aiQuest Intelligence

05/11/2026

Real world use case of XGBoost!
aiQuest Intelligence

05/11/2026

Convolutional Neutral Network (CNN)
aiQuest Intelligence

02/11/2026

How a neural network learns?
------------------------------------------------
aiQuest Intelligence

31/10/2026

আলহামদুলিল্লাহ।
ডেটা এনালাইসিস স্পেশালাইজেশন, ব্যাচ ২৭ এর অরিয়েন্টেশন ক্লাস অনুষ্ঠিত হয়ে গেলো। ভবিষ্যৎ ডেটা এনালিস্ট এবং ডেটা সায়েন্টিস্ট দের জন্য অসংখ্য শুভকামনা রইলো। ভালো কিছুর অপেক্ষায় ইনশাআল্লাহ।

কোর্স সম্পর্কে বিস্তারিত জানতে সরাসরি কথা বলতে পারেন Sohan Khan

31/10/2026

AI কি Data Analyst-এর চাকরি কমিয়ে দেবে, নাকি কাজের ধরন বদলে দেবে?

বর্তমানে Data Analytics নিয়ে যারা পড়াশোনা করছেন বা ক্যারিয়ার শুরু করতে চাচ্ছেন, তাদের অনেকের মনেই একটি প্রশ্ন: AI কি ভবিষ্যতে Data Analyst-এর কাজগুলো নিয়ে নেবে?

প্রশ্নটি অমূলক নয়। কারণ এখন ChatGPT বা অন্যান্য AI Tools ব্যবহার করে SQL Query লেখা, Python Code তৈরি, Data Cleaning, Excel Formula তৈরি, এমনকি Power BI-এর জন্য DAX Formula-ও তৈরি করা সম্ভব। আগে যেসব কাজে একজন Analyst-এর কয়েক ঘণ্টা সময় লাগত, তার কিছু অংশ এখন AI-এর সাহায্যে অনেক দ্রুত করা যাচ্ছে।

কিন্তু এখানেই একটা বিষয় বোঝা জরুরি। Data Analysis মানে শুধু SQL Query লেখা, Excel Formula তৈরি করা কিংবা Dashboard বানানো নয়।

ধরুন, একটি কোম্পানির Management জানতে চাইল, গত তিন মাস ধরে Sales কমছে কেন?

AI-কে ডেটা দিলে হয়তো সে SQL Query লিখে দিতে পারবে, বিভিন্ন চার্ট তৈরি করতে পারবে এবং কিছু সম্ভাব্য কারণও দেখাতে পারবে। কিন্তু সঠিক Business Context বোঝা, কোন KPI গুরুত্বপূর্ণ তা নির্ধারণ করা, ডেটার সীমাবদ্ধতা যাচাই করা এবং কোন Recommendation বাস্তবসম্মত হবে, এসব ক্ষেত্রে Analyst-এর ভূমিকা অত্যন্ত গুরুত্বপূর্ণ।

একজন দক্ষ Data Analyst-কে কয়েকটি বিষয় বুঝতে হয়:

1\. Business Understanding: কোম্পানির Business Model, Customer Behavior এবং Business Challenges বুঝতে হবে।

2\. Analytical Thinking: শুধু কী ঘটেছে তা নয়, কেন ঘটেছে এবং এর পেছনে কী কারণ থাকতে পারে, তা অনুসন্ধান করতে হবে।

3\. Data Quality: AI যে ডেটা ব্যবহার করছে, সেটি সঠিক, সম্পূর্ণ এবং নির্ভরযোগ্য কি না, তা যাচাই করতে হবে।

4\. Decision Making: Analysis থেকে পাওয়া Insight ব্যবহার করে Business-এর জন্য কার্যকর Recommendation দিতে হবে।

5\. AI Literacy: AI Tools ব্যবহার করে নিজের Productivity বাড়াতে হবে, তবে AI-এর Output অন্ধভাবে বিশ্বাস করা যাবে না।

