে কাজ | ডেটার সাথে কাজ | নন-রিলেশনাল ডেটার পরিচিতি, তার বিভিন্ন প্রকার এবং ডকুমেন্ট ডেটাবেস অনুসন্ধান ও বিশ্লেষণের মৌলিক ধারণা। | পাঠ | জাসমিন |
| ০৭ | পাইথনের সাথে কাজ | ডেটার সাথে কাজ | Pandas-এর মতো লাইব্রেরি নিয়ে ডেটা অন্বেষণের জন্য পাইথন ব্যবহারের মৌলিক ধারণা। পাইথন প্রোগ্রামিংয়ের প্রাথমিক বোঝাপড়া প্রয়োজন। | পাঠ ভিডিও | দমিত্রি |
| ০৮ | ডেটা প্রস্তুতি | ডেটার সাথে কাজ | অনুপস্থিত, ভুল বা অসম্পূর্ণ ডেটার সমস্যাগুলো মোকাবেলায় ডেটা পরিষ্কার করা ও রূপান্তরের টেকনিক। | পাঠ | জাসমিন |
| ০৯ | পরিমাণের ভিজ্যুয়ালাইজেশন | ডেটা ভিজ্যুয়ালাইজেশন | Matplotlib ব্যবহার করে পাখির ডেটা ভিজ্যুয়ালাইজ করা শিখুন 🦆 | পাঠ | জেন |
| ১০ | ডেটার বন্টনের ভিজ্যুয়ালাইজেশন | ডেটা ভিজ্যুয়ালাইজেশন | একটি ইন্টারভালের মধ্যে পর্যবেক্ষণ ও প্রবণতা ভিজ্যুয়ালাইজ করা। | পাঠ | জেন |
| ১১ | অনুপাতের ভিজ্যুয়ালাইজেশন | ডেটা ভিজ্যুয়ালাইজেশন | ডিসক্রিট এবং গুচ্ছিত শতকরার ভিজ্যুয়ালাইজেশন। | পাঠ | জেন |
| ১২ | সম্পর্কের ভিজ্যুয়ালাইজেশন | ডেটা ভিজ্যুয়ালাইজেশন | ডেটা সেট ও তাদের ভেরিয়েবলের মধ্যে সংযোগ ও সম্পর্ক ভিজ্যুয়ালাইজেশন। | পাঠ | জেন |
| ১৩ | অর্থপূর্ণ ভিজ্যুয়ালাইজেশন | ডেটা ভিজ্যুয়ালাইজেশন | আপনার ভিজ্যুয়ালাইজেশনকে কার্যকর সমস্যা সমাধান ও অন্তর্দৃষ্টির জন্য মূল্যবান করার পদ্ধতি ও নির্দেশনা। | পাঠ | জেন |
| ১৪ | ডেটা সায়েন্স জীবচক্রের পরিচিতি | জীবচক্র | ডেটা সায়েন্স জীবচক্রের পরিচিতি এবং ডেটা সংগ্রহ ও আহরণের প্রথম ধাপ। | পাঠ | জাসমিন |
| ১৫ | বিশ্লেষণ | জীবচক্র | ডেটা সায়েন্স জীবচক্রের এই পর্যায়ে ডেটা বিশ্লেষণের পদ্ধতিগুলো ফোকাস করা হয়। | পাঠ | জাসমিন |
| ১৬ | যোগাযোগ | জীবচক্র | ডেটা থেকে প্রাপ্ত অন্তর্দৃষ্টি উপস্থাপনায় এই পর্যায় ফোকাস করে যাতে সিদ্ধান্ত গ্রহণকারীরা সহজে বুঝতে পারে। | পাঠ | জালেন |
| ১৭ | ক্লাউডে ডেটা সায়েন্স | ক্লাউড ডেটা | এই সিরিজের পাঠগুলি ক্লাউডে ডেটা সায়েন্স এবং এর সুবিধাসমূহ পরিচয় করিয়ে দেয়। | পাঠ | টিফানি এবং মড |
| ১৮ | ক্লাউডে ডেটা সায়েন্স | ক্লাউড ডেটা | Low Code টুল ব্যবহার করে মডেল ট্রেনিং। | পাঠ | টিফানি এবং মড |
| ১৯ | ক্লাউডে ডেটা সায়েন্স | ক্লাউড ডেটা | Azure Machine Learning Studio দিয়ে মডেল মোতায়েন। | পাঠ | টিফানি এবং মড |
| ২০ | প্রকৃত দুনিয়াতে ডেটা সায়েন্স | ইন দ্য ওয়াইল্ড | বাস্তব বিশ্বের ডেটা সায়েন্স চালিত প্রকল্প। | পাঠ | নিত্য |
GitHub Codespaces
এই নমুনাটি Codespace-এ খুলতে নিম্নলিখিত পদক্ষেপ অনুসরণ করুন: ১. কোড ড্রপডাউন মেনুতে ক্লিক করে Open with Codespaces অপশনটি নির্বাচন করুন। ২. পেনের নিচে + New codespace নির্বাচন করুন। বিস্তারিত জানার জন্য দেখুন GitHub ডকুমেন্টেশন।
