<p>যুক্তরাষ্ট্রে একজন বিজ্ঞানী হিসেবেই আমার ক্যারিয়ার শুরু করি। কিন্তু সিঙ্গাপুরে আসার পরে ২০১৫-এর দিকে ইন্ডাস্ট্রিতে ক্যারিয়ার পরিবর্তন করার সিদ্ধান্ত নিই। নিজের ক্যারিয়ার পরিবর্তন করার সময় যে অভিজ্ঞতাগুলো অর্জন করেছি, সেগুলো আজ আপনাদের সাথে শেয়ার করছি। যদিও সেই সময় আর্টিফিশিয়াল ইন্টেলিজেন্স (AI) শব্দটির সাথে আমরা পরিচিত ছিলাম না, তার পরিবর্তে আমরা “ডেটা অ্যানালাইসিস” এবং “ডেটা ভিজুয়ালাইজেশন” শব্দগুলো ব্যবহার করতাম। আমার শেখার এই যাত্রায় আমি যেসব ধাপ অনুসরণ করেছি এবং যেসব টুল শিখেছি, সেগুলো আজকে আপনাদের সাথে শেয়ার করবো।</p> <p><strong>পাইথন শেখা </strong><br /> আমি প্রাথমিকভাবে প্রোগ্রামিং শেখা শুরু করি সি ল্যাঙ্গুয়েজ দিয়ে। এটি ছিল একটি মজবুত বেস তৈরি করার প্রথম ধাপ, যা পরবর্তীতে আমাকে কম্পিউটিংয়ের আরও জটিল টেকনিক শিখতে সাহায্য করেছিল। গবেষণা কাজের সময়, ম্যাটল্যাব ব্যবহার করতে হতো, যা একাধিক পরিসংখ্যান বিশ্লেষণ এবং সিমুলেশনের জন্য চমৎকার একটি টুল। যদিও এটি অত্যন্ত শক্তিশালী ছিল, এর বড় সমস্যা ছিল যে এটি ওপেন সোর্স নয় এবং এর লাইসেন্স ফি অনেক বেশি।</p> <p>এই সীমাবদ্ধতার কারণে আমি পরে পাইথনের দিকে ঝুঁকেছিলাম, যেটি একটি ওপেন সোর্স এবং অত্যন্ত বহুমুখী প্রোগ্রামিং ভাষা। ২০০৫ সালের দিকে পাইথনের সাথে আমার প্রথম পরিচয় হয়, তবে বিজ্ঞানী থেকে ইন্ডাস্ট্রি ক্যারিয়ারে যাওয়ার সময় আমি নতুন করে পাইথন শিখতে শুরু করি। সেই সময় পাইথন দ্রুত জনপ্রিয়তা পাচ্ছিল, বিশেষ করে বিজ্ঞান এবং গবেষণার কাজে।</p> <p>২০১০-এর দিকে, আমি লক্ষ্য করি যে বিজ্ঞানীরা পাইথনকে ব্যাপকভাবে ব্যবহার করছে এবং এটি মেশিন লার্নিং ও ডীপ লার্নিংয়ের জন্য প্রয়োজনীয় বিভিন্ন লাইব্রেরি এবং টুল নিয়ে সমৃদ্ধ হচ্ছে। পাইথনের লাইব্রেরি যেমন NumPy, Pandas, এবং Matplotlib আমাকে ডেটা বিশ্লেষণ এবং ভিজুয়ালাইজেশনের কাজ সহজ করেছিল।<br /> পরবর্তীতে, মেশিন লার্নিং এবং ডীপ লার্নিংয়ের টুল যেমন TensorFlow এবং PyTorch শিখতে এটি অপরিহার্য হয়ে ওঠে। পাইথন শুধু একটি প্রোগ্রামিং ভাষা নয়, এটি একটি ইকোসিস্টেম, যা গবেষণা এবং ইন্ডাস্ট্রি উভয়ের জন্য উপযোগী। তাই, আমার ক্যারিয়ার ট্রানজিশনের সময় পাইথনের জ্ঞান অর্জন করা একটি গুরুত্বপূর্ণ পদক্ষেপ ছিল। এটি আমাকে বিজ্ঞানের জগত থেকে ইন্ডাস্ট্রি ক্যারিয়ারে সফলভাবে প্রবেশ করতে সহায়তা করেছে।