Data Scientist, Data Engineer, এবং Product Owner—এই তিনটি ভূমিকা Agile Data Science প্রকল্পে একে অপরের পরিপূরক এবং প্রতিটি ভূমিকা প্রজেক্টের সফল ডেলিভারির জন্য অপরিহার্য। প্রত্যেকের আলাদা দায়িত্ব ও কাজের ক্ষেত্র থাকলেও তারা একসঙ্গে কাজ করে ডেটা থেকে ব্যবসায়িক মূল্য তৈরি করে।
Data Scientist-এর ভূমিকা
Data Scientist হলেন ডেটা বিশ্লেষণ, মডেল ডেভেলপমেন্ট, এবং মেশিন লার্নিং আলগরিদম নিয়ে কাজ করেন, যা প্রজেক্টের মূল ইনসাইট এবং পূর্বাভাস তৈরি করে। তাদের ভূমিকা হলো ব্যবসায়িক সমস্যাগুলোর ডেটা-বেইজড সমাধান খুঁজে বের করা।
প্রধান দায়িত্বসমূহ:
- ডেটা বিশ্লেষণ এবং এক্সপ্লোরেশন:
- ডেটা Scientist প্রথমেই Exploratory Data Analysis (EDA) করেন, যা ডেটার বৈশিষ্ট্য, প্যাটার্ন এবং ইনসাইট নির্ধারণ করতে সহায়ক।
- মডেল ডেভেলপমেন্ট এবং ট্রেনিং:
- ব্যবসায়িক সমস্যার সমাধানে বিভিন্ন মেশিন লার্নিং এবং ডীপ লার্নিং মডেল তৈরি, ট্রেইনিং এবং টেস্টিং করেন।
- ফিচার ইঞ্জিনিয়ারিং:
- প্রয়োজনীয় ফিচার তৈরি করে মডেলের কার্যকারিতা বাড়ানো। এটি ডেটা সায়েন্স প্রজেক্টে মডেলের নির্ভুলতা ও কার্যকারিতা উন্নত করে।
- মেট্রিক্স এবং মূল্যায়ন:
- মডেলের পারফরম্যান্স মূল্যায়ন এবং মেট্রিক্স যেমন Accuracy, Precision, Recall, এবং F1 Score বিশ্লেষণ করা।
- ফিডব্যাক লুপ এবং অপ্টিমাইজেশন:
- মডেল থেকে ফিডব্যাক সংগ্রহ এবং প্রয়োজন অনুযায়ী মডেল রিট্রেইন বা অপ্টিমাইজ করা।
Data Engineer-এর ভূমিকা
Data Engineer ডেটা পাইপলাইন এবং ডেটা অবকাঠামো তৈরির জন্য দায়ী। তাদের কাজের প্রধান দিক হলো ডেটা সংগ্রহ, স্টোরেজ, এবং ট্রান্সফরমেশন প্রক্রিয়াকে সঠিকভাবে তৈরি করা এবং বজায় রাখা, যাতে Data Scientist-এর জন্য ডেটা প্রস্তুত থাকে।
প্রধান দায়িত্বসমূহ:
- ডেটা পাইপলাইন এবং ওয়ার্কফ্লো তৈরি:
- Data Engineer ডেটা পাইপলাইন তৈরি করেন যাতে ডেটা সংগ্রহ, ক্লিনিং, এবং ট্রান্সফরমেশন স্বয়ংক্রিয়ভাবে হয়।
- ডেটা স্টোরেজ এবং ম্যানেজমেন্ট:
- ডেটা সংগ্রহের পরে সেগুলো নির্দিষ্ট ডেটাবেস, ডেটা লেক বা ডেটা ওয়্যারহাউজে সেভ করা এবং তার অ্যাক্সেস নিয়ন্ত্রণ করা।
- ডেটা ট্রান্সফরমেশন:
- Data Engineer বিভিন্ন ফিচার ক্রিয়েশন, ডেটা ফিল্টারিং, এবং ডেটা ট্রান্সফরমেশন প্রক্রিয়া সম্পন্ন করেন।
- ডেটা সিকিউরিটি এবং গুণগত মান নিশ্চিত করা:
- ডেটা নিরাপত্তা, অনুমোদন, এবং ডেটা কনসিসটেন্সি বজায় রাখা যাতে ডেটা সায়েন্টিস্ট এবং অন্যান্য দল সহজে নির্ভরযোগ্য ডেটা ব্যবহার করতে পারে।
