বর্তমান যুগকে বলা হয় ডাটার যুগ। প্রতিদিন আমরা মোবাইল ব্যবহার করি, অনলাইনে কেনাকাটা করি, ভিডিও দেখি, সার্চ করি—এই সবকিছু থেকেই জন্ম নেয় বিশাল পরিমাণ ডাটা। এই ডাটাকে অর্থবহ সিদ্ধান্তে রূপ দেওয়ার দায়িত্ব যাঁদের, তাঁদেরই বলা হয় ডাটা সায়েন্টিস্ট।
কিন্তু প্রশ্ন হলো—
👉 ডাটা সায়েন্টিস্ট আসলে কে?
👉 তিনি কি শুধু কোড লেখেন?
👉 AI যুগে তাঁর কাজ কি কমে যাচ্ছে, নাকি আরও গুরুত্বপূর্ণ হচ্ছে?
এই ব্লগে আমরা সহজ ভাষায়, বাস্তব উদাহরণসহ এসব প্রশ্নের উত্তর খুঁজবো।
ডাটা সায়েন্টিস্ট কে?
ডাটা সায়েন্টিস্ট হলেন এমন একজন পেশাজীবী, যিনি ডাটা সংগ্রহ, বিশ্লেষণ ও ব্যাখ্যার মাধ্যমে গুরুত্বপূর্ণ সিদ্ধান্ত নিতে সহায়তা করেন।
সহজ করে বললে—
ডাটা সায়েন্টিস্ট ডাটার ভেতরের গল্পটা বের করে আনেন।
তিনি কাঁচা ডাটাকে (Raw Data) রূপ দেন:
- ইনসাইটে
- ভবিষ্যৎ পূর্বাভাসে
- ব্যবসায়িক সিদ্ধান্তে
- সমাজ ও মানুষের সমস্যার সমাধানে
ডাটা সায়েন্টিস্ট শুধু একজন প্রোগ্রামার নন, আবার শুধুই একজন গণিতবিদও নন। তিনি হলেন—
- ডাটা বিশ্লেষক
- সমস্যা সমাধানকারী
- গবেষক
- এবং সিদ্ধান্তের সহায়ক
ডাটা সায়েন্টিস্টের মূল কাজগুলো কী?
ডাটা সায়েন্টিস্টের কাজ কয়েকটি ধাপে ভাগ করা যায়।
১. ডাটা সংগ্রহ (Data Collection)
ডাটা আসতে পারে—
- ওয়েবসাইট
- অ্যাপ
- সেন্সর
- এক্সেল ফাইল
- ডাটাবেজ
- API
উদাহরণ:
একটি ই-কমার্স কোম্পানি জানতে চায়—কেন কিছু পণ্য বেশি বিক্রি হচ্ছে আর কিছু নয়। ডাটা সায়েন্টিস্ট সেখানে কাস্টমার বিহেভিয়ার, অর্ডার হিস্ট্রি, সার্চ ডাটা সংগ্রহ করেন।
২. ডাটা পরিষ্কার করা (Data Cleaning)
বাস্তব ডাটা কখনোই পরিষ্কার হয় না।
- ভুল এন্ট্রি
- ডুপ্লিকেট ডাটা
- খালি মান (Missing Values)
ডাটা সায়েন্টিস্টের প্রায় ৬০–৭০% সময় যায় এই ধাপেই।
👉 কারণ:
ভুল ডাটা = ভুল সিদ্ধান্ত
৩. ডাটা বিশ্লেষণ ও এক্সপ্লোরেশন (EDA)
এখানে ডাটা সায়েন্টিস্ট প্রশ্ন করেন:
- কোন ট্রেন্ড দেখা যাচ্ছে?
- কোন প্যাটার্ন লুকানো আছে?
- অস্বাভাবিক কিছু আছে কি?
এই ধাপে চার্ট, গ্রাফ, স্ট্যাটিসটিক্স ব্যবহার করা হয়।
৪. মডেল তৈরি (Machine Learning / Statistical Model)
এখানে ডাটা দিয়ে শেখানো হয় কম্পিউটারকে।
যেমন:
- আগামী মাসে বিক্রি কত হবে?
- কোন কাস্টমার চলে যেতে পারে?
- কোন ইমেইল স্প্যাম?
এই কাজেই ব্যবহৃত হয়:
- Machine Learning
- Deep Learning
- Statistical Models
৫. ফলাফল ব্যাখ্যা ও সিদ্ধান্তে সহায়তা
সবচেয়ে গুরুত্বপূর্ণ ধাপ।
একজন ভালো ডাটা সায়েন্টিস্ট শুধু বলেন না—
“Model accuracy 92%”
তিনি বলেন—
“এই সিদ্ধান্ত নিলে কোম্পানির লাভ বাড়বে, ঝুঁকি কমবে।”
ডাটা সায়েন্টিস্ট কোন কোন স্কিল ব্যবহার করেন?
