ডেটা সায়েন্স হল অধ্যয়নের ক্ষেত্র যা বৈজ্ঞানিক পদ্ধতি, প্রক্রিয়া, অ্যালগরিদম এবং সিস্টেমগুলি ব্যবহার করে অদেখা নিদর্শনগুলি খুঁজে পেতে, অর্থপূর্ণ তথ্য সংগ্রহ করতে, কোম্পানিগুলিতে ব্যবসায়িক সিদ্ধান্ত নিতে এবং অ-ব্যবসায়িক প্রতিষ্ঠানগুলিতে ব্যবহার করার জন্য প্রচুর পরিমাণে ডেটা পরিচালনা করে। অ-ব্যবসায়িক প্রতিষ্ঠানগুলির মধ্যে রয়েছে স্বাস্থ্যসেবা, গেমিং, চিত্র স্বীকৃতি, সুপারিশ সিস্টেম, লজিস্টিকস, জালিয়াতি সনাক্তকরণ (ব্যাংকিং এবং আর্থিক প্রতিষ্ঠান), ইন্টারনেট অনুসন্ধান, বক্তৃতা স্বীকৃতি, লক্ষ্যযুক্ত বিজ্ঞাপন, এয়ারলাইন রুট পরিকল্পনা এবং অগমেন্টেড রিয়েলিটি। ডেটা সায়েন্স হল কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার একটি উপ-সেট। বিশ্লেষণের জন্য ব্যবহৃত ডেটা বিভিন্ন উত্স থেকে আসতে পারে এবং বিভিন্ন বিন্যাসে উপস্থাপিত হয়। কিছু উৎস তথ্য প্রমিত হতে পারে; অন্যরা মানসম্মত নাও হতে পারে।
এটিকে অন্যভাবে রাখতে, ডেটা সংগ্রহ করতে বিভিন্ন পদ্ধতি ব্যবহার করা হয় (ডেটামের বহুবচন)। তারপর, জ্ঞান (মূল্যবান উপসংহার) একত্রিত ডেটা থেকে বের করা হয়। প্রক্রিয়ায়, তথ্য সংগ্রহের পরে, নতুন ডেটা (ফলাফল) পেতে তাদের (ডেটা) উপর গবেষণা করা হয় যা থেকে সমস্যাগুলি সমাধান করা হয়।
বিশ্ববিদ্যালয়ের স্নাতক এবং স্নাতকোত্তর ডিগ্রি স্তরে ডেটা সায়েন্স একটি (প্রধান) শৃঙ্খলা হিসাবে বিদ্যমান। যাইহোক, বিশ্বের মাত্র কয়েকটি বিশ্ববিদ্যালয় স্নাতক বা স্নাতকোত্তর ডিগ্রিতে ডেটা সায়েন্স অফার করে। স্নাতক ডিগ্রি স্তরে, শিক্ষার্থী ডেটা সায়েন্সে ডিগ্রি নিয়ে স্নাতক হয়। এটি একটি সাধারণ উদ্দেশ্য ডিগ্রির মতো। স্নাতকোত্তর ডিগ্রি স্তরে, শিক্ষার্থী ডেটা সায়েন্সে স্নাতকোত্তর ডিগ্রি নিয়ে, ডেটা অ্যানালিটিক্স, ডেটা ইঞ্জিনিয়ারিং বা ডেটা সায়েন্টিস্ট হিসাবে বিশেষত্ব নিয়ে চলে যায়।
এটি পাঠককে অবাক করে দিতে পারে এবং সম্ভবত দুর্ভাগ্যবশত, যে মেশিন লার্নিং, মডেলিং, পরিসংখ্যান, প্রোগ্রামিং এবং ডেটাবেসগুলি স্নাতক ডিগ্রী স্তরে ডেটা সায়েন্স অধ্যয়নের পূর্বশর্ত জ্ঞান হওয়া সত্ত্বেও তারা তাদের নিজস্ব অধিকারে সম্মানিত বিশ্ববিদ্যালয়ের পাঠ্যক্রম। স্নাতক ডিগ্রী বা স্নাতকোত্তর স্তরে অন্যান্য শৃঙ্খলা। তা সত্ত্বেও, যখন একজন শিক্ষার্থী ডিগ্রি স্তরে ডেটা সায়েন্স অধ্যয়ন করতে একটি বিশ্ববিদ্যালয়ে যায়, তখনও এই সমস্ত কোর্সগুলি ডেটা সায়েন্সের জন্য যথাযথ কোর্সের পাশাপাশি বা আগে অধ্যয়ন করা হবে।
