R পরিচিতি (Introduction to R)

লেকচারসূচী

১. R পরিচিতি – লেকচার ১: R ইনস্টলেশন ও বিভিন্ন অংশের পরিচিতি

২.১ ড্যাটা ম্যানেজমেন্ট পর্ব ১

২.২ ড্যাটা ম্যানেজমেন্ট পর্ব ২

৩.১ ডেসক্রিপটিভ স্ট্যাটিসটিকস

৩.২ ডেসক্রিপটিভ স্ট্যাটিসটিকস – গ্রাফিকস

৪.১ প্রোবাবিলিটি ডিস্ট্রিবিউশন,

৪.২ কনফিডেন্স ইন্টারভাল, হাইপোথেসিস টেস্টিং

৫. কোরিলেশন এ্যানালাইসিস

৬. রিগ্রেশন এ্যানালাইসিস

৭. রিগ্রেশন ডায়াগনস্টিকস

 

[এখানে ক্লিক করে কোর্সে রেজিস্ট্রেশন করুন]   [লেকচার স্লাইড] [ ইউটিউব দেখা না গেলে ভিমিও লিংক]

কোর্সের শিরোনাম

R পরিচিতি (Introduction to R)

কী বিষয়ের উপরে কোর্স?

এই কোর্সটি পরিসংখ্যান বিষয়ক সফটওয়্যার/ল্যাঙ্গুয়েজ R-ওপর ভিত্তি করে তৈরি করা। মূলত: পরিসংখ্যানের কিছু ধারণা R-এর মাধ্যমে কীভাবে প্রয়োগ করা যায় সেটা অংশগ্রহণকারিরা এই কোর্সের মাধ্যমে জানতে পারবেন। কোর্সটি প্রায়োগিক পরিসংখ্যানের ওপর হলেও গাণিতিক মডেল নিয়ে কাজ করেন বা করতে চান এরকম যে কেউ এই কোর্সটি থেকে উপকৃত হতে পারবেন।

কোন পর্যায়ের কোর্স?

কোর্সটি বিশ্ববিদ্যালয় পর্যায়ের। কোর্সটি ভালোমতো বুঝতে আপনার পরিসংখ্যান বিষয়ে অন্তত একটি কোর্স করা থাকতে হবে। এখানে উল্লেখ্য, কোনপ্রকার প্রোগ্রামিঙের অভিজ্ঞতা না থাকলেও চলবে। তবে যেকোন ধরণের কোড লেখার অভিজ্ঞতা এই কোর্সে সাহায্য করবে।

কাদের জন্য কোর্স?

বিশ্ববিদ্যালয় পর্যায়ের ছাত্র ছাত্রী যিনি সামাজিক বিজ্ঞান বা ন্যাচারাল সায়েন্সে পড়াশোনা করছেন বা বিভিন্ন গবেষণা প্রতিষ্ঠান, ব্যাংক/বীমা জাতীয় আর্থিকা প্রতিষ্ঠান ও শিক্ষাপ্রতিষ্ঠানে কর্মরত আছেন তাদের জন্য এই কোর্স। সংক্ষেপে, গাণিতিক মডেল নিয়ে নিয়ে কাজ করেন এরকম যেকেউ R-এনভায়রনমেন্ট সম্পর্কে ধারণা নেওয়া বা বেসিক অপারেশনস সম্পর্কে জানতে এই কোর্সটিতে অংশ নিতে পারেন।

 

