তথ্য বিজ্ঞানের সাফল্যের জন্য প্রসঙ্গ, ধারাবাহিকতা এবং সহযোগিতা অপরিহার্য

দ্বারা ফোটো পিক্সাবেতে মোহাম্মদ_হাসান

কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা (AI) এবং মেশিন লার্নিং (ML) এর ক্ষেত্রগুলি, 2021 সালের শেষের দিকে, তাদের সামনে অনিশ্চিত ভবিষ্যত সহ নতুন ক্ষেত্রগুলি আর নেই। AI এবং ML ডেটা সায়েন্সের বৃহত্তর বিশ্বে প্রভাবের ব্যাপকভাবে প্রভাবশালী ক্ষেত্র হয়ে উঠেছে, এটি একটি সত্য থেকে সত্য থেকে গেছে এই বছর জুড়ে কখনও।

AI, ML, এবং, পরবর্তীকালে, ডেটা সায়েন্সের প্রসারণ অব্যাহত রয়েছে, যদিও, একইভাবে প্যারামিটারগুলিও রয়েছে যা ডেটা সায়েন্স টিমের সাফল্য তৈরি করতে বা ভাঙতে পারে। AI এবং ML এর ক্ষেত্রগুলি থেকে উল্লেখযোগ্য এবং গভীর অন্তর্দৃষ্টি প্রাপ্ত করার সুযোগগুলি ডেটা সায়েন্স টিমগুলির উপর পূর্বাভাস দেওয়া হয় যেগুলি কেবলমাত্র একটি একক ল্যাপটপের সাথে অপারেট করা একজন ডেটা বিজ্ঞানীর চেয়ে বড়। এখানে খুব বেশি ডেটা রয়েছে যা বিশ্লেষণের জন্য প্রাপ্ত করা, পরিষ্কার করা এবং প্রস্তুত করা প্রয়োজন – এমন একটি প্রক্রিয়া যা একজন ডেটা বিজ্ঞানীর গড় কর্মদিবসের একটি উল্লেখযোগ্য অংশ গ্রহণ করে – যে কোনও একজন ব্যক্তির একা পরিচালনা করার জন্য। 

আধুনিক ডেটা সায়েন্স প্রকল্পগুলি ডেটা প্রস্তুতি, পূর্বের ডেটা বিজ্ঞান প্রকল্পগুলি এবং ডেটা মডেলগুলি স্থাপন করার সম্ভাব্য উপায়গুলি সম্পর্কিত গুরুত্বপূর্ণ তথ্যগুলির চারপাশে ঘোরে যা একাধিক ডেটা বিজ্ঞানের সাথে ভাগ করা আবশ্যক৷ অতএব, ডেটা বিজ্ঞানের সাফল্য নিশ্চিত করার জন্য ডেটা সায়েন্স টিমের প্রসঙ্গ, ধারাবাহিকতা এবং তাদের ডেটার সুরক্ষিত সহযোগিতার প্রয়োজনের কারণগুলি তদন্ত করা অত্যন্ত গুরুত্বপূর্ণ। আসুন দ্রুত এই প্রয়োজনীয়তাগুলির প্রতিটি পরীক্ষা করে দেখুন যাতে আমরা আরও ভালভাবে বুঝতে পারি যে ডেটা বিজ্ঞানের সাফল্যের অগ্রগতি কেমন হতে পারে।

প্রথম অংশ: প্রসঙ্গ

 
আমাদের ভবিষ্যত ডেটা বিজ্ঞানের সাফল্যের পরীক্ষা প্রসঙ্গ দিয়ে শুরু হয়: পুনরাবৃত্তিমূলক মডেল-বিল্ডিংয়ের কোনো প্রক্রিয়া নেই যা পরীক্ষা-নিরীক্ষা এবং ব্যর্থতার উপর নির্ভর করে প্রাতিষ্ঠানিক জ্ঞান ছাড়াই দীর্ঘস্থায়ী হতে পারে যা তথ্য বিজ্ঞানীদের কাছে নথিভুক্ত, সংরক্ষিত এবং উপলব্ধ করা হয়। এবং, তবুও, যথাযথ ডকুমেন্টেশন এবং স্টোরেজের অভাবের কারণে প্রচুর প্রাতিষ্ঠানিক জ্ঞান নিয়মিত হারিয়ে যায়।