স্নাতক ডিগ্রির জন্য ডেটা সায়েন্স বা ডেটা অ্যানালিটিক্স, ডেটা ইঞ্জিনিয়ারিং বা ডেটা সায়েন্টিস্ট হিসাবে এর বিশেষীকরণগুলি এখনও তৈরি করা হচ্ছে; যদিও তারা এমন পর্যায়ে পৌঁছেছে যে তারা অধ্যয়ন করার পরে (বিশ্ববিদ্যালয়ে) শিল্পে প্রয়োগ করা হয়। ডেটা সায়েন্স সামগ্রিকভাবে একটি অপেক্ষাকৃত নতুন শৃঙ্খলা।
মনে রাখবেন যে একজন বিশেষজ্ঞ হওয়ার আগে আপনাকে প্রথমে একজন জেনারেলিস্ট হতে হবে। বিশেষজ্ঞদের প্রোগ্রামগুলির মধ্যে পার্থক্যগুলি এখনও স্পষ্ট নয়। জেনারেলিস্ট এবং বিশেষজ্ঞ প্রোগ্রামের মধ্যে পার্থক্য এখনও পরিষ্কার নয়।
যেহেতু ডেটা সায়েন্স একটি অপেক্ষাকৃত নতুন শৃঙ্খলা, এই নথিতে নির্দেশিত বইগুলি বিষয়বস্তু কভারেজের উপর ভিত্তি করে এবং শিক্ষাবিদ্যার উপর ভিত্তি করে নয় (বইটি কতটা ভাল শেখায়)। এবং তারা ব্যাচেলর ডিগ্রী (জেনারলিস্ট) প্রোগ্রামের জন্য। বিভিন্ন জেনারেলিস্ট কোর্স আছে।
ক্রমতালিকা
আরও বিস্তারিত জানার জন্য এবং ক্রেডিট কার্ডের মাধ্যমে সম্ভাব্য ক্রয়ের জন্য, প্রতিটি বইয়ের জন্য একটি হাইপারলিঙ্ক দেওয়া হয়েছে। একটি বই সব জেনারেলিস্ট কোর্স কভার না.
ডেটা সায়েন্সের জন্য প্রয়োজনীয় গণিত: ক্যালকুলাস, পরিসংখ্যান, সম্ভাব্যতা তত্ত্ব এবং রৈখিক বীজগণিত
লিখেছেন: হ্যাড্রিয়ান জিন
- প্রকাশক: হ্যাড্রিয়ান জিন
- প্রকাশের তারিখ: 30 সেপ্টেম্বর 2020 এর পরে
- ভাষা: ইংরেজি
- পৃষ্ঠার সংখ্যা: 400 টিরও বেশি
এই বইয়ের বিষয়বস্তু ডেটা সায়েন্সের গণিত কোর্স হিসাবে দেখা যেতে পারে। যদিও এটি নিজের দ্বারা ডেটা সায়েন্স শেখার সুপারিশ করা হয় না, একজন উচ্চ বিদ্যালয়ের স্নাতক যিনি নিজে থেকে ডেটা সায়েন্স শিখতে চান তাদের এই বইটি দিয়ে শুরু করা উচিত।
বিষয়বস্তু: ক্যালকুলাস; পরিসংখ্যান এবং সম্ভাব্যতা; রৈখিক বীজগণিত; স্কেলার এবং ভেক্টর; ম্যাট্রিস এবং টেনসর; স্প্যান, লিনিয়ার ডিপেন্ডেন্সি এবং স্পেস ট্রান্সফরমেশন; রৈখিক সমীকরণের সিস্টেম; Eigenvectors এবং Eigenvalues; একবচন মান পচন।
https://www.essentialmathfordatascience.com/
