যারা R প্রোগ্রামিং ল্যাঙ্গুয়েজ ব্যবহার করে ডাটা সাইন্স এবং মেশিন লার্নিং-এর কাজ শিখতে চান তাঁদের জন্য NBICT LAB-এর এই কোর্সটি নিঃসন্দেহে অনন্য। এই কোর্সটির প্রতিটি পাঠ অনলাইন লাইভ ওয়ার্কশপের রেকোর্ডেড ভিডিও লেকচার ভিত্তিক, সুতরাং, কোর্সটি থেকে আপনি একদম বাস্তবভিত্তিক জ্ঞান লাভ করবেন। ধারাবাহিক এই কোর্সটি অনুসরণ করে ধাপে ধাপে এগিয়ে গেলে আপনি R দিয়ে ডাটা সাইন্স এবং মেশিন লার্নিং-এর A-Z শিখতে পারবেন। কোর্সটি আমরা শুরু করেছি ডাটা সাইন্স এবং মেশিন লার্নিং-এর একদম প্রাথমিক স্তর থেকে। কোর্সটি শুরু করার পর আপনি ধারাবাহিকভাবে সংযুক্ত হওয়া প্রতিটি পাঠ নিয়মিত অনুশীলন করবেন। এক সময় দেখবেন, আপনি আপনার নিজস্ব সেক্টরের ডাটা বিশ্লেষণের সক্ষমতায় পৌঁছে গিয়েছেন। ডাটা সাইন্স শিখতে আগ্রহী যেকোনো ব্যাকগ্রাউন্ডের শিক্ষার্থীর কথা মাথায় রেখে আমরা এই কোর্সটি নির্মাণ করেছি এবং এখনও উন্নয়নের কাজ চলমান রেখেছি। এই কোর্সটি থেকে আপনি Data Preprocessing, Regression, Classification, Clustering, Association Rule Learning, Reinforcement Learning, Deep Learning, Natural Language Processing, Model Selection & Boosting, Dimensionality Reduction ইত্যাদি বিষয়গুলি শিখবেন। পাশের কারিকুলাম ট্যাব থেকে আপনি মডিউলটির বিস্তারিত জানতে পারবেন।
কোর্সটি শুরু করার পূর্বশর্ত
-
- আগ্রহী শিক্ষার্থীর মাধ্যমিক স্কুল লেভেলের গাণিতিক জ্ঞান থাকতে হবে;
- বেসিক প্রোগ্রামিং সম্পর্কে প্রাথমিক ধারণা থাকলে ভালো হয়। না থাকলেও কোনো অসুবিধা নেই;
আপনি কেন কোর্সটিতে অংশগ্রহণ করবেন?
-
- প্রয়োজনীয় ক্ষেত্রে প্রত্যেকটি লেসনের সাথে বিষয়ভিত্তিক ডাটা ফাইল দেওয়া হয়েছে যাতে করে আপনি ইন্সট্রাক্টরের সাথে সাথে অনুশীলন করতে পারেন।
- সফলভাবে কোর্স সমাপ্তকারী লার্নারদেরকে ই-সার্টিফিকেট প্রদান করা হবে।
- বেশ কিছু কুইজ/অ্যাসাইনমেন্ট সংযুক্ত থাকবে যাতে করে আপনি আপনার অগ্রগতি বুঝতে সক্ষম হন;
- কোর্সটি অনুসরণ করতে গিয়ে আপনি কোন সমস্যায় পড়লে সংশ্লিষ্ট লেকচারের কমেন্ট সেকশনে কমেন্ট করলে ২৪ ঘণ্টার মধ্যে আমাদের রিপ্লাইয়ের মাধ্যমে সমাধান করতে পারবেন।
-
NBICT LAB-এর অনলাইন কোর্স সমূহের অধিকাংশ লার্নারই বিশ্ববিদ্যালয়ের শিক্ষক/বিভিন্ন গবেষণা প্রতিষ্ঠানের গবেষক/মাস্টার্স অথবা পিএইচডি শিক্ষার্থী। এ পর্যন্ত যে সকল সম্মানিত লার্নার নিয়মিত ক্লাস করার মাধ্যমে সফলভাবে কোর্স সমাপ্ত করেছেন তাঁদের প্রত্যেকেই NBICT LAB-এর শিখন পদ্ধতির ভূয়সী প্রশংসা করেছেন। আপনি চাইলে নিচের লিংক দুটি পরিদর্শন করার মাধ্যমে বিগত ব্যাচগুলোর লার্নারদের মতামত জেনে নিতে পারেন:লিংক – ১: https://youtu.be/L7nmP-OCVAcলিংক – ২: https://g.page/nbict-lab
- প্রত্যেকটি বিষয়ভিত্তিক টপিক সহজ এবং প্রাঞ্জল বাংলা ভাষায় আলোচনা করা হয়েছে।
