ঐতিহ্যগত তথ্য বিজ্ঞান পাইপলাইন ক্রমবর্ধমান জটিল এবং সময়সাপেক্ষ হয়ে উঠছে। নো-কোড এবং লো-কোড ডেটা সায়েন্স প্ল্যাটফর্মগুলি আরও সুগমিত এবং দক্ষ কর্মপ্রবাহ অফার করে যা ডেটা বিজ্ঞানের পরীক্ষা-নিরীক্ষা এবং স্থাপনার প্রক্রিয়াটিকে গতিশীল করতে সাহায্য করতে পারে।
নো-কোড এবং লো-কোড ডেটা সায়েন্স প্ল্যাটফর্মগুলি একটি ভিজ্যুয়াল ড্র্যাগ-এন্ড-ড্রপ ইন্টারফেস প্রদান করে যার জন্য কোডিং দক্ষতার প্রয়োজন হয় না। এটি অ-প্রযুক্তিগত ব্যবহারকারীদের জন্য জটিল প্রোগ্রামিং ভাষা না শিখে ডেটা বিজ্ঞানের সাথে শুরু করা সহজ করে তোলে।
এছাড়াও, নো-কোড এবং লো-কোড ডেটা সায়েন্স প্ল্যাটফর্মগুলি প্রাক-নির্মিত মডেল এবং টেমপ্লেট অফার করে, স্ক্র্যাচ থেকে বিল্ডিং মডেলগুলির তুলনায় সময় এবং শ্রম সাশ্রয় করে। এই প্ল্যাটফর্মগুলি উত্পাদনে মডেলগুলি স্থাপন করা আরও সহজ করে তোলে, কারণ তারা প্রায়শই মডেল পরিচালনা এবং পর্যবেক্ষণের জন্য অন্তর্নির্মিত সরঞ্জামগুলির সাথে আসে।
সামগ্রিকভাবে, নো-কোড এবং কম-কোড ডেটা সায়েন্স প্ল্যাটফর্মগুলি ডেটা বিজ্ঞান প্রকল্পগুলি চালানোর জন্য আরও অ্যাক্সেসযোগ্য এবং ব্যবহারকারী-বান্ধব উপায় অফার করে। ডেটা বিজ্ঞানের চাহিদা বাড়তে থাকায়, এই প্ল্যাটফর্মগুলি ক্রমবর্ধমান জনপ্রিয় হয়ে উঠতে পারে কারণ তারা ডেটা বিজ্ঞানের পরীক্ষাগুলি চালানোর এবং মডেলগুলিকে উত্পাদনে স্থাপন করার আরও কার্যকর উপায় সরবরাহ করে।
ডেটা সায়েন্সের সংজ্ঞা কি?
ডেটা সায়েন্স হল ডেটা অধ্যয়ন। এতে ডেটা থেকে তথ্য বের করা এবং বাস্তব-বিশ্বের সমস্যা সমাধানের জন্য এটি ব্যবহার করা জড়িত। ডেটা সায়েন্স হল এমন একটি প্রক্রিয়া যা ডেটা থেকে জ্ঞান এবং অন্তর্দৃষ্টি বের করতে বৈজ্ঞানিক পদ্ধতি, অ্যালগরিদম এবং সিস্টেম ব্যবহার করে।
ডেটা সায়েন্সের লক্ষ্য হল ডেটা বুঝে ভাল সিদ্ধান্ত নেওয়া। ডেটা সায়েন্স যে কোনও ক্ষেত্রে ব্যবহার করা যেতে পারে যেখানে ডেটা আছে, যেমন মেডিসিন, ফিনান্স, মার্কেটিং এবং ম্যানুফ্যাকচারিং। ডেটা সায়েন্সে ব্যবহৃত কিছু সাধারণ কৌশলগুলির মধ্যে রয়েছে মেশিন লার্নিং, পরিসংখ্যান বিশ্লেষণ এবং ডেটা মাইনিং।
কিভাবে ডেটা সায়েন্স কাজ করে?
