মনে হচ্ছে সব কিছুর জন্য পাইথনই যথেষ্ট। আপনি সার্ভারের জন্য একটি স্ক্রিপ্ট লিখতে পারেন, ডেটা বিশ্লেষণ করতে পারেন এবং একটি নিউরাল নেটওয়ার্ককে প্রশিক্ষণ দিতে পারেন। অধিকন্তু, পরিসংখ্যান এবং ডেটা বিশ্লেষণের জন্য এটিতে প্রচুর লাইব্রেরি রয়েছে — আপনি সেগুলির যে কোনও একটি ব্যবহার করতে পারেন।
কিভাবে অ্যামাজন ফায়ার স্টিক আনলক করবেন 2016
যাইহোক, বিশ্লেষণ এবং পরিসংখ্যান নিয়ে কাজ করার জন্য আরেকটি ভাষা আছে - R -। পরিসংখ্যান অধ্যয়ন করার সময় অনেক শিক্ষার্থীকে এই প্রোগ্রামিং ভাষার সাথে মোকাবিলা করতে হয়। আমাদের পাগল জীবনের ছন্দ প্রায়শই আমাদের পরিস্থিতির সাথে খাপ খাইয়ে নিতে এবং পড়াশোনা করতে, বাড়ির কাজগুলি করতে বা এমনকি আমাদের ফোন থেকে কাজ করতে বাধ্য করে। আপনি যদি কখনও ভাবছেন, আমি কিভাবে পারি আমার হোমওয়ার্ক করুন একটি স্মার্টফোনে পড়তে থাকুন।
সুচিপত্রআর কি?
এটি একটি প্রোগ্রামিং ভাষা যা পরিসংখ্যানবিদ এবং ডেটা সংগ্রাহকদের দ্বারা পরিসংখ্যানগত গণনা এবং গ্রাফিক্সের জন্য ব্যবহৃত হয়। R ভাষার প্রথম সংস্করণ 1993 সালে প্রকাশিত হয়েছিল, পাইথনের চেয়ে দুই বছর পরে। সেই সময়ে, পাইথন এখনও ততটা জনপ্রিয় ছিল না এবং ডেটা বিশ্লেষণের জন্য এখনকার মতো এতগুলি লাইব্রেরি ছিল না। তাই ওকল্যান্ড বিশ্ববিদ্যালয়ের পরিসংখ্যান বিভাগের বিজ্ঞানীরা তাদের অভ্যন্তরীণ কাজের জন্য একটি ভাষা তৈরি করেছেন। এবং যেহেতু তাদের নাম ছিল রস এবং রবার্ট, তাই তারা তাদের নামের প্রথম অক্ষর, আর.
R মূলত তাদের পরিসংখ্যানগত সমস্যা সমাধানের জন্য ফ্যাকাল্টিতে একটি অভ্যন্তরীণ হাতিয়ার হিসাবে তৈরি করা হয়েছিল। কিন্তু সেই সময়ে, বিজ্ঞানীদের জন্য তাদের কাজ সবার সাথে ভাগ করে নেওয়া একটি ভাল জিনিস ছিল, তাই তারা ভাষার সোর্স কোড খুলেছে যাতে সবাই এটিকে উন্নত করতে পারে বা দরকারী কিছু যোগ করতে পারে। তারপর থেকে, ভাষাটি একটি অনুষদ প্রকল্প থেকে বিশ্বব্যাপী জনপ্রিয় পরিসংখ্যান সরঞ্জামে পরিণত হয়েছে।
একটি প্রোগ্রামিং ভাষা হিসাবে R এর বৈশিষ্ট্য
যেহেতু এই ভাষাটি বৈজ্ঞানিক উদ্দেশ্যে উদ্ভাবিত হয়েছিল, লেখকরা এটিকে স্বজ্ঞাত করার চেষ্টা করেননি। তারা ধরে নিয়েছিল যে এটি গাণিতিক বিশ্লেষণ, পরিসংখ্যান পদ্ধতি এবং সম্ভাব্যতার পরিবর্তনের সাথে পরিচিত লোকেরা ব্যবহার করবে। এই কারণেই R একটি খুব জটিল ভাষা বলে মনে হতে পারে, যদিও এটি ভিতরের দিক থেকে খুব সহজ এবং যৌক্তিক।
এছাড়াও, পড়ুন জাভা হোমওয়ার্কের জন্য শিক্ষার্থীদের কেন সাহায্য প্রয়োজন?
আর কি জন্য ব্যবহার করা হয়?
