Jan 01, 1970
1,168 পড়া
পাইথন প্রাধান্য পায়: 57% পাইথনকে তাদের গো-টু ডেটা সায়েন্স টুল হিসেবে বেছে নেয়
অতিদীর্ঘ; পড়তে
হ্যাকারনুন সম্প্রদায়কে জিজ্ঞাসা করা হয়েছিল যে তাদের ওয়ার্কহরস ডেটা সায়েন্স টুল কী, কিছু জনপ্রিয় বিকল্প দেওয়া হয়েছে এবং 374 জন প্রতিক্রিয়া জানিয়েছেন। 50% এর বেশি পাঠক ডাটা সায়েন্সের জন্য গো-টু টুল হিসেবে পাইথনকে বেছে নিয়েছেন। RStudio শুধুমাত্র উত্তরদাতাদের 9% দ্বারা নির্বাচিত হয়েছে৷
"A python prevails, digital fantasy art" প্রম্পট সহ মিডজার্নি ডিফিউশন দিয়ে ফিচার ইমেজ তৈরি করা হয়েছিল।
ডেটা সায়েন্স সম্পর্কে
ডেটা সায়েন্স হল যেখানে পরিসংখ্যান, প্রোগ্রামিং এবং যোগাযোগ ছেদ করে। একজন ডেটা বিজ্ঞানী একটি প্রশ্ন জিজ্ঞাসা করেন এবং বিভিন্ন জটিলতার প্রক্রিয়ার মাধ্যমে সেই প্রশ্নের উত্তর দেওয়ার জন্য ডেটা ব্যবহার করেন। প্রতিটি ডেটা টাইপের জন্য কোন পরীক্ষা এবং পদ্ধতি প্রয়োগ করতে হবে তা জানার জন্য তাদের কাছে জ্ঞান এবং টুলকিট রয়েছে। এবং তাদের ডেটা থেকে উত্তর বের করার ক্ষমতা রয়েছে এবং যোগাযোগের একটি সাধারণ দৈনন্দিন ফর্মে সেই উত্তরগুলি রিলে করার ক্ষমতা রয়েছে।
ডেটা সরল থেকে জংলী জটিল পর্যন্ত হতে পারে। এটি "পরিষ্কার" হতে পারে এবং এটি "অগোছালো" হতে পারে। কখনও কখনও আমাদের একটি প্রশ্ন থাকে, কিন্তু আমাদের কাছে ডেটা নেই৷ একজন ডেটা সায়েন্টিস্ট এবং/অথবা বিশ্লেষককে বিশেষ সরঞ্জাম ব্যবহার করে অগোছালো ডেটাকে পরিষ্কার ডেটাতে রূপান্তর করতে হবে। তারাও বিকাশ করতে পারে'
হ্যাকারনুন এর পাঠক
HackerNoon এর সাপ্তাহিক পোল (10/4/2023 থেকে 16/4/2023) আমাদের পাঠকরা এই বিষয়ে কোথায় পড়ে তা মূল্যায়ন করতে ব্যবহার করা হয়েছিল৷ হ্যাকারনুন সম্প্রদায়কে জিজ্ঞাসা করা হয়েছিল যে তাদের ওয়ার্কহরস ডেটা সায়েন্স টুল কী, কিছু জনপ্রিয় বিকল্প দেওয়া হয়েছে এবং 374 জন প্রতিক্রিয়া জানিয়েছেন। ফলাফল নীচের ছবিতে দেখা যাবে:
- [ ] HackerNoon পাঠকদের 50% এরও বেশি, যারা মূলত প্রযুক্তি সম্প্রদায়ের, পাইথনকে তাদের ডেটা সায়েন্স টুল হিসেবে বেছে নিয়েছে। এই সব যে আশ্চর্যজনক নয়.
