৫ মাসের স্টাডিপ্ল্যান

৪০ টি লাইভ ক্লাস

৪ টি রিয়েল লাইফ প্রজেক্ট

প্রোগ্রেস ট্র্যাকিং

উইকলি ৩ দিন সাপোর্ট ক্লাস

কমিউনিটি সাপোর্ট

লাইফটাইম এক্সেস

জব মার্কেট গাইডলাইন

ইন্টারভিউ হ্যান্ডবুক

সার্টিফিকেট

ল্যাপটপ/ডেস্কটপ (মিনিমাম ৮ জিবি র‍্যাম)

ভালো ইন্টারনেট কানেকশন

প্রোগ্রামিং ফান্ডামেন্টালস জানা থাকলে ভালো

মিনিমাম Core i3 প্রসেসর

২৫৬ জিবি এসএসডি

লেগে থাকার মানসিকতা

থাকছে ৫ টির বেশি রিয়েল লাইফ প্রজেক্ট, যেগুলো করে হয়ে যাবে মোস্ট ডিমানডিং প্রোডাক্ট বিল্ড করার অভিজ্ঞতা।

Run you first code!

ইন্টারভিউ কোয়েশ্চেন হ্যান্ডবুক ডাউনলোড করুন

ডাউনলোড করুন পুরো হ্যান্ডবুক

পাইথন প্রোগ্রামিং ল্যাংগুয়েজের উপর ফ্রি ভিডিওগুলো দেখে আপনার বেসিক ক্লিয়ার করে নিন

বেসিক ঝালাই করুন এখান থেকে

Python

Pycharm

Jupyter Notebook

Numpy

Pandas

Matplotlib

Scikit-Learn (Sklearn)

