Free Webinar on নরমালাইজেশন আর ডিনরমালাইজেশনের ব্যবহার!
Free Webinar on নরমালাইজেশন আর ডিনরমালাইজেশনের ব্যবহার!
Live class
60 mins
ডেটাবেস স্লো চলছে বা ডিজাইন নিয়ে কনফিউশন আছে? নরমালাইজেশন আর ডিনরমালাইজেশনের সঠিক ব্যবহার শিখতে এখনই ফ্রি ওয়েবিনারে রেজিস্ট্রেশন করুন। সিট সীমিত, তাই রেজিস্ট্রেশন করে নিন আজই।
শুক্রবার, ১৯ ডিসেম্বর
বিকাল ৩:০০
ZOOM (Virtual)(Ended)
Free Webinar on নরমালাইজেশন আর ডিনরমালাইজেশনের ব্যবহার!
Watch past session
এই ফ্রি ওয়েবিনারে যা যা শিখবেন:
ডেটাবেস ডিজাইনের মেইন ফাউন্ডেশন: আমরা কেন শুধু একটি বড় টেবিল ব্যবহার করি না? ডেটাবেস ডিজাইনের পিছনে থাকা মেইন কারণ এবং চ্যালেঞ্জগুলো বিস্তারিতভাবে ব্যাখ্যা করা হবে।
Normalization: ডুপ্লিকেট ডেটা বাদ দেওয়া: ডেটা অর্গানাইজ করার স্ট্র্যাটেজি, যা ডেটার ডুপলিকেশন রোধ করে এবং ডেটা ইন্টিগ্রিটি বজায় রাখতে সাহায্য করে।
Denormalization: কম সময়ে অ্যানালিটিক্সের সল্যুশন: অ্যানালিটিক্স এবং রিপোর্টিংয়ের স্পিড বাড়ানোর জন্য কীভাবে স্ট্র্যাটেজিক্যালি ডেটাকে ফ্ল্যাটেন করা হয় এবং এর সুবিধা-অসুবিধা।
হাতে-কলমে লার্নিং: Normalization এবং Denormalization কীভাবে রিয়েল লাইফে কাজ করে - তা একটি সরাসরি SQL ডেমোর মাধ্যমে দেখানো হবে।
গোল্ডেন রুল: ডেটাবেস ডিজাইনের আসল নিয়ম: আপনি কীভাবে ডেটা কোয়েরি করবেন, তার ওপর ভিত্তি করে কীভাবে ডিজাইনকে ফাইন টিউন করতে হয়।
কখন কোনটি ব্যবহার করবেন?: একটি ক্লিন ডিসিশন নেওয়ার গাইডলাইন যা আপনি আপনার প্রজেক্টে অ্যাপলাই করতে পারবেন।
AI-এর যুগে কেন ডেটা ইঞ্জিনিয়ারিং শিখবেন?
ডিমান্ড প্রচুর, বেতনও বেশি: আর্টিফিশিয়াল ইন্টেলিজেন্স (AI) বা মেশিন লার্নিং (ML) - সবকিছুই নির্ভর করে সঠিক ডেটার ওপর। তাই ভালো ডেটা পাইপলাইন বানানোর জন্য এখন সব কোম্পানিই ডেটা ইঞ্জিনিয়ার খুঁজছে।
AI আর ML-এর ফাউন্ডেশন: আপনি যদি AI বা ডেটা সায়েন্স নিয়ে কাজ করতে চান, তার আগে কিন্তু ক্লিন ডেটা লাগবে। ডেটা ইঞ্জিনিয়াররা সেই ডেটা তৈরি করে, যা ছাড়া AI মডেল কাজই করতে পারে না।
রিয়েল-ওয়ার্ল্ড প্রবলেম সল্ভিং: ডেটা ইঞ্জিনিয়ারিং আপনাকে শেখাবে কীভাবে বড় বড় ডেটাবেস (Big Data) ম্যানেজ করে, ক্লিনিং (ETL/ELT) করে এবং ক্লাউড টুলস (AWS, GCP) দিয়ে বিজনেস ডিসিশন নেওয়ার জন্য ডেটাকে প্রিপেয়ার করতে হয়।
ক্যারিয়ার গ্রোথ অনেক ফাস্ট: টেক, ফিন্যান্স, হেলথকেয়ার, ই-কমার্স - সব সেক্টরেই এখন ডেটা নিয়ে কাজ হচ্ছে। ডেটা ইঞ্জিনিয়ারিং আপনাকে এমন বহু ইন্ডাস্ট্রিতে কাজ করার সুযোগ দেবে, যেখানে আপনার স্কিল দ্রুত বাড়বে এবং প্রফেশনাল গ্রোথও হবে এক্সপোনেনশিয়াল।
ফুল-স্ট্যাকের কাছাকাছি থাকা: ডেটা ইঞ্জিনিয়ারিংয়ে আপনি Python, SQL থেকে শুরু করে DevOps (Docker, Airflow) পর্যন্ত অনেক কিছু শিখবেন। এর ফলে আপনি শুধু ডেটা নিয়েই নয়, ইনফ্রাস্ট্রাকচার এবং অ্যাপ্লিকেশন ডেপ্লয়মেন্টের গুরুত্বপূর্ণ অংশগুলোও বুঝতে পারবেন।
Course Blueprint
Data Engineering Career Path (Guidelines)
Download the guidelines for FREE!