আগেই বলা হয়েছে কোর্সটিতে পরিসংখ্যানের কিছু ধারণা (concept) R-এর মাধ্যমে কীভাবে প্রয়োগ করা যায় সেটা দেখানো হবে। R-এর ওপর দক্ষতা হিসেবে নিলে ব্যবহারকারিরা এই কোর্সের মাধ্যমে R-এ কীভাবে কাজ করতে হয় সেটার প্রাথমিক ধারণা নিতে পারবেন। এ থেকে অংশগ্রহণকারিরা নিজেরা কোর্সের সিলেবাসের আওতার বাইরে কিন্তু একই রকম ডিফিকাল্টি লেভেলের ধারণার প্রয়োগ R এনভায়রনমেন্টে করতে পারবেন। তবে স্মরণ রাখা ভালো এই কোর্সটিতে উচ্চতর বিষয় (advanced topic) যেমন R প্রোগ্রামিঙ, প্যাকেজ তৈরি, এ্যাডভান্সড গ্রাফিক্স সম্পর্কে পড়ানো হবে না। ভবিষ্যতে যথেষ্ট অংশগ্রহণকারির আগ্রহ থাকলে ঐ বিষয়গুলো নিয়ে আরো একটি R-ভিত্তিক কোর্স চালু করা যেতে পারে।

 

লেকচারগুলোর বর্ণনা/কোর্সের সিলেবাস

লেকচার ১: ইনস্টলেশন, বিভিন্ন অংশের পরিচিতি, ফ্রন্ট এন্ড, প্যাকেজ পরিচিতি

এ অংশে আমরা দেখবো কীভাবে R ইনস্টল করতে হবে। এরপর Rব্যবহার করার জন্য আইডিই ব্যবহার ও R ব্যবহারের বেস্ট প্রাকটিস সম্পর্কে জানবো। সবশেষে Rএর সাথে কীভাবে থার্ড পার্টি প্যাকেজ ইনস্টল করে ব্যবহার করা যায় সেটা দেখবো। আমি উইন্ডোজ ও লিনাক্সে কীভাবে এসব করা যায় সেটা দেখাবো। কোর্সের পুরোটা অংশে আমি লিনাক্স এনভায়রনমেন্টে কাজ করে দেখাবো। উইন্ডোজে এনভায়রনমেন্টে সাথে ইনস্টলেশন ছাড়া কোন আর সব ক্ষেত্রে একইভাবে একই কাজ করা যায়। উইন্ডোজ ব্যবহারকারিরা কোন সমস্যার মুখোমুখি হবেন না।

 

লেকচার ২: ড্যাটা ম্যানেজমেন্ট

দ্বিতীয় লেকচারে আমরা দেখবো কীভাবে স্কেলার, ভেক্টর, নেইমড স্পেস, ম্যাটরিক্স, ড্যাটা ফ্রেম তৈরি করা যায়। এখানে আমরা আরোও দেখবো কীভাবে বিভিন্ন ধরণের ড্যাটাফাইল, যেমন সিএসভি, এক্সেল, এসএভি ইত্যাদি ফাইল Rএ লোড করে সেগুলোতে কাজ করা যায়।

 

লেকচার ৩: ডেসক্রিপটিভ স্ট্যাটিসটিক্স

তৃতীয় লেকচারে আমরা দেখবো কীভাবে ড্যাটা থেকে ডেসক্রিপটিভ স্ট্যাটিসটিকস অর্থাত মিন মিডিয়ান মোড, স্টান্ডার্ডার্ড ডেভিয়েশন ভ্যারিয়ান্স পার্সেন্টাইল ইত্যাদি ক্যালকুলেট করা যায়।
এ পর্যায়ে এসে আমরা R এ কীভাবে বেসিক প্লট তৈরি করা যায় সেগুলো নিয়ে আলাপ করবো।

 

লেকচার ৩ক: R গ্রাফিক্স: ভূমিকা

এজন্য ডেসক্রিপটিভ স্ট্যাটিটিসটিক্সের নিউমেরিক মেজারগুলোর সাথে আমরা বিভিন্ন গ্রাফ দিয়েও আমরা ভ্যারিয়েবলের ডিসট্রিবিউশন, এক্সট্রিম ভ্যালু ইত্যাদি প্লট থেকে কীভাবে বের করতে পারি সেটা দেখবো। আমরা এখানে উদাহরণ হিসেবে হিস্টোগ্রাম, বক্সপ্লট ও এসব গ্রাফের বিভিন্ন এ্যাট্রিবিউটস সম্পর্কে জানবো। Rএর গ্রাফিকস সক্ষমতা খুবই উচ্চমানের। তবে হাই কোয়ালিটি গ্রাফিকস আমি পরবর্তী কোন কোর্সে আলোচনা করবো।

