Data science
ডেটা সায়েন্স একটি আন্তঃবিষয়ক একাডেমিক ক্ষেত্র যা পরিসংখ্যান, বৈজ্ঞানিক কম্পিউটিং, বৈজ্ঞানিক পদ্ধতি, প্রক্রিয়া, অ্যালগরিদম এবং সিস্টেমগুলি কোলাহলপূর্ণ, কাঠামোগত এবং কাঠামোগত তথ্য থেকে জ্ঞান এবং অন্তর্দৃষ্টি বের করতে বা এক্সট্রপলেট করতে ব্যবহার করে। ডেটা সায়েন্স অন্তর্নিহিত অ্যাপ্লিকেশন ডোমেইন (যেমন, প্রাকৃতিক বিজ্ঞান, তথ্য প্রযুক্তি এবং চিকিৎসা) থেকে ডোমেন জ্ঞানকেও সংহত করে। তথ্য বিজ্ঞান বহুমুখী এবং একটি বিজ্ঞান, একটি গবেষণা দৃষ্টান্ত, একটি গবেষণা পদ্ধতি, একটি শৃঙ্খলা, একটি কর্মপ্রবাহ এবং একটি পেশা হিসাবে বর্ণনা করা যেতে পারে। তথ্য বিজ্ঞান হল একটি "পরিসংখ্যান, তথ্য বিশ্লেষণ, তথ্যবিজ্ঞান এবং তাদের সম্পর্কিত পদ্ধতিগুলিকে একত্রিত করার ধারণা" যা তথ্যের সাথে "প্রকৃত ঘটনাগুলি বুঝতে এবং বিশ্লেষণ করতে"। এটি গণিত, পরিসংখ্যান, কম্পিউটার বিজ্ঞান, তথ্য বিজ্ঞান এবং ডোমেন জ্ঞানের প্রেক্ষাপটে অনেক ক্ষেত্র থেকে নেওয়া কৌশল এবং তত্ত্বগুলি ব্যবহার করে। তবে, তথ্য বিজ্ঞান কম্পিউটার বিজ্ঞান এবং তথ্য বিজ্ঞানের থেকে আলাদা। টুরিং পুরস্কার বিজয়ী জিম গ্রে তথ্য বিজ্ঞানকে বিজ্ঞানের একটি "চতুর্থ দৃষ্টান্ত" (অভিজ্ঞতাগত, তাত্ত্বিক, গণনামূলক এবং এখন তথ্য-চালিত) হিসাবে কল্পনা করেছিলেন এবং জোর দিয়ে বলেছিলেন যে "তথ্য প্রযুক্তির প্রভাব এবং তথ্য প্রবাহের কারণে বিজ্ঞান সম্পর্কে সবকিছু পরিবর্তিত হচ্ছে"। একজন তথ্য বিজ্ঞানী হলেন একজন পেশাদার ব্যক্তি যিনি প্রোগ্রামিং কোড তৈরি করেন এবং ডেটা থেকে অন্তর্দৃষ্টি তৈরি করতে পরিসংখ্যানগত জ্ঞানের সাথে এটি একত্রিত করেন। ফাউন্ডেশনস ডেটা সায়েন্স একটি আন্তঃবিষয়ক ক্ষেত্র যা সাধারণত বড় ডেটা সেট থেকে জ্ঞান আহরণ এবং সেই ডেটা থেকে জ্ঞান ও অন্তর্দৃষ্টি প্রয়োগ করে অ্যাপ্লিকেশন ডোমেনের বিস্তৃত পরিসরে সমস্যা সমাধানের উপর দৃষ্টি নিবদ্ধ করে। এই ক্ষেত্রটি বিশ্লেষণের জন্য তথ্য প্রস্তুত করা, তথ্য বিজ্ঞানের সমস্যাগুলি প্রণয়ন করা, তথ্য বিশ্লেষণ করা, তথ্য-চালিত সমাধানগুলি বিকাশ করা এবং অ্যাপ্লিকেশন ডোমেনের বিস্তৃত