- কারিকুলামে উল্লেখিত প্রত্যেকটি লেসনের অন্তর্গত খুঁটিনাটি বিষয়গুলো ব্যবহারিকভাবে সরাসরি R প্রোগ্রামিং ল্যাংগুয়েজ ব্যবহার করে আলোচনা করে দেখানো হয়েছে।
- কোর্সটিতে অংশগ্রহণ করার জন্য আপনার পূর্ব কোনো প্রোগ্রামিং ধারণা থাকার বাধ্যবাধকতা নেই।
- প্রয়োজনীয় ক্ষেত্রে টিচিং অ্যাসিস্ট্যান্টের কাছ থেকে এককভাবে অনলাইনে কোর্সের বিষয় ভিত্তিক সহযোগিতা নিতে পারবেন।
- এই কোর্সটি করা থাকলে বিদেশে উচ্চ শিক্ষার জন্য গমন করা সহজতর হবে।
কোর্সটি যাঁদের জন্য
-
- ডাটা সাইন্স এবং মেশিন লার্নিং এ আগ্রহী শিক্ষার্থী/শিক্ষক/গবেষক;
- ইউনিভার্সিটি বা কলেজে পড়ুয়া যে সকল শিক্ষার্থী ভবিষ্যতে ডাটা সাইন্সে ক্যারিয়ার গড়তে চান;
নীতিমালা সমূহ
Course Features
- Lectures 47
- Quiz 0
- Duration Lifetime access
- Skill level All levels
- Language Bangla/English
- Students 362
- Certificate No
- Assessments Yes
- 8 Sections
- 47 Lessons
- Lifetime
- 1. An Introduction to R & RStudio6
- 2. Data Visualization Basics4
- 3. Correlation & Association6
- 4. Comparing Between Two Groups4
- 5. Analysis of Variances3
- 6. Data Preprocessing for Machine Learning3
- 7. Regression11
- 7.1Simple Linear Regression in R (Part-I)84 Minutes
- 7.2Simple Linear Regression in R (Part-II)88 Minutes
- 7.3Simple Linear Regression in R (Part-III)108 Minutes
- 7.4Multiple Linear Regression in R (Part-I)77 Minutes
- 7.5Multiple Linear Regression in R (Part-II)96 Minutes
- 7.6Multiple Linear Regression in R (Part-III)100 Minutes
- 7.7Multiple Linear Regression in R (Part-IV)75 Minutes
- 7.8Polynomial Regression in R (Part-I)60 Minutes
- 7.9Polynomial Regression in R (Part-II)77 Minutes
- 7.10Support Vector Regression in R (Part-I)88 Minutes
- 7.11Support Vector Regression in R (Part-II)54 Minutes
- 8. Classification10
- 8.1Logistic Regression in R (Part-I)60 Minutes
- 8.2Logistic Regression in R (Part-II)90 Minutes
- 8.3Logistic Regression in R (Part-III)53 Minutes
- 8.4Logistic Regression in R (Part-IV)80 Minutes
- 8.5Logistic Regression in R (Part-V)55 Minutes
- 8.6K-Nearest Neighbour in R (Part-1)81 Minutes
- 8.7K-Nearest Neighbour in R (Part-2)65 Minutes
- 8.8Support Vector Machine in R (Part-1)72 Minutes
- 8.9Support Vector Machine in R (Part-2)60 Minutes
- 8.10Support Vector Machine in R (Part-3)108 Minutes
Requirements
- A computer with Internet connection.
- Patience and Regularities.
Target audiences
- University Teachers, Scientific Officers, Researchers, PhD Students, Masters Students, Undergraduate Students.

