Traditional Data Science এবং Agile Data Science এর মধ্যে পার্থক্য

Traditional Data Science এবং Agile Data Science মূলত কাজের পদ্ধতি এবং লক্ষ্য অর্জনের দৃষ্টিকোণ থেকে আলাদা। এখানে উভয়ের মধ্যে প্রধান পার্থক্যগুলি বিস্তারিতভাবে আলোচনা করা হলো:

১. প্রকল্পের সময়কাল এবং ধাপ:

Traditional Data Science: সাধারণত দীর্ঘমেয়াদী প্রকল্পে কাজ করা হয়, এবং এটির ধাপগুলো কাঠামোগতভাবে সাজানো থাকে। প্রতিটি ধাপের (যেমন: ডেটা সংগ্রহ, ডেটা প্রি-প্রসেসিং, মডেল ডেভেলপমেন্ট, মডেল ভ্যালিডেশন, এবং ইমপ্লিমেন্টেশন) জন্য আলাদা সময় নির্ধারিত থাকে। এক ধাপের কাজ শেষ হলে পরের ধাপে যাওয়া হয়।

Agile Data Science: এ ক্ষেত্রে কাজটি ছোট ছোট ইনক্রিমেন্টে বা স্প্রিন্টে বিভক্ত থাকে এবং এটি অত্যন্ত দ্রুত গতিতে সম্পন্ন হয়। একাধিক স্প্রিন্টে কাজগুলো ভাগ করা হয় এবং প্রতিটি স্প্রিন্ট শেষে একটি কার্যকরী মডেল বা প্রটোটাইপ তৈরি হয়। এটি প্রয়োজন হলে পুনর্বিবেচনা বা আপডেট করা যেতে পারে।

২. ব্যবহারকারীর প্রতিক্রিয়া এবং ফিডব্যাক:

Traditional Data Science: এখানে ব্যবহারকারীর থেকে ফিডব্যাক প্রায় পুরো প্রকল্পের শেষে নেওয়া হয়। এর ফলে, প্রয়োজনীয় কোনো পরিবর্তন বা সমন্বয় করতে দেরি হয়ে যায়।

Agile Data Science: এখানে ব্যবহারকারীর ফিডব্যাক প্রত্যেকটি স্প্রিন্টের পর নেওয়া হয়, যাতে মডেলের উন্নতি এবং কার্যকারিতা নিশ্চিত করা যায়। ব্যবহারকারীর প্রয়োজন অনুযায়ী মডেলটি ধারাবাহিকভাবে পরিবর্তন করা যায়।

৩. মডেলের ডেপ্লয়মেন্ট:

Traditional Data Science: মডেলটি একবার ডেভেলপমেন্ট প্রক্রিয়া শেষ করে পুরোপুরি ডেপ্লয় করা হয়, যা সাধারণত দীর্ঘমেয়াদী লক্ষ্যপূরণে ব্যবহৃত হয়।

Agile Data Science: স্প্রিন্টে ভিত্তি করে প্রাথমিক মডেল বা প্রোটোটাইপ ডেপ্লয় করা হয় এবং এটি ধাপে ধাপে আপডেট বা উন্নত করা হয়। এই প্রক্রিয়ায় মডেলটি দ্রুত বাস্তবায়নযোগ্য হয়ে ওঠে এবং সময়ের সাথে পরিবর্তিত হতে থাকে।

৪. ডেটা ব্যবস্থাপনা:

Traditional Data Science: এতে ডেটা সংগ্রহ এবং ব্যবস্থাপনা একটি নির্দিষ্ট সময়ের মধ্যে করা হয়। পুরো ডেটাসেটের উপর কাজ করা হয়, যা সময় সাপেক্ষ।

Agile Data Science: প্রাথমিক ডেটা সেটের উপর দ্রুত বিশ্লেষণ করা হয় এবং প্রয়োজন অনুসারে ধাপে ধাপে নতুন ডেটা যুক্ত করা হয়। এতে সময় বাঁচে এবং কার্যকারিতা বৃদ্ধি পায়।

৫. প্রজেক্ট টিম এবং কল্যাবোরেশন:

Traditional Data Science: প্রজেক্ট টিম সাধারণত নির্দিষ্ট ভূমিকা অনুযায়ী কাজ করে এবং ধাপে ধাপে তাদের দায়িত্ব পালন করে।

Agile Data Science: এ ক্ষেত্রে টিমের মধ্যে ক্রমাগত সহযোগিতা ও আলোচনা চলে এবং প্রত্যেকে একে অপরের সঙ্গে সমন্বয় রেখে কাজ করে। টিম মেম্বাররা একাধিক রোলেও কাজ করতে পারে।

৬. প্রজেক্ট রিস্ক এবং ফ্লেক্সিবিলিটি:

Traditional Data Science: প্রজেক্টের রিস্ক ম্যানেজমেন্ট কম থাকে এবং প্রজেক্টে ফ্লেক্সিবিলিটি কম থাকে কারণ প্রকল্পের মাঝামাঝি কোনো পরিবর্তন করা কঠিন হয়ে যায়।

Agile Data Science: রিস্ক ম্যানেজমেন্টের ক্ষেত্রে বেশি ফ্লেক্সিবিলিটি থাকে। প্রয়োজন অনুসারে রিস্কের কারণে মাঝামাঝি সময়ে প্রজেক্টে পরিবর্তন আনা যায়।

৭. লার্নিং এবং ইম্প্রুভমেন্ট:

Traditional Data Science: প্রকল্প শেষে লার্নিং এবং ইম্প্রুভমেন্টের জন্য বিশ্লেষণ করা হয়। এ পদ্ধতিতে প্রতিটি ধাপে লার্নিং থেকে খুব একটা তাত্পর্যপূর্ণ পরিবর্তন সম্ভব হয় না।

Agile Data Science: প্রতিটি স্প্রিন্টের পর কাজ থেকে শেখা যায় এবং দ্রুত পরিবর্তন আনা সম্ভব হয়। এর ফলে ক্রমাগত উন্নতির সুযোগ তৈরি হয়।

সারণী আকারে পার্থক্য:

Traditional Data Science এবং Agile Data Science উভয়েরই নিজস্ব প্রয়োজন এবং সুবিধা রয়েছে। প্রজেক্টের লক্ষ্য, সময়কাল, এবং রিসোর্সের উপর ভিত্তি করে সঠিক পদ্ধতি বেছে নেয়া গুরুত্বপূর্ণ। Agile পদ্ধতি এখন অধিকাংশ ক্ষেত্রে ব্যবহার করা হচ্ছে কারণ এটি দ্রুত কাজ সম্পন্ন করে এবং পরিবর্তনশীল প্রয়োজনীয়তার সাথে সহজে মানিয়ে নিতে সক্ষম।