পরিসরে উচ্চ-স্তরের সিদ্ধান্তগুলি অবহিত করার জন্য ফলাফলগুলি উপস্থাপন করে। যেমন, এটি কম্পিউটার বিজ্ঞান, পরিসংখ্যান, তথ্য বিজ্ঞান, গণিত, ডেটা ভিজ্যুয়ালাইজেশন, তথ্য ভিজ্যুয়ালাইজেশন, ডেটা সোনিফিকেশন, ডেটা ইন্টিগ্রেশন, গ্রাফিক ডিজাইন, জটিল সিস্টেম, যোগাযোগ এবং ব্যবসার দক্ষতাকে অন্তর্ভুক্ত করে। পরিসংখ্যানবিদ নাথান ইয়াউ, বেন ফ্রাইয়ের উপর অঙ্কন করে, তথ্য বিজ্ঞানকে মানব-কম্পিউটার মিথস্ক্রিয়ার সাথে সংযুক্ত করেছেনঃ ব্যবহারকারীদের স্বজ্ঞাতভাবে ডেটা নিয়ন্ত্রণ এবং অন্বেষণ করতে সক্ষম হওয়া উচিত। 2015 সালে, আমেরিকান স্ট্যাটিস্টিক্যাল অ্যাসোসিয়েশন তিনটি উদীয়মান মৌলিক পেশাদার সম্প্রদায় হিসাবে ডাটাবেস পরিচালনা, পরিসংখ্যান এবং মেশিন লার্নিং এবং বিতরণ ও সমান্তরাল ব্যবস্থাকে চিহ্নিত করেছে। পরিসংখ্যানের সাথে সম্পর্ক ন্যাট সিলভার সহ অনেক পরিসংখ্যানবিদ যুক্তি দিয়েছেন যে তথ্য বিজ্ঞান কোনও নতুন ক্ষেত্র নয়, বরং পরিসংখ্যানের আরেকটি নাম। অন্যরা যুক্তি দেন যে তথ্য বিজ্ঞান পরিসংখ্যান থেকে আলাদা কারণ এটি ডিজিটাল ডেটার অনন্য সমস্যা এবং কৌশলগুলির উপর দৃষ্টি নিবদ্ধ করে। বসন্ত ধর লিখেছেন যে পরিসংখ্যান পরিমাণগত তথ্য এবং বর্ণনার উপর জোর দেয়। এর বিপরীতে, তথ্য বিজ্ঞান পরিমাণগত এবং গুণগত তথ্য নিয়ে কাজ করে (যেমন, চিত্র, পাঠ্য, সেন্সর, লেনদেন, গ্রাহক তথ্য ইত্যাদি থেকে)। এবং ভবিষ্যদ্বাণী এবং কর্মের উপর জোর দেয়। কলম্বিয়া বিশ্ববিদ্যালয়ের অ্যান্ড্রু গেলম্যান পরিসংখ্যানকে তথ্য বিজ্ঞানের একটি অপ্রয়োজনীয় অংশ হিসাবে বর্ণনা করেছেন। স্ট্যানফোর্ডের অধ্যাপক ডেভিড ডোনোহো লিখেছেন যে ডেটা সায়েন্স ডেটাসেটের আকার বা কম্পিউটিংয়ের ব্যবহারের দ্বারা পরিসংখ্যান থেকে আলাদা নয় এবং অনেক স্নাতক প্রোগ্রাম বিভ্রান্তিকরভাবে তাদের বিশ্লেষণ এবং পরিসংখ্যান প্রশিক্ষণকে ডেটা-সায়েন্স প্রোগ্রামের সারমর্ম হিসাবে বিজ্ঞাপন দেয়। তিনি তথ্য বিজ্ঞানকে ঐতিহ্যবাহী পরিসংখ্যান থেকে ক্রমবর্ধমান একটি প্রয়োগমূলক ক্ষেত্র হিসাবে বর্ণনা করেছেন। ব্যুৎপত্তি প্রাথমিক ব্যবহার 1962 সালে জন টুকি "তথ্য বিশ্লেষণ" নামে একটি ক্ষেত্র বর্ণনা করেছিলেন, যা আধুনিক তথ্য বিজ্ঞানের অনুরূপ। 