গণিত নাকি জাদু? ডাটা সায়েন্সে স্ট্যাটিস্টিকসের আসল রহস্য!
“গণিত নাকি জাদু? ডাটা সায়েন্সে স্ট্যাটিস্টিকসের আসল রহস্য!”
.
ডাটা সায়েন্স শুনলেই প্রথমে মেশিন লার্নিং, বিগ ডাটা, কোডিং এসবের কথা মাথায় আসে। কিন্তু একটু গভীরে গেলেই বোঝা যায়, এর মূলে রয়েছে স্ট্যাটিস্টিকস বা পরিসংখ্যান। এটি শুধু গণিতের একটা অংশ নয়, বরং ডাটা থেকে অর্থপূর্ণ সিদ্ধান্ত নেওয়ার সবচেয়ে গুরুত্বপূর্ণ হাতিয়ার।
.
স্ট্যাটিস্টিকস আমাদের শেখায় কিভাবে ডাটা সংগ্রহ, বিশ্লেষণ ও ব্যাখ্যা করতে হয়। যখন আমরা কোনো বড় ডাটা সেটের দিকে তাকাই, সেটার প্যাটার্ন, গড় মান, ছড়ানো-ছিটানো অবস্থা বুঝতে চাই—তখনই স্ট্যাটিস্টিকস কাজে লাগে।
.
একটা সহজ উদাহরণ দেই। ধরো, তুমি একটা ই-কমার্স কোম্পানির জন্য কাজ করছো, যেখানে জানতে হবে কোন ধরনের পণ্য বেশি বিক্রি হচ্ছে। শুধু Raw Data দেখে বলা কঠিন, তাই স্ট্যাটিস্টিকাল টেকনিক ব্যবহার করে গড় বিক্রয়, ট্রেন্ড, মৌসুমভিত্তিক চাহিদা ইত্যাদি বিশ্লেষণ করা হয়।
.
মেশিন লার্নিং মডেল বানাতেও স্ট্যাটিস্টিকস খুব দরকারি। যেমন, যদি রিগ্রেশন অ্যালগরিদম ব্যবহার করো, তাহলে সেটার পেছনে মূলত স্ট্যাটিস্টিক্যাল কনসেপ্ট কাজ করছে। আবার, মডেলের পারফরম্যান্স যাচাই করতে কনফিউশন ম্যাট্রিক্স, প্রিসিশন, রিকল ইত্যাদি মেট্রিকস ব্যবহার করতে হয়—এসবই পরিসংখ্যানের অংশ।
.
এর বাইরে, স্ট্যাটিস্টিকস হাইপোথেসিস টেস্টিং, A/B টেস্টিং, প্রেডিক্টিভ অ্যানালিটিক্স, প্রোবাবিলিটি থিওরি—এসব ক্ষেত্রেও অপরিহার্য।
.
সোজা কথায়, ডাটা সায়েন্স করতে চাইলে স্ট্যাটিস্টিকস জানা বাধ্যতামূলক। ভালো ডাটা সায়েন্টিস্ট হতে গেলে কোডিং যেমন জানা দরকার, তেমনি স্ট্যাটিস্টিক্যাল কনসেপ্টেও দক্ষ হতে হবে। কারণ, যেকোনো সিদ্ধান্ত নেওয়ার আগে ডাটা ভালোভাবে বুঝতে হবে, আর সেটা সম্ভব স্ট্যাটিস্টিকস ছাড়া?
.
.
তাই ডাটা সায়েন্সে ক্যারিয়ার আজই স্ট্যাটিস্টিকস শিখুন Akaademy থেকে। আমাদের পরবর্তী ব্যাচ শুরু হচ্ছে ৫ই মার্চ থেকে।