এই সাধারণ পরিস্থিতি বিবেচনা করুন: একজন জুনিয়র বা সিটিজেন ডেটা সায়েন্টিস্টকে তাদের দক্ষতা উন্নত করার জন্য একটি প্রকল্পে টেনে আনা হয়, শুধুমাত্র তার সাথে লড়াই করার জন্য সিঙ্ক্রোনাস এবং অ্যাসিঙ্ক্রোনাস সহযোগিতা প্রসঙ্গ অভাবের কারণে। এই অ্যাড-হক দলের সদস্যদের তারা যে ডেটার সাথে ইন্টারঅ্যাক্ট করছেন, অতীতে সমস্যাগুলি সমাধান করেছেন এবং আগের কাজ বর্তমান প্রকল্পের ল্যান্ডস্কেপকে কীভাবে প্রভাবিত করেছে সে সম্পর্কে আরও জানতে প্রসঙ্গ প্রয়োজন।

প্রকল্পগুলির পাশাপাশি ডেটা মডেলগুলি এবং তাদের কর্মপ্রবাহগুলি সঠিকভাবে নথিভুক্ত করার প্রয়োজনীয়তা সহজেই ডেটা বিজ্ঞানীদের একটি দলকে বিভ্রান্ত করতে পারে, একা একা অপারেটিং একককে ছেড়ে দিন। নেতারা বিকল্প বিবেচনা করতে পারেন একজন ফ্রিল্যান্স ডেভেলপার নিয়োগ করুন আধুনিক তথ্য বিজ্ঞান প্রকল্পগুলির মানক পর্যালোচনা এবং প্রতিক্রিয়া সেশনগুলিকে উন্নত করতে প্রাতিষ্ঠানিক জ্ঞানের সংরক্ষণ এবং প্রচারের দিকে তাদের সময় অবদান রাখতে। এই সেশনগুলির পাশাপাশি সফ্টওয়্যার সিস্টেম, ওয়ার্কবেঞ্চ এবং সর্বোত্তম অনুশীলনগুলি প্রকল্প-সম্পর্কিত প্রসঙ্গগুলির আরও কার্যকর ক্যাপচারকে প্রবাহিত করতে পারে যা ভবিষ্যতে জুনিয়র এবং নাগরিক ডেটা বিজ্ঞানীদের ডেটা আবিষ্কারের উন্নতি করে৷

তথ্য বিজ্ঞান সাফল্য প্রয়োজন জ্ঞানের সুবিন্যস্ত ব্যবস্থাপনা এবং এর আশেপাশের প্রেক্ষাপট। এটি ছাড়া, নতুন, জুনিয়র এবং সিটিজেন ডেটা বিজ্ঞানীদের অনবোর্ডিং এবং তাদের প্রকল্পগুলিতে অর্থপূর্ণ অবদানের সাথে লড়াই করার সম্ভাবনা রয়েছে, যার ফলে দলগুলি পূর্ববর্তী কাজে অবদান রাখার পরিবর্তে প্রকল্পগুলি পুনরায় তৈরি করে। 

পার্ট দুই: ধারাবাহিকতা

 
ML এবং AI এর ক্ষেত্রগুলি আর্থিক পরিষেবা, স্বাস্থ্য এবং জীবন বিজ্ঞান এবং উত্পাদন ক্ষেত্রে মৌলিক পরিবর্তনগুলিতে অবদান রেখেছে; এই শিল্পগুলি, যদিও, উল্লেখযোগ্য নিয়ন্ত্রক পরিবেশের বিষয়। এর মানে হল যে একটি AI প্রকল্প যা একটি নিয়ন্ত্রিত পরিবেশে সঞ্চালিত হয় তা অবশ্যই একটি পরিষ্কার অডিট ট্রেইল সহ পুনরুত্পাদনযোগ্য হতে হবে। অন্য কথায়, আইটি এবং ব্যবসায়িক নেতারা যারা কোনওভাবে, আকার বা ফর্ম একটি ডেটা সায়েন্স প্রকল্পের সাথে জড়িত তাদের প্রয়োজন ডেটা সামঞ্জস্যের একটি স্তর নিশ্চিত করুন যখন তাদের তথ্য বিজ্ঞান প্রকল্পের ফলাফল আসে। 