পাইথন ওপেন সোর্স যা এটিকে সকলের কাছে অ্যাক্সেসযোগ্য করে তোলে 🙂🙃🙂🙃🙂🙃🙂🙃🙂🙃🙂🙃
- [ ] 18% নির্বাচিত
এক্সেল তাদের শীর্ষ পছন্দের ডেটা বিজ্ঞান সরঞ্জাম হিসাবে। - [ ] Power BI শুধুমাত্র ভোটের উত্তরদাতাদের 9% দ্বারা নির্বাচিত হয়েছিল**।**
- এছাড়াও একটি ওপেন সোর্স টুল,
আর স্টুডিও মাত্র 9% ভোট নিয়েছেন। - [ ] অবশেষে, মাত্র 5% বেছে নিয়েছে
মূকনাট্য তথ্য বিজ্ঞানের জন্য তাদের গো-টু টুল হিসাবে
টুলস
কেন থেকে চয়ন করার জন্য অনেক সরঞ্জাম আছে?
আসুন পোল থেকে প্রতিটি টুলের কিছু হাইলাইট দেখি। অবশ্যই, এখানে আলোচনা করা হয়নি এমন আরও সরঞ্জাম রয়েছে 😆
এক্সেল
❌ ওপেন সোর্স।
✅ মাইক্রোসফ্ট পদ্ধতিতে ব্যবহারকারী-বান্ধব!
❌ জটিল ডেটা বিজ্ঞান প্রকল্পের জন্য যথেষ্ট উন্নত নয়।
✅ স্টাইলিশ চার্ট এবং গ্রাফ তৈরি করে যা সহজেই রপ্তানি করা যায়।
আমরা সবাই এক্সেলের সাথে পরিচিত। অবশ্যই, এটি ডেটা ম্যানিপুলেশন, পরিষ্কার এবং ভিজ্যুয়ালাইজেশনের মতো দৈনন্দিন কাজের জন্য দুর্দান্ত, তবে এটি আরও উন্নত প্রকল্পগুলির জন্য এটিকে কাটবে না। আপনি ড্যাশবোর্ড এবং রিপোর্ট তৈরি করতে কৌশলী হতে পারেন, এবং এমনকি আপনি Excel এর মধ্যে বিশেষায়িত API সেট আপ করতে পারেন।
Rstudio
✅ ওপেন সোর্স।
❌ একটি উল্লেখযোগ্য শেখার বক্ররেখা আছে।
✅ পরিপাটি এবং কাস্টমাইজযোগ্য গ্রাফ, টেবিল এবং আউটপুট তৈরি করতে পারে।
❌ আরও কিছু উন্নত মেশিন লার্নিং টুলের মধ্যে সীমাবদ্ধ করা যেতে পারে।
✅ পরিসংখ্যান ভিত্তিক সমস্যার জন্য বিশেষায়িত।
একটি বহুমুখী ওপেন সোর্স প্রোগ্রাম যা ডেটা বিশ্লেষণ এবং ডেটা বিজ্ঞানের জন্য চমৎকার
** “আমাদের লক্ষ্য ডেটা বিজ্ঞান, বৈজ্ঞানিক গবেষণা এবং প্রযুক্তিগত যোগাযোগের জন্য ওপেন সোর্স সফ্টওয়্যার তৈরি করা। অর্থনৈতিক উপায় নির্বিশেষে প্রত্যেকের দ্বারা জ্ঞানের উৎপাদন ও ব্যবহার বাড়ানোর জন্য আমরা এটি করি।" -- Posit \ Python এর মতো, R প্রোগ্রামিং ভাষার বহুমুখিতা ব্যাপক, যা ডেটা বিজ্ঞানীদের একাধিক পদ্ধতি ব্যবহার করে জটিল কাজ সম্পাদন করতে দেয়। লাইব্রেরি এবং প্যাকেজগুলি ক্রমাগত বিশেষ কাজগুলি গ্রহণ করার জন্য বিকাশ করা হচ্ছে যা প্রোগ্রামাররা সুবিধা নিতে পারে। এবং যদি তাদের কাছে আপনি যে প্যাকেজটি খুঁজছেন তা না থাকে, তবে নিজেই একটি বিকাশ করুন !
