Applied statistics

Applied statistics হল এমন একটি ক্ষেত্র যা বাস্তব বিশ্বের সমস্যা এবং ডেটাতে পরিসংখ্যানগত পদ্ধতি এবং কৌশল প্রয়োগ করে। এটি পরিসংখ্যানের একটি শাখা যা ব্যবসা, অর্থনীতি, সামাজিক বিজ্ঞান, প্রকৌশল এবং স্বাস্থ্যসেবার মতো বিভিন্ন ক্ষেত্রে ব্যবহারিক সমস্যা সমাধানের জন্য পরিসংখ্যান বিশ্লেষণ ব্যবহার করার উপর দৃষ্টি নিবদ্ধ করে।

ফলিত পরিসংখ্যানের মূল লক্ষ্য হ’ল জ্ঞাত সিদ্ধান্ত নেওয়া এবং ডেটা থেকে অর্থপূর্ণ সিদ্ধান্ত নেওয়া। এটি অন্তর্দৃষ্টি অর্জন এবং ভবিষ্যদ্বাণী করতে ডেটা সংগ্রহ, সংগঠিত, বিশ্লেষণ এবং ব্যাখ্যা জড়িত। ফলিত পরিসংখ্যানবিদরা ডেটা বিশ্লেষণ করতে এবং সিদ্ধান্তে উপনীত হতে বিভিন্ন পরিসংখ্যান কৌশল, মডেল এবং সফ্টওয়্যার টুল ব্যবহার করেন।

ফলিত পরিসংখ্যানের কিছু মূল ধারণা এবং বিষয় অন্তর্ভুক্ত:

Descriptive statistics: এর মধ্যে গড়, মধ্য, মোড, স্ট্যান্ডার্ড বিচ্যুতি এবং হিস্টোগ্রাম এবং স্ক্যাটার প্লটের মতো গ্রাফিকাল উপস্থাপনাগুলির মতো পরিমাপ ব্যবহার করে ডেটা সংক্ষিপ্ত করা এবং বর্ণনা করা জড়িত।

Inferential statistics: এর মধ্যে একটি নমুনার উপর ভিত্তি করে একটি জনসংখ্যা সম্পর্কে অনুমান করা এবং উপসংহার আঁকা জড়িত। এতে হাইপোথিসিস টেস্টিং, কনফিডেন্স ইন্টারভাল এবং রিগ্রেশন অ্যানালাইসিস রয়েছে।

Experimental design: এতে আগ্রহের ফলাফলের উপর বিভিন্ন ভেরিয়েবলের প্রভাব অধ্যয়ন করার জন্য পরিকল্পনা করা এবং পরীক্ষা পরিচালনা করা জড়িত। এতে র্যান্ডমাইজড নিয়ন্ত্রিত ট্রায়াল এবং ফ্যাক্টোরিয়াল ডিজাইনের মতো কৌশল অন্তর্ভুক্ত রয়েছে।

Statistical modeling:এতে ভেরিয়েবলের মধ্যে সম্পর্ক উপস্থাপন এবং ভবিষ্যদ্বাণী করার জন্য গাণিতিক মডেল তৈরি করা জড়িত। এতে রৈখিক রিগ্রেশন, লজিস্টিক রিগ্রেশন এবং টাইম সিরিজ বিশ্লেষণের মতো কৌশল রয়েছে।

অন্তর্দৃষ্টি এবং প্রমাণ-ভিত্তিক সিদ্ধান্ত গ্রহণের মাধ্যমে প্রয়োগকৃত পরিসংখ্যান বিভিন্ন ক্ষেত্রে গুরুত্বপূর্ণ ভূমিকা পালন করে। এটি ব্যবসাগুলিকে প্রক্রিয়াগুলি অপ্টিমাইজ করতে, গবেষকদের অনুমান যাচাই করতে, নীতিনির্ধারকদের জ্ঞাত সিদ্ধান্ত নিতে এবং স্বাস্থ্যসেবা পেশাদারদের রোগীর ডেটা বিশ্লেষণ করতে সহায়তা করে।

আপনি যদি প্রয়োগকৃত পরিসংখ্যান সম্পর্কে আরও জানতে চান, আপনি অনলাইন সংস্থান, পাঠ্যপুস্তক বা ভিডিও বক্তৃতাগুলি উল্লেখ করতে পারেন যা এর অ্যাপ্লিকেশনগুলির বিস্তারিত ব্যাখ্যা এবং উদাহরণ প্রদান করে।

আপনি যদি বিশ্ববিদ্যালয় স্তরে ফলিত পরিসংখ্যান অধ্যয়ন করতে বেছে নেন, আপনি ক্ষেত্রের সাথে সম্পর্কিত বেশ কয়েকটি মূল উপাদান শিখতে আশা করতে পারেন। এখানে কিছু মৌলিক ধারণা এবং দক্ষতা রয়েছে যা আপনি সম্মুখীন হতে পারেন:

Probability Theory: সম্ভাব্যতা তত্ত্ব হল পরিসংখ্যানের ভিত্তি। আপনি সম্ভাব্যতা বন্টন, এলোমেলো ভেরিয়েবল এবং সম্ভাব্যতার নিয়ম সম্পর্কে শিখবেন। এই জ্ঞান আপনাকে তথ্যের অন্তর্নিহিত অনিশ্চয়তা এবং পরিবর্তনশীলতা বুঝতে সাহায্য করবে।