1985 সালে বেইজিং-এ চাইনিজ অ্যাকাডেমি অফ সায়েন্সেস-কে দেওয়া এক বক্তৃতায় সি. এফ. জেফ উ পরিসংখ্যানের বিকল্প নাম হিসেবে প্রথমবারের মতো "ডেটা সায়েন্স" শব্দটি ব্যবহার করেন। পরে, মন্টপিলিয়ার দ্বিতীয় বিশ্ববিদ্যালয়ের 1992 সালের পরিসংখ্যান সিম্পোজিয়ামে অংশগ্রহণকারীরা বিভিন্ন উৎস এবং রূপের তথ্যের উপর দৃষ্টি নিবদ্ধ করে একটি নতুন শাখার উত্থানের কথা স্বীকার করেন, যা প্রতিষ্ঠিত ধারণা এবং পরিসংখ্যান এবং তথ্য বিশ্লেষণের নীতিগুলিকে কম্পিউটিংয়ের সাথে একত্রিত করে। "ডেটা সায়েন্স" শব্দটি 1974 সালে আবিষ্কৃত হয়, যখন পিটার নওর এটিকে কম্পিউটার বিজ্ঞানের বিকল্প নাম হিসাবে প্রস্তাব করেছিলেন। 1996 সালে, ইন্টারন্যাশনাল ফেডারেশন অফ ক্লাসিফিকেশন সোসাইটিজ প্রথম সম্মেলন হয়ে ওঠে যেখানে ডেটা সায়েন্সকে একটি বিষয় হিসাবে বিশেষভাবে তুলে ধরা হয়। তবে, সংজ্ঞাটি তখনও প্রচলিত ছিল। 1985 সালে বেইজিংয়ের চাইনিজ অ্যাকাডেমি অফ সায়েন্সেসে বক্তৃতার পর 1997 সালে সি. এফ. জেফ উ আবার পরামর্শ দেন যে পরিসংখ্যানের নাম পরিবর্তন করে ডেটা সায়েন্স রাখা উচিত। তিনি যুক্তি দিয়েছিলেন যে একটি নতুন নাম পরিসংখ্যানকে ভুল স্টেরিওটাইপগুলি ছড়াতে সহায়তা করবে, যেমন অ্যাকাউন্টিংয়ের সমার্থক বা ডেটা বর্ণনার মধ্যে সীমাবদ্ধ। 1998 সালে, হায়াশি চিচিও তথ্য বিজ্ঞানকে একটি নতুন, আন্তঃবিষয়ক ধারণা হিসাবে যুক্তি দিয়েছিলেন, যার তিনটি দিক রয়েছেঃ তথ্য নকশা, সংগ্রহ এবং বিশ্লেষণ। 1990-এর দশকে, ডেটাসেটগুলিতে নিদর্শন খুঁজে বের করার প্রক্রিয়ার জন্য জনপ্রিয় শব্দগুলির মধ্যে "জ্ঞান আবিষ্কার" এবং "ডেটা মাইনিং" অন্তর্ভুক্ত ছিল। 2012 সালে, প্রযুক্তিবিদ টমাস এইচ. ডেভেনপোর্ট এবং ডিজে পাতিল "ডেটা সায়েন্টিস্টঃ একবিংশ শতাব্দীর সেক্সিয়েস্ট জব" ঘোষণা করেছিলেন, যা নিউইয়র্ক টাইমস এবং বস্টন গ্লোবের মতো বড় শহরের সংবাদপত্রগুলিও গ্রহণ করেছিল। এক দশক পরে, তারা এটি পুনরায় নিশ্চিত করে বলে যে "নিয়োগকর্তাদের কাছে চাকরির চাহিদা আগের চেয়ে বেশি"। একটি স্বাধীন শাখা হিসাবে তথ্য বিজ্ঞানের আধুনিক ধারণার জন্য কখনও কখনও উইলিয়াম এস ক্লিভল্যান্ডকে দায়ী করা হয়। 