ডেটা স্ট্রাকচার এবং অ্যালগরিদমের জন্য একটি সাধারণ জ্ঞান নির্দেশিকা: আপনার মূল প্রোগ্রামিং দক্ষতার স্তর বাড়ান / ২য় সংস্করণ
লিখেছেন: জে ওয়েংরো
- প্রকাশক: প্রাগম্যাটিক বুকশেলফ
- প্রকাশের তারিখ: সেপ্টেম্বর 15, 2020
- ভাষা: ইংরেজি
- মাত্রা: 7.5 x 1.25 x 9.25 ইঞ্চি
- পৃষ্ঠার সংখ্যা: 508
এই বইটি অ্যালগরিদম এবং ডেটা স্ট্রাকচার নিয়ে কাজ করে যা ডেটা সায়েন্সে ব্যবহৃত হয়। ধরে নিচ্ছি যে কেউ হাই-স্কুল থেকে স্নাতক হওয়ার পরে নিজেই ডেটা সায়েন্স শিখছে, তাহলে আগের গণিত বইটি পড়ার পর এটিই পরের বই। উদাহরণ প্রোগ্রামগুলি জাভাস্ক্রিপ্ট, পাইথন এবং রুবিতে দেওয়া হয়েছে।
বিষয়বস্তু: কেন ডেটা স্ট্রাকচার গুরুত্বপূর্ণ; কেন অ্যালগরিদম ব্যাপার; ও হ্যাঁ! বড় হে স্বরলিপি; বিগ ও দিয়ে আপনার কোডের গতি বাড়ান; বিগ ও সহ এবং ছাড়া কোড অপ্টিমাইজ করা; আশাবাদী পরিস্থিতির জন্য অপ্টিমাইজ করা; প্রতিদিনের কোডে বড় ও; হ্যাশ টেবিলের সাথে জ্বলজ্বল দ্রুত লুকআপ; স্ট্যাক এবং সারি সহ মার্জিত কোড তৈরি করা; Recursively recurse with Recursion; রিকার্সিভে লিখতে শেখা; ডাইনামিক প্রোগ্রামিং; গতির জন্য পুনরাবৃত্তিমূলক অ্যালগরিদম; নোড-ভিত্তিক ডেটা স্ট্রাকচার; বাইনারি অনুসন্ধান বৃক্ষের সাহায্যে সমস্ত জিনিস দ্রুত করা; স্তূপ দিয়ে আপনার অগ্রাধিকারগুলি সোজা রাখা; এটি চেষ্টা করার জন্য আঘাত করে না; গ্রাফের সাথে সবকিছু সংযুক্ত করা; স্থান সীমাবদ্ধতা মোকাবেলা; কোড অপ্টিমাইজেশান জন্য কৌশল
স্মার্ট ডেটা সায়েন্স: এন্টারপ্রাইজ-গ্রেড ডেটা এবং এআই প্রকল্পের সাথে সফল হওয়া / 1 সেন্ট সম্পাদনা
লিখেছেন: নিল ফিশম্যান, কোল স্ট্রাইকার এবং গ্র্যাডি বুচ
- প্রকাশক: উইলি
- প্রকাশের তারিখ: এপ্রিল 14, 2020
- ভাষা: ইংরেজি
- পৃষ্ঠার সংখ্যা: 286
বিষয়বস্তু: এআই মই আরোহণ; ফ্রেমিং পার্ট I: AI ব্যবহারকারী প্রতিষ্ঠানের জন্য বিবেচনা; ফ্রেমিং পার্ট II: ডেটা এবং এআই নিয়ে কাজ করার জন্য বিবেচনা; অ্যানালিটিক্সে ফিরে দেখুন: একের বেশি হাতুড়ি; অ্যানালিটিক্সে সামনের দিকে তাকান: সবকিছু পেরেক হতে পারে না; এআই ল্যাডারে অপারেশনাল ডিসিপ্লিনগুলিকে সম্বোধন করা; আপনার ডেটার ব্যবহার সর্বাধিক করা: মূল্য চালিত হচ্ছে; পরিসংখ্যানগত বিশ্লেষণ সহ ডেটার মূল্যায়ন এবং অর্থপূর্ণ অ্যাক্সেস সক্ষম করা; দীর্ঘমেয়াদী জন্য নির্মাণ; A Journey’s End: An IA for AI.