- ডেটা সংগ্রহ - এটি বিভিন্ন উত্স থেকে ডেটা সংগ্রহের প্রথম এবং প্রধান পর্যায়। এই ডেটা স্ট্রাকচার্ড, আনস্ট্রাকচার্ড বা সেমি-স্ট্রাকচার্ড আকারে হতে পারে।
- ডেটা প্রাক-প্রক্রিয়াকরণ - এটি এমন একটি পর্যায় যেখানে সংগৃহীত ডেটা পরিষ্কার করা হয় এবং আরও বিশ্লেষণের জন্য প্রস্তুত করা হয়। ডেটা প্রি-প্রসেসিং-এর মধ্যে ডেটা ইম্প্যুটেশন, নরমালাইজেশন ইত্যাদির মতো কাজগুলি অন্তর্ভুক্ত থাকে।
- ডেটা বিশ্লেষণ - এই পর্যায়ে, অন্তর্দৃষ্টি অর্জনের জন্য প্রক্রিয়াকৃত ডেটাতে বিভিন্ন পদ্ধতি প্রয়োগ করা হয়। ডেটা বিশ্লেষণ কৌশল বর্ণনামূলক এবং ভবিষ্যদ্বাণীমূলক উভয়ই হতে পারে।
- ডেটা ভিজ্যুয়ালাইজেশন - এটি চূড়ান্ত পর্যায়ে যেখানে ডেটা থেকে অর্জিত অন্তর্দৃষ্টিগুলি একটি গ্রাফিকাল বা সচিত্র বিন্যাসে উপস্থাপন করা হয়। ডেটা ভিজ্যুয়ালাইজেশন ডেটা সম্পর্কে আরও ভাল বোঝার ক্ষেত্রে সহায়তা করে এবং সিদ্ধান্ত গ্রহণে সহায়তা করে।
কোডিং ছাড়া ডেটা সায়েন্স কি সম্ভব?
যেহেতু ডেটা সায়েন্সের কোনো নির্দিষ্ট সংজ্ঞা নেই, তাই এই বিষয়ে একাধিক মতামত রয়েছে। কিছু বিশেষজ্ঞ বলছেন কোডিং ছাড়া ডেটা সায়েন্স সম্ভব, অন্যরা একমত নন। কোডিং ছাড়াই ডেটা সায়েন্স সম্ভব বলে কিছু লোক বিশ্বাস করে তার কয়েকটি মূল কারণ রয়েছে। প্রথমত, ডেটা সায়েন্স সাধারণত ডেটা থেকে অন্তর্দৃষ্টি নিষ্কাশন নিয়ে কাজ করে।
এটি ভিজ্যুয়াল প্রোগ্রামিং সরঞ্জামগুলির মাধ্যমে করা যেতে পারে, যার জন্য কোডিং প্রয়োজন হয় না। দ্বিতীয়ত, অনেকগুলি প্রাক-নির্মিত মডেল এবং অ্যালগরিদম উপলব্ধ রয়েছে যা ডেটা বিজ্ঞানীরা কোনও কোড না লিখেই ব্যবহার করতে পারেন। অবশেষে, কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা (AI) এবং মেশিন লার্নিং (ML) এর উত্থানের সাথে, কোড লেখা ছাড়াই ডেটা থেকে অন্তর্দৃষ্টি পাওয়া ক্রমবর্ধমান সম্ভব হচ্ছে৷
অন্যদিকে, কোডিং ছাড়া ডেটা সায়েন্স অসম্ভব বলে কিছু লোক বিশ্বাস করার কয়েকটি কারণও রয়েছে:
- ডেটা বুঝতে এবং ম্যানিপুলেট করার জন্য, কিছু স্তরের কোডিং প্রায়ই প্রয়োজন হয়।
- কাস্টম মডেল এবং অ্যালগরিদম তৈরি করতে সাধারণত কোডিং প্রয়োজন হয়।
- এমনকি AI এবং ML-এর উত্থানের সাথেও, এই প্রযুক্তিগুলি কার্যকরভাবে ব্যবহার করার জন্য এখনও কিছু স্তরের কোডিং প্রয়োজন।
সামগ্রিকভাবে, এই প্রশ্নের কোন সঠিক বা ভুল উত্তর নেই। এটি শেষ পর্যন্ত ডেটা সায়েন্সের নির্দিষ্ট সংজ্ঞা এবং ডেটা বিজ্ঞানীদের ব্যক্তিগত পছন্দের উপর নির্ভর করে।
কোন কোডিং ডেটা বিজ্ঞানের জন্য সেরা?