আপনি একে অপরের সাথেএকযোগে R এবং Python ব্যবহার করতে পারেন। আপনি যদি R এবং Python প্রোগ্রামারদের সাথে একটি সহযোগী প্রকল্পে কাজ করছেন তবে এটি দেখুন।
পাওয়ার BI
❌ ওপেন সোর্স।
✅ সুন্দর প্রতিবেদন তৈরি করে।
❌ ব্যবহার করা সহজ বলে মনে হতে পারে, কিন্তু জটিলতা লুকিয়ে আছে।
✅ ডেটা ঝগড়া এবং ম্যানিপুলেশনের জন্য দুর্দান্ত।
❌ জটিল ডেটা বিজ্ঞান প্রকল্পের জন্য সীমিত ক্ষমতা।
✅ বিভিন্ন উৎস থেকে ডেটা স্ক্র্যাপ করতে পারে।
পাওয়ার BI সত্যিই একটি হিসাবে জ্বলজ্বল করে
পাইথন
✅ ওপেন সোর্স।
❌ একটি উল্লেখযোগ্য শেখার বক্ররেখা আছে।
✅ পরিপাটি গ্রাফ, টেবিল এবং আউটপুট তৈরি করতে পারে।
✅ টেনসরফ্লো, স্কিট-লার্ন, নমপি, পান্ডাস, পাইটর্চ ইত্যাদির মতো অসংখ্য ডেটা সায়েন্স লাইব্রেরি রয়েছে।
✅ একটি বহুমুখী প্রোগ্রামিং ভাষা যা আপনার শেখার প্রচেষ্টাকে আরও এগিয়ে নিয়ে যায়।
পাইথনের সাথে কাজ করার জন্য, আপনি কীভাবে একটি ভার্চুয়াল পরিবেশ সেট আপ করবেন তা শিখতে চাইবেন এবং আপনি সম্ভবত আপনার কাজ সম্পাদন করার জন্য জুপিটার নোটবুকের মতো একটি কম্পিউটিং প্ল্যাটফর্ম বেছে নিতে চাইবেন।
মূকনাট্য
❌ ওপেন সোর্স।
✅ সুন্দর ড্যাশবোর্ড তৈরি করে।
❌ সীমিত ডেটা প্রাক-প্রসেসিং ক্ষমতা যেমন পরিষ্কার করা এবং ঝগড়া করা।
✅ ডেটা বিশ্লেষণের জন্য দুর্দান্ত।
❌ জটিল ডেটা বিজ্ঞান প্রকল্পের জন্য সীমিত ক্ষমতা।
✅ রিপোর্ট এবং ড্যাশবোর্ড সহজেই অন্যদের সাথে শেয়ার করা যায়।
সর্বশেষ ভাবনা
আমাদের পোল দেখিয়েছে যে পাইথন ডেটা বিজ্ঞান সরঞ্জামগুলির জন্য প্রদত্ত পছন্দগুলির শীর্ষে উঠে এসেছে৷ ডেটা সায়েন্স ফিল্ডের মধ্যে এবং বাইরে উভয়ই এর বহুমুখীতা দেওয়া, এটি কোনও আশ্চর্যের বিষয় ছিল না। পাইথনকে প্রোগ্রামিং ল্যাঙ্গুয়েজ শেখার সহজ হিসাবে চিহ্নিত করা হয়। আসুন সত্য কথা বলি, আপনি যদি কম্পিউটার কোডিং-এর সম্পূর্ণ শিক্ষানবিস হন, তবে এটি প্রথমে " সহজ " হবে না, তবে অনুশীলনের সাথে, এটি শেষ পর্যন্ত আপনার কাছে দ্বিতীয় প্রকৃতিতে পরিণত হবে।
অনুগ্রহ করে মন্তব্যে আপনার চিন্তাভাবনা শেয়ার করুন এবং অন্যান্য হ্যাকারনুন পোলে অংশগ্রহণের জন্য নজর রাখুন।
L O A D I N G
. . . comments & more!
. . . comments & more!