মেশিন লার্নিং: একটি সম্ভাব্য দৃষ্টিকোণ (অ্যাডাপ্টিভ কম্পিউটেশন এবং মেশিন লার্নিং সিরিজ) সচিত্র সংস্করণ
লিখেছেন: কেভিন পি. মারফি
- প্রকাশক: এমআইটি প্রেস
- প্রকাশের তারিখ: আগস্ট 24, 2012
- ভাষা: ইংরেজি
- মাত্রা: 8.25 x 1.79 x 9.27 ইঞ্চি
- পৃষ্ঠার সংখ্যা: 1104
এই বই নতুনদের জন্য ভাল. আবার, এই নথিতে নির্ধারিত বাকি সমস্ত বইয়ের মতো, এই বইটি সাধারণবাদী প্রোগ্রামের জন্য প্রয়োজনীয় সমস্ত কিছু কভার করে না যা দুর্ভাগ্যক্রমে, এখনও চূড়ান্ত হয়নি (বিশেষজ্ঞ প্রোগ্রামগুলি এখনও চূড়ান্ত হয়নি)। এখানে সাধারণ শিক্ষানবিস গণিত এবং কম্পিউটার বিজ্ঞানে পাস সহ উচ্চ বিদ্যালয়ের স্নাতক।
বিষয়বস্তু: ভূমিকা (মেশিন লার্নিং: কি এবং কেন?, আনসুপারভাইসড লার্নিং, মেশিন লার্নিং এর কিছু মৌলিক ধারণা); সম্ভাবনা; বিচ্ছিন্ন তথ্যের জন্য জেনারেটিভ মডেল; গাউসিয়ান মডেল; বায়েসিয়ান পরিসংখ্যান; ঘন ঘন পরিসংখ্যান; লিনিয়ার রিগ্রেশন; পণ্য সরবরাহ সংশ্লেষণ; সাধারণ রৈখিক মডেল এবং সূচকীয় পরিবার; নির্দেশিত গ্রাফিকাল মডেল (বেইস নেট); মিশ্রণ মডেল এবং EM অ্যালগরিদম; সুপ্ত রৈখিক মডেল; স্পার্স লিনিয়ার মডেল; কার্নেল; গাউসিয়ান প্রক্রিয়া; অভিযোজিত ভিত্তি ফাংশন মডেল; মার্কভ এবং লুকানো মার্কভ মডেল; রাষ্ট্রীয় স্থান মডেল; অনির্দেশিত গ্রাফিকাল মডেল (মার্কভ এলোমেলো ক্ষেত্র); গ্রাফিকাল মডেলের জন্য সঠিক অনুমান; পরিবর্তনশীল অনুমান; আরো বৈচিত্রপূর্ণ অনুমান; মন্টে কার্লো অনুমান; মার্কভ চেইন মন্টে কার্লো (MCMC) অনুমান; ক্লাস্টারিং; গ্রাফিক্যাল মডেল গঠন শিক্ষা; বিচ্ছিন্ন তথ্যের জন্য সুপ্ত পরিবর্তনশীল মডেল; গভীর জ্ঞানার্জন.
ব্যবসার জন্য ডেটা সায়েন্স: ডেটা মাইনিং এবং ডেটা-অ্যানালিটিক থিঙ্কিং / 1ম সংস্করণ সম্পর্কে আপনার যা জানা দরকার
লিখেছেন: টম ফাউসেট এবং ফস্টার প্রভোস্ট
- প্রকাশক: ও'রিলি মিডিয়া
- প্রকাশের তারিখ: সেপ্টেম্বর 17, 2013
- ভাষা: ইংরেজি
- মাত্রা: 7 x 0.9 x 9.19 ইঞ্চি
- পৃষ্ঠার সংখ্যা: 413
বিষয়বস্তু: ডেটা-বিশ্লেষণমূলক চিন্তাভাবনা; ব্যবসায়িক সমস্যা এবং ডেটা সায়েন্স সমাধান; ভবিষ্যদ্বাণীমূলক মডেলিংয়ের ভূমিকা: পারস্পরিক সম্পর্ক থেকে তত্ত্বাবধানে বিভাজন পর্যন্ত; ডেটাতে একটি মডেল ফিটিং; ওভারফিটিং এবং এর পরিহার; সাদৃশ্য, প্রতিবেশী এবং ক্লাস্টার; সিদ্ধান্ত বিশ্লেষণাত্মক চিন্তা I: একটি ভাল মডেল কি?; মডেল কর্মক্ষমতা ভিজ্যুয়ালাইজ করা; প্রমাণ এবং সম্ভাবনা; রিপ্রেজেন্টিং এবং মাইনিং টেক্সট; সিদ্ধান্ত বিশ্লেষণাত্মক চিন্তা II: বিশ্লেষণাত্মক প্রকৌশলের দিকে; অন্যান্য ডেটা সায়েন্স টাস্ক এবং টেকনিক; তথ্য বিজ্ঞান এবং ব্যবসা কৌশল; উপসংহার।