</p> <p><strong>কী কী শিখতে হবে</strong><br /> Variables, Data Structures, Loops, Functions<br /> Libraries: NumPy, Pandas, Matplotlib, Seaborn<br /> আমার ব্যক্তিগত অভিজ্ঞতায় পাইথন ব্যবহার করে বিভিন্ন ডেটাসেট নিয়ে কাজ শুরু করেছিলাম। ছোট ছোট প্রোগ্রাম লিখে এবং ডেটা ভিজুয়ালাইজেশন করে বুঝতে পারতাম কিভাবে ডেটা থেকে অন্তর্দৃষ্টি (insight) পাওয়া যায়। সাধারণ মানুষের চোখে যা সহজে পড়ে না, তা সহজেই এনালাইসিস করে সূক্ষ তারতম্যগুলি আপনি যাচাই বাছাই করতে পারবেন এর মাধ্যমে।</p> <p><strong>গণিত ও পরিসংখ্যান শেখা</strong><br /> যখন আমি ডেটা অ্যানালাইসিস শুরু করি, তখন বুঝতে পারি যে মেশিন লার্নিং এবং ডেটা ভিজুয়ালাইজেশন বুঝতে গণিত এবং পরিসংখ্যানের বেসিক জ্ঞান অপরিহার্য। সেই সময় আমি উপলব্ধি করি যে, লিনিয়ার অ্যালজেব্রা, ক্যালকুলাস এবং স্ট্যাটিস্টিকসের মৌলিক ধারণাগুলো ছাড়া ML (মেশিন লার্নিং) অ্যালগরিদমগুলোর কাজ বোঝা প্রায় অসম্ভব।</p> <p>ক্যারিয়ারের শুরুতে, আমার শিখে রাখা গণিতের বেসিকগুলো আবার ঝালাই করতে হয়েছিল। ভেকটর এবং ম্যাট্রিকেসর মতো বিষয়গুলো লিনিয়ার অ্যালজেবরা থেকে আবার নতুন করে শিখতে শুরু করি। গ্রাডিয়েন্টস  এবং ডেরিভেটিভসের কনসেপ্ট বুঝতে ক্যালকুলাস আমাকে খুব সাহায্য করেছিল, বিশেষত যখন গ্রাডিয়েন্ট ডিসেন্ট অ্যালগরিদম নিয়ে কাজ করি।</p> <p>স্ট্যাটিস্ট্যাটিকস এবং Probability বা সম্ভাবনার বিভিন্ন থিওরি, যেমন মিন (Mean), ভ্যারিয়েন্স এবং ডিস্ট্রিবিউশন, ডেটা প্রিপারেশন এবং ইন্টারপ্রিটেশনের জন্য অনেক সহায়ক ছিল। Bayes’ Theorem আমাকে মেশিন লার্নিং মডেলগুলোর সম্ভাব্যতা সম্পর্কিত ধারণা পরিষ্কার করতে সাহায্য করেছিল।</p> <p>শিক্ষার এই ধাপে আমি বিভিন্ন রিসোর্স ব্যবহার করেছি, যেমন অনলাইন টিউটোরিয়াল এবং প্র্যাকটিস ডেটাসেট। পাশাপাশি, প্রতিটি নতুন প্রজেক্টে শিখে নেওয়া ধারণাগুলো বাস্তবায়ন করার চেষ্টা করতাম। এই শেখার প্রক্রিয়া শুধু ডেটা অ্যানালাইসিস নয়, বরং আমার সমস্যার সমাধান করার দক্ষতাও বৃদ্ধি করেছে।</p> <p><strong>যা শিখতে হবে</strong><br /> Linear Algebra: Vectors, Matrices, Eigenvalues<br /> Calculus: Gradients, Derivatives<br /> Statistics & Probability: Mean, Median, Variance, Distributions, Bayes’ Theorem<br /> আমি ধীরে ধীরে গণিতের এই বিষয়গুলো শিখেছিলাম এবং প্রতিটি শেখার সাথে সাথে নতুন নতুন প্রজেক্টে ব্যবহার করতাম।</p> <p>চলবে....</p> <p>লেখক: ব্যবস্থাপক, ওমরন হেলথকেয়ার সিঙ্গাপুর ইঞ্জিনিয়ারিং, সিঙ্গাপুর</p>