R-এর প্রধান ব্যবহার হল ডেটা বিশ্লেষণ করা এবং তা থেকে সিদ্ধান্তে আসা:
- যেকোন উপায়ে ডেটা ভিজ্যুয়ালাইজ করা
- বিভিন্ন উৎস থেকে তথ্য সংগ্রহ এবং বিশ্লেষণ
- পরিসংখ্যানের সাথে কাজ করা, ডেটাতে অসামঞ্জস্য খুঁজে বের করা
- ডেটাতে নিদর্শন এবং বহিরাগতদের জন্য অনুসন্ধান করা হচ্ছে
- অনুমানগুলির পরীক্ষা এবং নিশ্চিতকরণ।
R-এ একটি আলাদা দিক হল মেশিন লার্নিং এবং নিউরাল নেটওয়ার্ক। যেহেতু R ভাষাটি মূলত প্রচুর পরিমাণে ডেটা প্রক্রিয়া করার জন্য ডিজাইন করা হয়েছিল, তাই এটি একটি গভীর শিক্ষার মডেল সংগঠিত করা বা একটি নতুন নিউরাল নেটওয়ার্ক তৈরি করা সহজ।
আপনি আর কি করতে পারেন?
- গবেষণার জন্য ডেটা প্রক্রিয়া করুন, পরিষ্কার করুন এবং রূপান্তর করুন। উদাহরণ স্বরূপ, আপনি দেখতে চান প্রতি শীত ও শরৎ মাসে গড়ে কতজন ছাত্র-ছাত্রী লাইব্রেরিতে উপস্থিত হয়েছে। R আপনাকে বসন্ত এবং গ্রীষ্ম বাদ দিতে এবং আরও গণনার জন্য মাস অনুসারে তাদের গ্রুপ করতে দেয়।
- আপনি আপনার ফলাফলকে একটি ওয়েব অ্যাপে রূপান্তর করতে পারেন। এটি সম্পূর্ণরূপে ইন্টারেক্টিভ হবে, ফিল্টার, গ্রাফ এবং এমনকি একটি ডেটা বাছাইকারী অফার করবে। আপনি এটি আপনার অধ্যাপকের কাছে পাঠাতে পারেন বা আপনার কাগজের একটি অংশ হিসাবে এটি প্রকাশ করতে পারেন। এইভাবে তারা বিশ্বব্যাপী করোনাভাইরাসের ঘটনা ট্র্যাক করে (কোডটি খোলা এবং GitHub-এ উপলব্ধ)।
- পরিসংখ্যানগত পরীক্ষা চালান। ধরুন আপনি জানতে চান দুই লিঙ্গের আইকিউ লেভেল আলাদা কিনা। একটি টি-পরীক্ষা আপনাকে এতে সাহায্য করতে পারে। পরীক্ষাটি প্রাপ্ত ডেটার মধ্যে পরিসংখ্যানগত পার্থক্য প্রদর্শন করবে, যদি থাকে।
- আপনি একটি অনুসন্ধানী বিশ্লেষণ পরিচালনা করতে পারেন। যেহেতু অনেক পরিসংখ্যান পদ্ধতির কাঁচা ডেটাতে বিতরণের প্রয়োজন, আপনাকে অবশ্যই স্বাভাবিকতার জন্য এটি পরীক্ষা করতে হবে। একটি স্বাভাবিক বন্টন কি? যখন বেশিরভাগ ডেটা গড় মানের চারপাশে গোষ্ঠীবদ্ধ হয়। বাকি মান উল্লেখযোগ্যভাবে ছোট. আপনি জীবনে এই বন্টন দেখতে পারেন: যারা লম্বা বা খাটো তাদের তুলনায় গড় উচ্চতার বেশি লোক রয়েছে। R গ্রাফ এবং পরীক্ষার মাধ্যমে স্বাভাবিকতা পরীক্ষা করার জন্য যন্ত্র সরবরাহ করে।
- বিভিন্ন টেবিলের বিন্যাস মিশ্রিত করুন। আপনি অবশেষে বিভিন্ন টেবিল বিন্যাস ব্যবহার করতে পারেন এবং ডেটা বিশ্লেষণ করতে তাদের দুটিকে একটি নথিতে একত্রিত করতে পারেন।
- আপনি আপনার ডেটা ইন্টারেক্টিভ চার্টে উপস্থাপন করতে পারেন, সমস্ত পরামিতি (অক্ষের মান, ইত্যাদি) সামঞ্জস্য করে।