https://www.amazon.com/Data-Science-Business-Data-Analytic-Thinking/dp/B08VL5K5ZX
ডেটা সায়েন্টিস্টদের জন্য ব্যবহারিক পরিসংখ্যান: R এবং Python / 2য় সংস্করণ ব্যবহার করে 50+ প্রয়োজনীয় ধারণা
লিখেছেন: পিটার ব্রুস, অ্যান্ড্রু ব্রুস এবং পিটার গেডেক
- প্রকাশক: ও'রিলি মিডিয়া
- প্রকাশের তারিখ: 2 জুন, 2020
- ভাষা: ইংরেজি
- মাত্রা: 7 x 0.9 x 9.1 ইঞ্চি
- পৃষ্ঠার সংখ্যা: 368
বিষয়বস্তু: অনুসন্ধানমূলক ডেটা বিশ্লেষণ, ডেটা এবং নমুনা বিতরণ, পরিসংখ্যানগত পরীক্ষা এবং তাত্পর্য পরীক্ষা, রিগ্রেশন এবং ভবিষ্যদ্বাণী, শ্রেণিবিন্যাস, পরিসংখ্যানগত মেশিন লার্নিং, আনসুপারভাইসড লার্নিং।
দ্য বুক অফ কেন: দ্য নিউ সায়েন্স অফ কজ অ্যান্ড ইফেক্ট
লিখেছেন: জুডিয়া পার্ল, ডানা ম্যাকেঞ্জি
- প্রকাশক: মৌলিক বই
- প্রকাশের তারিখ: মে 15, 2018
- ভাষা: ইংরেজি
- মাত্রা: 6.3 x 1.4 x 9.4 ইঞ্চি
- পৃষ্ঠার সংখ্যা: 432
যদিও অনেক ডেটা সায়েন্স বই দৃষ্টান্তের জন্য বিশুদ্ধ ব্যবসায়িক শিল্প ব্যবহার করে, এই বইটি চিত্রের জন্য চিকিৎসা শিল্প এবং অন্যান্য শাখা ব্যবহার করে।
বিষয়বস্তু: ভূমিকা: ডেটার উপর মন; কার্যকারণ মই; Buccaneers থেকে গিনিপিগ পর্যন্ত: কার্যকারণ অনুমানের জন্ম; প্রমাণ থেকে কারণ পর্যন্ত: রেভারেন্ড বেইস মিটস মি. হোমস; কনফাউন্ডিং এবং ডিকনফাউন্ডিং: অথবা, লুকিং ভেরিয়েবলকে হত্যা করা; ধোঁয়া-ভরা বিতর্ক: বায়ু পরিষ্কার করা; প্যারাডক্সস গ্যালোর!; বিয়ন্ড অ্যাডজাস্টমেন্ট: মাউন্ট ইন্টারভেনশনের বিজয়; কাউন্টারফ্যাকচুয়াল: মাইনিং ওয়ার্ল্ডস যা হতে পারে; মধ্যস্থতা: একটি প্রক্রিয়ার জন্য অনুসন্ধান; বিগ ডেটা, কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা এবং বড় প্রশ্ন।
ডেটা সায়েন্সে ক্যারিয়ার গড়ুন
লিখেছেন: এমিলি রবিনসন এবং জ্যাকলিন নোলিস
- প্রকাশক: ম্যানিং
- প্রকাশের তারিখ: 24 মার্চ, 2020
- ভাষা: ইংরেজি
- মাত্রা: 7.38 x 0.8 x 9.25 ইঞ্চি
- পৃষ্ঠার সংখ্যা: 354
বিষয়বস্তু: ডেটা সায়েন্স দিয়ে শুরু করা; আপনার ডেটা সায়েন্স চাকরি খোঁজা; ডেটা সায়েন্সে বসতি স্থাপন; আপনার ডেটা বিজ্ঞানের ভূমিকায় বৃদ্ধি পাচ্ছে।
https://www.manning.com/books/build-a-career-in-data-science
ডামিদের জন্য ডেটা সায়েন্স / ২য় সংস্করণ
লিখেছেন: লিলিয়ান পিয়ারসন
- প্রকাশক: ডামিদের জন্য
- প্রকাশের তারিখ: মার্চ 6, 2017
- ভাষা ইংরেজি
- মাত্রা: 7.3 x 1 x 9 ইঞ্চি
- পৃষ্ঠার সংখ্যা: 384