Statistical Methods: আপনি ডেটা বিশ্লেষণ করতে ব্যবহৃত বিভিন্ন পরিসংখ্যান পদ্ধতি অধ্যয়ন করবেন। এর মধ্যে বর্ণনামূলক পরিসংখ্যান (যেমন, কেন্দ্রীয় প্রবণতার পরিমাপ, পরিবর্তনশীলতা এবং গ্রাফিকাল উপস্থাপনা) এবং অনুমানমূলক পরিসংখ্যান (যেমন, অনুমান পরীক্ষা, আত্মবিশ্বাসের ব্যবধান এবং রিগ্রেশন বিশ্লেষণ) উভয়ই অন্তর্ভুক্ত রয়েছে।

Experimental Design: ফলিত পরিসংখ্যানের একটি গুরুত্বপূর্ণ দিক হল নির্ভরযোগ্য এবং বৈধ ফলাফল পাওয়ার জন্য পরীক্ষাগুলি ডিজাইন করা। আপনি বিভিন্ন পরীক্ষামূলক ডিজাইন, র্যান্ডমাইজেশন, ব্লকিং এবং ফ্যাক্টোরিয়াল ডিজাইন সম্পর্কে শিখবেন। পরীক্ষামূলক নকশা বোঝা নিশ্চিত করে যে আপনি বিভ্রান্তিকর ভেরিয়েবলের জন্য নিয়ন্ত্রণ করতে পারেন এবং সঠিক সিদ্ধান্তে আসতে পারেন।

Data Collection and Sampling: আপনি জরিপ, প্রশ্নাবলী এবং পর্যবেক্ষণমূলক অধ্যয়ন সহ ডেটা সংগ্রহের কৌশল শিখবেন। উপরন্তু, আপনি প্রতিনিধি তথ্য সংগ্রহ নিশ্চিত করতে নমুনা পদ্ধতি অধ্যয়ন করবেন, যেমন সাধারণ র্যান্ডম স্যাম্পলিং, স্তরিত নমুনা এবং ক্লাস্টার স্যাম্পলিং।

Statistical Software: বাস্তব বিশ্বের সেটিংসে ডেটা বিশ্লেষণ এবং ব্যাখ্যা করার জন্য পরিসংখ্যানগত সফ্টওয়্যারে দক্ষতা অপরিহার্য। আপনি সম্ভবত জনপ্রিয় পরিসংখ্যানগত সফ্টওয়্যার প্যাকেজ যেমন R, SAS, বা SPSS শিখবেন। এই সরঞ্জামগুলি আপনাকে পরিসংখ্যানগত পদ্ধতিগুলিকে বড় ডেটাসেটে দক্ষতার সাথে প্রয়োগ করতে সক্ষম করে।

Regression Analysis: রিগ্রেশন বিশ্লেষণ হল ভেরিয়েবলের মধ্যে সম্পর্ক বোঝার জন্য একটি শক্তিশালী হাতিয়ার। আপনি সাধারণ লিনিয়ার রিগ্রেশন, একাধিক রিগ্রেশন এবং লজিস্টিক রিগ্রেশন সম্পর্কে শিখবেন। এই কৌশলগুলি আপনাকে ব্যাখ্যামূলক ভেরিয়েবলের উপর ভিত্তি করে ফলাফলের মডেল এবং ভবিষ্যদ্বাণী করতে দেয়।

Time Series Analysis: টাইম সিরিজ ডেটা, যেখানে সময়ের সাথে পর্যবেক্ষণ সংগ্রহ করা হয়, অনেক ক্ষেত্রে সাধারণ। আপনি অটোরিগ্রেসিভ ইন্টিগ্রেটেড মুভিং এভারেজ (ARIMA) মডেল এবং এক্সপোনেনশিয়াল স্মুথিং সহ টাইম সিরিজ ডেটা বিশ্লেষণ এবং পূর্বাভাস দেওয়ার পদ্ধতিগুলি অধ্যয়ন করবেন।

Statistical Modeling:আপনি পরিসংখ্যানগত মডেলের তৈরি এবং মূল্যায়নের মধ্যে পড়বেন। এর মধ্যে রয়েছে অনুমান বোঝা, মডেল নির্বাচন, মডেল ডায়াগনস্টিকস এবং বৈধতা কৌশল। ভবিষ্যদ্বাণী করা এবং অর্থপূর্ণ উপসংহার আঁকার জন্য সঠিক মডেল তৈরি করা অপরিহার্য।

Data Visualization: পরিসংখ্যানগত ফলাফলের কার্যকর যোগাযোগ অত্যন্ত গুরুত্বপূর্ণ। আপনি শিখবেন কিভাবে গ্রাফ, চার্ট এবং প্লট ব্যবহার করে ডেটার ভিজ্যুয়াল উপস্থাপনা তৈরি করতে হয়। ডেটা ভিজ্যুয়ালাইজেশন আপনাকে জটিল তথ্য একটি পরিষ্কার এবং সংক্ষিপ্তভাবে উপস্থাপন করতে দেয়।

Applications in Various Fields: ফলিত পরিসংখ্যান একটি বহুমুখী ক্ষেত্র, এবং আপনি সম্ভবত অর্থনীতি, অর্থ, স্বাস্থ্যসেবা, সামাজিক বিজ্ঞান এবং প্রকৌশলের মতো বিভিন্ন ডোমেনে এর অ্যাপ্লিকেশনগুলি অন্বেষণ করবেন। কেস স্টাডি এবং প্রকল্প বাস্তব বিশ্বের সমস্যা পরিসংখ্যান পদ্ধতি প্রয়োগের বাস্তব অভিজ্ঞতা প্রদান করবে.