- রিগ্রেশন বিশ্লেষণ পরিচালনা করুন এবং রিগ্রেশন মডেল তৈরি করুন। এই বিশ্লেষণটি নির্ভরশীল এবং স্বাধীন ভেরিয়েবলের মধ্যে সম্পর্ককে আলাদা করতে সাহায্য করে। ধরা যাক আপনি কেন একই রাস্তায় কিছু বিউটি স্টুডিওতে অন্যদের তুলনায় বেশি বিক্রি হয় তা বের করতে চান। বিক্রয় সংখ্যা নির্ভরশীল পরিবর্তনশীল হবে. স্বাধীন ভেরিয়েবলের মধ্যে সামাজিক অবস্থা এবং আশেপাশের বাসিন্দাদের বয়স এবং একই পদ্ধতির জন্য প্রতিটি স্টুডিওর মূল্য তালিকা অন্তর্ভুক্ত থাকবে। এইভাবে, আপনি খুঁজে পেতে পারেন যে এই কারণগুলির মধ্যে কোনটি অন্যদের তুলনায় স্টোর বিক্রয়কে বেশি প্রভাবিত করে৷
আর এর সুবিধা
- লাইব্রেরির সংযোগের জন্য ডেটা বিশ্লেষণের জন্য সীমাহীন ফাংশন সেট।
- বিশাল টেবিল এবং ডাটাবেসের সাথে কাজ করার ক্ষমতা যা প্রোগ্রামগুলি পরিচালনা করতে পারে না।
- উন্নত ইন্টারফেস কাস্টমাইজেশন: গ্রাফিকাল ইউজার ইন্টারফেস বা কমান্ড লাইন ইন্টারফেস।
- সম্পূর্ণ বিনামূল্যে ইকোসিস্টেম — উপাদানগুলি GNU লাইসেন্সের অধীনে বিনামূল্যে বিতরণ করা হয়।
- অধিকাংশ জন্য উপলব্ধ অপারেটিং সিস্টেম : Windows, macOS, FreeBSD, Solaris, Unix এর বিভিন্ন সংস্করণ, এবং Linux।
- সমৃদ্ধ ভিজ্যুয়ালাইজেশন ক্ষমতা: আপনি অ্যাপ্লিকেশন তৈরি করতে পারেন, ইন্টারেক্টিভ সহ বিভিন্ন ধরণের গ্রাফ তৈরি করতে পারেন, সেইসাথে তাদের উপাদানগুলি সম্পাদনা করতে পারেন।
- প্রচুর তথ্য এবং একটি সক্রিয় সম্প্রদায়: একটি ব্লগ, R এবং RStudio এর আলোচনা, পাঠ এবং সম্মেলন।
- বিস্তৃত এবং স্পষ্ট ডকুমেন্টেশন: সমস্ত লাইব্রেরির বর্ণনা এবং ব্যবহারের উদাহরণ রয়েছে।
আর এর কনস
- প্রোগ্রামিং অভিজ্ঞতা এবং পরিসংখ্যানের প্রাথমিক জ্ঞান ছাড়া একজন ব্যক্তি এটিকে চ্যালেঞ্জিং মনে করতে পারেন।
- সংকীর্ণ সুযোগ: এটি ডেটা বিশ্লেষণের জন্য আদর্শ, তবে এটি সফ্টওয়্যার বিকাশের জন্য উপযুক্ত নয়। কিন্তু এটাই তার শক্তি। সত্যিকারের UNIX-ওয়ে এবং বিজ্ঞানী, সাংবাদিক, ডেটা সায়েন্টিস্ট, বিশ্লেষক - যে কেউ ডেটা নিয়ে কাজ করতে চান তাদের জন্য একটি গডসেন্ড।
কিভাবে আপনার ফোনে R হোমওয়ার্ক মোকাবেলা করবেন?
আমরা ইতিমধ্যেই লাইব্রেরিগুলির সাথে অ্যাপ্লিকেশনগুলি উল্লেখ করেছি যা আপনি R এর সাথে কাজ করার জন্য ব্যবহার করতে পারেন সমস্ত OS এ উপলব্ধ৷ কিন্তু স্মার্টফোনের কী হবে? আপনার ফোনে RStudion ব্যবহার করার একটি উপায় আছে, বিশেষ অ্যাপ্লিকেশনের মাধ্যমে নয় বরং এর ওপেন-সোর্স সার্ভারের মাধ্যমে। আপনি যেকোন ওয়েব ব্রাউজারের মাধ্যমে এটি পেতে পারেন। সুতরাং, আপনাকে কেবল আপনার কম্পিউটার বা ল্যাপটপে RStudio সার্ভার চালাতে হবে এবং আপনার ফোনে এটি অ্যাক্সেস করতে হবে। যেকোন অবস্থান এবং সময়ে আপনার R হোম অ্যাসাইনমেন্টে কাজ করার এটি একটি দুর্দান্ত এবং সহজ উপায়।
