এই Data Science & Analytics কোর্সটি হচ্ছে ডেটা ও কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার দুনিয়ায় প্রবেশের জন্য একটি পূর্ণাঙ্গ ও প্রফেশনাল গাইডলাইন। এখানে আপনি শিখবেন কীভাবে Python, MySQL, Power BI, এবং পরিসংখ্যান ব্যবহার করে ডেটা সংগ্রহ, বিশ্লেষণ, মডেলিং ও ভিজ্যুয়ালাইজেশন করতে হয়। সেইসাথে Machine Learning, Deep Learning ও NLP এর মাধ্যমে বুদ্ধিমান সিস্টেম তৈরি এবং Flask ও Streamlit দিয়ে বাস্তব প্রজেক্টকে ওয়েব অ্যাপে রূপান্তর করার দক্ষতা অর্জন করবেন।
এই কোর্সটির মাধ্যমে আপনি হয়ে উঠবেন একজন দক্ষ, বাস্তবজ্ঞানসম্পন্ন ও ইন্ডাস্ট্রি-রেডি ডেটা সায়েন্টিস্ট।
🎯 Course Objectives
- Data Science ও Analytics-এর পূর্ণ ধারণা এবং বাস্তব দক্ষতা অর্জন
- Python, NumPy, Pandas দিয়ে ডেটা প্রসেসিং শেখা
- Matplotlib, Seaborn দিয়ে ডেটা ভিজ্যুয়ালাইজেশন
- MySQL ব্যবহার করে ডেটাবেস থেকে ডেটা ম্যানিপুলেশন
- Power BI দিয়ে ডেটা ভিজ্যুয়ালাইজেশন ও ড্যাশবোর্ড তৈরি
- Machine Learning ও Deep Learning মডেল তৈরি ও বিশ্লেষণ
- NLP (Natural Language Processing) ব্যবহার করে টেক্সট বিশ্লেষণ
- Flask ও Streamlit দিয়ে End-to-End AI প্রজেক্ট ডেভেলপমেন্ট
- বাস্তব ভিত্তিক প্রজেক্টের মাধ্যমে পোর্টফোলিও তৈরি ও ক্যারিয়ার প্রস্তুতি
🌟 Course Benefits
- হাতে-কলমে কাজ করার মাধ্যমে প্রফেশনাল স্কিল অর্জন
- Industry-grade প্রজেক্ট নিয়ে বাস্তব অভিজ্ঞতা
- AI, Machine Learning ও NLP-ভিত্তিক কাজের জন্য পূর্ণ প্রস্তুতি
- GitHub পোর্টফোলিও তৈরির সুযোগ যা রেজ্যুমেকে শক্তিশালী করবে
- ডেটা সায়েন্টিস্ট, ডেটা অ্যানালিস্ট, AI/ML Engineer ক্যারিয়ারের দরজা খুলবে
- ফ্রিল্যান্সিং ও জব ইন্টারভিউর জন্য শক্ত ভিত্তি তৈরি হবে
🚀 Enroll Now!
এখনই ভর্তি হয়ে যান Data Science & Analytics কোর্সে—MySQL, Power BI, Python থেকে শুরু করে Machine Learning, Deep Learning ও AI অ্যাপ্লিকেশন তৈরির মাধ্যমে তৈরি করুন আপনার ভবিষ্যৎ ক্যারিয়ার!
Features
- 56 Live Classes
Target audiences
- শিক্ষার্থীরা যারা ভবিষ্যতে ডেটা সায়েন্স/AI-তে ক্যারিয়ার গড়তে চান
- প্রফেশনালরা যারা ডেটা-চালিত সিদ্ধান্ত গ্রহণ করতে চান
- ফ্রিল্যান্সার ও কোডাররা যারা AI বা ডেটা প্রজেক্টে কাজ করতে চান
- উদ্যোক্তা ও ব্যবসায়ীরা যারা কাস্টমার ইনসাইট, ড্যাশবোর্ড ও অটোমেশন চাচ্ছেন
- যে কেউ যারা MySQL, Power BI, Python ও AI নিয়ে কাজ করতে আগ্রহী
Requirements
- মৌলিক কম্পিউটার ও ইন্টারনেট জ্ঞান
- Python বা SQL সম্পর্কে প্রাথমিক ধারণা থাকলে ভালো, তবে অপরিহার্য নয়
- একটি ল্যাপটপ/পিসি এবং ভালো ইন্টারনেট সংযোগ
- শেখার আগ্রহ, অনুশীলনের ধৈর্য এবং ক্যারিয়ারে উন্নতি করার মানসিকতা
Curriculum
- 12 Sections
- 54 Lessons
- Lifetime
- Module 01 | Introduction to Data Science and Analytics1
- Module 02 | Programming Language: Python6
- 2.1Class 01 | Python Basics
- 2.2Class 02 | Python Data Collection, If-else statement
- 2.3Class 03 | Loops, Python Statement, Functions,Lambda,Python Math and More
- 2.4Class 04 | Class, OOP, Exception, Some details of previous topics
- 2.5Class 05 | Some details of previous topics, File Handling, Problem Solving
- 2.6Class 06 | Problem Solving
- Module 03 | Numerical Computing & Data Manipulation4
- Module 04 | Data Visualization3
- Module 05 | PowerBI11
- 5.1Class 01 | Environment for Power BI tools
- 5.2Class 02 | explored the settings section to enable and disable features for upcoming classes
- 5.3Class 03 | enable and disable specific features, data loading process, ETL (Extract, Transform, Load) workflow, data cleaning techniques
- 5.4Class 04 | add a new data source, append simiar files, data modeling and creating relationships between tables, primary key and foreign key
- 5.5Class 05 | insert images, KPI card visual design techniques, DAX , Problem Solving
- 5.6Class 06 | Project, applied several DAX functions, advanced visualization tools to design a fantastic first-page executive dashboard
- 5.7Class 07 | Product dashboard, Drillthrough to navigate, Tooltips, Map-based dashboard analysis
- 5.8Class 08 | map visual dashboard, customer dashboard, AI visuals page to enhance data interpretation
- 5.9Class 09 |
- 5.10Class 10 |
- 5.11Class 11 |
- Module 06 | Database (SQL)8
- Module 07 | Statistics2
- Module 08 | Machine Learning8
- 8.1Class 1 | Machine Learning Algorithm
- 8.2Class 2 | Machine Learning Algorithm
- 8.3Class 3 | Supervised Learning: Model Building(Regression), Model Evaluation for regression
- 8.4Class 4 | Supervised Learning: Model Building(Classification) , Model Evaluation for classification
- 8.5Class 5 | Unsupervised Learning: Clustering (K-Means, K-Modes, Hierarchical)
- 8.6Class 6 | Unsupervised Learning: PCA, Market Basket Analysis
- 8.7Class 7 | Hyperparameter Tuning, overfitting check, Data distribution check, Implement hypothesis testing
- 8.8Class 8 | Project Discussion
- Module 10 | Natural Language Processing3
- Module 11 | Deep Learning5
- 10.1Class 01 | Intro to ANN, CNN, RNN + Use Cases in ML
- 10.2Class 02 | TensorFlow & Keras Basics, ANN for Structured Data
- 10.3Class 03 | CNN for Image Classification (CIFAR-10, Brain MRI)
- 10.4Class 04 | CNN (Handwritten dataset, Customized dataset: Face Recognition), Fine-Tuning & Augmentation
- 10.5Class 05 | RNN/LSTM for Text Generation, Sequence Modeling, NLP Deep Learning Project
- Module 12 | Model Deployment & Web Framework1
- Module 13 | Final Project & Presentation2