2001 সালের একটি গবেষণাপত্রে, তিনি তত্ত্বের বাইরে প্রযুক্তিগত ক্ষেত্রে পরিসংখ্যানের সম্প্রসারণের পক্ষে সওয়াল করেছিলেন; কারণ এটি ক্ষেত্রটিকে উল্লেখযোগ্যভাবে পরিবর্তন করবে, এটি একটি নতুন নামের নিশ্চয়তা দেয়। পরবর্তী কয়েক বছরে "ডেটা সায়েন্স" আরও ব্যাপকভাবে ব্যবহৃত হতে থাকেঃ 2002 সালে, বিজ্ঞান ও প্রযুক্তি বিষয়ক ডেটা কমিটি ডেটা সায়েন্স জার্নাল চালু করে। 2003 সালে কলম্বিয়া বিশ্ববিদ্যালয় দ্য জার্নাল অফ ডেটা সায়েন্স চালু করে। 2014 সালে, আমেরিকান স্ট্যাটিস্টিক্যাল অ্যাসোসিয়েশনের সেকশন অন স্ট্যাটিস্টিক্যাল লার্নিং অ্যান্ড ডেটা মাইনিং এর নাম পরিবর্তন করে স্ট্যাটিস্টিক্যাল লার্নিং অ্যান্ড ডেটা সায়েন্স সেকশন করা হয়, যা ডেটা সায়েন্সের ক্রমবর্ধমান জনপ্রিয়তাকে প্রতিফলিত করে। 2008 সালে ডিজে পাটিল এবং জেফ হ্যামারব্যাচারকে "ডেটা সায়েন্টিস্ট" উপাধি দেওয়া হয়। যদিও জাতীয় বিজ্ঞান বোর্ড তাদের 2005 সালের প্রতিবেদন "লং-লাইভ ডিজিটাল ডেটা কালেকশনসঃ এনাবলিং রিসার্চ অ্যান্ড এডুকেশন ইন দ্য একবিংশ সেঞ্চুরি"-তে এটি ব্যবহার করেছিল, তবে এটি ডিজিটাল ডেটা সংগ্রহ পরিচালনার ক্ষেত্রে যে কোনও মূল ভূমিকার কথা বিস্তৃতভাবে উল্লেখ করেছে। ডেটা সায়েন্সের সংজ্ঞার বিষয়ে এখনও কোনও ঐকমত্য নেই এবং কেউ কেউ এটিকে একটি গুঞ্জন শব্দ হিসাবে বিবেচনা করেন। বিগ ডেটা একটি সম্পর্কিত বিপণন শব্দ। ডেটা বিজ্ঞানীরা বড় তথ্যকে ব্যবহারযোগ্য তথ্যে বিভক্ত করার জন্য এবং সফ্টওয়্যার এবং অ্যালগরিদম তৈরি করার জন্য দায়বদ্ধ যা কোম্পানি এবং সংস্থাগুলিকে সর্বোত্তম ক্রিয়াকলাপ নির্ধারণ করতে সহায়তা করে। ডেটা সায়েন্স এবং ডেটা অ্যানালাইসিস ডেটা সায়েন্স এবং ডেটা অ্যানালাইসিস উভয়ই ডেটা ম্যানেজমেন্ট এবং বিশ্লেষণের ক্ষেত্রে গুরুত্বপূর্ণ শাখা, তবে তারা বিভিন্ন মূল উপায়ে পৃথক। যদিও উভয় ক্ষেত্রেই ডেটা নিয়ে কাজ করা জড়িত, ডেটা সায়েন্স একটি আন্তঃবিষয়ক