SpaCy

Tensorflow

Seaborn

টিম প্রোজেক্ট

সিভি মেকিং এবং পোর্ট ফোলিও বিল্ডিং

জব পাওয়া পর্যন্ত সাপোর্ট

আমাদের প্রো ব্যাচের ব্যাপারে একটা ভালো হেডিং হবে এখানে

Masiat Mohammad Mashfiquat

Ahmed Abdullah

Asraf Jahan Tamanna

A.R.M Salah Uddin

Md. Ashraf Uddin

আরিফুল ইসলাম অরনি

রাকিব হাসান

এসএম মেহেদী হাসান

মোঃ মহিন উদ্দিন হাসান

জিয়াউর রহমান

মোঃ জুলফিকার আলী 

সাইফুর রহমান

মিঠুন শার্মা

Md Nakibul Alam

Aszad Hossain Akib

Niaz Ibne Golzar Tanmoy

Mohammed Lasker

Md. Shahinuzzaman

Masfiq Ahamed Siam

Ainal Haque Akash

MD MAMUN ISLAM

Anam Ibn Jafar

Rakib Rahman

A T M Rajibul Akbar

Rownuk Ara Rumy

Hussain Belal

REJAUL KARIM

Mainul Islam Mahi

Md Shahin Alam

Mohsin Kamal Chowdhury

Tanvir Ahmed

Morshed Sarwer

Abu Hasan Sayem

Palash Roy

Yashwant Alvee

Mansura Mokbul

MD. Khan Mahmud Maim Hassan

Ashraful Islam

ব্যাচে ভর্তি হোন

একবিংশ শতাব্দীতে টেকনোলোজী এতটাই এগিয়ে গেছে যে, ডাটা জেনারেশন বা ক্যাপচার-এখন আর কোন সমস্যাই না। বরং এটাও ধারণা করা হচ্ছে- ২০২৫ সালে গোটা বিশ্বে বার্ষিক ডাটা জেনারেশনের পরিমাণ গিয়ে দাঁড়াবে ১৭৫ জেটাবাইটস-এ। আর এত এত ডাটা থেকে ডিসিশন নেবার জন্য আগামী ৫ বছরে গোটা বিশ্বে ১১.৫ মিলিয়ন জব অপর্চুনিটি তৈরি হতে যাচ্ছে Data Scientist, Data Analyst, Data engineer- প্রফেশনে। আর ফোর্বসের মতেও, Linkedin-এ সবচেয়ে দ্রুত বর্ধনশীল চাকরি হচ্ছে ডাটা সায়েন্স ও মেশিন লার্নিং। ডাটা সায়েন্সের এই কম্পিটিটিভ ওয়ার্ল্ডে আপনাকে একজন দক্ষ প্রফেশনাল হিসেবে তৈরি করতেই Ostad দেশসেরা ডাটা সায়েন্স প্র্যাক্টিশনার, ইন্ডাস্ট্রি লিডারদের সহায়তায় তৈরি করেছে Certificate Program in Data Science &amp; Machine Learning with Python for Beginners&nbsp;
কোর্সটি কাদের জন্য?
- কোন কোডিং নলেজ নেই কিন্তু এরপরও ডাটা থেকে মিনিংফুল ইনসাইট ও ডিসিশন নিতে চান, তাদের জন্যই এই কোর্স
- বিজনেস বা ডাটা এনালিটিক্সে ভবিষ্যতে যারা কাজ করতে চান তাদের তো মাস্ট জয়েন করা উচিত
- যেকোন ব্যাকগ্রাউন্ডের স্টুডেন্ট যিনি ডাটা সায়েন্সে ক্যারিয়ার গড়তে চান
- জবে আছেন এবং চাচ্ছেন ডাটা সায়েন্স সেক্টরে ক্যারিয়ার সুইচ করতে

  Group by Ostad Data Science community @Bangladesh

লিঙ্কডইনের ডিমান্ডিং জবগুলোর মধ্যে একটি তা হলো ডাটা সায়েন্স। প্রতিনিয়ত বেড়েই চলেছে এর চাহিদা। কিন্তু সঠিক গাইডলাইনের মাধ্যমে বেসিক শেখার সুযোগ পায় না বলে আগ্রহীরা শুরু করতে পারে না তাদের ডাটা সায়েন্স শেখার জার্নিটা। আমরা রেকর্ডেড এই কোর্সের মাধ্যমে আপনাকে বেসিক শিখিয়ে দিবো এবং গাইড করবো কীভাবে শেখার যাত্রাকে নিয়ে যাবেন পরবর্তী ধাপে, যাতে জব কিংবা ফ্রিল্যান্সিং করে আপনিও শুরু করতে পারেন নিজের ইনকাম। তবে এই এক কোর্স করেই আপনি একদম এক্সপার্ট হয়ে যাবেন না, তবে ব্যাসিক বা ফান্ডামেন্টাল বিষয়গুলো আপনার অনেক ক্লিয়ার হয়ে যাবে।&nbsp;
&nbsp;
কোর্সটি কাদের জন্য?&nbsp;
- যারা ডাটা সায়েন্স সেক্টরে একদম নতুন, একদম কোন জ্ঞান নেই তাঁদের জন্য - যারা চাচ্ছেন ডাটা সায়েন্স সেক্টরে ক্যারিয়ার শুরু করতে

ডাটা সায়েন্স ফান্ডামেন্টালস

Basic Python Masterclass for Data Science

সাপোর্ট ক্লাস

MD. Arif Istiake Sunny

Crafting a Job-Winning CV for Data Science & Machine Learning Roles

Data Science এবং ফ্রিল্যান্সিং

Career Path in Data Science: From Beginner to Pro

ডেটা সাইন্সের জন্য পাইথনের হাতেখড়ি

Data Science for Researcher

Data Analysis Using Pandas

Exploratory Data Analysis (EDA)

Handwritten digits classification using KNN

Customer Segmentation Using RFM & KMeans

ব্যাচের কার্যক্রম - মেইন লাইভ ক্লাস শুরুর আগেই যারা ইনরোল করেছেন, তারা কি বসে থাকবেন ? না! এই মডিউলে ব্যাসিক বেশ কিছু ভিডিও দেওয়া আছে। শুরু হয়ে যাক তবে শেখার জার্নি!&nbsp;