মনে রাখবেন, নির্দিষ্ট পাঠ্যক্রম এবং জোর আপনার চয়ন করা বিশ্ববিদ্যালয় এবং প্রোগ্রামের উপর নির্ভর করে পরিবর্তিত হতে পারে। আপনার পড়াশোনার সময় আপনি কী শিখবেন সে সম্পর্কে আরও বিশদ বোঝার জন্য আপনি যে বিশ্ববিদ্যালয়গুলি বিবেচনা করছেন সেগুলির কোর্সের বিবরণ এবং প্রোগ্রামের প্রয়োজনীয়তাগুলি পর্যালোচনা করা সর্বদা একটি ভাল ধারণা।

ফলিত পরিসংখ্যানে আপনার পড়াশোনা শুরু করার আগে এখানে কিছু মূল বিষয় রয়েছে যা আপনার জানা উচিত:

Demonstrate ability to handle data and solve problemsগণিত এবং সমস্যা সমাধানের দক্ষতার একটি শক্তিশালী ভিত্তি থাকা গুরুত্বপূর্ণ। ফলিত পরিসংখ্যানে ডেটা নিয়ে কাজ করা এবং বাস্তব বিশ্বের সমস্যা সমাধানের জন্য পরিসংখ্যান পদ্ধতি ব্যবহার করা জড়িত।

Understand calculus, linear algebra, and probability:এগুলি মৌলিক গাণিতিক ধারণা যা পরিসংখ্যানগত পদ্ধতি বোঝার এবং প্রয়োগ করার জন্য অপরিহার্য। ক্যালকুলাস পরিবর্তন এবং অপ্টিমাইজেশানের হার বুঝতে সাহায্য করে, রৈখিক বীজগণিত ম্যাট্রিক্স ক্রিয়াকলাপ এবং সমীকরণের সিস্টেমগুলি সমাধানের জন্য দরকারী, এবং সম্ভাব্যতা পরিসংখ্যানগত অনুমানের জন্য মৌলিক।

Familiarize yourself with statistical software: পরিসংখ্যানগত সফ্টওয়্যার যেমন R, SAS, বা SPSS-এ দক্ষতা ডেটা বিশ্লেষণ এবং ব্যাখ্যা করার জন্য অত্যন্ত গুরুত্বপূর্ণ। এই সরঞ্জামগুলি আপনাকে পরিসংখ্যানগত পদ্ধতিগুলিকে বড় ডেটাসেটে দক্ষতার সাথে প্রয়োগ করতে সক্ষম করে।

Learn about experimental design:পরীক্ষামূলক নকশা প্রয়োগকৃত পরিসংখ্যানের একটি গুরুত্বপূর্ণ দিক। বিভিন্ন পরীক্ষামূলক ডিজাইন, র্যান্ডমাইজেশন, ব্লকিং এবং ফ্যাক্টোরিয়াল ডিজাইন বোঝা আপনাকে নির্ভরযোগ্য এবং বৈধ ফলাফল পেতে পরীক্ষাগুলি ডিজাইন করতে সহায়তা করবে।

Develop data collection and sampling techniques: আপনি জরিপ, প্রশ্নাবলী এবং পর্যবেক্ষণমূলক অধ্যয়ন সহ ডেটা সংগ্রহের কৌশলগুলি শিখবেন। উপরন্তু, প্রতিনিধি তথ্য সংগ্রহ নিশ্চিত করতে আপনি নমুনা পদ্ধতি অধ্যয়ন করবেন।

Gain knowledge of statistical modeling:পরিসংখ্যান মডেলিং ভেরিয়েবলের মধ্যে সম্পর্ক উপস্থাপন করতে এবং ভবিষ্যদ্বাণী করার জন্য গাণিতিক মডেল তৈরি করে। আপনি রৈখিক রিগ্রেশন, লজিস্টিক রিগ্রেশন এবং সময় সিরিজ বিশ্লেষণের মতো কৌশলগুলি শিখবেন।

Master data visualization:পরিসংখ্যানগত ফলাফলগুলির কার্যকর যোগাযোগ অত্যন্ত গুরুত্বপূর্ণ। আপনি শিখবেন কিভাবে গ্রাফ, চার্ট এবং প্লট ব্যবহার করে ডেটার ভিজ্যুয়াল উপস্থাপনা তৈরি করতে হয়। ডেটা ভিজ্যুয়ালাইজেশন আপনাকে জটিল তথ্য একটি পরিষ্কার এবং সংক্ষিপ্তভাবে উপস্থাপন করতে দেয়।

Explore applications in various fields:ফলিত পরিসংখ্যান একটি বহুমুখী ক্ষেত্র এবং আপনি সম্ভবত অর্থনীতি, অর্থ, স্বাস্থ্যসেবা, সামাজিক বিজ্ঞান এবং প্রকৌশলের মতো বিভিন্ন ডোমেনে এর অ্যাপ্লিকেশনগুলি অন্বেষণ করবেন। কেস স্টাডি এবং প্রকল্প বাস্তব বিশ্বের সমস্যা পরিসংখ্যান পদ্ধতি প্রয়োগের বাস্তব অভিজ্ঞতা প্রদান করবে.