VSCode রিমোট - কন্টেইনারস
আপনার স্থানীয় মেশিন এবং VSCode ব্যবহার করে এই রিপোজিটরিটি কন্টেইনারে খুলতে নিম্নলিখিত পদক্ষেপ অনুসরণ করুন VS Code Remote - Containers এক্সটেনশন ব্যবহার করে:
১. এটি যদি আপনার প্রথমবারের মতো ডেভেলপমেন্ট কন্টেইনার ব্যবহার হয়, দয়া করে নিশ্চিত করুন আপনার সিস্টেম প্রয়োজনীয়তা পূরণ করে (যেমন Docker ইনস্টল করা) গেটিং স্টার্টেড ডকুমেন্টেশনে।
এই রিপোজিটরি ব্যবহার করতে, আপনি অথবা রিপোজিটরিটি একটি পৃথক Docker ভলিউমে খুলতে পারেন:
দ্রষ্টব্য: অভ্যন্তরে, এটি Remote-Containers: Clone Repository in Container Volume... কমান্ড ব্যবহার করবে সোর্স কোড ডকারের একটি ভলিউমে ক্লোন করার জন্য, স্থানীয় ফাইল সিস্টেমের পরিবর্তে। ভলিউমগুলি কন্টেইনার ডেটা সংরক্ষণের জন্য পছন্দের মাধ্যম।
অথবা রিপোজিটরির একটি স্থানীয় ক্লোন করা বা ডাউনলোডকৃত সংস্করণ খুলুন:
- এই রিপোজিটরিটি আপনার স্থানীয় ফাইল সিস্টেমে ক্লোন করুন।
- F1 চাপুন এবং Remote-Containers: Open Folder in Container... কমান্ড নির্বাচন করুন।
- এই ফোল্ডারটির ক্লোন করা কপি নির্বাচন করুন, কন্টেইনার শুরু হওয়ার জন্য অপেক্ষা করুন এবং পরীক্ষা করুন।
অফলাইন অ্যাকসেস
আপনি Docsify ব্যবহার করে এই ডকুমেন্টেশন অফলাইন চালাতে পারেন। এই রিপোটি ফর্ক করুন, আপনার স্থানীয় মেশিনে Docsify ইনস্টল করুন, তারপর এই রিপোর মূল ফোল্ডারে docsify serve টাইপ করুন। ওয়েবসাইটটি আপনার লোকালহোস্টের পোর্ট ৩০০০-এ চালু হবে: localhost:3000।
লক্ষ্য করুন, নোটবুকগুলি Docsify দ্বারা রেন্ডার হবে না, তাই যখন আপনাকে নোটবুক চালাতে হবে, তা আলাদাভাবে VS Code-এ পাইথন কার্নেল দিয়ে চালান।
অন্যান্য পাঠক্রম
আমাদের দল অন্যান্য পাঠক্রমও তৈরি করে! দেখতে পাবেন:
LangChain
Azure / Edge / MCP / এজেন্টরা
জেনেরেটিভ AI সিরিজ
মূল শিক্ষা
কোপাইলট সিরিজ
সাহায্য নেওয়া
সমস্যা হচ্ছে? সাধারণ সমস্যার সমাধান জানতে আমাদের ট্রাবলশুটিং গাইড দেখুন।
যদি আপনি আটকে যান বা AI অ্যাপ তৈরি সংক্রান্ত কোনো প্রশ্ন থাকে। MCP সম্পর্কে আলাপ-আলোচনায় অন্য শিক্ষার্থী এবং অভিজ্ঞ ডেভেলপারদের সাথে যোগ দিন। এটি একটি সহায়ক সম্প্রদায় যেখানে প্রশ্নরা স্বাগত এবং জ্ঞান শেয়ার করা হয় মুক্তভাবে।
যদি পণ্য সম্পর্কিত ফিডব্যাক বা ত্রুটি থাকে, তাহলে এখানে যান:
অস্বীকৃতি:
এই নথিটি AI অনুবাদ সেবা Co-op Translator ব্যবহার করে অনূদিত হয়েছে। আমরা সঠিকতার জন্য চেষ্টা করি, তবে স্বয়ংক্রিয় অনুবাদে ত্রুটি বা অসঙ্গতি থাকতে পারে। মূল নথিটি তার নিজস্ব ভাষায় কর্তৃপক্ষপূর্ণ উৎস হিসেবে গণ্য করা উচিত। গুরুত্বপূর্ণ তথ্যের জন্য পেশাদার মানুষের অনুবাদ সুপারিশ করা হয়। এই অনুবাদের ব্যবহার থেকে উদ্ভূত কোনো ভুল বোঝাবুঝি বা ভুল ব্যাখ্যার জন্য আমরা দায়ী নই।