আইটি এবং ব্যবসায়িক নেতারা যারা একটি নির্ভরযোগ্য স্তরের ধারাবাহিকতার আশা করতে পারেন তারাও যখন AI সুবিধা প্রদান করে এমন কৌশলগত পরিবর্তন করার সময় আসে তখন তারা আরও আত্মবিশ্বাস উপভোগ করতে পারে। ডেটা সায়েন্স প্রকল্পগুলির ক্ষেত্রে প্রচুর ঝুঁকি রয়েছে এবং সেগুলিতে প্রচুর বিনিয়োগ রয়েছে, তাই ডেটা বিজ্ঞানীরা একটি অবকাঠামো প্রাপ্য যেখানে তারা নিশ্চিত স্তরের প্রজননযোগ্যতার সাথে কাজ করতে পারে শুরু থেকে শেষ. এই সম্পূর্ণ পুনরুত্পাদনযোগ্যতা ডেটার সামঞ্জস্যের মধ্যে অনুবাদ করে যা শীর্ষ কর্মকর্তারা একটি ডেটা বিজ্ঞান প্রকল্প যথেষ্ট তাৎপর্যপূর্ণ এবং তাদের ব্যবসায়িক উদ্দেশ্যগুলির সাথে সারিবদ্ধ কিনা তা সিদ্ধান্ত নেওয়ার জন্য খুঁজছেন।

এই শীর্ষ আধিকারিকদের, পরিবর্তে, আশা করা উচিত যে তাদের বিজ্ঞান দলগুলি যেমন প্রসারিত হবে, তেমনি পুরানো প্রকল্পগুলির ফলাফলের ধারাবাহিকতা নিশ্চিত করার জন্য প্রয়োজনীয় প্রশিক্ষণ সেট এবং হার্ডওয়্যার প্রয়োজনীয়তাগুলিও করবে। অতএব, প্রক্রিয়া এবং সিস্টেমগুলি যেগুলি একটি পরিবেশকে পরিচালনা করতে সহায়তা করে তা একটি ডেটা সায়েন্স টিমের সম্প্রসারণের জন্য একটি পরম প্রয়োজনীয়তা। উদাহরণস্বরূপ, যদি একজন ডেটা বিজ্ঞানী একটি ল্যাপটপ ব্যবহার করেন যখন একজন ডেটা ইঞ্জিনিয়ার একটি ক্লাউড VM-এ চলমান একটি লাইব্রেরির একটি ভিন্ন সংস্করণ চালাচ্ছেন, সেই ডেটা বিজ্ঞানী দেখতে পাবেন যে তাদের ডেটা মডেল এক মেশিন থেকে অন্য মেশিনে বিভিন্ন ফলাফল তৈরি করছে। নীচের লাইন: নির্বাহীদের নিশ্চিত করা উচিত যে তাদের ডেটা সহযোগীদের সঠিক একই সফ্টওয়্যার পরিবেশগুলি ভাগ করার একটি ধারাবাহিক উপায় রয়েছে।

তৃতীয় অংশ: সহযোগিতা

 
অবশেষে, আমরা নিরাপদ সহযোগিতার গুরুত্বে আসি। যেহেতু ব্যবসাগুলি তাদের ক্রিয়াকলাপগুলিকে বাড়ি থেকে কাজের মডেলে স্থানান্তর করতে চলেছে, সংস্থাগুলি উপলব্ধি করছে যে ব্যক্তিগত সহযোগিতার চেয়ে ডেটা বিজ্ঞানের সহযোগিতা অনেক বেশি কঠিন। যদিও কিছু মূল ডেটা সায়েন্স ডিউটি ​​একক ডেটা সায়েন্সের (ডেটা প্রিপ, রিসার্চ এবং ডেটা মডেলের পুনরাবৃত্তি) এর সাহায্যে পরিচালনা করা যায়, তবে বেশিরভাগ ব্যবসায়িক এক্সিকিউটিভ ভুলবশত পথের পাশে সহযোগিতা ছেড়ে দিয়েছে এবং পরবর্তীতে দূরবর্তী উৎপাদনশীলতাকে বাধাগ্রস্ত করেছে।