শুরুর আগে শুরু

1.1 Python Env...ent Setup

1.2 Run Your First ever Python Code

2.1 Introduction to String

2.2 Indexing in String

2.3 String Immutability

পাইথন ও ব্যাসিক পাইথন সিনটেক্স এর পরিচিতি

ল্যাঙ্গুয়েজ কম্পোনেন্ট ও লুপ

পাইথন প্রোগ্রামিং ফান্ডামেন্টালস পার্ট ১

লিস্ট, টুপলস, সেট, ডিকশনারিজ

ফাংশন

পাইথন প্রোগ্রামিং ফান্ডামেন্টালস পার্ট ২

ক্লাস, অবজেক্ট ও মেথড

রিভিউ ক্লাস

পাইথন প্রোগ্রামিং ফান্ডামেন্টালস পার্ট ৩

বেসিক পাইথন প্রোগ্রামিং (Module 0-3)

SQL নরমালাইজেশন/কুয়েরি

SQL জয়েনিং/ইউনিয়ন

SQL ফান্ডামেন্টালস

ডেটাবেইজ (Module 4-4)

NumPy ব্যবহার করে ডেটা অ্যানালাইসিস

Pandas ব্যবহার করে ডেটা অ্যানালাইসিস পার্ট ১

Numpy & Pandas এর সাথে ডেটা অ্যানালাইসিস পার্ট ১

Live Class 1: Pandas Data Manipulation BasicsPandas Topics: Loading Data into Pandas (CSV, Excel) | Selecting and Filtering Data in DataFrames Live Class 2: Numpy Attributes and Advanced Pandas OperationsPandas Topics: Data Cleaning with Pandas | Handling Missing Data | Dropping and Filling Data | Basic Data Aggregations in Pandas (sum(), mean(), median(),&nbsp;count())

Pandas ব্যবহার করে ডেটা অ্যানালাইসিস পার্ট ২

Pandas ব্যবহার করে প্রজেক্ট ডেটা অ্যানালাইসিস

Numpy & Pandas এর সাথে ডেটা অ্যানালাইসিস পার্ট ২

ডেটা অ্যানালাইসিস (Module 5-6)

Live Class 1: Understanding Data Types and Central Tendency Qualitative Data | Quantitative Data | Central Tendency: Mean, Median, Mode Live Class 2: Dispersion, Distribution, and Correlation Measures of Dispersion: Variance, Standard Deviation | Normal Distribution | Coefficient of Correlation

স্ট্যাটিস্টিকস পার্ট ১

স্ট্যাটিস্টিকস পার্ট ২

ডেটা সায়েন্সের জন্য ব্যাসিক স্ট্যাটিস্টিকস

স্ট্যাটিসটিক্স (Module 7-7)

<blockquote>Live Class 1: Introduction to Data Visualization and TypesExploratory Data Analysis | Time Series Data Visualization | Geospatial Data Visualization (Matplotlib)</blockquote> Live Class 2: Advanced Data Visualization TechniquesText and Document Visualization | Multidimensional Data Visualization | Comparative Visualization (Embedding)

Matplotlib ব্যবহার করে ডেটা ভিজ্যুয়ালাইজেশন

Pandas ব্যবহার করে ডেটা ভিজ্যুয়ালাইজেশন

ডেটা ভিজ্যুয়ালাইজেশন পার্ট ১

Live Class 1: Advanced Data Visualization TechniquesNetwork Data Visualization | Interactive Data Visualization (Seaborn) Live Class 2: Dashboard and Visual AnalyticsDashboard Design and Development | Visual Analytics (Plotly)

Seaborn ব্যবহার করে ডেটা ভিজ্যুয়ালাইজেশন

ডেটা ভিজ্যুয়ালাইজেশন পার্ট ২

ডেটা ভিজ্যুয়ালাইজেশন (Module 8-9)

মেশিন লার্নিং পরিচিতি

ফিচার Sacling, PCA

মেশিন লার্নিং | ফিচার স্কেলিং, PCA

Live Class 1: Linear Regression and Outlier Detection Simple Linear Regression | Multiple Linear Regression Code | Outliers STD z score | Outliers IQR Live Class 2: Feature Engineering and Encoding Feature Extraction | Encoding

ফিচার ইঞ্জিনিয়ারিং

লিনার ইঞ্জিনিয়ারিং

মেশিন লার্নিং | ফিচার & লিনিয়ার ইঞ্জিনিয়ারিং

Live Class 1: Logistic Regression Models Logistic Regression | Binary Logistic Regression Live Class 2: KNN Classifier K Nearest Neighbor (KNN) Classifier