মনে রাখবেন, নির্দিষ্ট পাঠ্যক্রম এবং জোর আপনার চয়ন করা বিশ্ববিদ্যালয় এবং প্রোগ্রামের উপর নির্ভর করে পরিবর্তিত হতে পারে। আপনার পড়াশোনার সময় আপনি কী শিখবেন সে সম্পর্কে আরও বিশদ বোঝার জন্য আপনি যে বিশ্ববিদ্যালয়গুলি বিবেচনা করছেন সেগুলির কোর্সের বিবরণ এবং প্রোগ্রামের প্রয়োজনীয়তাগুলি পর্যালোচনা করা সর্বদা একটি ভাল ধারণা।

“প্রয়োগিত পরিসংখ্যান” বিষয়ের গবেষণা ও উন্নয়নের ক্ষেত্রে নিম্নলিখিত ক্ষেত্রগুলি অন্তর্ভুক্ত রয়েছে:

Applied Statistics in Research and Development:এই ক্ষেত্রটি বিভিন্ন গবেষণা ও উন্নয়ন কার্যক্রমে পরিসংখ্যানগত পদ্ধতির প্রয়োগের উপর দৃষ্টি নিবদ্ধ করে। সিদ্ধান্ত গ্রহণের প্রক্রিয়াগুলিকে সমর্থন করার জন্য ডেটা বিশ্লেষণ, ভবিষ্যদ্বাণী করা এবং সিদ্ধান্তে আঁকতে পরিসংখ্যানগত কৌশলগুলি ব্যবহার করা জড়িত।

Statistical Modeling and Analysis:ফলিত পরিসংখ্যানবিদরা পরিসংখ্যানগত মডেল এবং বিশ্লেষণ কৌশলগুলি বিকাশ ও উন্নত করতে গবেষণা এবং বিকাশে নিযুক্ত হন। তারা পরিসংখ্যানগত মডেলিং, ডেটা বিশ্লেষণ এবং অনুমানের জন্য অ্যালগরিদম এবং পদ্ধতিগুলি ডিজাইন করার উপর কাজ করে।

Data Science and Analytics:  ফলিত পরিসংখ্যান ডেটা বিজ্ঞান এবং বিশ্লেষণের ক্ষেত্রে একটি গুরুত্বপূর্ণ ভূমিকা পালন করে। এই ক্ষেত্রের গবেষক এবং বিকাশকারীরা বড় ডেটাসেটগুলি থেকে অন্তর্দৃষ্টি বের করতে, নিদর্শনগুলি সনাক্ত করতে এবং ডেটা-চালিত সিদ্ধান্ত নিতে পরিসংখ্যানগত পদ্ধতি ব্যবহার করেন।

Experimental Design and Analysis:ফলিত পরিসংখ্যানে গবেষণা এবং বিকাশ প্রায়শই পরীক্ষা-নিরীক্ষার নকশা এবং ফলাফলের ডেটা বিশ্লেষণ করে। এর মধ্যে নির্ভরযোগ্য এবং বৈধ ফলাফল নিশ্চিত করার জন্য নমুনার আকার, র্যান্ডমাইজেশন কৌশল এবং পরিসংখ্যানগত পরীক্ষাগুলি নির্ধারণ করা অন্তর্ভুক্ত।

Applications in Various Fields:ফলিত পরিসংখ্যান বিভিন্ন ডোমেনে যেমন অর্থনীতি, অর্থ, স্বাস্থ্যসেবা, সামাজিক বিজ্ঞান, প্রকৌশল এবং আরও অনেক কিছুতে ব্যাপকভাবে ব্যবহৃত হয়। এই ক্ষেত্রগুলির গবেষক এবং বিকাশকারীরা ডেটা বিশ্লেষণ করতে, ভবিষ্যদ্বাণী করতে এবং জটিল সমস্যাগুলি সমাধান করতে পরিসংখ্যানগত পদ্ধতি ব্যবহার করে।

এটি লক্ষ করা গুরুত্বপূর্ণ যে প্রয়োগকৃত পরিসংখ্যানের গবেষণা এবং উন্নয়ন ক্ষেত্রটি বৈচিত্র্যময় এবং ক্রমাগত বিকশিত হয়। এই ক্ষেত্রের গবেষক এবং বিকাশকারীরা ক্ষেত্রকে এগিয়ে নিতে এবং বাস্তব-বিশ্বের চ্যালেঞ্জ মোকাবেলা করার জন্য ক্রমাগত নতুন পদ্ধতি, কৌশল এবং অ্যাপ্লিকেশনগুলি অন্বেষণ করে।

