স্ট্যাটিসটিক্সকে ডেটা সায়েন্সের ব্রেইন বলা হয় ?

কেউ স্ট্যাটিসটিক্সকে ডেটা সায়েন্সের ব্রেইন বলে, কেউ বলে ব্যাকবোন। কিন্তু কেনো ? পৃথিবীতে এতো এতো সাবজেক্ট নলেজ থাকার পরেও ডেটা সায়েন্সে স্ট্যাটিসটিক্স-কেই কেনো সবচেয়ে বেশী গুরুত্ব দেওয়া হয় ??

.

আমরা প্রতিদিন ডেটা নিয়ে ঘুরছি, কাজ করছি, ডুবে আছি। কাগজে লিখে রাখি, মাইক্রসফট ওয়ার্ড, এক্সেলে ডেটা লিখে রাখি, ইন্টারনেট ব্রাউজ করতে গিয়ে কতশত টাইপের ডেটা আমরা ব্যবহার করছি…

.

সংখ্যা, শব্দ, বাক্য, ছবি, ভিডেও থেকে শুরু করে এমন কিছু নাই যার মধ্যে ডেটা নাই…!!! যেহেতু ডেটা সায়েন্স এর মধ্যেই “ডেটা” শব্দটি আছে তার মানে এই ডেটা থেকে এনালাইসিস করেই আমাদের ফিউচার প্রেডিকশন করতে হয়। আর এনালাইসিস বলেন, প্রেডিকশন বলেন আর ভিজুয়ালাইজেশন বলেন সকল ক্ষেত্রে এই কাজ করার জন্যে আমাদের একমাত্র সাবজেক্ট নলেজ হলো স্ট্যাটিসটিক্স।

.

আপনি এই ডেটাকে ফিজিক্স, ক্যামিস্ট্রি, মেডিক্যাল, ফিলোসফি, ইকোনোমিক্স কোন কিছুর থিওরী দিয়ে, সূত্র দিয়ে ব্যাখ্যা করতে পারবেন না, এনালাইসিস করতে পারবেন না। পারবেন কিভাবে ? একমাত্র স্ট্যাটিসটিক্স দিয়ে।

.

.

ডেটা সায়েন্সে স্ট্যাটিসটিক্স কি করে ??

.

১। ডেটা সামারি করে, ডেটার গতি, প্রকৃতি, ডেটার মুভমেন্ট বের করে, প্যাটার্ন বের করে।

২। ডেটা থেকে ইনসাইট বের করে, খুজে খুজে ফিচার বের করে মডেল তৈরী করে, প্রেডিকশন করে।

৩। হাইপোথিসিস টেস্ট করে, সিদ্ধান্ত নিতে হেল্প করে, ডেটা-ড্রিভেন ডিসিশন দেয়।

৪। এক গাদা ডেটা থেকে ক্লিনিং, ম্যানেজমেন্ট, ডেটার রিলেশনশীপ তৈরী করে।

৫। ম্যানুফ্যাকচারিং, বিজনেস, মেডিক্যাল সেক্টর থেকে শুরু করে এগরিকালচার, টেক্সটাইল, মিডিয়া, স্পোর্টস, অর্থনীতি, ব্যাঙ্কিং, ফাইনান্স এমন কোন জায়গা নাই যেখানে ডেটা এনালাইসিস দরকার এবং স্ট্যাটিসটিক্সই এগুলা সব করে থাকে।

.

আমরা বর্তমানে যত ধরণের এআই টুলস দেখি, চ্যাটজিপিটি, জেমিনি, বার্ড থেকে শুরু করে ছবি, ভিডিও, সাউন্ড ম্যানিপুলেশন থেকে যত টেকনোলজি দেখি তার সবকিছুই বাস্তব রূপদান পেয়েছে স্ট্যাটিসটিক্স এর কল্যানে।

.

স্ট্যাটিসটিক্স ছাড়া ডেটা সায়েন্স একটি ডেড বডি, আর কিচ্ছু না।

#DataScience #statistics #StatisticalAnalysis #AI #technology