সংক্ষেপে নয়, বাস্তবভাবে বললে—
🔹 টেকনিক্যাল স্কিল
- Python / R
- SQL
- Statistics
- Machine Learning
- Data Visualization
- Cloud & MLOps (বর্তমানে গুরুত্বপূর্ণ)
🔹 নন-টেকনিক্যাল স্কিল
- সমস্যা বোঝার ক্ষমতা
- বিজনেস সেন্স
- কমিউনিকেশন
- স্টোরিটেলিং
- এথিক্যাল চিন্তা
AI যুগে ডাটা সায়েন্টিস্টের কাজ কি শেষ?
অনেকে মনে করেন—
“ChatGPT আছে, AutoML আছে—ডাটা সায়েন্টিস্টের দরকার কী?”
এই ধারণা ভুল।
AI কী করতে পারে?
- কোড লিখে দিতে পারে
- মডেল সাজেস্ট করতে পারে
- দ্রুত অ্যানালাইসিস করতে পারে
AI কী পারে না?
- সঠিক প্রশ্ন করা
- বিজনেস কনটেক্সট বোঝা
- ভুল ডাটার ঝুঁকি বোঝা
- এথিক্যাল সিদ্ধান্ত নেওয়া
👉 আর এখানেই ডাটা সায়েন্টিস্ট অপরিহার্য।
AI যুগে ডাটা সায়েন্টিস্টের নতুন ভূমিকা
১. AI-এর সিদ্ধান্ত যাচাইকারী (AI Auditor)
AI যা বলছে, তা ঠিক কিনা—এই যাচাই মানুষই করবে।
২. Human-in-the-loop Decision Maker
চূড়ান্ত সিদ্ধান্ত নেবে মানুষ, AI শুধু সহায়ক।
৩. Ethical Guardian
AI যেন—
- বৈষম্য না করে
- ভুল সিদ্ধান্ত না দেয়
- মানুষের ক্ষতি না করে
এই দায়িত্ব ডাটা সায়েন্টিস্টের।
৪. Business + AI Bridge
ডাটা সায়েন্টিস্ট এখন শুধু কোডার নন—তিনি ব্যবসা ও AI-এর মধ্যে সেতু।
ভবিষ্যতে ডাটা সায়েন্টিস্টদের চাহিদা কেমন হবে?
🔹 চাকরি কমবে না, বরং রূপ বদলাবে
🔹 সাধারণ কাজ অটোমেটেড হবে
🔹 উচ্চ চিন্তাধারার কাজের মূল্য বাড়বে
বিশেষ করে—
- FinTech
- HealthTech
- EdTech
- AgriTech
- GovTech
এখানে দক্ষ ডাটা সায়েন্টিস্টদের চাহিদা বাড়ছেই।
কোন সেক্টরে ডাটা সায়েন্টিস্টদের চাহিদা বাড়ছে?
ডাটা সায়েন্টিস্টদের চাহিদা কোন কোন সেক্টরে সবচেয়ে বেশি বাড়ছে — সেটা নিচে সহজ ভাষায়, বর্তমান ও ফিউচার ট্রেন্ড দেখে বিশ্লেষণ করে দিলাম 👇
📈 1. স্বাস্থ্য (Healthcare & Life Sciences)
হাসপাতাল, ঔষধ উৎপাদন ও টেলিমেডিসিন প্রতিষ্ঠানগুলো ডাটা সায়েন্টিস্টদের নিচ্ছে:
- রোগীর ফলাফল ভবিষ্যদ্বাণী
- ব্যক্তিগত চিকিৎসা
- হাসপাতালের অপারেশন অপটিমাইজেশন
এখানে ডাটা সায়েন্টিস্টদের প্রয়োজন দিনদিন বাড়ছে।
💰 2. ব্যাঙ্কিং, ফাইনান্স ও FinTech
ব্যাংক ও ফিনটেক কোম্পানি ডাটা সায়েন্টিস্ট নিয়োগ করে—
- ক্রেডিট রিস্ক বিশ্লেষণ
- мошенি (Fraud) শনাক্তকরণ
- গ্রাহক সেগমেন্টেশন
AI চালিত ফাইনান্স পণ্য বানাতে এখানে দক্ষ ডাটা সায়েন্টিস্টের চাহিদা বেশি।
🛍️ 3. রিটেইল ও ই-কমার্স
অনলাইন শপিং, রিটেইল স্টোর ও ডেলিভারি সার্ভিসগুলো ডাটা ব্যবহার করে:
- কাস্টমার বিহেভিয়ার
- রিকমেন্ডেশন সিস্টেম
- ডিমান্ড ফোরকাস্টিং
ডাটা সায়েন্টিস্ট ছাড়াই আজ বড় রিটেইল ব্যবসা চালানো কঠিন।
📞 4. টেলিকম (Telecommunications)
টেলিযোগাযোগ প্রতিষ্ঠানগুলো দিনে দিনে বড় পরিমাণ ডাটা জেনারেট করে:
- নেটওয়ার্ক অপটিমাইজেশন
- গ্রাহক ধরে রাখা
- অ্যানোমালি ডিটেকশন