এই প্রশ্নের কোন একক উত্তর নেই। বিভিন্ন কোডিং ভাষা ডেটা সায়েন্সের মধ্যে বিভিন্ন কাজের জন্য উপযুক্ত। ডেটা সায়েন্সের জন্য সবচেয়ে জনপ্রিয় কিছু কোডিং ল্যাঙ্গুয়েজের মধ্যে রয়েছে পাইথন, আর এবং ম্যাটল্যাব। প্রতিটিরই শক্তি এবং দুর্বলতা রয়েছে, তাই হাতে থাকা নির্দিষ্ট কাজের জন্য সঠিক ভাষা বেছে নেওয়া গুরুত্বপূর্ণ। পাইথন একটি বহুমুখী ভাষা যার ব্যবহার সহজতার জন্য জনপ্রিয়, অন্যদিকে আর একটি শক্তিশালী পরিসংখ্যানগত প্রোগ্রামিং ভাষা। ডেটা ভিজ্যুয়ালাইজেশন এবং মেশিন লার্নিংয়ের জন্য ম্যাটল্যাব একটি জনপ্রিয় পছন্দ। শেষ পর্যন্ত, ডেটা সায়েন্সের জন্য সর্বোত্তম কোডিং ভাষা হল আপনার প্রয়োজনের জন্য সবচেয়ে উপযুক্ত।
সাধারণত, পাইথনকে ডেটা বিজ্ঞানের জন্য সেরা কোডিং ভাষা হিসাবে বিবেচনা করা হয়, যদিও অন্যান্যগুলি ডেটা বিজ্ঞানীদের মধ্যেও জনপ্রিয়। পাইথন এত জনপ্রিয় হওয়ার প্রধান কারণ হল অন্যান্য ভাষার তুলনায় এটি শেখা তুলনামূলকভাবে সহজ এবং ডেটা বিজ্ঞানের কাজগুলিকে সমর্থন করার জন্য প্রচুর লাইব্রেরি এবং সরঞ্জাম উপলব্ধ রয়েছে। উপরন্তু, পাইথন অন্যান্য অনেক ক্ষেত্রে ব্যাপকভাবে ব্যবহৃত হয়, যেমন ওয়েব ডেভেলপমেন্ট, তাই আপনার প্রয়োজনীয় দক্ষতার সাথে লোকেদের খুঁজে পাওয়া তুলনামূলকভাবে সহজ। যাইহোক, পাইথন ব্যবহার করার কিছু অসুবিধাও আছে, যেমন C++ এর মত ভাষার তুলনায় ধীরগতি।
ডেটা বিজ্ঞানীরা কি ভিএস কোড ব্যবহার করেন?
হ্যাঁ, অনেক ডেটা বিজ্ঞানী VS কোড ব্যবহার করেন কারণ এটি একটি জনপ্রিয়, ওপেন-সোর্স কোড এডিটর যা ডেটা সায়েন্সের জন্য দুর্দান্ত বৈশিষ্ট্য এবং এক্সটেনশন অফার করে। কিছু বৈশিষ্ট্য যা ভিএস কোডকে ডেটা সায়েন্সের জন্য আদর্শ করে তোলে তার মধ্যে রয়েছে জুপিটার নোটবুকের সমর্থন, জনপ্রিয় ডেটা সায়েন্স লাইব্রেরির সাথে একীকরণ এবং অন্তর্নির্মিত ডিবাগিং এবং ডেটা বৈশিষ্ট্যগুলি ভিজ্যুয়ালাইজ করা। এছাড়াও, ভিএস কোডটি অত্যন্ত কাস্টমাইজযোগ্য যাতে ডেটা বিজ্ঞানীরা তাদের নির্দিষ্ট প্রয়োজন এবং কর্মপ্রবাহ অনুসারে এটি তৈরি করতে পারেন।
এটিতে সিনট্যাক্স হাইলাইটিং, কোড সমাপ্তি এবং ডিবাগিং টুলের মতো বৈশিষ্ট্যও রয়েছে। যদিও অনেক IDEs (ইন্টিগ্রেটেড ডেভেলপমেন্ট এনভায়রনমেন্ট) ডেটা বিজ্ঞানীদের জন্য উপলব্ধ, VS কোড ব্যবহার সহজ এবং নমনীয়তার কারণে একটি জনপ্রিয় পছন্দ।
তথ্য বিজ্ঞান আরো কোডিং আছে?