কিন্তু কিভাবে কেউ প্রকল্প অংশগ্রহণকারীদের মধ্যে কার্যকরী এবং দূরবর্তী সমন্বয় এবং সেইসাথে প্রকল্প তথ্য নিরাপত্তার সুবিধা দেয়? উত্তরটি ভাগ করা যায় এমন কাজের ফাইল এবং ডেটা সায়েন্স প্রকল্পের সাথে সম্পর্কিত ডেটাতে রয়েছে যা এটিকে আরও কার্যকর করে তোলে দূর থেকে তথ্য প্রচার করতে। এবং প্রকল্প-সম্পর্কিত ডেটার প্রচার যত সহজ হয়, তথ্য ভাগ করা যত সহজ হয়, দূরবর্তী ডেটা সহযোগিতার সুবিধা তত সহজ হয়। একটি ডেটা সায়েন্স প্রকল্পের অংশগ্রহণকারীরা তাদের গবেষণার পিছনে নিরাপত্তা জোরদার করতে ক্লাউড-ভিত্তিক সরঞ্জামগুলি ব্যবহার করতে পারে। কিন্তু অনেক নেতাই সহযোগিতাকে উৎসাহিত না করার, উৎপাদনশীলতা হ্রাস করার ভুল করেছেন।

উপসংহার

 
সাম্প্রতিক বছরগুলিতে ডেটা সায়েন্সের ক্ষেত্রে যে নিছক অগ্রগতি ঘটেছে তা অভূতপূর্ব এবং স্পষ্টতই আশ্চর্যজনক। ডেটা সায়েন্সের অগ্রগতি বিশ্বব্যাপী কোম্পানিগুলির জন্য এমন প্রশ্নগুলির সমাধান করা সম্ভবপর করে তুলেছে যেগুলির আগে AI এবং ML দ্বারা সম্ভব করা উদ্ভাবনগুলি ছাড়াই খুব কম, যদি থাকে, সহজলভ্য উত্তর ছিল৷ 

যাইহোক, ডেটা সায়েন্সের জগৎ যেহেতু পরিপক্ক এবং বৃদ্ধি পাচ্ছে, শীর্ষ কর্মকর্তাদের এবং তারা যে ডেটা সায়েন্স টিমের তত্ত্বাবধান করেন তাদের কাজ করার আরও অ্যাড-হক এবং প্রতিক্রিয়াশীল উপায় থেকে দূরে সরে যাওয়ার সময় এসেছে। তথ্য বিজ্ঞানীরা প্রসঙ্গ, ধারাবাহিকতা এবং সফ্টওয়্যার ওয়ার্কবেঞ্চের মতো বৃহত্তর সহযোগিতা তৈরি করতে ব্যবহার করতে পারেন এমন সংস্থানগুলি ডেটা বিজ্ঞানের সাফল্যের জন্য প্রয়োজনীয় হতে পারে। শেষ পর্যন্ত, প্রকল্পগুলি ডেটা বিজ্ঞানী, প্রকৌশলী, বিশ্লেষক এবং গবেষকদের কাছ থেকে কম প্রচেষ্টার দাবি করবে, যারা ক্ষেত্রের অব্যাহত এবং বিস্ময়কর সাফল্যকে ত্বরান্বিত করতে আরও ভাল সক্ষম হবে।

 
 
নাহলা ডেভিস একজন সফ্টওয়্যার বিকাশকারী এবং প্রযুক্তি লেখক। প্রযুক্তিগত লেখায় তার পুরো সময় নিয়োজিত করার আগে, তিনি একটি Inc. 5,000 এক্সপেরিয়েনশিয়াল ব্র্যান্ডিং প্রতিষ্ঠানে লিড প্রোগ্রামার হিসেবে কাজ করার জন্য-অন্যান্য আকর্ষণীয় জিনিসগুলির মধ্যে পরিচালনা করেছিলেন যার ক্লায়েন্টদের মধ্যে রয়েছে Samsung, Time Warner, Netflix, এবং Sony।

সূত্র: https://www.kdnuggets.com/2022/01/context-consistency-collaboration-essential-data-science-success.html