Free Webinar on ডেটা ইঞ্জিনিয়ারিং Workflow : Raw ডেটা থেকে রিয়েল ইনসাইট
Free Webinar on ডেটা ইঞ্জিনিয়ারিং Workflow : Raw ডেটা থেকে রিয়েল ইনসাইট
Live class
60 mins
অগোছালো ডেটাকে ইফেক্টিভ বিজনেস ইনসাইটে কনভার্ট করতে আজই এই ফ্রি ওয়েবিনারে রেজিস্ট্রেশন করুন। শিখুন ডেটা পাইপলাইন, ETL/ELT, Data Lake ও Warehouse-এর ব্যবহার এবং বড় কোম্পানির মতো ডেটা ম্যানেজ করার স্ট্র্যাটেজি।
রবিবার, ২৫ জানুয়ারি
বিকাল ৩:০০
ZOOM (Virtual)(Ended)
Free Webinar on ডেটা ইঞ্জিনিয়ারিং Workflow : Raw ডেটা থেকে রিয়েল ইনসাইট
এই ফ্রি ওয়েবিনারে যা যা শিখবেন:
Raw ডেটার সোর্স: রিয়েল লাইফে ডেটা আসলে কোথা থেকে আসে? ইউজার অ্যাক্টিভিটি, সেন্সর বা ট্রানজ্যাকশন থেকে ডেটা জেনারেশনের প্রসেস এবং এর বিভিন্ন ধরন সম্পর্কে আইডিয়া।
ডেটা পাইপলাইনের জার্নি: একটি Raw ডেটা কীভাবে ধাপে ধাপে ক্লিন, ট্রান্সফর্ম এবং স্টোর হয়ে অ্যানালিটিক্স ও AI-এর জন্য প্রস্তুত হয় - তার সম্পূর্ণ রোডম্যাপ।
ETL vs ELT সহজ ভাষায়: এই দুটি জনপ্রিয় কনসেপ্টের মূল পার্থক্য কী? বর্তমানে ইন্ডাস্ট্রিতে কোনটির জনপ্রিয়তা বেশি এবং কেন?
ডেটা স্টোরেজ সলিউশন: Data Lake এবং Data Warehouse-এর মধ্যে পার্থক্য কী? মডার্ন কোম্পানিগুলো কেন এখন Lakehouse আর্কিটেকচারের দিকে ঝুঁকছে?
ইনসাইট জেনারেশন: প্রসেস করা ডেটা কীভাবে ড্যাশবোর্ড বা রিপোর্টে রূপ নেয়, যা দিয়ে বিজনেস লিডাররা রিয়েল লাইফের ডিসিশন গ্রহণ করেন।
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:
Raw ডেটার সোর্স: রিয়েল লাইফে ডেটা আসলে কোথা থেকে আসে? ইউজার অ্যাক্টিভিটি, সেন্সর বা ট্রানজ্যাকশন থেকে ডেটা জেনারেশনের প্রসেস এবং এর বিভিন্ন ধরন সম্পর্কে আইডিয়া।
ডেটা পাইপলাইনের জার্নি: একটি Raw ডেটা কীভাবে ধাপে ধাপে ক্লিন, ট্রান্সফর্ম এবং স্টোর হয়ে অ্যানালিটিক্স ও AI-এর জন্য প্রস্তুত হয় - তার সম্পূর্ণ রোডম্যাপ।
ETL vs ELT সহজ ভাষায়: এই দুটি জনপ্রিয় কনসেপ্টের মূল পার্থক্য কী? বর্তমানে ইন্ডাস্ট্রিতে কোনটির জনপ্রিয়তা বেশি এবং কেন?
ডেটা স্টোরেজ সলিউশন: Data Lake এবং Data Warehouse-এর মধ্যে পার্থক্য কী? মডার্ন কোম্পানিগুলো কেন এখন Lakehouse আর্কিটেকচারের দিকে ঝুঁকছে?
ইনসাইট জেনারেশন: প্রসেস করা ডেটা কীভাবে ড্যাশবোর্ড বা রিপোর্টে রূপ নেয়, যা দিয়ে বিজনেস লিডাররা রিয়েল লাইফের ডিসিশন গ্রহণ করেন।
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।