লজিস্টিক রিগ্রেশন মডেল

K Nearest Neighbors

মেশিন লার্নিং । লজিস্টিক রিগ্রেশন মডেল | KNN

Live Class 1: Decision Tree Classification Decision Tree Classification Live Class 2: Support Vector MachineSupport Vector Machine (SVM)&nbsp;

ডিসিশন ট্রি

সাপোর্ট ভেক্টর মেশিন

মেশিন লার্নিং | ডিসিশন ট্রি | সাপোর্ট ভেক্টর মেশিন

Live Class 1: K-Mean Clustering Algorithm Live Class 2: Naive Bayesian Classifier

K Means Clustering

সময় সিরিজ অ্যানালাইসিস

মেশিন লার্নিং | K Means Clustering | Time Series Analysis

ইন্ট্রোডাকশন ট্যু আর্টিফিসিয়াল নিউরাল নেটওয়ার্ক

ইন্ট্রোডাকশন ট্যু ন্যাচার ল্যাংগুয়েজ প্রসেসিং

ইন্ট্রোডাকশন ট্যু এডভান্সড ডেটা সায়েন্স

মেশিন লার্নিং (বেসিক ট্যু এডভ্যান্স) (Module 10-15)

Nazmus Sakib Ahmed

Live Class 1: Data Science with AI – Data Analysis &amp; VisualizationTopics: AI in Data Science | AI-enhanced data analysis concepts | Practical applications | Data transformation | Data Summarization | Creating Interactive Charts | AI-Powered Visualizations | AI-Driven Insights | Automated Data Exploration | AI-Based Pattern Detection&nbsp;Practical Project 1: AI-Powered Data Visualization Live Class 2: Machine Learning with AI – Building Your First ML ModelTopics: Machine Learning with AI | AI-Powered Model OptimizationPractical Project 2: AI-Powered Machine Learning Model

Data Science & Machine Learning with AI

Use of AI in Data Science & Machine Learning (Module 16-16)

<blockquote>Live Class 1: Mapping the Data Science Career Landscape Topics: Evolution of DS &amp; ML Careers | Data Analyst vs. Data Scientist vs. ML Engineer | Key Skills: Technical, Analytical, Soft | Global &amp; Remote Market Trends | Local &amp; South Asian Job Insights | Skill Gap Analysis | Learning Paths &amp; Certifications | Portfolio Building (GitHub, Kaggle, Blogs) | Continuous Learning Importance | 6–12 Month Career Plan</blockquote> <blockquote>Live Class 2: CV &amp; Interview Mastery for Data Roles Topics: Effective CV for Data Roles | Showcasing Projects, Skills &amp; Achievements | Using Data-Driven Keywords | ATS-Friendly CV Formatting | Real CV Examples | What Recruiters Look for | Common HR Interview Questions &amp; Answers | Personal Branding (LinkedIn, Portfolio, Email) | Interview Do’s and Don’ts</blockquote> Assignment :Submit your updated CV for a Data Role using the learned format. Also, prepare a mock LinkedIn bio for feedback.

জব গাইডলাইন মাস্টারক্লাস ১

জব গাইডলাইন মাস্টারক্লাস ২

Career & CV Blueprint for Data Science Jobs

&nbsp;Live Class 1: Getting Started with Freelancing Topics: Platforms: Upwork, Fiverr, Freelancer, Toptal | Creating Winning Profiles | Portfolio Projects to Display | Crafting Proposals that Get Attention | Common Freelance Gigs in Data Science &nbsp;Live Class 2: Managing Freelance Projects Topics: Scoping Projects &amp; Client Communication | Time Management &amp; Pricing | Case Studies: Real Freelance Success Stories | Scaling to Long-term Clients &nbsp;Assignment:Create a dummy freelance profile and write 2 sample proposals for common Data jobs. Submit a portfolio link with at least one GitHub project.

Freelancing in Data Science

Live Class 1: Mock Interview Preparation Topics: SQL, Python, Pandas Scenario Questions | Business Problem-Solving Questions | Hands-on Demo: Walkthrough of a real ML mini-case | Feedback &amp; Improvement Tips Live Class 2: Conducting the Mock Interview Topics: Student Portfolio Walkthroughs | Mock Interview Sessions | Real-Time Feedback | Peer &amp; Mentor Review | Reflection &amp; Q&amp;A