ক্ষেত্র যা ডেটা থেকে অন্তর্দৃষ্টি আহরণ এবং ভবিষ্যদ্বাণী করার জন্য পরিসংখ্যানগত, গণনামূলক এবং মেশিন লার্নিং পদ্ধতির প্রয়োগের সাথে জড়িত, অন্যদিকে ডেটা বিশ্লেষণ নমুনা এবং প্রবণতা সনাক্ত করতে ডেটা পরীক্ষা এবং ব্যাখ্যার উপর বেশি দৃষ্টি নিবদ্ধ করে। তথ্য বিশ্লেষণে সাধারণত নির্দিষ্ট প্রশ্নের উত্তর দিতে বা নির্দিষ্ট সমস্যা সমাধানের জন্য ছোট, কাঠামোগত ডেটাসেট নিয়ে কাজ করা জড়িত। এতে ডেটা পরিষ্কার করা, ডেটা ভিজ্যুয়ালাইজেশন এবং অনুসন্ধানমূলক ডেটা বিশ্লেষণের মতো কাজগুলি অন্তর্ভুক্ত থাকতে পারে যাতে ডেটা সম্পর্কে অন্তর্দৃষ্টি অর্জন করা যায় এবং ভেরিয়েবলগুলির মধ্যে সম্পর্ক সম্পর্কে অনুমানগুলি বিকাশ করা যায়। তথ্য বিশ্লেষকরা সাধারণত এই অনুমানগুলি পরীক্ষা করতে এবং তথ্য থেকে সিদ্ধান্ত নিতে পরিসংখ্যানগত পদ্ধতি ব্যবহার করেন। উদাহরণস্বরূপ, একজন তথ্য বিশ্লেষক গ্রাহকের আচরণের প্রবণতা সনাক্ত করতে এবং বিপণন কৌশলগুলির জন্য সুপারিশ করতে বিক্রয় তথ্য বিশ্লেষণ করতে পারেন। অন্যদিকে, তথ্য বিজ্ঞান একটি আরও জটিল এবং পুনরাবৃত্তিমূলক প্রক্রিয়া যা বৃহত্তর, আরও জটিল ডেটাসেটের সাথে কাজ করে যার বিশ্লেষণের জন্য প্রায়শই উন্নত গণনামূলক এবং পরিসংখ্যানগত পদ্ধতির প্রয়োজন হয়। তথ্য বিজ্ঞানীরা প্রায়শই টেক্সট বা ছবির মতো কাঠামোগত তথ্য নিয়ে কাজ করেন এবং ভবিষ্যদ্বাণীমূলক মডেল তৈরি করতে এবং তথ্য-চালিত সিদ্ধান্ত নিতে মেশিন লার্নিং অ্যালগরিদম ব্যবহার করেন। পরিসংখ্যানগত বিশ্লেষণ ছাড়াও, ডেটা সায়েন্সে প্রায়শই ডেটা প্রি-প্রসেসিং, ফিচার ইঞ্জিনিয়ারিং এবং মডেল নির্বাচনের মতো কাজ জড়িত থাকে। উদাহরণস্বরূপ, একজন তথ্য বিজ্ঞানী ব্যবহারকারীর আচরণের ধরণ বিশ্লেষণ করে এবং ব্যবহারকারীর পছন্দগুলির পূর্বাভাস দেওয়ার জন্য মেশিন লার্নিং অ্যালগরিদম ব্যবহার করে একটি ই-কমার্স প্ল্যাটফর্মের জন্য একটি সুপারিশ ব্যবস্থা তৈরি করতে পারেন। যদিও তথ্য বিশ্লেষণ বিদ্যমান তথ্য থেকে অন্তর্দৃষ্টি উত্তোলনের উপর দৃষ্টি নিবদ্ধ করে, তথ্য বিজ্ঞান অবহিত সিদ্ধান্ত নেওয়ার জন্য ভবিষ্যদ্বাণীমূলক মডেলগুলির