এতে কোন সন্দেহ নেই যে সাম্প্রতিক বছরগুলিতে ডেটা সায়েন্স অন্যতম উষ্ণ ক্ষেত্র হয়ে উঠেছে। চাকরির ওয়েবসাইটগুলিতে একটি দ্রুত অনুসন্ধান তথ্য বিজ্ঞানীদের জন্য হাজার হাজার উন্মুক্ত অবস্থান প্রকাশ করবে এবং এই ভূমিকাগুলির জন্য গড় বেতন গড়ের উপরে। কিন্তু ডেটা সায়েন্টিস্ট হতে আসলে কী লাগে?
ডেটা সায়েন্স সম্পর্কে সবচেয়ে সাধারণ ভুল ধারণাগুলির মধ্যে একটি হল এটির জন্য প্রচুর কোডিং প্রয়োজন। এই সত্য থেকে আর হতে পারে না! যদিও কোডিং অবশ্যই ডেটা বিজ্ঞানীদের জন্য একটি মূল্যবান দক্ষতা, এটি প্রায় ততটা গুরুত্বপূর্ণ নয় যতটা অনেকেই মনে করেন।
সুতরাং, কোডিং যদি ডেটা বিজ্ঞানীদের জন্য সবচেয়ে গুরুত্বপূর্ণ দক্ষতা না হয়, তাহলে কি? ডেটা বিজ্ঞানীদের জন্য তিনটি সবচেয়ে গুরুত্বপূর্ণ দক্ষতা হল:
- গণিত এবং পরিসংখ্যান
- মেশিন লার্নিং
- ডেটা ভিজ্যুয়ালাইজেশন
এই দক্ষতাগুলি ডেটা বিজ্ঞানীদের জন্য কোডিংয়ের চেয়ে অনেক বেশি গুরুত্বপূর্ণ, এবং এগুলি এমন দক্ষতা যা আপনি যদি ডেটা সায়েন্সে ক্যারিয়ারে আগ্রহী হন তবে আপনার ফোকাস করা উচিত। অবশ্যই, এটি বলার অপেক্ষা রাখে না যে আপনার পাশাপাশি কোড শেখা উচিত নয়। কোডিং এখনও ডেটা বিজ্ঞানীদের জন্য একটি মূল্যবান দক্ষতা, এবং ডেটা নিয়ে কাজ করার সময় এটি আপনার জীবনকে অনেক সহজ করে তুলতে পারে। কিন্তু আপনি যদি একজন প্রাকৃতিক কোডার না হন তবে চিন্তা করবেন না – ডেটা সায়েন্সে আপনার ক্যারিয়ার শুরু করার আগে কোড শিখতে হবে না। শুধু আপনার গণিত, পরিসংখ্যান, এবং মেশিন লার্নিং দক্ষতার উপর ফোকাস করুন, এবং আপনি ডেটা সায়েন্সে একটি সফল কর্মজীবনের পথে ভাল থাকবেন।
কেন নো-কোড ডেভেলপমেন্ট প্ল্যাটফর্ম বাড়ছে?