আমার ধারণা, ভবিষ্যতে Data Analyst-এর কাজের ধরন পরিবর্তিত হবে। যারা শুধু নির্দিষ্ট কিছু Tools ব্যবহার করতে জানেন, তাদের জন্য প্রতিযোগিতা বাড়তে পারে। অন্যদিকে যারা Business Problem বুঝতে পারেন, Analytical Thinking দিয়ে ডেটা বিশ্লেষণ করতে পারেন এবং AI-কে কার্যকরভাবে কাজে লাগাতে পারেন, তাদের জন্য নতুন সুযোগ তৈরি হতে পারে।

তাই এখন Data Analysis শেখার সময় শুধু SQL, Excel, Power BI বা Python শেখার মধ্যে সীমাবদ্ধ থাকবেন না। এগুলোর পাশাপাশি Business Understanding, Statistics, Critical Thinking এবং AI Tools ব্যবহারের দক্ষতাও তৈরি করুন।

একটি বিষয় মনে রাখবেন: AI ব্যবহার করতে জানা একজন Analyst-কে আরও দক্ষ করতে পারে, কিন্তু সঠিক Business Question করতে না পারলে শুধু AI দিয়ে ভালো Analysis নিশ্চিত করা যায় না।

আপনার কী মনে হয়, আগামী ৫ বছরে Data Analyst-এর চাহিদা বাড়বে, নাকি কমবে?

aiQuest Intelligence

31/10/2026

আজ শুরু হচ্ছে Data Analysis Specialization-এর Batch 27!

Data Analysis শেখার যাত্রায় শুধু কয়েকটি Tools শেখাই যথেষ্ট নয়। একজন দক্ষ Data Analyst হতে হলে ডেটা সংগ্রহ, বিশ্লেষণ, Visualization এবং Business Problem বুঝে সিদ্ধান্ত নেওয়ার দক্ষতা তৈরি করতে হয়।

আমাদের এই Specialization-এ যেসব গুরুত্বপূর্ণ বিষয় শেখানো হবে:

📊 Excel: Data Cleaning, Formula, Functions, Pivot Table এবং Data Analysis।

📈 Statistics: Descriptive Statistics, Probability এবং Data Analysis-এর জন্য প্রয়োজনীয় Statistical Concepts।

💻 SQL: Database থেকে ডেটা সংগ্রহ, Query লেখা, JOIN, Aggregation এবং Advanced SQL Concepts।

📊 Power BI: Data Transformation, Data Modeling, DAX এবং Interactive Dashboard তৈরি।

📉 Data Visualization: Tableau ও Looker-এর মাধ্যমে কার্যকর Data Visualization শেখা।

🐍 Python: Pandas, NumPy এবং Exploratory Data Analysis (EDA)।

Real-World Projects: বাস্তব ডেটাসেট নিয়ে কাজ, Business Problem Analysis, KPI নির্ধারণ এবং Data-Driven Insights তৈরি।

আমাদের লক্ষ্য শুধু শিক্ষার্থীদের বিভিন্ন Tools-এর সঙ্গে পরিচয় করিয়ে দেওয়া নয়; বরং এমন দক্ষতা তৈরি করা, যাতে তারা বাস্তব Business Problem নিয়ে কাজ করতে পারে এবং ডেটার ভিত্তিতে কার্যকর সিদ্ধান্ত নিতে পারে।

আজ থেকে শুরু হচ্ছে Batch 27-এর নতুন যাত্রা। সকল শিক্ষার্থীর জন্য শুভকামনা!

আমাদের ডাটা এনালাইসিস কোর্স মডিউল প্রথম কমেন্টে। Data Analysis Specialization কোর্স সম্পর্কে বিস্তারিত জানতে সরাসরি কথা বলতে পারেন Sohan Khan

28/10/2026

আমরা AI নিয়ে কথা বলার সময় প্রায়ই LLM Inference এবং Regular Inference শব্দগুলো শুনি। কিন্তু দুটোর মধ্যে পার্থক্য কী?