 

লেকচার ৪: প্রোবাবিলিটি ডিস্ট্রিবিউশন, কনফিডেন্স ইন্টারভাল, হাইপোথেসিস টেস্টিঙ

এই লেকচারটি কিছু প্রায়োগিক উদাহরণের মাধ্যমে প্রোবালিটি ডিস্ট্রিবিশন, কনফিডেন্স ইন্ট্যারভ্যাল, হাইপোথেসিস টেস্টিঙ কভাব করা হবে। এই লেকচারটি আমি যোগ করছি অংশগ্রহণকারিরা যাতে R এর এনভায়নমেন্ট, কোড ইত্যাদি লেখায় নিজেদের অভ্যস্ত করে তুলতে পারনে সেজন্যে।

 

লেকচার ৫: কোরিলেশন

পরবর্তী লেকচারে থাকবে বিভিন্ন ধরণের কোরিলেশন মেজার যেমন পিয়ারসন, স্পিয়ারম্যান, কেনডালস টাউ ও তার হাইপোথেসিস টেস্ট কীভাবে করতে হয়। আগের মতোই নিউমেরিক মেজারের পাশাপাশি গ্রাফিকাল প্রেজেনটেশন কীভাবে করা যায় সেটাও আমরা দেখবো।

 

লেকচার ৬: রিগ্রেশন এ্যানালাইসিস

লেকচার ৬তে আমরা রিগ্রেশন এ্যানালাইসিস নিয়ে কথা বলবো। আমরা একটি এক্সাম্পল ড্যাটা সেট দিয়ে কীভাবে রিগ্রেশন মডেলের বিভিন্ন প্যারামিটার ক্যালকুলেট করা যায় সেটা আমরা দেখবো এখানে। R দিয়ে কীভাবে একটি বেস্ট ফিটেড মডেল বের করা যায় সেটা দেখবো আমরা তখন।

 

লেকচার ৭: রিগ্রেশন ডায়াগনস্টিক্স

শেষ লেকচারটি থাকবে রিগ্রেশন ডায়াগনোস্টিক্সের ওপর। রিগ্রেশন ডায়াগনোস্টিক্স বলতে আমি বোঝাচ্ছি লিনিয়ার রিগ্রেশন মডেলে যেসব এ্যাযাম্পশনস ধরা হয় সেগুলোর বিশ্লেষণ এবং রেসিযুয়ালস এনালাইসিস।
আপাতত এই ৭টি লেকচার দিয়ে সাজানো হবে এই কোর্সটি। অবস্থা দাবি করলে কোর্সে আরো দুয়েকটি লেকচার যোগ করা হবে।

 

কোর্স সময়সূচী

কোর্স শুরু হবে ২৬শে মে ২০১৩ তারিখে। কোর্স চলবে আনুমানিক ৮/১০ সপ্তাহ ধরে। প্রতি সপ্তাহে একটি লেকচার আপলোড করার চেষ্টা থাকবে।

 

কোর্স ম্যাটেরিয়াল

পুরনো পড়া ঝালিয়ে নেবার জন্য স্মাতক পর্যায়ের যেকোন একটি পরিসংখ্যান বই
কোর্সের স্লাইডগুলোই মূল ম্যাটেরিয়াল হিসেবে ধরতে হবে। স্লাইডগুলো ইংরেজিতে থাকবে। লেকচার দেয়া হবে বাংলায়।
স্লাইডে দেয়া লিংকগুলো মন দিয়ে দেখার পরামর্শ থাকছে
কোর্সে আমরা R (ভার্সন ২.১৫) ব্যবহার করবো।

 

কোর্স শিক্ষকের সংক্ষিপ্ত পরিচিতি

হাসিব, ব্লগার নীড়পাতা.কম, সচলায়তন.কম

Comments

comments

Leave a Reply