সাম্প্রতিক বছরগুলিতে, নো-কোড প্ল্যাটফর্মগুলির জনপ্রিয়তা বৃদ্ধি পেয়েছে। এই প্ল্যাটফর্মগুলি ব্যবহারকারীদের কোনো কোডিং জ্ঞান ছাড়াই ওয়েবসাইট, অ্যাপ এবং অন্যান্য ডিজিটাল পণ্য তৈরি করতে দেয়।
নো-কোড প্ল্যাটফর্মের জনপ্রিয়তার জন্য কয়েকটি কারণ রয়েছে:
- ঐতিহ্যগত কোডিং পদ্ধতির তুলনায় এগুলি ব্যবহার করা অনেক সহজ।
- তারা প্রায়ই আরো সাশ্রয়ী মূল্যের হয়.
- তারা ব্যবহারকারীদের কোনো প্রযুক্তিগত দক্ষতা ছাড়া পণ্য তৈরি করতে অনুমতি দেয়.
নো-কোড প্ল্যাটফর্মের অনেক সম্ভাবনা রয়েছে । তারা কোনো কোডিং জ্ঞান ছাড়াই ওয়েবসাইট এবং অ্যাপ তৈরি করতে সাহায্য করতে পারে। এবং তারা ব্যবসাগুলিকে উন্নয়ন খরচে অর্থ সঞ্চয় করতেও সহায়তা করতে পারে। কিন্তু নো-কোড প্ল্যাটফর্ম নিখুঁত নয়। আপনি তাদের সাথে যা তৈরি করতে পারেন তার কিছু সীমাবদ্ধতা রয়েছে। এবং তারা সবসময় ব্যবহার করা সহজ নয়। আপনি যদি নো-কোড প্ল্যাটফর্ম ব্যবহার করার কথা ভাবছেন, তাহলে সিদ্ধান্ত নেওয়ার আগে আপনার গবেষণা করা এবং ভালো-মন্দ বোঝা গুরুত্বপূর্ণ।
নো-কোড এবং লো-কোড প্ল্যাটফর্মগুলি কীভাবে ব্যবসাগুলিকে সাহায্য করতে পারে?
নো-কোড এবং কম-কোড ডেটা সায়েন্স সব আকারের ব্যবসার জন্য ডেটা সংগ্রহ করতে পারে। এটি কর্মীদের প্রচুর কোডিং অভিজ্ঞতার প্রয়োজন ছাড়াই ডেটা বিশ্লেষণ এবং প্রবণতা খুঁজে পেতে অনুমতি দিতে পারে। নো-কোড প্রযুক্তি ব্যবসাগুলিকে সঠিক অন্তর্দৃষ্টি পেয়ে সময় এবং অর্থ বাঁচাতে সাহায্য করতে পারে ।
ব্যবসাগুলি গ্রাহক বিভাজন, ভবিষ্যদ্বাণীমূলক রক্ষণাবেক্ষণ এবং জালিয়াতি সনাক্তকরণ সহ বিভিন্ন কাজের জন্য নো-কোড এবং কম-কোড ডেটা বিজ্ঞান ব্যবহার করতে পারে। নো-কোড প্ল্যাটফর্মগুলি বিশেষভাবে এমন কাজের জন্য উপযুক্ত যেগুলির জন্য প্রচুর ডেটা প্রস্তুতির প্রয়োজন, যেমন ডেটা ক্লিনজিং এবং ফিচার ইঞ্জিনিয়ারিং। কম-কোড প্ল্যাটফর্মগুলি আরও জটিল বিশ্লেষণের জন্য ভাল যার জন্য কাস্টম কোডিং প্রয়োজন। অ্যাপমাস্টার একটি নো-কোড প্ল্যাটফর্ম হওয়া সত্ত্বেও এটি একটি কম-কোড প্ল্যাটফর্মের পাশাপাশি করতে পারে।
AppMaster কি? (নো-কোড ডেভেলপমেন্ট)
AppMaster হল একটি নো-কোড ডেভেলপমেন্ট প্ল্যাটফর্ম যা কাউকে কাস্টম মোবাইল অ্যাপ, ওয়েব অ্যাপ এবং ব্যাকএন্ড কোডের একটি লাইন না লিখেই তৈরি করতে সক্ষম করে। অ্যাপমাস্টারের সাহায্যে, আপনি দ্রুত এবং সহজেই আপনার নির্দিষ্ট প্রয়োজন অনুসারে স্ক্র্যাচ থেকে নেটিভ iOS এবং অ্যান্ড্রয়েড অ্যাপ তৈরি করতে পারেন।
একটি ব্যয়বহুল উন্নয়ন দল ভাড়া বা জটিল কোডিং ভাষা শেখার প্রয়োজন নেই। AppMaster আপনার জন্য সমস্ত কঠোর পরিশ্রম করে, যাতে আপনি গুরুত্বপূর্ণ বিষয়গুলিতে ফোকাস করতে পারেন - আপনার স্বপ্নের অ্যাপ ডিজাইন করা এবং লঞ্চ করা!