বিকাশ এবং বাস্তবায়নকে অন্তর্ভুক্ত করে এর বাইরেও যায়। তথ্য বিজ্ঞানীরা প্রায়শই তথ্য সংগ্রহ ও পরিষ্কার করার জন্য, উপযুক্ত বিশ্লেষণাত্মক কৌশল নির্বাচন করার জন্য এবং বাস্তব-বিশ্বের পরিস্থিতিতে মডেল স্থাপনের জন্য দায়বদ্ধ। তারা জটিল সমস্যাগুলি সমাধান করতে এবং বড় ডেটাসেটগুলিতে লুকানো নিদর্শনগুলি উন্মোচন করতে গণিত, কম্পিউটার বিজ্ঞান এবং ডোমেন দক্ষতার সংযোগস্থলে কাজ করে। এই পার্থক্যগুলি সত্ত্বেও, তথ্য বিজ্ঞান এবং তথ্য বিশ্লেষণ ঘনিষ্ঠভাবে সম্পর্কিত ক্ষেত্র এবং প্রায়শই একই ধরনের দক্ষতার প্রয়োজন হয়। উভয় ক্ষেত্রেই পরিসংখ্যান, প্রোগ্রামিং এবং ডেটা ভিজ্যুয়ালাইজেশনের একটি দৃঢ় ভিত্তি প্রয়োজন, পাশাপাশি প্রযুক্তিগত এবং অ-প্রযুক্তিগত উভয় দর্শকদের কাছে ফলাফলগুলি কার্যকরভাবে যোগাযোগ করার ক্ষমতা প্রয়োজন। উপরন্তু, উভয় ক্ষেত্রই সমালোচনামূলক চিন্তাভাবনা এবং ক্ষেত্রের জ্ঞান থেকে উপকৃত হয়, কারণ সঠিক বিশ্লেষণ এবং মডেলিংয়ের জন্য তথ্যের প্রসঙ্গ এবং সূক্ষ্মতা বোঝা অপরিহার্য। সংক্ষেপে, তথ্য বিশ্লেষণ এবং তথ্য বিজ্ঞান হল তথ্য ব্যবস্থাপনা এবং বিশ্লেষণের বিস্তৃত ক্ষেত্রের মধ্যে স্বতন্ত্র অথচ আন্তঃসংযুক্ত শাখা। তথ্য বিশ্লেষণ অন্তর্দৃষ্টি আহরণ এবং কাঠামোগত তথ্য থেকে সিদ্ধান্ত নেওয়ার উপর দৃষ্টি নিবদ্ধ করে, যেখানে তথ্য বিজ্ঞানে আরও বিস্তৃত পদ্ধতির সাথে জড়িত যা পরিসংখ্যানগত বিশ্লেষণ, গণনামূলক পদ্ধতি এবং মেশিন লার্নিংকে অন্তর্দৃষ্টি আহরণ, ভবিষ্যদ্বাণীমূলক মডেল তৈরি এবং ডেটা-চালিত সিদ্ধান্ত গ্রহণের জন্য একত্রিত করে। উভয় ক্ষেত্রই নিদর্শনগুলি বোঝার জন্য, অবহিত সিদ্ধান্ত নেওয়ার জন্য এবং বিভিন্ন ক্ষেত্র জুড়ে জটিল সমস্যা সমাধানের জন্য তথ্যের শক্তিকে কাজে লাগাতে গুরুত্বপূর্ণ ভূমিকা পালন করে। ইতিহাস আরও দেখুন ওপেন ডেটা সায়েন্স কনফারেন্স সায়েন্টিফিক ডেটা উইমেন ইন ডেটা পাইথন (প্রোগ্রামিং ল্যাঙ্গুয়েজ) আর (প্রোগ্রামিং ল্যাঙ্গুয়েজ) ডেটা ইঞ্জিনিয়ারিং বিগ ডেটা মেশিন লার্নিং রেফারেন্স তথ্য বিজ্ঞান কম্পিউটার পেশা অধ্যয়নের গণনামূলক ক্ষেত্র ডেটা বিশ্লেষণ