ধরুন, একটা ব্যাংক AI ব্যবহার করে Fraud Detection করছে। একজন গ্রাহকের transaction history, টাকার পরিমাণ এবং অন্যান্য তথ্য বিশ্লেষণ করে একটা Machine Learning model বলল, এই transaction-টা Fraud হওয়ার সম্ভাবনা ৯০%। এখানে নতুন ডেটা থেকে prediction তৈরি করার প্রক্রিয়াটাই হলো Inference।

এবার ধরুন, ব্যাংকের একজন কর্মী AI-কে জিজ্ঞেস করলেন, এই transaction-টা কেন suspicious হিসেবে ধরা হলো? তখন একটা LLM সেই transaction-এর তথ্য এবং অন্যান্য relevant context ব্যবহার করে মানুষের বোঝার মতো করে ব্যাখ্যা তৈরি করতে পারে। এটাও Inference, তবে এখানে আমরা LLM Inference নিয়ে কথা বলছি।

সহজভাবে বললে, Regular Inference-এ সাধারণত আমরা নির্দিষ্ট কোনো prediction পাই, যেমন Fraud নাকি Not Fraud, অথবা একটা risk score। অন্যদিকে, LLM Inference-এ মডেল সাধারণত একটার পর একটা token predict করে উত্তর তৈরি করে।

তবে একটা বিষয় মনে রাখতে হবে, Regular Inference মানেই শুধু Machine Learning আর LLM Inference মানেই শুধু Text Generation নয়। LLM-ও Machine Learning model। মূল পার্থক্যটা হলো মডেলের ধরন, output তৈরির পদ্ধতি এবং inference চালানোর computational requirements-এ।

এই পার্থক্যটা বোঝা গুরুত্বপূর্ণ, কারণ একটা ছোট ML model চালানো আর হাজার হাজার ব্যবহারকারীর জন্য বড় একটা LLM serve করার infrastructure, hardware এবং cost কিন্তু এক নয়।

-----------------------------
aiQuest Intelligence

26/10/2026

Python 3.15 গত ৯ অক্টোবর রিলিজ হয়েছে। যারা প্রোডাকশনে Python ব্যবহার করছেন, তাদের জন্য এই ভার্সনে কিছু গুরুত্বপূর্ণ পরিবর্তন এসেছে। Lazy imports (PEP 810) অ্যাপ্লিকেশনের স্টার্টআপ টাইম কমাতে সাহায্য করতে পারে। UTF-8 এখন ডিফল্ট এনকোডিং, ফলে বিভিন্ন প্ল্যাটফর্মে টেক্সট হ্যান্ডলিং আরও সহজ হবে।

Experimental JIT x86-64 Linux-এ নির্দিষ্ট বেঞ্চমার্কে Standard Interpreter-এর তুলনায় প্রায় ৭–৮% দ্রুত পারফরম্যান্স দেখিয়েছে। অন্যদিকে, Free-threading সাপোর্ট macOS-এর অফিসিয়াল বাইনারিতে ডিফল্টভাবে যুক্ত হয়েছে, যা Python এ parallel ex*****on এর নতুন সুযোগ তৈরি করছে।

AI সার্ভিস এবং Backend Application নিয়ে কাজ করা টিমগুলোর জন্য Faster Startup, Concurrency এবং Performance Improvement সবচেয়ে গুরুত্বপূর্ণ বিষয় হতে পারে। তবে নতুন Python ভার্সন ব্যবহার করলেই যে অ্যাপ্লিকেশন স্বয়ংক্রিয়ভাবে দ্রুত হবে, এমনটা নয়।

আপনার Application Architecture, Dependencies এবং Workload-এর ওপর বাস্তব পারফরম্যান্স নির্ভর করবে। তাই Production-এ আপগ্রেড করার আগে Compatibility পরীক্ষা করা, Benchmark চালানো এবং বাস্তব Application Performance যাচাই করা জরুরি।

Python Engineers, আপনারা কি Python 3.15 এ আপগ্রেড করার পরিকল্পনা করছেন, নাকি Production এ ব্যবহারের আগে কয়েকটি Point Release আসা পর্যন্ত অপেক্ষা করেন?

25/10/2026