12/08/2025
একজন ডেটা অ্যানালিস্টের প্রয়োজনীয় দক্ষতা অর্জন:
চতুর্থ শিল্প বিপ্লবের যুগে অনেক সেক্টরে ডেটা অ্যানালিটিক্সের সুযোগ প্রসারিত হয়েছে।বর্তমানে একজন ডেটা বিশ্লেষক হওয়ার উপযুক্ত সময়। সময় যতই অতিবাহিত হচ্ছে ডেটা ততই বৃদ্ধি পাচ্ছে, এবং বেশির ভাগ কোম্পানি গুলো ক্লাউডের দিকে এগিয়ে যাচ্ছে। গুরুত্বপূর্ণ গবেষণা, উন্নয়নমূলক ও ব্যবসায়িক ফলপ্রসু সিদ্ধান্ত নেওয়ার জন্য বিভিন্ন কোম্পানি ক্রমবর্ধমানভাবে ডেটার উপর নির্ভর করছে। আর তথ্যের গুণমান এবং নির্ভুলতা নিশ্চিত করার জন্য প্রযুক্তিগত দক্ষতা নিয়ে গবেষণায়, ব্যবসায় ও উন্নয়নমূলক কাজে অতিরিক্ত ব্যয় ও সময় সাশ্রয় করে আরও ভাল সিদ্ধান্ত নিতে সহায়তা করার কাজটি করে একজন ডেটা অ্যানালিস্ট। ডেটা অ্যানালিস্টের প্রয়োজনীয় দক্ষতাগুলি ধীরে ধীরে প্রসারিত হচ্ছে। একজন ডেটা বিশ্লেষকের জন্য প্রয়োজনীয় দক্ষতা, ডেটা ম্যানেজমেন্ট এবং মেশিন লার্নিং উভয় দিকেই প্রসারিত হচ্ছে। সুতরাং, ভবিষ্যতের ডেটা বিশ্লেষককে নীচের দক্ষতাগুলি পর্যালোচনা করতে হবে এবং সেগুলিকে তীক্ষ্ণ করতে হবে যাতে চতুর্থ শিল্প বিপ্লবের যুগে নিজেকে এগিয়ে রাখা যায়।
1.) EXCEL/ এক্সেল:
সাধারণত আমরা বিলিং, ডেটা ম্যানেজমেন্ট, ইনভেন্টরি, ফিন্যান্স, ব্যবসায়িক কাজ, জটিল গণনা ইত্যাদির মতো আমাদের দৈনন্দিন অফিসিয়াল কাজের জন্য এক্সেল ব্যবহার করি। আমরা তথ্য বিশ্লেষণ এবং সংরক্ষণের জন্য এক্সেল ব্যবহার করতে পারি। মাইক্রোসফ্ট এক্সেলের (MS Excel) অন্যতম সেরা ব্যবহার হল আপনি খুব সহজেই ট্রেন্ড অ্যানালাইসিস(Trend Analysis) করতে পারবেন। গ্রাফ এবং চার্টের সাহায্যে, আপনি ডেটা সংক্ষিপ্ত করতে পারেন, ড্যাশবোর্ড তৈরি করতে পারেন এবং এটি একটি সংগঠিত উপায়ে সংরক্ষণ করতে পারেন যাতে যখনই আপনি সেই ডেটা দেখতে চান তখন আপনি সহজেই এটি দেখতে পারেন।
2.) SQL/ এসকিউএল:
ডাটাবেসের সাথে যোগাযোগ করতে সক্ষম হওয়ার জন্য এটি অন্যতম মূল সরঞ্জাম। ডাটাবেস বড় হওয়ার সাথে আপনি এক্সেলের কিছু সীমাবদ্ধতা দেখতে পাবেন, এবং তখন আপনাকে ডেটা অ্যাক্সেস, প্রয়োজনীয় ডাটা খুঁজে বের করতে এবং ডেটা কাঠামো পরিবর্তন করতে সহায়তা করতে আপনার এসকিউএল প্রয়োজন হবে। বড় ধরণের ডেটাকে আপনার প্রয়োজন মোতাবেক কন্ট্রোল, ডিফাইন, ম্যানিপিউলেট করতে হলে এসকিউএল (স্ট্রাকচারড কোয়েরি ল্যাংগুয়েজ) খুব কাজে দিবে। একজন ভাল মানের ডেটা অ্যানালিস্টের অবশ্যই এসকিউএল জানা থাকতে হবে।
3.) PYTHON/R- পাইথন/আর:
জটিল ডাটাসেটগুলি ম্যানিপুলেট, বিশ্লেষণ এবং ভিজ্যুয়ালাইজেশন করতে পান্ডা (Panda), নামপাই (NumPy), ম্যাটপ্লটলিব (Matplotlib) এবং প্লটলি (Plotly) সহ শক্তিশালী, ওপেন-সোর্স, পাইথন টুল/Library ব্যবহার করতে শিখুন। পাইথন প্রোগ্রামিং ল্যাংগুয়েজ টা খুবই ইউজার ফ্রেন্ডলি এবং বর্তমানে মোস্ট ডিমান্ডিং প্রোগ্রামিং ভাষার অন্যতম একটি। অথবা,
’R’ সর্বাধিক বিস্তৃত পরিসংখ্যান বিশ্লেষণ প্যাকেজগুলির মধ্যে একটি। এটি ওপেন-সোর্স, ফ্রি, মাল্টি-প্যারাডাইম এবং ডায়নামিক সফ্টওয়্যার পরিবেশ। এটি সি, ফোরট্রান এবং আর প্রোগ্রামিং ভাষায় লেখা হয়েছে। এটি ব্যাপকভাবে পরিসংখ্যানবিদ এবং গবেষকদের দ্বারা ব্যবহৃত হয়। তাই ডেটা অ্যানালিটিক্সের কাজে খুব চমৎকার ভাবেই ‘R’ প্রোগ্রামিং ল্যাংগুয়েজ টা ব্যবহার করতে পারেন।
4.) Statistics/ পরিসংখ্যান:
পরিসংখ্যান গাণিতিক পদ্ধতি এবং টুলগুলির একটি সেট যা আমাদের ডেটা সম্পর্কে গুরুত্বপূর্ণ প্রশ্নের উত্তর দিতে সক্ষম করে। অনুসন্ধানমূলক ডেটা বিশ্লেষণ (EDA) থেকে শুরু করে হাইপোথিসিস পরীক্ষার ডিজাইন করা পর্যন্ত, পরিসংখ্যান সমস্ত প্রধান শিল্প এবং ডোমেইন জুড়ে সমস্যা সমাধানে একটি অবিচ্ছেদ্য ভূমিকা পালন করে। সমস্যা সমাধান, প্রশ্নের উত্তর এবং একটি কৌশল মানচিত্র তৈরি করতে, আমাদের ডেটা বোঝা দরকার। ভাগ্যক্রমে, পরিসংখ্যান আমাদের সেই অন্তর্দৃষ্টি গুলি তৈরি করতে সহায়তা করে। পরিসংখ্যান সম্পর্কে একটা পরিষ্কার ধারণা থাকা জরুরি।
5.) Data Management/ ডেটা ম্যানেজমেন্ট:
ডেটা ম্যানেজমেন্টের উদ্দেশ্য হলো ডেটার সঠিক ব্যবহার এবং পরিচালনা করা যা একটি পরিসংখ্যানগত বিশ্লেষণের সাফল্য এবং পুনরুত্পাদনের জন্য গুরুত্বপূর্ণ। তাই একজন ডেটা বিশ্লেষককে বুঝতে হবে এবং সংস্থার ডেটা ম্যানেজমেন্টের উপর একটি নির্দিষ্ট প্রসারিত অবদান রাখতে হবে। এটি বিশেষত বেশি কাজে লাগে যদি কোন সংস্থা অথবা কোম্পনির ডাটা সেন্টার বা ক্লাউড ব্যবস্থাপনা থাকে।
6.) Machine Learning/মেশিন লার্নিং:
সাধারণত, আমরা আশা করি না যে ডেটা বিশ্লেষকরা এতে অনেক দক্ষ হবেন, তবে এই দক্ষতাগুলি অর্জন আপনাকে একটি বড় সুবিধায় রাখতে সহায়তা করবে। প্রায় সমস্ত অ্যাপ্লিকেশনের মধ্যে এআই (আর্টিফিসিয়াল ইন্টিলিজেন্স)-এর কিছু ফর্ম অন্তর্ভুক্ত রয়েছে, তা "দুর্বল" এআই হোক বা "শক্তিশালী" এআই (AI)। এবং ডেটা বৃদ্ধির সাথে সাথে ডিপ লার্নিং অ্যালগরিদমগুলি নিয়ে আপনার পারফর্ম করা লাগতে পারে। এই স্কিল টা অ্যানালিটিক্সের মার্কেটে আপনাকে একধাপ এগিয়ে রাখবে। যদি ডেটা সাইন্সের দিকে লক্ষ্য থাকে তাহলে অবশ্যই মেশিন লানিং জানতে হবে।
7.) Visualization Skill/ ভিজ্যুয়ালাইজেশন দক্ষতা:
পাওয়ার বিআই (Power BI) এবং ট্যাবলোর (Tableau) মতো নতুন ভিজ্যুয়ালাইজেশন টুলগুলি বাছাই করা সত্যিই আপনার গল্প বলার দক্ষতা বাড়িয়ে তুলতে পারে, সহজেই সিদ্ধান্ত গ্রহণকারীদের প্রভাবিত করতে সহায়তা করতে সক্ষম হতে পারে। এর কারণ মানুষ খুব দৃশ্যমান এবং একটি ছবি আমাদের কাছে হাজার শব্দের মূল্যবান। দৃষ্টিকটু আকর্ষণীয় চার্ট, মানচিত্র, গ্রাফ ইত্যাদি ব্যবহার করা আপনার বসদের কাছে সর্বদা মূল্যবান হবে যাতে তারা আপনার অনুসন্ধানগুলির সাথে সারিবদ্ধ হতে সহায়তা করে। স্মার্ট ভিজ্যুয়ালাইজেশনের এই ২ টা টুল আমার খুবই প্রিয়।
8.) Communication Skill/ যোগাযোগ দক্ষতা:
ডেটা বিশ্লেষকদের লিখিত, মৌখিক এবং বিশেষ দৃশ্যায়ন সফ্টওয়্যার সহ বিভিন্ন মাধ্যম জুড়ে চমৎকার যোগাযোগ দক্ষতা থাকা উচিত। ডেটা বিশ্লেষকদের একটি গ্রুপ সেটিংয়ে একটি দলকে তাদের উপসংহার রিপোর্ট করতে হতে পারে, তাই জনসাধারণের সামনে কথা বলা এবং উপস্থাপনা করা খুবই মূল্যবান দক্ষতা। ডেটা বিশ্লেষকরা তাদের কোম্পানির নেতাদের পরবর্তী কী করা উচিত সে সম্পর্কে সিদ্ধান্ত নিতে সহায়তা করার জন্য যোগাযোগ দক্ষতা অতীব জরুরি বিষয়। শীর্ষস্থানীয় যোগাযোগ দক্ষতার ব্যক্তিগণ অন্যদের তুলনায় সবসময়ই এগিয়ে থাকেন।
সব শেষে বলতে চাই তথ্যের যুগে, ডেটা আমাদের চারপাশে রয়েছে। এই ডেটার মধ্যে অনেক সামাজিক ডোমেইন (রাজনীতি, ব্যবসা, বিজ্ঞান, গবেষণা ইত্যাদি) জুড়ে আকর্ষণীয় প্রশ্নের উত্তর রয়েছে। কিন্তু আপনি যদি একটি বড় ডেটাসেট অ্যাক্সেস পেতেন, আপনি কি আপনার চাওয়া উত্তরগুলি খুঁজে পেতে সক্ষম হবেন? ঐতিহ্যবাহী ডাটাবেসে প্রচুর পরিমাণে ডেটা প্রক্রিয়া করা খুব কঠিন। সুতরাং এই কারণেই আমরা বড় ডেটা টুলগুলি ব্যবহার করতে পারি এবং খুব সহজেই আমাদের বিশাল আকারের ডেটা পরিচালনা ও বিশ্লেষণ করতে পারি। উপরোল্লিখিত টুলগুলো ছাড়াও অ্যাপাচি স্পার্ক(Apache Spark), অ্যাপাচি হ্যাডুপ(Apache Hadoop), এক্সপ্লেন্টি(Xplenty), নাইম(Knime), ক্লিক(Qlik), জোহো অ্যানালিটিক্স(Zoho Analytics), ট্যালেন্ড(Talend), আইবিএম এসপিএসএস (IBM SPSS) মডেলার, স্প্লাইস মেশিন(Splice Machine), মঙ্গোডিবি(MongoDB), ডাটা-রেপার(Data-Wrapper), পোস্টগ্রেএসকিউএল (PostgreSQL) এর মতো টুল গুলো বিশাল আকারের ডেটা পরিচালনা ও বিশ্লেষণ করতে কাজে লাগে। এই সফ্টওয়্যার গুলো সংরক্ষণ, বিশ্লেষণ, রিপোর্টিং এবং বিগ ডেটার সঙ্গে আরো অনেক কিছু করতে সাহায্য করে। ধন্যবাদ।
লেখক:
শফিকুল ইসলাম শফিক
ডেটা অ্যানালিস্ট
বাংলাদেশ ওশানোগ্রাফিক রিসার্চ ইনস্টিটিউট
বিজ্ঞান ও প্রযুক্তি মন্ত্রণালয়
মেরিন ড্রাইব রোড, রামু, কক্সবাজার-৪৭৩০।
ই-মেইল: [email protected]
