Python, Pandas এবং NumPy দিয়ে ডেটা অ্যানালাইসিস এবং মেশিন লার্নিং — WalkSelf
★ 3.5 (2) ⏱ 2 ঘ 42 মিন 📚 27 পাঠ 🎧 অডিও সংস্করণ

Python, Pandas এবং NumPy দিয়ে ডেটা অ্যানালাইসিস এবং মেশিন লার্নিং

Pandas এবং NumPy দিয়ে ডেটাসেট পরিষ্কার করা থেকে শুরু করে Scikit-Learn দিয়ে আপনার প্রথম মেশিন লার্নিং মডেল তৈরি করা পর্যন্ত ডেটা সায়েন্সের প্রয়োজনীয় Python লাইব্রেরিগুলো আয়ত্ত করুন।

  • 💬 এআই প্রশিক্ষক
    যেকোনো পাঠ সম্পর্কে জিজ্ঞাসা করুন, যেকোনো সময় সঙ্গে সঙ্গে স্পষ্ট উত্তর পান।
  • 🕐 যেকোনো সময় শুরু করুন
    কোনো সময়সূচি বা সময়সীমা নেই — নিজের গতিতে, যখন খুশি শিখুন।
  • 🌐 বাংলায়
    পাঠ, কাজ ও সার্টিফিকেট — সবকিছু সম্পূর্ণ আপনার ভাষায়।

এই কোর্স সম্পর্কে

আধুনিক সিদ্ধান্ত গ্রহণের মূল ভিত্তি হলো ডেটা, কিন্তু কাঁচা ডেটা খুব কম সময়ই সরাসরি বিশ্লেষণের উপযোগী থাকে। অগোছালো ডেটাসেটকে কার্যকরী অন্তর্দৃষ্টিতে রূপান্তর করতে হলে আপনাকে Python ডেটা সায়েন্স ইকোসিস্টেমের মূল লাইব্রেরিগুলো আয়ত্ত করতে হবে। এই টেক্সট-ভিত্তিক কোর্সটি আপনাকে একজন সম্পূর্ণ শিক্ষানবিস থেকে আত্মবিশ্বাসের সাথে ডেটা ম্যানিপুলেট, ভিজ্যুয়ালাইজ এবং মডেল তৈরি করার স্তরে নিয়ে যাবে। বাস্তব বিশ্বের ডেটা কাজের জন্য পরিষ্কার এবং দক্ষ Python কোড লেখা শুরু করার আগে আপনি মৌলিক ডেটা ধারণা এবং মূল পরিভাষাগুলো বোঝার মাধ্যমে শুরু করবেন। এই কোর্সের শেষে, আপনি জটিল ডেটাসেট পরিষ্কার করতে, এক্সপ্লোরেটরি ডেটা অ্যানালাইসিস পরিচালনা করতে, স্পষ্ট ভিজ্যুয়ালাইজেশন তৈরি করতে এবং মৌলিক মেশিন লার্নিং পাইপলাইন তৈরি করতে সক্ষম হবেন। আপনি যা শিখবেন: - ডেটা স্ট্রাকচার, অ্যারে এবং টাইডি ডেটা প্রিন্সিপাল সহ ডেটা সায়েন্সের মূল পরিভাষা বুঝুন। - Pandas ডেটাসেট, ইনডেক্সিং এবং আধুনিক মেথড চেইনিং ব্যবহার করে ট্যাবুলার ডেটা ম্যানিপুলেট এবং পরিষ্কার করুন। - NumPy-র সাহায্যে দক্ষতার সাথে সংখ্যাভিত্তিক গণনা এবং অ্যারে অপারেশন সম্পাদন করুন। - লুকানো প্যাটার্ন উন্মোচন করতে Matplotlib এবং Seaborn ব্যবহার করে তথ্যপূর্ণ ডেটা ভিজ্যুয়ালাইজেশন তৈরি করুন। - Scikit-Learn পাইপলাইন ব্যবহার করে ডেটা প্রস্তুত করুন এবং মৌলিক মেশিন লার্নিং মডেল তৈরি করুন। - ইন্ডাস্ট্রি-স্ট্যান্ডার্ড কৌশল ব্যবহার করে টাইম-সিরিজ ডেটা বিশ্লেষণ করুন এবং অনুপস্থিত মানগুলো হ্যান্ডেল করুন। ডেটা র‍্যাংগিং, ভিজ্যুয়ালাইজেশন এবং মৌলিক প্রেডিক্টিভ মডেলিংয়ের ধাপে ধাপে লিখিত ব্যাখ্যার মধ্য দিয়ে যাওয়ার আগে কোর্সটি ডেটা স্ট্রাকচার এবং পরিসংখ্যানগত পরিভাষার মৌলিক ধারণা দিয়ে শুরু হয়। আপনি স্পষ্ট কোড উদাহরণের মাধ্যমে পড়বেন এবং আপনার শিক্ষাকে শক্তিশালী করার জন্য ডিজাইন করা ব্যবহারিক লিখিত অনুশীলনের মাধ্যমে আপনার জ্ঞান প্রয়োগ করবেন। এই কোর্সটি এমন নতুনদের জন্য ডিজাইন করা হয়েছে যারা ডেটা সায়েন্স এবং অ্যানালিটিক্সে নতুন। Pandas বা মেশিন লার্নিংয়ের কোনো পূর্ব অভিজ্ঞতার প্রয়োজন নেই, যদিও Python ভেরিয়েবল এবং লুপ সম্পর্কে প্রাথমিক পরিচিতি সহায়ক হবে। আজই ডেটা সায়েন্সে আপনার যাত্রা শুরু করুন এবং শিখুন কীভাবে কাঁচা ডেটাকে শক্তিশালী অন্তর্দৃষ্টিতে রূপান্তর করতে হয়।