ফলিত পরিসংখ্যানের ক্ষেত্রে আপনি যে দক্ষতা অর্জন করবেন তার মধ্যে রয়েছে:

Mathematics:পরিসংখ্যানগত ধারণা এবং পদ্ধতি বোঝার এবং প্রয়োগ করার জন্য গণিতের একটি শক্তিশালী ভিত্তি অপরিহার্য।

Data analytics:আপনি শিখবেন কীভাবে পরিসংখ্যানগত কৌশল এবং সরঞ্জাম ব্যবহার করে ডেটা বিশ্লেষণ এবং ব্যাখ্যা করতে হয়।

Problem-solving:ফলিত পরিসংখ্যানবিদদের পরিসংখ্যানগত পদ্ধতি এবং সমালোচনামূলক চিন্তাভাবনা ব্যবহার করে জটিল সমস্যাগুলি সনাক্ত এবং সমাধান করার জন্য প্রশিক্ষিত করা হয়।

Critical thinking: আপনি সমালোচনামূলকভাবে চিন্তা করার এবং ডেটা, মডেল এবং পরিসংখ্যানগত ফলাফলগুলি মূল্যায়ন করার ক্ষমতা বিকাশ করবেন।

Computer competency: কম্পিউটার সফ্টওয়্যার এবং প্রোগ্রামিং ভাষা যেমন R বা পাইথন ব্যবহারে দক্ষতা ডেটা বিশ্লেষণ এবং পরিসংখ্যানগত মডেলিংয়ের জন্য গুরুত্বপূর্ণ।

Programming:আপনি ডেটা ম্যানিপুলেট এবং বিশ্লেষণ, কাজগুলি স্বয়ংক্রিয় করতে এবং পরিসংখ্যানগত অ্যালগরিদমগুলি বাস্তবায়নের জন্য প্রোগ্রামিং দক্ষতা অর্জন করবেন।

Research:ফলিত পরিসংখ্যানের মধ্যে গবেষণা পরিচালনা করা, পরীক্ষা-নিরীক্ষার নকশা করা এবং গবেষণার প্রশ্নের উত্তর দেওয়ার জন্য ডেটা সংগ্রহ করা জড়িত।

Statistical methodologies:আপনি বিভিন্ন পরিসংখ্যান পদ্ধতি এবং তাদের সম্পর্কিত অনুমান সম্পর্কে জ্ঞান অর্জন করবেন।

Statistical modeling:আপনি শিখবেন কীভাবে ডেটা বিশ্লেষণ করতে এবং ভবিষ্যদ্বাণী করতে পরিসংখ্যানগত মডেলগুলি বিকাশ এবং প্রয়োগ করতে হয়।

Visualization:আপনি গ্রাফ, চার্ট এবং অন্যান্য ভিজ্যুয়াল উপস্থাপনার মাধ্যমে ডেটা ভিজ্যুয়ালাইজ করা এবং পরিসংখ্যানগত ফলাফলগুলি কার্যকরভাবে যোগাযোগ করার দক্ষতা অর্জন করবেন।

এগুলি হল কিছু মূল দক্ষতা যা আপনি ফলিত পরিসংখ্যান পড়ার সময় বিকাশের আশা করতে পারেন।

বাংলাদেশে “প্রযুক্তিগত পরিসংখ্যান” বিষয়ের গুরুত্ব নিম্নরূপ তুলে ধরা যেতে পারে:

Promoting sound statistical practices: ঢাকা বিশ্ববিদ্যালয়ের পরিসংখ্যান গবেষণা ও প্রশিক্ষণ ইনস্টিটিউট বাংলাদেশের বিভিন্ন শাখার লোকদের মধ্যে সঠিক পরিসংখ্যান অনুশীলনের প্রয়োজনীয়তা সম্পর্কে প্রচার ও সচেতনতা তৈরিতে সক্রিয় ভূমিকা পালন করে।

Foundation in statistical methods:বি.এস. ঢাকা বিশ্ববিদ্যালয়ের ফলিত পরিসংখ্যান এবং ডেটা সায়েন্সে (সম্মান) ডিগ্রি প্রোগ্রাম পরিসংখ্যানগত পদ্ধতি এবং তাদের অ্যাপ্লিকেশনগুলিতে একটি শক্তিশালী ভিত্তি সহ স্নাতক তৈরি করে। এটি বিভিন্ন ক্ষেত্রে কর্মজীবন অনুসরণকারী ব্যক্তিদের জন্য একটি মূল্যবান দক্ষতা সেট সরবরাহ করে।

Solving problems across various fields: ফলিত পরিসংখ্যান হল পরিসংখ্যান ব্যবহার করে সমস্যা বোঝা এবং বিভিন্ন ক্ষেত্রে সমস্যা সমাধান করা। এটি অর্থনীতি, অর্থ, স্বাস্থ্যসেবা, সামাজিক বিজ্ঞান, প্রকৌশল এবং আরও অনেক ক্ষেত্রে গুরুত্বপূর্ণ। পরিসংখ্যানগত পদ্ধতির প্রয়োগ তথ্য বিশ্লেষণ, ভবিষ্যদ্বাণী করা এবং সিদ্ধান্ত গ্রহণের প্রক্রিয়াকে সমর্থন করার জন্য উপসংহার আঁকার অনুমতি দেয়।

Data-driven decision making:আজকের ডেটা-চালিত বিশ্বে, ডেটা বিশ্লেষণ এবং ব্যাখ্যা করার ক্ষমতা অত্যন্ত গুরুত্বপূর্ণ। ফলিত পরিসংখ্যান ব্যক্তিদের পরিসংখ্যানগত কৌশল এবং সরঞ্জাম ব্যবহার করে ডেটা বিশ্লেষণ করার দক্ষতা দিয়ে সজ্জিত করে। এটি তাদের তথ্য বিশ্লেষণ থেকে প্রাপ্ত প্রমাণ এবং অন্তর্দৃষ্টির উপর ভিত্তি করে জ্ঞাত সিদ্ধান্ত নিতে সক্ষম করে।

Career opportunities: ফলিত পরিসংখ্যানে একটি ক্যারিয়ার তৈরি করা ফলপ্রসূ হতে পারে। পরিসংখ্যানগত পদ্ধতি এবং ডেটা বিশ্লেষণে একটি শক্তিশালী ভিত্তি সহ, ব্যক্তিরা বিভিন্ন কর্মজীবনের পথ অনুসরণ করতে পারে যেমন ডেটা বিশ্লেষক, পরিসংখ্যানবিদ, গবেষণা বিশ্লেষক, ডেটা বিজ্ঞানী এবং আরও অনেক কিছু। বাংলাদেশ এবং বিশ্বব্যাপী ফলিত পরিসংখ্যানে দক্ষতাসম্পন্ন পেশাদারদের চাহিদা বাড়ছে।

এটি লক্ষ করা গুরুত্বপূর্ণ যে বাংলাদেশে প্রয়োগকৃত পরিসংখ্যানের গুরুত্ব এই পয়েন্টগুলির বাইরেও প্রসারিত এবং নির্দিষ্ট প্রেক্ষাপট এবং শিল্পের উপর নির্ভর করে পরিবর্তিত হতে পারে।

আন্তর্জাতিকভাবে “প্রয়োগিত পরিসংখ্যান” বিষয়ের গুরুত্ব নিম্নরূপ তুলে ধরা যেতে পারে:

Everyday Life:আজকের ডেটা-চালিত বিশ্বে, পরিসংখ্যানের প্রয়োগ একটি চির-বর্তমান বাস্তবতা যা সমাজের সমস্ত দিককে স্পর্শ করে। পরিসংখ্যান আমাদের প্রতিদিন উৎপন্ন বিপুল পরিমাণ ডেটা বোঝাতে সাহায্য করে, স্বাস্থ্যসেবা, অর্থ, শিক্ষা এবং আরও অনেক কিছুর মতো বিভিন্ন ডোমেনে জ্ঞাত সিদ্ধান্ত নিতে আমাদের সক্ষম করে।

Scientific Research: বৈজ্ঞানিক গবেষণায় পরিসংখ্যান একটি গুরুত্বপূর্ণ ভূমিকা পালন করে। তারা গবেষকদের পরীক্ষাগুলি ডিজাইন করতে, ডেটা সংগ্রহ এবং বিশ্লেষণ করতে এবং অর্থপূর্ণ সিদ্ধান্তে আঁকতে সহায়তা করে। পরিসংখ্যানগত পদ্ধতি প্রয়োগ করে, গবেষকরা ডেটাতে নিদর্শন, প্রবণতা এবং সম্পর্ক সনাক্ত করতে পারেন, যা অধ্যয়নের বিভিন্ন ক্ষেত্রে অগ্রগতির দিকে পরিচালিত করে।

Business and Economics:পরিসংখ্যান ব্যবসা এবং অর্থনীতিবিদদের জন্য জ্ঞাত সিদ্ধান্ত নেওয়ার জন্য অপরিহার্য। তারা বাজারের প্রবণতা, ভোক্তাদের আচরণ এবং অর্থনৈতিক সূচকগুলির অন্তর্দৃষ্টি প্রদান করে। ডেটা বিশ্লেষণ করে, ব্যবসাগুলি তাদের ক্রিয়াকলাপগুলিকে অপ্টিমাইজ করতে পারে, কার্যকর বিপণন কৌশলগুলি বিকাশ করতে পারে এবং ভবিষ্যতের প্রবণতার পূর্বাভাস দিতে পারে।

Public Policy and Governance: ফলিত পরিসংখ্যান পাবলিক পলিসি এবং গভর্নেন্সে সহায়ক। সরকার নীতিগত সিদ্ধান্ত জানাতে, দক্ষতার সাথে সম্পদ বরাদ্দ করতে এবং নীতি ও কর্মসূচির প্রভাব মূল্যায়ন করতে পরিসংখ্যানগত ডেটা ব্যবহার করে। পরিসংখ্যান নীতিনির্ধারকদের সামাজিক প্রবণতা বুঝতে, অগ্রগতি নিরীক্ষণ করতে এবং সামাজিক ও অর্থনৈতিক চ্যালেঞ্জ মোকাবেলায় সহায়তা করে।

Healthcare and Public Health: স্বাস্থ্যসেবা খাতে, পরিসংখ্যান স্বাস্থ্য তথ্য বিশ্লেষণ, ক্লিনিকাল ট্রায়াল পরিচালনা এবং চিকিৎসা হস্তক্ষেপের কার্যকারিতা মূল্যায়নের জন্য গুরুত্বপূর্ণ। তারা বিশ্বব্যাপী জনস্বাস্থ্যের ফলাফল উন্নত করার জন্য ঝুঁকির কারণগুলি সনাক্ত করতে, রোগের ধরণগুলি বুঝতে এবং প্রমাণ-ভিত্তিক সিদ্ধান্ত নিতে সহায়তা করে।

Environmental Studies:জলবায়ু পরিবর্তন, জীববৈচিত্র্য এবং প্রাকৃতিক সম্পদ ব্যবস্থাপনা সম্পর্কিত তথ্য বিশ্লেষণ করতে পরিবেশগত গবেষণায় পরিসংখ্যান ব্যবহার করা হয়। তারা গবেষকদের পরিবেশের উপর মানুষের ক্রিয়াকলাপের প্রভাব বুঝতে এবং টেকসই উন্নয়নের জন্য কৌশল তৈরি করতে সহায়তা করে।

Social Sciences:সমাজবিজ্ঞান, মনোবিজ্ঞান এবং রাষ্ট্রবিজ্ঞানের মতো সামাজিক বিজ্ঞানে পরিসংখ্যান ব্যাপকভাবে ব্যবহৃত হয়। তারা গবেষকদের সমীক্ষার তথ্য বিশ্লেষণ করতে, পরীক্ষা-নিরীক্ষা চালাতে এবং মানুষের আচরণ এবং সামাজিক ঘটনা সম্পর্কে সিদ্ধান্ত নিতে সাহায্য করে।

Education and Research:শিক্ষা ও গবেষণার ক্ষেত্রে ফলিত পরিসংখ্যান অপরিহার্য। এটি শিক্ষাবিদদের শিক্ষার্থীদের কর্মক্ষমতা মূল্যায়ন করতে, শিক্ষণ পদ্ধতির মূল্যায়ন করতে এবং শিক্ষাগত গবেষণা পরিচালনা করতে সহায়তা করে। শিক্ষাগত নীতি প্রণয়ন এবং শিক্ষা কার্যক্রমের মূল্যায়নেও পরিসংখ্যান একটি গুরুত্বপূর্ণ ভূমিকা পালন করে।

Global Development:জাতিসংঘের টেকসই উন্নয়ন লক্ষ্য (SDGs) এর মতো বৈশ্বিক উন্নয়ন লক্ষ্য অর্জনের দিকে অগ্রগতি পর্যবেক্ষণের জন্য পরিসংখ্যান অত্যন্ত গুরুত্বপূর্ণ। তারা দারিদ্র্য, বৈষম্য, শিক্ষা, স্বাস্থ্য এবং অন্যান্য সূচকের তথ্য প্রদান করে, যা নীতিনির্ধারকদের অগ্রগতি ট্র্যাক করতে এবং বিশ্বব্যাপী টেকসই উন্নয়নের জন্য জ্ঞাত সিদ্ধান্ত নিতে সহায়তা করে।

এটি লক্ষ্য করা গুরুত্বপূর্ণ যে আন্তর্জাতিকভাবে প্রয়োগকৃত পরিসংখ্যানের গুরুত্ব এই পয়েন্টগুলির বাইরে প্রসারিত এবং নির্দিষ্ট প্রসঙ্গ এবং শিল্পের উপর নির্ভর করে পরিবর্তিত হতে পারে।

এখানে বাংলাদেশের বিশ্ববিদ্যালয়গুলি সম্পর্কে কিছু অতিরিক্ত তথ্য রয়েছে যা ফলিত পরিসংখ্যানে প্রোগ্রাম অফার করে:

ঢাকা বিশ্ববিদ্যালয়:

   Institute of Statistical Research and Training (ISRT): ISRT বাংলাদেশের পরিসংখ্যানগত প্রশিক্ষণ ও গবেষণার জন্য একটি নেতৃস্থানীয় প্রতিষ্ঠান। এটি একটি B.S অফার করে। ফলিত পরিসংখ্যানে অনার্স প্রোগ্রাম, যা একটি চার বছরের সমন্বিত প্রোগ্রাম।

   স্নাতকোত্তর প্রোগ্রাম: ঢাকা বিশ্ববিদ্যালয় ফলিত পরিসংখ্যান এবং ডেটা সায়েন্সে দুই বছরের মাস্টার্স প্রোগ্রামও অফার করে। এই প্রোগ্রামটি পরিসংখ্যানগত পদ্ধতি এবং ডেটা বিশ্লেষণ কৌশলগুলিতে উন্নত প্রশিক্ষণ প্রদান করে।

   এমফিল এবং পিএইচডি প্রোগ্রাম: ইনস্টিটিউটটি ক্ষেত্রে গবেষণা এবং একাডেমিক ক্যারিয়ার অনুসরণ করতে আগ্রহীদের জন্য ফলিত পরিসংখ্যান এবং ডেটা সায়েন্সে এমফিল এবং পিএইচডি প্রোগ্রাম অফার করে।

বাংলাদেশ প্রকৌশল ও প্রযুক্তি বিশ্ববিদ্যালয় (বুয়েট):

   গণিত বিভাগ: বুয়েটের গণিত বিভাগ ফলিত পরিসংখ্যান সহ পরিসংখ্যান বিষয়ে কোর্স এবং প্রোগ্রাম অফার করে। বিভাগটি পরিসংখ্যানগত তত্ত্ব এবং এর ব্যবহারিক প্রয়োগগুলিতে একটি শক্তিশালী ভিত্তি প্রদানের উপর দৃষ্টি নিবদ্ধ করে।

   স্নাতক এবং স্নাতকোত্তর প্রোগ্রাম: বুয়েট গণিতে স্নাতক এবং স্নাতকোত্তর উভয় প্রোগ্রাম অফার করে, যার মধ্যে ফলিত পরিসংখ্যানের কোর্স রয়েছে।

রাজশাহী বিশ্ববিদ্যালয়:

   পরিসংখ্যান বিভাগ: রাজশাহী বিশ্ববিদ্যালয়ের একটি পরিসংখ্যান বিভাগ রয়েছে যা পরিসংখ্যানে ফলিত পরিসংখ্যান সহ স্নাতক এবং স্নাতকোত্তর প্রোগ্রাম অফার করে। বিভাগটির লক্ষ্য শিক্ষার্থীদের পরিসংখ্যানগত তত্ত্ব এবং এর প্রয়োগগুলির একটি বিস্তৃত বোঝার সাথে প্রদান করা।

   গবেষণার সুযোগ: বিভাগটি গবেষণা কার্যক্রমকে উৎসাহিত করে এবং শিক্ষার্থীদের ফলিত পরিসংখ্যান সম্পর্কিত গবেষণা প্রকল্পে নিযুক্ত হওয়ার সুযোগ প্রদান করে।

এটা মনে রাখা গুরুত্বপূর্ণ যে নির্দিষ্ট প্রোগ্রাম এবং কোর্সের প্রাপ্যতা সময়ের সাথে পরিবর্তিত হতে পারে, এবং তাদের প্রয়োগকৃত পরিসংখ্যান প্রোগ্রাম, ভর্তির প্রয়োজনীয়তা, অনুষদ এবং অন্যান্য বিষয়ে সবচেয়ে আপ-টু-ডেট তথ্যের জন্য এই বিশ্ববিদ্যালয়গুলির অফিসিয়াল ওয়েবসাইটগুলি দেখার সুপারিশ করা হয়। প্রাসঙ্গিক বিবরণ।

বাংলাদেশে ফলিত পরিসংখ্যান কোর্সের সময়কাল অধ্যয়নের স্তরের উপর নির্ভর করে পরিবর্তিত হতে পারে। এখানে বিভিন্ন প্রোগ্রামের সময়কাল রয়েছে:

M.S. in Applied Statistics – Dhaka University:প্রোগ্রামটি এক বছরের প্রোগ্রাম, যার মানে এটি সম্পূর্ণ হতে প্রায় এক বছর সময় লাগে।

B.S. Honours in Applied Statistics – Dhaka University:বি.এস. অনার্স প্রোগ্রাম একটি সমন্বিত চার বছরের প্রোগ্রাম। এটি সম্পূর্ণ হতে সাধারণত চার বছর সময় লাগে।

Undergraduate – Institute of Statistical Research and Training: বি.এস. ফলিত পরিসংখ্যান বা ফলিত পরিসংখ্যান এবং ডেটা সায়েন্সে অনার্স কোর্স একটি সমন্বিত চার বছরের প্রোগ্রাম।

Graduate – Dhaka – Institute of Statistical Research and Training: পরিসংখ্যান গবেষণা ও প্রশিক্ষণ ইনস্টিটিউট (আইএসআরটি) ফলিত পরিসংখ্যান এবং ডেটা সায়েন্সে 1-বছরের স্নাতক প্রোগ্রাম (মাস্টার্স ডিগ্রি) অফার করে।

এটি লক্ষ্য করা গুরুত্বপূর্ণ যে এই সময়কালগুলি সাধারণ নির্দেশিকা এবং নির্দিষ্ট বিশ্ববিদ্যালয় এবং প্রোগ্রামের উপর নির্ভর করে পরিবর্তিত হতে পারে। বাংলাদেশে ফলিত পরিসংখ্যান কোর্স অফার করে এমন বিশ্ববিদ্যালয়গুলির অফিসিয়াল ওয়েবসাইটগুলিতে তাদের প্রোগ্রামের সময়কাল এবং পাঠ্যক্রম সম্পর্কে আরও বিশদ তথ্যের জন্য সর্বদা সুপারিশ করা হয়।

Here are some famous people who have studied Applied Statistics:

Johann Carl Friedrich Gauss: Gauss was a German mathematician who made early foundational contributions to mathematics. He is considered one of the most influential mathematicians in history.

Thorvald N. Thiele: Thiele was a leading representative of the so-called Continental School of statistics. He invented the variate difference method for analyzing time.

Liam Neeson: Neeson, an actor known for his roles in movies like the Chronicles of Narnia series, studied physics and computer science.