কেন আপনি AppMaster প্রয়োজন?
আপনার অ্যাপ তৈরি করতে আপনি অ্যাপমাস্টার ব্যবহার করতে চাইতে পারেন এমন অনেক কারণ রয়েছে। সম্ভবত আপনার কাছে একটি অ্যাপের জন্য একটি দুর্দান্ত ধারণা আছে তবে এটি কীভাবে কোড করবেন তা জানেন না। অথবা হয়ত আপনি একটি প্রথাগত ডেভেলপমেন্ট টিমের সাথে কাজ করার চেয়ে একটি অ্যাপ ডেভেলপ করার জন্য একটি দ্রুত, সহজ এবং আরো সাশ্রয়ী উপায় খুঁজছেন৷
আপনার কারণ যাই হোক না কেন, AppMaster আপনাকে আপনার দৃষ্টিকে বাস্তবে পরিণত করতে সাহায্য করতে পারে। আমাদের প্ল্যাটফর্মের মাধ্যমে, আপনি কোনো পূর্ব কোডিং অভিজ্ঞতা ছাড়াই সুন্দর, কাস্টম অ্যাপ তৈরি করতে পারেন। এবং যেহেতু আমরা বিজনেস প্রসেস এডিটর এবং কাস্টমাইজেশন অপশনে ব্লকের বিস্তৃত পরিসর অফার করি, আপনি নিশ্চিত হতে পারেন যে আপনার প্রয়োজনের সাথে পুরোপুরি উপযুক্ত একটি সমাধান খুঁজে পাবেন। তদুপরি, আমাদের বিশেষজ্ঞদের দল আপনাকে প্রতিটি পদক্ষেপে সহায়তা করার জন্য সর্বদা হাতের কাছে রয়েছে। সুতরাং, আপনার যদি সহায়তার প্রয়োজন হয়, আমাদের সাথে যোগাযোগ করুন, এবং আমরা সাহায্য করতে পেরে খুশি হব।
উপসংহার
ডেটা সায়েন্সের ভবিষ্যৎ নো-কোড এবং লো-কোড কারণ এটি যে কাউকে এক লাইন কোড লেখার প্রয়োজন ছাড়াই শক্তিশালী ডেটা মডেল এবং অ্যালগরিদম তৈরি করতে সক্ষম করে। এর মানে হল যে ডেটা বিজ্ঞান গণতান্ত্রিক করা যেতে পারে, এবং প্রত্যেকে ডেটা-চালিত সিদ্ধান্ত নেওয়ার জন্য প্রয়োজনীয় সরঞ্জাম এবং কৌশলগুলি অ্যাক্সেস করতে পারে।
নো-কোড এবং লো-কোড ডেটা সায়েন্স আরও বেশ কিছু সুবিধা দেয়, যার মধ্যে রয়েছে দ্রুত প্রোটোটাইপিং এবং মডেলগুলিতে পুনরাবৃত্তি করা এবং বিদ্যমান সিস্টেম এবং ওয়ার্কফ্লোগুলির সাথে সহজেই একীভূত করা। এছাড়াও, নো-কোড এবং লো-কোড ডেটা সায়েন্স প্ল্যাটফর্মগুলি প্রায়শই প্রথাগত ডেটা সায়েন্স টুলগুলির তুলনায় অনেক সস্তা এবং ব্যবহার করা সহজ, যা এগুলিকে ছোট ব্যবসা এবং স্টার্টআপগুলির জন্য আদর্শ করে তোলে।
