কেন এবং কিভাবে ডেটা বিজ্ঞান শুধু মেশিন শেখার চেয়ে বেশি

অনেকে প্রায়ই আমরা শব্দ বিজ্ঞান এবং মেশিন শেখার বিনিময়ে পদ ব্যবহার। যাইহোক, যখন দুইজনের মধ্যে একটি ওভারল্যাপ থাকে, তখন তারা একে অপরের থেকে ভূমিকা এবং দায়িত্বগুলির পরিপ্রেক্ষিতে আলাদা।

কেন এবং কিভাবে ডেটা বিজ্ঞান শুধু মেশিন শেখার চেয়ে বেশি
কেন এবং কিভাবে ডেটা বিজ্ঞান শুধু মেশিন শেখার চেয়ে বেশি


ডেটা বিজ্ঞান একটি ক্ষেত্র যে এখন কিছু সময়ের জন্য হয়েছে। মেশিন লার্নিং একটি মোটামুটি নতুন শৃঙ্খলা এবং এখন অ্যালগরিদম এবং স্ব-লার্নিং সমাধান বিল্ডিং সম্পর্কে আরো হয়ে গেছে। এমনকি তাদের উভয়ের মধ্যে সীমানা ধোঁকা অব্যাহত থাকে, তবুও নিজ নিজ অধিকারগুলিতে শৃঙ্খলাগুলি পৃথক থাকে।

তথ্য বিজ্ঞান pillars
ডেটা সায়েন্সের প্রাথমিক বৈশিষ্ট্যগুলি হল এটি একটি বহু-শৃঙ্খলাবদ্ধ গবেষণা এবং বৈজ্ঞানিক পদ্ধতিগুলি ব্যাপকভাবে ব্যবহার করে। পরিসংখ্যান, ব্যবসা জ্ঞান এবং কারিগরি দক্ষতার জংশনে ডেটা বিজ্ঞান বিদ্যমান।

ডেটা সায়েন্স, তার বেসে, কাঠামোবদ্ধ এবং অনির্ধারিত তথ্য থেকে গুরুত্বপূর্ণ তথ্য বের করার একটি উপায়। ডেটা সায়েন্স এছাড়াও 'অন্তর্দৃষ্টি' হিসাবে পরিচিত ডেটা থেকে অবগত সিদ্ধান্ত এবং কৌশলগত প্যাচসমূহ অর্জন করতে সক্ষম হওয়ার উপর ব্যাপকভাবে মনোযোগ নিবদ্ধ করে। অন্তর্দৃষ্টি তথ্য বিজ্ঞান অনুশীলন সবচেয়ে বড় পণ্য এক এবং অনেক সুবিধার প্রস্তাব।

এটি পরিসংখ্যানগুলির একটি মৌলিক অংশ হিসাবে দাঁড়িয়েছে, এটি পরিসংখ্যানকে তথ্য বিজ্ঞানের বৃহত্তম অংশগুলির মধ্যে একটি করে তোলে। তথ্য বোঝার চেষ্টা করার সময়, পরিসংখ্যান একটি অমূল্য হাতিয়ার হিসাবে এটি একটি approachable পদ্ধতিতে তথ্য wrangles।

 W3Schools
তথ্য বিজ্ঞানের মূল উপাদানগুলির অন্য একটি হল ব্যবসায়ের জ্ঞান, যেমন, এর অর্থপূর্ণ এবং ব্যবহারযোগ্য অন্তর্দৃষ্টিগুলি উদ্ভূত করা যাবে না। যে ব্যক্তিটি তথ্যকে ঝগড়া করে এবং তার থেকে জ্ঞান নিষ্কাশন করার চেষ্টা করছে সে অবশ্যই কোম্পানির কার্যকারিতা সম্পর্কে সচেতন থাকতে হবে।

আগে উল্লিখিত, অন্তর্দৃষ্টি একটি কর্পোরেট সেটিং গুরুত্বপূর্ণ। তারা নতুন ব্যবসায়িক কৌশল এবং বিকাশের উপায়গুলি তৈরি করতে সক্ষম হতে পারে। তারা সম্ভাব্য রাজস্ব ক্ষতি, ব্যথা পয়েন্ট এবং অলাভজনক উদ্যোগগুলি সনাক্ত করতে পারে এবং সেইসাথে কোম্পানির ক্রিয়াকলাপগুলির আরও ব্যাপক দৃশ্য সরবরাহ করতে পারে।

একমাত্র পরিসংখ্যান ডেটা সরবরাহের অন্তর্দৃষ্টি অর্জন করতে যথেষ্ট নয় যা বেশিরভাগ সংস্থা আজ পরিচালনা করে। প্রশিক্ষণ মডেল এবং অ্যালগরিদম আসা যেখানে এই।