এই ফ্রি ওয়েবিনারে যা যা শিখবেন:
ডেটাবেস ডিজাইনের মেইন ফাউন্ডেশন: আমরা কেন শুধু একটি বড় টেবিল ব্যবহার করি না? ডেটাবেস ডিজাইনের পিছনে থাকা মেইন কারণ এবং চ্যালেঞ্জগুলো বিস্তারিতভাবে ব্যাখ্যা করা হবে।
Normalization: ডুপ্লিকেট ডেটা বাদ দেওয়া: ডেটা অর্গানাইজ করার স্ট্র্যাটেজি, যা ডেটার ডুপলিকেশন রোধ করে এবং ডেটা ইন্টিগ্রিটি বজায় রাখতে সাহায্য করে।
Denormalization: কম সময়ে অ্যানালিটিক্সের সল্যুশন: অ্যানালিটিক্স এবং রিপোর্টিংয়ের স্পিড বাড়ানোর জন্য কীভাবে স্ট্র্যাটেজিক্যালি ডেটাকে ফ্ল্যাটেন করা হয় এবং এর সুবিধা-অসুবিধা।
হাতে-কলমে লার্নিং: Normalization এবং Denormalization কীভাবে রিয়েল লাইফে কাজ করে - তা একটি সরাসরি SQL ডেমোর মাধ্যমে দেখানো হবে।
গোল্ডেন রুল: ডেটাবেস ডিজাইনের আসল নিয়ম: আপনি কীভাবে ডেটা কোয়েরি করবেন, তার ওপর ভিত্তি করে কীভাবে ডিজাইনকে ফাইন টিউন করতে হয়।
কখন কোনটি ব্যবহার করবেন?: একটি ক্লিন ডিসিশন নেওয়ার গাইডলাইন যা আপনি আপনার প্রজেক্টে অ্যাপলাই করতে পারবেন।
AI-এর যুগে কেন ডেটা ইঞ্জিনিয়ারিং শিখবেন?
ডিমান্ড প্রচুর, বেতনও বেশি: আর্টিফিশিয়াল ইন্টেলিজেন্স (AI) বা মেশিন লার্নিং (ML) - সবকিছুই নির্ভর করে সঠিক ডেটার ওপর। তাই ভালো ডেটা পাইপলাইন বানানোর জন্য এখন সব কোম্পানিই ডেটা ইঞ্জিনিয়ার খুঁজছে।
AI আর ML-এর ফাউন্ডেশন: আপনি যদি AI বা ডেটা সায়েন্স নিয়ে কাজ করতে চান, তার আগে কিন্তু ক্লিন ডেটা লাগবে। ডেটা ইঞ্জিনিয়াররা সেই ডেটা তৈরি করে, যা ছাড়া AI মডেল কাজই করতে পারে না।
রিয়েল-ওয়ার্ল্ড প্রবলেম সল্ভিং: ডেটা ইঞ্জিনিয়ারিং আপনাকে শেখাবে কীভাবে বড় বড় ডেটাবেস (Big Data) ম্যানেজ করে, ক্লিনিং (ETL/ELT) করে এবং ক্লাউড টুলস (AWS, GCP) দিয়ে বিজনেস ডিসিশন নেওয়ার জন্য ডেটাকে প্রিপেয়ার করতে হয়।
ক্যারিয়ার গ্রোথ অনেক ফাস্ট: টেক, ফিন্যান্স, হেলথকেয়ার, ই-কমার্স - সব সেক্টরেই এখন ডেটা নিয়ে কাজ হচ্ছে। ডেটা ইঞ্জিনিয়ারিং আপনাকে এমন বহু ইন্ডাস্ট্রিতে কাজ করার সুযোগ দেবে, যেখানে আপনার স্কিল দ্রুত বাড়বে এবং প্রফেশনাল গ্রোথও হবে এক্সপোনেনশিয়াল।
ফুল-স্ট্যাকের কাছাকাছি থাকা: ডেটা ইঞ্জিনিয়ারিংয়ে আপনি Python, SQL থেকে শুরু করে DevOps (Docker, Airflow) পর্যন্ত অনেক কিছু শিখবেন। এর ফলে আপনি শুধু ডেটা নিয়েই নয়, ইনফ্রাস্ট্রাকচার এবং অ্যাপ্লিকেশন ডেপ্লয়মেন্টের গুরুত্বপূর্ণ অংশগুলোও বুঝতে পারবেন।