সবার জন্য Research with Machine Learning (ML)
বর্তমান বিশ্ব সম্পূর্ণভাবে ডেটা ও মেশিন লার্নিং নির্ভর। শিল্প, স্বাস্থ্য, ব্যাংকিং, শিক্ষা, কৃষি—সব ক্ষেত্রেই সঠিক সিদ্ধান্ত নিতে ডেটা অ্যানালাইসিস ও ML মডেলিং দক্ষতা এখন অপরিহার্য। এই কোর্স আপনাকে হাতে-কলমে প্রজেক্ট ও রিসার্চ পেপার ভিত্তিক শেখাবে।
- ১৮+ লাইভ ক্লাস (Assignments, Quizzes সহ)
- হ্যান্ডস-অন প্রজেক্ট ও ডেটাসেট
- Research Paper Publication & Conference Submission গাইডেন্স
- লাইফটাইম Research Collaboration ও সাপোর্ট
এই কোর্স কেন আপনার জন্য গুরুত্বপূর্ণ?
ক্যারিয়ার, গবেষণা, এবং higher study (Masters/PhD) – তিনটাই মাথায় রেখে সাজানো।
বিশ্বজুড়ে বড় বড় প্রতিষ্ঠানগুলো কোটি কোটি ডলার বিনিয়োগ করছে Artificial Intelligence ও Machine Learning গবেষণায়। ফলে দক্ষ Data Analyst, ML Engineer এবং Researcher-এর চাহিদা দিন দিন দ্রুত বাড়ছে।
এই কোর্সে আপনি শিখবেন কীভাবে বাস্তব ডেটা ব্যবহার করে ML মডেল তৈরি, টিউনিং এবং বিশ্লেষণ করতে হয়; সাথে থাকবে Research Paper লেভেলের Error Analysis, Explainable AI এবং Model Reporting।
যারা বিদেশে Masters/PhD, স্কলারশিপ বা রিসার্চ ক্যারিয়ার গড়তে চান – তাদের জন্য এই কোর্সে থাকা প্রজেক্ট ও সম্ভাব্য পেপার পাবলিকেশন আপনার প্রোফাইলকে অনেক বেশি প্রতিযোগিতামূলক করে তুলবে।
- Job market + Higher Study – দুটোই টার্গেট করে ডিজাইনড কন্টেন্ট।
- Industry-grade ডেটাসেট ও research-standard evaluation metric।
- Experienced instructors with ৬০+ Scopus/Q1/Q2 indexed publications।
- Lifetime research collaboration & guidance community।
- Certificate + Project portfolio তৈরি করার সুযোগ।
কোর্স থেকে যা যা শিখবেন
Foundation থেকে Research-Grade Machine Learning – step by step।
- Python Foundations – data handling, preprocessing, visualization
- Exploratory Data Analysis (EDA) – research-style data understanding
- Feature Engineering & Feature Selection টেকনিক
- Core ML Algorithms – KNN, Decision Tree, Random Forest, SVM, Naïve Bayes ইত্যাদি
- Ensemble Methods – Random Forest, Extra Trees, AdaBoost, Gradient Boosting, XGBoost, Bagging, Stacking
- Model Evaluation – Precision, Recall, F1, ROC-AUC, MCC, Log Loss ইত্যাদি
- Error Analysis – কোথায় মডেল ভুল করছে এবং সেটা পেপারে কীভাবে রিপোর্ট করবেন
- Unsupervised & Semi-supervised Learning – Clustering, Dimensionality Reduction ইত্যাদি
- Explainable AI (XAI) – SHAP, LIME, feature importance
- Research Methodology & Experiment Design
- Journal Indicators & Ethics – Impact Factor, SJR, CiteScore, h-index
- Research Writing – Abstract থেকে Conclusion পর্যন্ত স্ট্রাকচার
- Conference/Journal article preparation & submission workflow
ক্লাস ইনফরমেশন & রিকোয়ারমেন্ট
- Class Time: প্রতি শনিবার & মঙ্গলবার · রাত ৮.০০ – ১০.০০ PM
- Course Duration: ২+ মাস · ১৮+ লাইভ ক্লাস
- Platform: ZOOM (রেকর্ডেড সেশন নীতিমালা ইনস্ট্রাক্টর দ্বারা জানানো হবে)
- Course Fee: মাত্র ২০০০ টাকা
- Device Requirement: ইন্টারনেটসহ কম্পিউটার/ল্যাপটপ অথবা স্মার্টফোন
Course Instructors
Real-world research experience + strong publication track record।
প্রায় জিজ্ঞাসিত প্রশ্ন & যোগাযোগ
-
প্রোগ্রামিং ব্যাকগ্রাউন্ড না থাকলেও কি করতে পারব?বেসিক প্রোগ্রামিং আইডিয়া থাকলে ভালো, তবে কোর্সে Python Foundations থেকে শুরু করা হবে। একদম beginning থেকে research-level ML পর্যন্ত ধীরে ধীরে নিয়ে যাওয়া হবে।
-
কোর্স শেষে কি রিসার্চ পেপার পাবলিকেশনে হেল্প পাব?হ্যাঁ, প্রজেক্ট ভালোভাবে কমপ্লিট করতে পারলে ইনস্ট্রাক্টররা আপনাকে conference/journal পছন্দ, writing, submission সহ বিভিন্ন পর্যায়ে গাইড করবেন (condition apply)।
-
ক্লাস রেকর্ডিং কি পাব?রেকর্ডিং ও অ্যাক্সেস নীতিমালা কোর্স শুরুর আগে/শুরুর ক্লাসে ইনস্ট্রাক্টর দ্বারা জানিয়ে দেওয়া হবে।
👉 আসন সীমিত! Early-Bird Registration চলছে… বিস্তারিত ও সিট কনফার্মেশনের জন্য উপরের Enroll Now বোতামে ক্লিক করে ফর্মটি ফিলআপ করুন।
চাইলে আপনার যেকোনো প্রশ্ন Whatsapp এ মেসেজ করেও জানতে পারবেন।