Python for Data Science & Machine Learning (PDSML Batch-8)

This course contains the course content of the Hands-on Virtual Workshop on Python for Data Science & Machine Learning (PDSML Batch-8).

এই কোর্সটিতে আপনাকে মোট ১২ টি কেস স্টাডি সলভ করে দেখানো হবে যার ফলশ্রুতিতে আপনার পাইথনের বেসিক টু অ্যাডভান্সড এবং মেশিন লার্নিং এর A টু Z শেখা হয়ে যাবে। যা আপনার জন্য হতে পারে ডেটা সায়েন্স এবং মেশিন লার্নিং এর উপরে ক্যারিয়ার গড়ার প্রথম সফল পদক্ষেপ।

🎓 এই ওয়ার্কশপটিতে জয়েন করলে আপনি যে বিষয়গুলি একদম হাতে কলমে শিখতে পারবেন:

1. Customer Churn Analysis – Predict which customers are likely to leave. Skills: Pandas (EDA), data visualization, logistic regression.
2. Customer Segmentation – Segment customers based on spending patterns. Skills: Unsupervised learning, data visualization, clustering (K-Means, hierarchical).
3. Fake News Detection – Classify whether a news article is real or fake. Skills: Logistic regression, TF-IDF, deep learning, text preprocessing, NLP basics.
4. Diabetes Prediction – Predict diabetes likelihood based on medical measurements. Skills: Classification, feature selection, sensitivity & specificity.
5. Heart Disease Prediction – Predict the presence of heart disease using patient features. Skills: Logistic regression, random forest, feature importance.
6. Breast Cancer Detection – Classify tumors as malignant or benign. Skills: Support Vector Machines, model evaluation.
7. Image Classification for Medical Diagnosis – Detect pneumonia from X-ray scans. Skills: CNNs, transfer learning (ResNet, EfficientNet), Grad-CAM interpretability.
8. Plant Disease Detection – Detect crop diseases from leaf images. Skills: CNNs, image classification, and model deployment in Agriculture.
9. AI for Climate/Environment – Predict pollution levels or forecast rainfall. Skills: Time series analysis, regression, dashboards visualization.
10. Crop Yield Prediction – Predict yield based on rainfall, temperature, and fertilizer usage. Skills: Regression models, feature engineering, time series forecasting.
11. Crop Recommendation System – Recommend the best crop for given soil conditions (N, P, K, pH, rainfall). Skills: Classification (decision trees, random forests, SVMs).
12. Climate Impact on Agriculture – Study how temperature/rainfall changes affect crop yields. Skills: Time series, regression, causal modeling.

🎓 আপনি কেন এই কোর্সটিতে অংশগ্রহণ করবেন?

✿ NBICT LAB-এর অনলাইন কোর্স সমূহের অধিকাংশ লার্নারই বিশ্ববিদ্যালয়ের শিক্ষক/বিভিন্ন গবেষণা প্রতিষ্ঠানের গবেষক/মাস্টার্স/অনার্স অথবা পিএইচডি শিক্ষার্থী। বিগত সময়ে যেসকল সম্মানিত লার্নার নিয়মিত ক্লাস করার মাধ্যমে সফলভাবে বিভিন্ন কোর্স সমাপ্ত করেছেন তাঁদের প্রত্যেকেই NBICT LAB-এর শিখন পদ্ধতির ভূয়সী প্রশংসা করেছেন। আপনি নিচের লিংক দুটি পরিদর্শন করার মাধ্যমে বিগত ব্যাচগুলোর লার্নারদের মতামত জেনে নিতে পারবেন:

লিংক – ১: https://youtube.com/playlist?list=PLoL-aNyxKqYp0olbkwCTBwm3_VZhj1a2O

লিংক – ২: https://g.page/nbict-lab

✿ তুলনামূলকভাবে কম খরচে এতো ভালো মানের প্রশিক্ষণ সেবা লাভের সুযোগ আপনি খুব কমই লাভ করবেন।

✿ প্রত্যেকটি বিষয়ভিত্তিক কেস স্টাডি সহজ এবং প্রাঞ্জল বাংলা ভাষায় আলোচনা করা হবে।

✿ সিলেবাসে উল্লেখিত প্রত্যেকটি কেস স্টাডি-র অন্তর্গত খুঁটিনাটি বিষয়গুলো ব্যবহারিকভাবে সরাসরি Python এবং Google Colab ব্যবহার করে আলোচনা করে দেখানো হবে।

✿ প্রত্যেকটি বিষয়ভিত্তিক অনুশীলন ফাইল আপনাকে প্রদান করা হবে যাতে করে আপনি ইন্সট্রাক্টরের সাথে সাথে অনুশীলন করতে পারেন।

✿ কোর্স আর্কাইভে প্রত্যেক লার্নারের আজীবন অ্যাকসেস থাকবে।

✿ সফলভাবে কোর্স সমাপ্তকারী লার্নারদের সার্টিফিকেট প্রদান করা হবে।

✿ এই কোর্সটি করা থাকলে বিদেশে উচ্চ শিক্ষার জন্য গমন করা এবং গবেষণা আর্টিকেল প্রকাশ করা সহজতর হবে।