এই বইটি অনুমান করে যে পাঠকের ইতিমধ্যেই গণিত এবং প্রোগ্রামিং পূর্ব-প্রয়োজনীয় জ্ঞান রয়েছে।
বিষয়বস্তু: ডেটা সায়েন্সের চারপাশে আপনার মাথা মোড়ানো; ডেটা ইঞ্জিনিয়ারিং পাইপলাইন এবং অবকাঠামো অন্বেষণ; ব্যবসা ও শিল্পে ডেটা-চালিত অন্তর্দৃষ্টি প্রয়োগ করা; মেশিন লার্নিং: আপনার মেশিনের সাহায্যে ডেটা থেকে শেখা; গণিত, সম্ভাবনা, এবং পরিসংখ্যান মডেলিং; ডেটা সাবডিভাইড করতে ক্লাস্টারিং ব্যবহার করা; উদাহরণ সহ মডেলিং; বিল্ডিং মডেল যা ইন্টারনেট-অফ-থিংস ডিভাইস পরিচালনা করে; ডেটা ভিজ্যুয়ালাইজেশন ডিজাইনের নীতি অনুসরণ করা; ডেটা ভিজ্যুয়ালাইজেশনের জন্য D3.js ব্যবহার করা; ভিজ্যুয়ালাইজেশন ডিজাইনের জন্য ওয়েব-ভিত্তিক অ্যাপ্লিকেশন; ড্যাশবোর্ড ডিজাইনের সর্বোত্তম অনুশীলনগুলি অন্বেষণ করা; স্থানিক ডেটা থেকে মানচিত্র তৈরি করা; ডেটা সায়েন্সের জন্য পাইথন ব্যবহার করা; ডেটা সায়েন্সের জন্য ওপেন সোর্স R ব্যবহার করা; ডেটা সায়েন্সে এসকিউএল ব্যবহার করা; এক্সেল এবং নাইম দিয়ে ডেটা সায়েন্স করা; সাংবাদিকতায় ডেটা সায়েন্স: নেলিং ডাউন দ্য ফাইভ ডব্লিউএস (এবং একটি এইচ); এনভায়রনমেন্টাল ডাটা সায়েন্সে ডিলভিং; ই-কমার্সে ড্রাইভিং গ্রোথের জন্য ডেটা সায়েন্স; অপরাধমূলক কার্যকলাপ বর্ণনা এবং পূর্বাভাস দিতে ডেটা সায়েন্স ব্যবহার করা; উন্মুক্ত ডেটার জন্য দশটি অসাধারণ সম্পদ; দশটি বিনামূল্যের ডেটা সায়েন্স টুল এবং অ্যাপ্লিকেশন।
মাইনিং অফ ম্যাসিভ ডেটাসেট / 3 rd সম্পাদনা
লিখেছেন: জুরে লেসকোভেক, আনন্দ রাজারামন, জেফরি ডেভিড উলম্যান
- প্রকাশক: কেমব্রিজ ইউনিভার্সিটি প্রেস
- প্রকাশের তারিখ: ফেব্রুয়ারি 13, 2020
- ভাষা ইংরেজি
- মাত্রা: 7 x 1 x 9.75 ইঞ্চি
- পৃষ্ঠার সংখ্যা: 565
এই বইটিও অনুমান করে যে পাঠকের ইতিমধ্যেই গণিত এবং প্রোগ্রামিং-এর প্রাক-প্রয়োজনীয় জ্ঞান রয়েছে।
বিষয়বস্তু: ডেটা মাইনিং; MapReduce এবং নতুন সফটওয়্যার স্ট্যাক; MapReduce ব্যবহার করে অ্যালগরিদম; অনুরূপ আইটেম খোঁজা; মাইনিং ডেটা স্ট্রীম; লিঙ্ক বিশ্লেষণ; ঘন ঘন আইটেমসেট; ক্লাস্টারিং; ওয়েবে বিজ্ঞাপন; সুপারিশ সিস্টেম; মাইনিং সোশ্যাল-নেটওয়ার্ক গ্রাফ; মাত্রিকতা হ্রাস; বড় আকারের মেশিন লার্নিং।
উপসংহার
বিশেষজ্ঞদের প্রোগ্রামগুলির মধ্যে পার্থক্যগুলি এখনও স্পষ্ট নয়। জেনারেলিস্ট এবং বিশেষজ্ঞ প্রোগ্রামগুলির মধ্যে পার্থক্যগুলি এখনও স্পষ্ট নয়। যাইহোক, বইয়ের প্রদত্ত তালিকা পড়ার পরে, পাঠক ডেটা বিশ্লেষক, ডেটা ইঞ্জিনিয়ারিং এবং ডেটা সায়েন্টিস্টের বিশেষ ভূমিকাগুলিকে আরও ভালভাবে উপলব্ধি করার অবস্থানে থাকবেন এবং তারপরে এগিয়ে যাবেন।