এসব কাজে ডাটা সায়েন্টিস্টদের চাহিদা বাড়ছে।
🏭 5. ম্যানুফ্যাকচারিং ও ইন্ডাস্ট্রিয়াল অটোমেশন
ইন্ডাস্ট্রি 4.0, IoT সেন্সর ডাটা, Predictive Maintenance—এসব ব্যবহারে ডাটা সায়েন্টিস্টদের ভূমিকা বড়:
- প্রেডিক্ট মেশিন ব্রেকডাউন
- প্রসেস অপটিমাইজেশন
এখানে দ্রুত বৃদ্ধি দেখা যাচ্ছে।
🔌 6. এনার্জি ও ইউটিলিটিজ (Energy & Utilities)
Renewable energy, grid ম্যানেজমেন্ট, শক্তি চাহিদা পূর্বাভাস—এসব কাজে ডাটা সায়েন্স দরকার:
- শক্তি ব্যবস্থাপনা
- গ্রিড অপটিমাইজেশন
ডাটা সায়েন্টিস্টদের সুযোগ বাড়ছে।
📺 7. মিডিয়া ও বিনোদন (Media & Entertainment)
স্ট্রিমিং, মিডিয়া প্ল্যাটফর্মগুলো ইউজার ইন্টারঅ্যাকশন ও কনটেন্ট রিকমেন্ডেশনের জন্য ডাটা সায়েন্টিস্ট নেয়:
- দর্শক পছন্দ বিশ্লেষণ
- বিজ্ঞাপন অপটিমাইজেশন
ব্যবহারকারীর অভিজ্ঞতা বৃদ্ধিতে ডাটা সায়েন্টিস্টরা গুরুত্বপূর্ণ।
🏢 8. সরকার ও পাবলিক সেক্টর
সিটি প্ল্যানিং, জনস্বাস্থ্য, ট্রান্সপোর্ট—গভর্নমেন্টও ডাটা সায়েন্স ব্যবহার করছে:
- পলিসি মেকিং
- পাবলিক সার্ভিস ইমপ্রুভমেন্ট
সরকারি উদ্যোগে ডাটা সায়েন্টিস্টদের প্রয়োজন বাড়ছে।
🌾 9. কৃষি ও খাদ্য প্রযুক্তি (Agriculture & AgriTech)
Precision farming, ক্রপ ইয়েল্ড পূর্বাভাস, পানি ব্যবস্থাপনা—এসব ক্ষেত্রেও ডাটা সায়েন্স ব্যবহৃত হচ্ছে:
- Smart Farming
- Soil Analysis
এই সেক্টরেও চাহিদা বাড়ছে।
📌 সারসংক্ষেপ
বর্তমান দুনিয়ায় প্রায় প্রায় প্রতিটি সেক্টরই ডাটা সায়েন্টিস্ট নিচ্ছে। তবে বিশেষ করে নিচের সেক্টরগুলোতে চাহিদা সবচেয়ে দ্রুত বাড়ছে:
✅ Healthcare & Pharma
✅ Finance & FinTech
✅ Retail & E-commerce
✅ Telecom
✅ Manufacturing & Industry
✅ Energy
✅ Media & Entertainment
✅ Government & Public Sector
✅ Agriculture & AgriTech
এগুলোর সার্বিক প্রবৃদ্ধি শুধু ২০২5–26 সালেই নয়—আগামী বছরগুলোতেও অব্যাহত থাকবে।
🔍 টিপস — কোন সেক্টর আপনার জন্য ঠিক?
উপসংহার
ডাটা সায়েন্টিস্ট মানে শুধু কোড লেখা নয়।
তিনি হলেন—
- ডাটার অনুবাদক
- ভবিষ্যতের বিশ্লেষক
- AI যুগে মানবিক বিবেক
AI যত শক্তিশালী হবে,
দায়িত্বশীল ডাটা সায়েন্টিস্টের প্রয়োজন ততই বাড়বে।
FAQs (সাধারণ প্রশ্ন ও উত্তর)
❓ ডাটা সায়েন্টিস্ট হতে কি CSE লাগবে?
না। যেকোনো ব্যাকগ্রাউন্ড থেকে সম্ভব—যদি শেখার মানসিকতা থাকে।
❓ ডাটা সায়েন্টিস্ট আর AI Engineer কি এক?
না। ডাটা সায়েন্টিস্ট ডাটার ইনসাইট ও সিদ্ধান্তে ফোকাস করেন, AI Engineer প্রোডাকশন AI সিস্টেম বানান।
❓ AI কি ডাটা সায়েন্টিস্টদের চাকরি নেবে?
না। বরং ভালো ডাটা সায়েন্টিস্টদের ক্ষমতা বাড়াবে।
❓ বাংলাদেশে ডাটা সায়েন্টিস্টদের সুযোগ আছে?
হ্যাঁ—লোকাল ও রিমোট উভয় ক্ষেত্রেই।
❓ ডাটা সায়েন্টিস্ট হতে কত সময় লাগে?
সাধারণত ১–২ বছর নিয়মিত শেখা ও প্রজেক্ট করলে ভালো লেভেলে যাওয়া যায়।
ধন্যবাদ for staying with imranx.com.