আপনি কী পাবেন

  • 📜 সমাপ্তির সনদ
    আপনার LinkedIn প্রোফাইলে যোগ করুন
  • 💬 ব্যক্তিগত AI টিউটর
    কোনো পাঠে আটকে গেছ? যেকোনো সময় তোমার বিল্ট-ইন টিউটরকে যেকোনো কিছু জিজ্ঞেস করো।
  • 🎧 অডিও সংস্করণ অন্তর্ভুক্ত
    যেতে যেতে শিখুন — পর্দা লাগবে না
  • ♾️ আজীবন অ্যাক্সেস
    যখন খুশি ফিরে আসুন — মেয়াদ নেই
  • 📱 ফোন বা কম্পিউটার
    যেকোনো জায়গা, যেকোনো ডিভাইস
  • 💸 ১৪-দিনের ফেরত
    কোনো প্রশ্ন নয়
  • ⚡ সংক্ষিপ্ত ও কেন্দ্রীভূত
    2 ঘ 42 মিন ব্যবহারিক বিষয়বস্তু

পর্যালোচনা (2)

Sulochana Rodrigo LK যাচাইকৃত শিক্ষার্থী
★ 4 · 03.08.2026

একটি ভাল পরিচিতি। কাঠামোটি বেশিরভাগই পরিষ্কার ছিল, কিন্তু আমি চাই যে আরও কিছু বাস্তব উদাহরণ থাকুক। তবুও, অনেক কিছু শিখেছি।

Наталія Мельник UA
★ 3 · 18.07.2026

আমি নিশ্চিত নই যে এই বিষয়টি নতুনদের জন্য উপযুক্ত, কিছু বিষয় ছিল অস্পষ্ট, এবং উদাহরণগুলো সবসময় পরিষ্কার ছিল না।

পর্যালোচনা লিখুন

☆☆☆☆☆
পাঠানোর পরে সাইন ইন করতে বলব — আপনার খসড়া সংরক্ষিত থাকবে।

শিক্ষার্থীরা এটিও নিয়েছেন

সাধারণ প্রশ্ন

এই কোর্সের জন্য কী প্রয়োজন? +

শুধু ইন্টারনেট সংযুক্ত একটি ফোন বা কম্পিউটার। কোনো ইনস্টল বা বিশেষ হার্ডওয়্যার লাগে না।

কীভাবে পরিশোধ করব? +

Stripe-এর মাধ্যমে কার্ডে। আমরা কার্ডের তথ্য সংরক্ষণ করি না — Stripe নিরাপদে পরিচালনা করে।

আমি কি ফেরত পেতে পারি? +

হ্যাঁ — ১৪ দিনের মধ্যে সম্পূর্ণ ফেরত, কোনো প্রশ্ন নয়।

কতদিন অ্যাক্সেস থাকবে? +

চিরকালের জন্য। একবার কেনার পর কোর্স আপনার — যখন খুশি ফিরে আসুন।

আমি কি সনদ পাব? +

হ্যাঁ। সম্পন্ন করার পর আপনি একটি সনদ পাবেন, যা LinkedIn প্রোফাইলে যোগ করতে পারবেন।

এই খাতের জন্য
টেক ডিজাইন অর্থ মার্কেটিং স্বাস্থ্য শিক্ষা আতিথেয়তা উৎপাদন