ডেটা-চালিত সংস্কৃতির দিকে অগ্রসর হওয়া সংস্থাগুলি সিদ্ধান্ত নেওয়ার ক্ষেত্রে ডেটা এবং মেশিন লার্নিং (ML) ব্যবহার করে। ডেটা থেকে ML-ভিত্তিক সিদ্ধান্ত নেওয়ার জন্য, ML মডেলগুলিকে প্রশিক্ষণ দেওয়ার জন্য আপনার ডেটা উপলব্ধ, অ্যাক্সেসযোগ্য, পরিষ্কার এবং সঠিক বিন্যাসে প্রয়োজন৷ একটি মাল্টি-অ্যাকাউন্ট আর্কিটেকচার সহ সংস্থাগুলি এমন পরিস্থিতি এড়াতে চায় যেখানে তাদের অবশ্যই একটি অ্যাকাউন্ট থেকে ডেটা বের করতে হবে এবং ডেটা প্রস্তুতি কার্যক্রমের জন্য এটি অন্য অ্যাকাউন্টে লোড করতে হবে। বিভিন্ন অ্যাকাউন্টে বিভিন্ন এক্সট্রাক্ট, ট্রান্সফর্ম এবং লোড (ETL) কাজগুলি ম্যানুয়ালি তৈরি করা এবং বজায় রাখা জটিলতা এবং খরচ যোগ করে এবং আপনার ডেটা সুরক্ষিত রাখার জন্য শাসন, সম্মতি এবং নিরাপত্তার সর্বোত্তম অনুশীলনগুলি বজায় রাখা আরও কঠিন করে তোলে।
আমাজন রেডশিফ্ট একটি দ্রুত, সম্পূর্ণরূপে পরিচালিত ক্লাউড ডেটা গুদাম। Amazon Redshift ক্রস-অ্যাকাউন্ট ডেটা ভাগ করে নেওয়ার বৈশিষ্ট্যটি বিভিন্ন AWS অ্যাকাউন্টের যেকোনো সংখ্যক স্টেকহোল্ডারের সাথে আপনার Amazon Redshift ডেটা গুদামে তাজা, সম্পূর্ণ এবং সামঞ্জস্যপূর্ণ ডেটা ভাগ করার একটি সহজ এবং নিরাপদ উপায় প্রদান করে। অ্যামাজন সেজমেকার ডেটা র্যাংলার এর একটি ক্ষমতা আমাজন সেজমেকার এটি একটি ভিজ্যুয়াল ইন্টারফেস ব্যবহার করে ML অ্যাপ্লিকেশনগুলির জন্য ডেটা প্রস্তুত করতে ডেটা বিজ্ঞানী এবং প্রকৌশলীদের জন্য দ্রুততর করে তোলে৷ ডেটা র্যাংলার আপনাকে অ্যামাজন রেডশিফ্ট ডেটাশেয়ারের সাথে সংযোগ করে ML-এর জন্য ডেটা অন্বেষণ এবং রূপান্তর করতে দেয়।
এই পোস্টে, আমরা একটি আমাজন রেডশিফ্ট ডেটাশেয়ার ব্যবহার করে একটি ক্রস-অ্যাকাউন্ট ইন্টিগ্রেশন সেট আপ করার এবং ডেটা র্যাংলার ব্যবহার করে ডেটা প্রস্তুত করার মাধ্যমে চলেছি।
সমাধান ওভারভিউ
আমরা দুটি AWS অ্যাকাউন্ট দিয়ে শুরু করি: Amazon Redshift ডেটা গুদামের একটি প্রযোজক অ্যাকাউন্ট এবং SageMaker ML ব্যবহারের ক্ষেত্রে একটি ভোক্তা অ্যাকাউন্ট। এই পোস্টের জন্য, আমরা ব্যবহার করি ব্যাংকিং ডেটাসেট. অনুসরণ করতে, আপনার স্থানীয় মেশিনে ডেটাসেট ডাউনলোড করুন। নিম্নলিখিত কর্মপ্রবাহের একটি উচ্চ-স্তরের ওভারভিউ:
- প্রযোজক অ্যাকাউন্টে একটি Amazon Redshift RA3 ক্লাস্টার চালু করুন এবং ডেটাসেট লোড করুন।
- প্রযোজক অ্যাকাউন্টে একটি Amazon Redshift ডেটাশেয়ার তৈরি করুন এবং গ্রাহক অ্যাকাউন্টটিকে ডেটা অ্যাক্সেস করার অনুমতি দিন।
- ভোক্তা অ্যাকাউন্টে Amazon Redshift ডেটাশেয়ার অ্যাক্সেস করুন।
- ভোক্তা অ্যাকাউন্টে ডেটা র্যাংলারের সাথে ডেটা বিশ্লেষণ এবং প্রক্রিয়া করুন এবং আপনার ডেটা প্রস্তুতির কর্মপ্রবাহ তৈরি করুন।
সম্পর্কে সচেতন থাকুন বিবেচ্য বিষয় অ্যামাজন রেডশিফ্ট ডেটা শেয়ারিংয়ের সাথে কাজ করার জন্য:
- একাধিক AWS অ্যাকাউন্ট - আপনার কমপক্ষে দুটি AWS অ্যাকাউন্ট দরকার: একটি প্রযোজক অ্যাকাউন্ট এবং একটি ভোক্তা অ্যাকাউন্ট।
- ক্লাস্টার টাইপ - RA3 ক্লাস্টার টাইপে ডেটা শেয়ারিং সমর্থিত। একটি Amazon Redshift ক্লাস্টার চালু করার সময়, RA3 ক্লাস্টারের ধরনটি বেছে নেওয়ার বিষয়টি নিশ্চিত করুন৷
- এনক্রিপশন - ডেটা শেয়ারিং কাজ করার জন্য, প্রযোজক এবং ভোক্তা উভয় ক্লাস্টার অবশ্যই এনক্রিপ্ট করা উচিত এবং একই AWS অঞ্চলে হওয়া উচিত।
- অঞ্চল – সমস্ত Amazon Redshift-এর জন্য ক্রস-অ্যাকাউন্ট ডেটা শেয়ারিং উপলব্ধ RA3 নোডের ধরন ইউএস ইস্ট (এন. ভার্জিনিয়া), ইউএস ইস্ট (ওহিও), ইউএস ওয়েস্ট (এন. ক্যালিফোর্নিয়া), ইউএস ওয়েস্ট (ওরেগন), এশিয়া প্যাসিফিক (মুম্বাই), এশিয়া প্যাসিফিক (সিউল), এশিয়া প্যাসিফিক (সিঙ্গাপুর), এশিয়া প্যাসিফিক ( সিডনি), এশিয়া প্যাসিফিক (টোকিও), কানাডা (সেন্ট্রাল), ইউরোপ (ফ্রাঙ্কফুর্ট), ইউরোপ (আয়ারল্যান্ড), ইউরোপ (লন্ডন), ইউরোপ (প্যারিস), ইউরোপ (স্টকহোম) এবং দক্ষিণ আমেরিকা (সাও পাওলো)।
- প্রাইসিং - একই অঞ্চলে থাকা ক্লাস্টারগুলিতে ক্রস-অ্যাকাউন্ট ডেটা শেয়ারিং উপলব্ধ। ডেটা শেয়ার করতে কোন খরচ নেই। আপনি শুধু অ্যামাজন রেডশিফ্ট ক্লাস্টারগুলির জন্য অর্থ প্রদান করেন যা ভাগ করে নেওয়ার ক্ষেত্রে অংশগ্রহণ করে৷
ক্রস-অ্যাকাউন্ট ডেটা শেয়ারিং একটি দ্বি-পদক্ষেপ প্রক্রিয়া। প্রথমত, একজন প্রযোজক ক্লাস্টার অ্যাডমিনিস্ট্রেটর একটি ডেটাশেয়ার তৈরি করে, অবজেক্ট যোগ করে এবং ভোক্তা অ্যাকাউন্টে অ্যাক্সেস দেয়। তারপরে প্রযোজক অ্যাকাউন্ট প্রশাসক নির্দিষ্ট ভোক্তার জন্য ডেটা ভাগ করে নেওয়ার অনুমোদন দেয়। আপনি Amazon Redshift কনসোল থেকে এটি করতে পারেন।
প্রযোজক অ্যাকাউন্টে একটি Amazon Redshift ডেটাশেয়ার তৈরি করুন
আপনার ডেটাশেয়ার তৈরি করতে, নিম্নলিখিত পদক্ষেপগুলি সম্পূর্ণ করুন:
- Amazon Redshift কনসোলে, একটি Amazon Redshift ক্লাস্টার তৈরি করুন।
- নির্দিষ্ট করুন উত্পাদনের এবং RA3 নোড টাইপ নির্বাচন করুন।
- অধীনে অতিরিক্ত কনফিগারেশন, অনির্বাচন করুন ডিফল্ট ব্যবহার করুন.
- অধীনে ডাটাবেস কনফিগারেশন, আপনার ক্লাস্টারের জন্য এনক্রিপশন সেট আপ করুন।
- আপনি ক্লাস্টার তৈরি করার পরে, সরাসরি বিপণন ব্যাঙ্ক ডেটাসেট আমদানি করুন৷ আপনি নিম্নলিখিত URL থেকে ডাউনলোড করতে পারেন: https://sagemaker-sample-data-us-west-2.s3-us-west-2.amazonaws.com/autopilot/direct_marketing/bank-additional.zip.
- আপলোড
bank-additional-full.csv
একটিতে আমাজন সিম্পল স্টোরেজ সার্ভিস (Amazon S3) বালতিতে আপনার ক্লাস্টার অ্যাক্সেস আছে। - Amazon Redshift ক্যোয়ারী এডিটর ব্যবহার করুন এবং Amazon Redshift-এ ডেটা কপি করতে নিম্নলিখিত SQL ক্যোয়ারী চালান:
- ক্লাস্টার বিশদ পৃষ্ঠায় এবং তে নেভিগেট করুন৷ ডেটাশেয়ার ট্যাব, চয়ন করুন ডেটাশেয়ার তৈরি করুন.
- জন্য ডাটাশেয়ার নাম, একটি নাম লিখুন।
- জন্য ডাটাবেস নাম, একটি ডাটাবেস নির্বাচন করুন।
- মধ্যে ডেটাশেয়ার অবজেক্ট যোগ করুন বিভাগে, আপনি ডেটাশেয়ারে অন্তর্ভুক্ত করতে চান এমন ডাটাবেস থেকে বস্তুগুলি নির্বাচন করুন।
আপনি অন্যদের সাথে কী ভাগ করতে চান তার উপর আপনার দানাদার নিয়ন্ত্রণ রয়েছে৷ সরলতার জন্য, আমরা সমস্ত টেবিল শেয়ার করি। অনুশীলনে, আপনি এক বা একাধিক টেবিল, ভিউ বা ব্যবহারকারী-সংজ্ঞায়িত ফাংশন বেছে নিতে পারেন। - বেছে নিন বিজ্ঞাপন.
- ডেটা গ্রাহকদের যোগ করতে, নির্বাচন করুন ডেটাশেয়ারে AWS অ্যাকাউন্ট যোগ করুন এবং আপনার সেকেন্ডারি AWS অ্যাকাউন্ট আইডি যোগ করুন।
- বেছে নিন ডেটাশেয়ার তৈরি করুন.
- আপনি এইমাত্র তৈরি করা ডেটা ভোক্তাকে অনুমোদন করতে, এ যান৷ ডেটাশেয়ার Amazon Redshift কনসোলে পৃষ্ঠা এবং নতুন ডেটাশেয়ার চয়ন করুন।
- ডেটা ভোক্তা নির্বাচন করুন এবং নির্বাচন করুন অনুমোদন করা.
থেকে ভোক্তা অবস্থা পরিবর্তিত হয় Pending authorization
থেকে Authorized
.
ভোক্তা AWS অ্যাকাউন্টে Amazon Redshift ক্রস-অ্যাকাউন্ট ডেটাশেয়ার অ্যাক্সেস করুন
এখন যেহেতু ডেটাশেয়ার সেট আপ করা হয়েছে, ডেটাশেয়ার ব্যবহার করতে আপনার ভোক্তা AWS অ্যাকাউন্টে স্যুইচ করুন৷ নিশ্চিত করুন যে আপনার গ্রাহক অ্যাকাউন্টে অন্তত একটি অ্যামাজন রেডশিফ্ট ক্লাস্টার তৈরি করা আছে। ক্লাস্টারটিকে এনক্রিপ্ট করতে হবে এবং উত্স হিসাবে একই অঞ্চলে থাকতে হবে৷
- Amazon Redshift কনসোলে, নির্বাচন করুন ডেটাশেয়ার নেভিগেশন ফলকে।
- উপরে অন্যান্য অ্যাকাউন্ট থেকে ট্যাবে, আপনার তৈরি করা ডেটাশেয়ার নির্বাচন করুন এবং নির্বাচন করুন সহযোগী.
- আপনি এই অ্যাকাউন্টের এক বা একাধিক ক্লাস্টারের সাথে ডেটাশেয়ারকে সংযুক্ত করতে পারেন বা সমগ্র অ্যাকাউন্টের সাথে ডেটাশেয়ারটিকে সংযুক্ত করতে পারেন যাতে ভোক্তা অ্যাকাউন্টের বর্তমান এবং ভবিষ্যতের ক্লাস্টারগুলি এই ভাগে অ্যাক্সেস পেতে পারে৷
- আপনার সংযোগ বিশদ উল্লেখ করুন এবং নির্বাচন করুন সংযোগ করা.
- বেছে নিন ডেটাশেয়ার থেকে ডাটাবেস তৈরি করুন এবং আপনার নতুন ডাটাবেসের জন্য একটি নাম লিখুন।
- ডেটাশেয়ার পরীক্ষা করার জন্য, ক্যোয়ারী এডিটরে যান এবং ডেটাশেয়ারের অংশ হিসাবে সমস্ত বস্তু উপলব্ধ রয়েছে তা নিশ্চিত করতে নতুন ডাটাবেসের বিরুদ্ধে অনুসন্ধান চালান।
ডেটা র্যাংলারের সাথে ডেটা বিশ্লেষণ এবং প্রক্রিয়া করুন
অ্যামাজন রেডশিফ্টে ডেটাশেয়ার হিসাবে তৈরি ক্রস-অ্যাকাউন্ট ডেটা অ্যাক্সেস করতে আপনি এখন ডেটা র্যাংলার ব্যবহার করতে পারেন।
- খোলা অ্যামাজন সেজমেকার স্টুডিও.
- উপরে ফাইল মেনু, নির্বাচন করুন নতুন এবং ডেটা র্যাংলার প্রবাহ.
- উপরে আমদানি ট্যাব, চয়ন করুন ডেটা উত্স যুক্ত করুন এবং আমাজন রেডশিফ্ট.
- ডেটাশেয়ারের জন্য গ্রাহক অ্যাকাউন্টে আপনি এইমাত্র তৈরি করেছেন অ্যামাজন রেডশিফ্ট ক্লাস্টারের সংযোগের বিবরণ লিখুন।
- বেছে নিন সংযোগ করা.
- ব্যবহার এডাব্লুএস আইডেন্টিটি এবং অ্যাক্সেস ম্যানেজমেন্ট (IAM) ভূমিকা আপনি আপনার Amazon Redshift ক্লাস্টারের জন্য ব্যবহার করেছেন।
মনে রাখবেন যে যদিও ডেটাশেয়ারটি অ্যামাজন রেডশিফ্ট ক্লাস্টারে একটি নতুন ডাটাবেস, আপনি ডেটা র্যাংলার থেকে সরাসরি এটির সাথে সংযোগ করতে পারবেন না।
সঠিক উপায় হল প্রথমে ডিফল্ট ক্লাস্টার ডাটাবেসের সাথে সংযোগ করা এবং তারপর ডেটাশেয়ার ডাটাবেস অনুসন্ধান করতে SQL ব্যবহার করা। ডিফল্ট ক্লাস্টার ডাটাবেসের সাথে সংযোগের জন্য প্রয়োজনীয় তথ্য প্রদান করুন। উল্লেখ্য যে একটি AWS কী ব্যবস্থাপনা পরিষেবা সংযোগ করার জন্য (AWS KMS) কী আইডির প্রয়োজন নেই।
ডেটা র্যাংলার এখন অ্যামাজন রেডশিফ্টের সাথে সংযুক্ত।
- একটি SQL সম্পাদক ব্যবহার করে অ্যামাজন রেডশিফ্ট ডেটাশেয়ার ডাটাবেসে ডেটা অনুসন্ধান করুন৷
- বেছে নিন আমদানি ডেটাসেটটি ডেটা র্যাংলারে আমদানি করতে।
- ডেটাসেটের জন্য একটি নাম লিখুন এবং নির্বাচন করুন বিজ্ঞাপন.
আপনি এখন প্রবাহ দেখতে পারেন তথ্য প্রবাহ ডেটা র্যাংলারের ট্যাব।
আপনি ডেটা র্যাংলারে ডেটা লোড করার পরে, আপনি অনুসন্ধানমূলক ডেটা বিশ্লেষণ করতে পারেন এবং এমএল-এর জন্য ডেটা প্রস্তুত করতে পারেন।
- প্লাস চিহ্নটি বেছে নিন এবং নির্বাচন করুন বিশ্লেষণ যোগ করুন.
ডেটা র্যাংলার অন্তর্নির্মিত বিশ্লেষণ প্রদান করে। এর মধ্যে রয়েছে কিন্তু ডেটা গুণমান এবং অন্তর্দৃষ্টি রিপোর্ট, ডেটা পারস্পরিক সম্পর্ক, একটি প্রাক-প্রশিক্ষণ পক্ষপাত প্রতিবেদন, আপনার ডেটাসেটের সারাংশ এবং ভিজ্যুয়ালাইজেশন (যেমন হিস্টোগ্রাম এবং স্ক্যাটার প্লট) এর মধ্যেই সীমাবদ্ধ নয়। আপনি আপনার নিজস্ব কাস্টম ভিজ্যুয়ালাইজেশন তৈরি করতে পারেন।
আপনি ডেটা গুণমান এবং অন্তর্দৃষ্টি প্রতিবেদনটি স্বয়ংক্রিয়ভাবে ভিজ্যুয়ালাইজেশন তৈরি করতে এবং ডেটা গুণমানের সমস্যাগুলি সনাক্ত করতে বিশ্লেষণ করতে এবং আপনার ডেটাসেটের জন্য প্রয়োজনীয় সঠিক রূপান্তরের সুপারিশ করতে পারেন৷
- বেছে নিন ডেটা গুণমান এবং অন্তর্দৃষ্টি রিপোর্ট, এবং চয়ন করুন লক্ষ্য কলাম as y.
- কারণ এটি একটি শ্রেণীবিভাগ সমস্যা বিবৃতি, জন্য সমস্যার ধরণ, নির্বাচন করুন শ্রেণীবিন্যাস.
- বেছে নিন সৃষ্টি.
ডেটা র্যাংলার আপনার ডেটাসেটের উপর একটি বিশদ প্রতিবেদন তৈরি করে। আপনি আপনার স্থানীয় মেশিনে প্রতিবেদনটি ডাউনলোড করতে পারেন।
- ডেটা প্রস্তুতির জন্য, প্লাস চিহ্নটি নির্বাচন করুন এবং নির্বাচন করুন বিশ্লেষণ যোগ করুন.
- বেছে নিন ধাপ যোগ করুন আপনার রূপান্তর নির্মাণ শুরু করতে.
এই লেখার সময়, ডেটা র্যাংলার 300 টিরও বেশি অন্তর্নির্মিত রূপান্তর প্রদান করে। আপনি Pandas বা PySpark ব্যবহার করে আপনার নিজের রূপান্তরগুলিও লিখতে পারেন।
আপনি এখন আপনার ব্যবসার প্রয়োজনের উপর ভিত্তি করে আপনার রূপান্তর এবং বিশ্লেষণ তৈরি করা শুরু করতে পারেন।
উপসংহার
এই পোস্টে, আমরা ম্যানুয়ালি ডেটা ডাউনলোড এবং আপলোড না করেই অ্যামাজন রেডশিফ্ট ডেটাশেয়ার ব্যবহার করে অ্যাকাউন্ট জুড়ে ডেটা ভাগ করে নেওয়ার অন্বেষণ করেছি। ডেটা র্যাংলার ব্যবহার করে কীভাবে শেয়ার করা ডেটা অ্যাক্সেস করা যায় এবং আপনার এমএল ব্যবহারের ক্ষেত্রে ডেটা প্রস্তুত করা যায় তা আমরা দেখেছি। অ্যামাজন রেডশিফ্ট ডেটাশেয়ার এবং ডেটা র্যাংলারের এই নো-কোড/লো-কোড ক্ষমতা প্রশিক্ষণ ডেটা প্রস্তুতিকে ত্বরান্বিত করে এবং দ্রুত পুনরাবৃত্তিমূলক ডেটা প্রস্তুতির সাথে ডেটা ইঞ্জিনিয়ার এবং ডেটা বিজ্ঞানীদের তত্পরতা বাড়ায়।
Amazon Redshift এবং SageMaker সম্পর্কে আরও জানতে, পড়ুন অ্যামাজন রেডশিফ্ট ডেটাবেস বিকাশকারী গাইড এবং আমাজন সেজমেকার ডকুমেন্টেশন.
লেখক সম্পর্কে
মীনাক্ষীসুন্দরম ঠাণ্ডাভারায়ণ AWS সহ একজন সিনিয়র AI/ML বিশেষজ্ঞ। তিনি তাদের AI এবং ML যাত্রায় হাই-টেক কৌশলগত অ্যাকাউন্টে সাহায্য করেন। তিনি ডেটা-চালিত AI সম্পর্কে খুব উত্সাহী।
জেমস উ AWS-এর একজন সিনিয়র AI/ML স্পেশালিস্ট সলিউশন আর্কিটেক্ট। গ্রাহকদের এআই/এমএল সলিউশন ডিজাইন এবং তৈরি করতে সাহায্য করা। জেমসের কাজ এমএল ব্যবহারের ক্ষেত্রের একটি বিস্তৃত পরিসর কভার করে, যার মধ্যে প্রাথমিক আগ্রহ কম্পিউটার ভিশন, গভীর শিক্ষা, এবং এন্টারপ্রাইজ জুড়ে এমএল স্কেলিং। AWS-এ যোগদানের আগে, জেমস 10 বছরেরও বেশি সময় ধরে একজন স্থপতি, বিকাশকারী এবং প্রযুক্তি নেতা ছিলেন, যার মধ্যে 6 বছর ইঞ্জিনিয়ারিং এবং 4 বছর মার্কেটিং এবং বিজ্ঞাপন শিল্পে ছিল।
- Coinsmart. ইউরোপের সেরা বিটকয়েন এবং ক্রিপ্টো এক্সচেঞ্জ।
- প্লেটোব্লকচেন। Web3 মেটাভার্স ইন্টেলিজেন্স। জ্ঞান প্রসারিত. বিনামূল্যে এক্সেস.
- ক্রিপ্টোহক। Altcoin রাডার। বিনামূল্যে ট্রায়াল.
- সূত্র: https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/import-data-from-cross-account-amazon-redshift-in-amazon-sagemaker-data-wrangler-for-exploratory-data-analysis- এবং-ডেটা-প্রস্তুতি/
- "
- &
- 10
- 100
- 11
- 7
- a
- সম্পর্কে
- প্রবেশ
- প্রবেশযোগ্য
- হিসাব
- দিয়ে
- ক্রিয়াকলাপ
- বিজ্ঞাপন
- বিরুদ্ধে
- AI
- সব
- অনুমতি
- মর্দানী স্ত্রীলোক
- আমেরিকা
- বিশ্লেষণ
- অন্য
- অ্যাপ্লিকেশন
- স্থাপত্য
- এশিয়া
- এশিয়া প্যাসিফিক
- সহযোগী
- স্বয়ংক্রিয়ভাবে
- সহজলভ্য
- ডেস্কটপ AWS
- ব্যাংক
- সর্বোত্তম
- সেরা অভ্যাস
- সীমান্ত
- নির্মাণ করা
- ভবন
- বিল্ট-ইন
- ব্যবসায়
- ক্যালিফোর্নিয়া
- ক্যাম্পেইন
- কানাডা
- মামলা
- মধ্য
- বেছে নিন
- শ্রেণীবিন্যাস
- মেঘ
- সম্পূর্ণ
- সম্মতি
- কম্পিউটার
- সংযোগ করা
- সংযুক্ত
- সংযোজক
- সংযোগ
- সঙ্গত
- কনসোল
- গ্রাস করা
- ভোক্তা
- কনজিউমার্স
- যোগাযোগ
- নিয়ন্ত্রণ
- সৃষ্টি
- নির্মিত
- সৃষ্টি
- পরিচয়পত্র
- সংস্কৃতি
- বর্তমান
- প্রথা
- গ্রাহকদের
- উপাত্ত
- তথ্য বিশ্লেষণ
- তথ্য আদান প্রদান
- ডেটাবেস
- সিদ্ধান্ত
- গভীর
- নকশা
- বিশদ
- বিস্তারিত
- বিকাশকারী
- বিভিন্ন
- কঠিন
- সরাসরি
- সরাসরি
- ডাউনলোড
- সম্পাদক
- প্রশিক্ষণ
- আলিঙ্গন
- এনক্রিপশন
- প্রকৌশল
- প্রকৌশলী
- প্রবেশ করান
- উদ্যোগ
- ইউরোপ
- অন্বেষণ করুণ
- দ্রুত
- দ্রুত
- বৈশিষ্ট্য
- প্রথম
- প্রবাহ
- অনুসরণ করা
- অনুসরণ
- বিন্যাস
- তাজা
- থেকে
- ক্রিয়াকলাপ
- ভবিষ্যৎ
- উত্পাদন করা
- শাসন
- জমিদারি
- সাহায্য
- সাহায্য
- হাউজিং
- কিভাবে
- কিভাবে
- HTTPS দ্বারা
- সনাক্ত করা
- পরিচয়
- অন্তর্ভুক্ত করা
- সুদ্ধ
- শিল্প
- তথ্য
- অর্ন্তদৃষ্টি
- উদাহরণ
- ইন্টিগ্রেশন
- স্বার্থ
- ইন্টারফেস
- আয়ারল্যাণ্ড
- সমস্যা
- IT
- কাজ
- জবস
- যোগদান
- যাত্রা
- রাখা
- চাবি
- নেতা
- শিখতে
- শিক্ষা
- সীমিত
- বোঝা
- স্থানীয়
- অবস্থান
- লণ্ডন
- মেশিন
- মেশিন লার্নিং
- বজায় রাখা
- করা
- তৈরি করে
- পরিচালিত
- ব্যবস্থাপনা
- ম্যানুয়ালি
- Marketing
- হতে পারে
- ML
- মডেল
- মাস
- অধিক
- চলন্ত
- মুম্বাই
- ন্যাভিগেশন
- সংখ্যা
- ওহিও
- ক্রম
- অরেগন
- সংগঠন
- অন্যান্য
- নিজের
- শান্তিপ্রয়াসী
- প্যারী
- অংশ
- অংশগ্রহণ
- কামুক
- বেতন
- পিডিএফ
- অনুশীলন
- প্রস্তুত করা
- আগে
- প্রাথমিক
- সমস্যা
- প্রক্রিয়া
- সৃজনকর্তা
- প্রদান
- উপলব্ধ
- গুণ
- পরিসর
- সুপারিশ করা
- এলাকা
- রিপোর্ট
- প্রয়োজনীয়
- ভূমিকা
- চালান
- নিরাপদ
- একই
- আরোহী
- বিজ্ঞানীরা
- মাধ্যমিক
- নিরাপদ
- নিরাপত্তা
- সিউল
- সেট
- বিন্যাস
- শেয়ার
- ভাগ
- শেয়ারিং
- চিহ্ন
- সহজ
- সিঙ্গাপুর
- So
- কঠিন
- সমাধান
- সলিউশন
- দক্ষিণ
- বিশেষজ্ঞ
- শুরু
- বিবৃতি
- অবস্থা
- স্টোরেজ
- কৌশলগত
- সমর্থিত
- সুইচ
- সিডনি
- প্রযুক্তিঃ
- পরীক্ষা
- সার্জারির
- উৎস
- দ্বারা
- সময়
- টোকিও
- প্রতি
- প্রশিক্ষণ
- রুপান্তর
- রুপান্তর
- রূপান্তরের
- us
- ব্যবহার
- ভার্জিনিয়া
- দৃষ্টি
- কল্পনা
- পশ্চিম
- কি
- ছাড়া
- হয়া যাই ?
- কর্মপ্রবাহ
- কাজ
- লেখা
- বছর
- আপনার