- রিয়েল-টাইম ডেটা প্রসেসিং এবং স্কেলিং:
- লাইভ ডেটা এবং রিয়েল-টাইম ডেটা প্রসেসিং সক্ষম করে যা বড় ডেটা প্রজেক্টের জন্য গুরুত্বপূর্ণ।
Product Owner-এর ভূমিকা
Product Owner প্রকল্পের স্ট্র্যাটেজিক পরিকল্পনা এবং প্রয়োজনীয় ফিচারগুলো নির্ধারণের দায়িত্বে থাকেন। তিনি মূলত ব্যবসায়িক চাহিদা এবং প্রযুক্তিগত দলের মধ্যে সংযোগ স্থাপন করেন এবং পুরো প্রজেক্টকে সঠিকভাবে চালনা করেন।
প্রধান দায়িত্বসমূহ:
- ব্যবসায়িক চাহিদা নির্ধারণ:
- প্রজেক্টের মূল লক্ষ্য, ব্যবসায়িক সমস্যা এবং প্রয়োজনীয়তা চিহ্নিত করা, যা প্রজেক্টের স্কোপ নির্ধারণে সাহায্য করে।
- ব্যাকলগ ম্যানেজমেন্ট:
- প্রজেক্টের কাজগুলোকে ছোট ছোট টাস্কে ভাগ করে সেগুলোকে প্রায়োরিটি অনুযায়ী সাজানো। ব্যাকলগ রিফাইনমেন্ট এবং আপডেট ম্যানেজ করা।
- টিমের সাথে যোগাযোগ এবং কোঅর্ডিনেশন:
- Product Owner নিয়মিত টিম মিটিংয়ে অংশগ্রহণ করে টিমের কাজ পর্যবেক্ষণ এবং টিমের সাথে গুরুত্বপূর্ণ সিদ্ধান্ত নিয়ে আলোচনা করেন।
- ফিডব্যাক এবং উন্নয়ন পরিকল্পনা:
- End-user এবং স্টেকহোল্ডারদের ফিডব্যাক সংগ্রহ করে প্রজেক্টের উন্নয়ন পরিকল্পনা করা।
- সরাসরি ব্যবসায়িক ইনপুট প্রদান:
- ব্যবসার চাহিদা অনুযায়ী নতুন ফিচার এবং পরিবর্তন প্রয়োজন হলে তা টিমের কাছে তুলে ধরা।
একটি প্রজেক্টে তিনটি ভূমিকার সংযোগ
Agile Data Science প্রজেক্টে এই তিনটি ভূমিকা একে অপরের পরিপূরক:
১. Data Scientist এবং Data Engineer: Data Engineer ডেটা সংগ্রহ, ক্লিনিং এবং স্টোরেজের কাজ করে যাতে Data Scientist মডেলিং এবং বিশ্লেষণ করতে পারে। Data Scientist মডেল ডেভেলপ করার জন্য যা যা ডেটা চায়, তা Data Engineer সরবরাহ করে।
৩. Product Owner এবং Data Scientist: Product Owner ব্যবসায়িক লক্ষ্য, প্রয়োজনীয় ফিচার এবং প্রায়োরিটি ঠিক করেন এবং Data Scientist সেই অনুযায়ী মডেল এবং অ্যালগরিদম তৈরি করে।
৩. Product Owner এবং Data Engineer: Product Owner নির্দিষ্ট সময়মতো টিমের জন্য ডেটা সংগ্রহ এবং পাইপলাইন তৈরির জন্য Data Engineer-এর সাথে সমন্বয় সাধন করে, যাতে প্রজেক্ট টাইমলাইন এবং প্রয়োজনীয়তা পূরণ হয়।
সংক্ষেপে
Data Scientist মডেল ডেভেলপমেন্ট এবং অ্যানালাইসিসে, Data Engineer ডেটা সংগ্রহ ও প্রক্রিয়াকরণে এবং Product Owner প্রজেক্টের ব্যবসায়িক দিক নির্ধারণ ও টিমের জন্য সঠিক নির্দেশনা প্রদানে দায়িত্ব পালন করে। তিনটি ভূমিকার সঠিক সমন্বয়ে একটি সফল এবং কার্যকর ডেটা সায়েন্স প্রজেক্ট গড়ে ওঠে।
Read more