মেশিন লার্নিং রুট
মেশিন লার্নিং কোনও তথ্য বিজ্ঞানীটির কোনও সমস্যাটির অভিগমনের অবিচ্ছেদ্য অংশ। অ্যাক্সেসযোগ্য মেশিন লার্নিং এর উত্থান এটি ডাটা বিজ্ঞান একটি সর্বদা বর্তমান অংশ তৈরি করেছে।

তার বেসে, মেশিন লার্নিং এমন একটি অ্যালগরিদম লেখার প্রক্রিয়া যা এটি আরও তথ্য উপভোগ করতে পারে। এমএল প্রতিটি বড় কোম্পানিতে একটি তথ্য বিজ্ঞানী থাকার গুরুত্ব বহন করেছে। ডেটা বিজ্ঞানীদের হ্যান্ডেল করার জন্য প্রচুর পরিমাণে ডেটা থাকার কারণে, এমএল দ্বারা চালিত আলগোরিদিম অত্যন্ত গুরুত্বপূর্ণ।

আজ, এমএল অ্যালগরিদমগুলি বর্ণনামূলক এবং প্রতিক্রিয়াশীল ব্যবসায়িক কৌশলগুলি থেকে বর্ণনামূলক এবং প্রতিক্রিয়াশীল ব্যবসায়িক কৌশলগুলিতে সূচিতিকে সরাতে সক্ষম। তাছাড়া, সংগৃহীত তথ্য থেকে পূর্বাভাস এবং পূর্বাভাস থেকে উদ্ভূত অনুমান থেকে প্রাপ্ত অন্তর্দৃষ্টি থেকে একটি পদক্ষেপ প্রতিনিধিত্ব করে।

মেশিন লার্নিং তথ্য বিজ্ঞানীগুলিকে পরবর্তী স্তরে তাদের ভূমিকা নিতে দেয় এবং এটি একটি উপন্যাসের পরিচালনাও দেয়। আজকাল, মেশিন লার্নিং বোঝার একটি তথ্য বিজ্ঞানী অবিচ্ছেদ্য হয়।

তথ্য বিজ্ঞান এমএল চেয়ে বেশি
ডেটা সায়েন্স এখন প্রতিষ্ঠানের কার্যকারিতাগুলির অন্যতম গুরুত্বপূর্ণ অংশ হয়ে উঠছে। এই এবং এমএল-এর মধ্যে পার্থক্য বুঝতে পারার জন্য একটি গুরুত্বপূর্ণ পার্থক্য যে তথ্য বিজ্ঞান একটি সাধারণবাদী পদ্ধতির মত, যখন এমএল একটি বিশেষজ্ঞ পদ্ধতি।

তথ্য বিজ্ঞানীরা ব্যাপকভাবে একটি বিস্তৃত বিষয় বিষয় বিশেষজ্ঞ এলাকা থেকে উপকৃত। এটি তাদের ভূমিকার বিভিন্ন প্রকৃতির কারণে, কেননা তাদের অন্তর্দৃষ্টি এবং অ-প্রযুক্তিগত শ্রোতার কাছে তাদের সুবিধাগুলি যোগাযোগ করতে হবে। এমনকি সাধারণ মানুষ হিসাবেও, তথ্য বিজ্ঞানী সংস্থা থেকে প্রতিষ্ঠানের মধ্যে আলাদা, কারণ প্রতিটি কোম্পানির চাহিদাগুলি ভিন্ন।

অন্যদিকে, এমএল প্রকৌশলীগুলি প্রধানত ডেটা বিজ্ঞানী দ্বারা ব্যবহৃত সরঞ্জাম তৈরির সাথে কাজ করে। এই তথ্য বিজ্ঞানী দ্বারা ব্যবহারের জন্য কাটিয়া প্রান্ত মডেল এবং দক্ষ আলগোরিদিম অন্তর্ভুক্ত। এই অবস্থানের মধ্যে কোর পার্থক্য এক যেখানে আসে।

যদিও আরো ব্যক্তি নিয়োগের মাধ্যমে মেশিন লার্নিং ক্ষমতাগুলি সরাসরি পরিমাপ করা সম্ভব হয় তবে তথ্য বিজ্ঞানীদের সাথে এটি করা সম্ভব নয়। একজন তথ্য বিজ্ঞানী নিয়োগের ক্ষেত্রে শিক্ষা এবং প্রশিক্ষণের একটি সময়ও রয়েছে, যেখানে কর্মচারীকে কোম্পানির প্রসেসগুলি সম্পর্কে জানা প্রয়োজন।

তথ্য বিজ্ঞান অপারেশন সরাসরি স্কেল করা যাবে না, কারণ তথ্য বিজ্ঞানী দলের একটি দল সঙ্গে আয় হ্রাস করা হবে। ব্যবসায়িক অনুশীলনগুলির মধ্যে পার্থক্যগুলির কারণে এই পদটি অন্যান্য সংস্থার জন্যও এক্সটেনসিবল নয়।

অতএব, তথ্য বিজ্ঞান এবং মেশিন লার্নিং মধ্যে একটি পার্থক্য করা গুরুত্বপূর্ণ|

0 Comments: