# 1: মেশিন লার্নিং আপনার ব্যবসায়ের জন্য কী করতে পারে এবং কীভাবে তা খুঁজে বের করা যায়

এটি মেশিন লার্নিং-ভিত্তিক পণ্য তৈরির জন্য প্রধানমন্ত্রীর জন্য ধাপে ধাপে গাইড টি-টি-টিউটোরিয়ালটির 1 অংশ। পুরো সিরিজের ওভারভিউয়ের জন্য লিঙ্কটি অনুসরণ করুন।

এমএল বিনিয়োগ করা 10 বছর আগে মোবাইলে বিনিয়োগের মতো - এটি আপনার ব্যবসা পরিবর্তন করতে পারে

জ্ঞানের জন্য বিদ্যমান ডেটা অনুসন্ধান করা একটি সুপরিচিত এবং বিস্তৃত শৃঙ্খলা। তবে এমএল ডেটা বিশ্লেষণে পরবর্তী সীমান্ত। এটি এমন একটি শৃঙ্খলা যেখানে কম্পিউটার প্রোগ্রামগুলি এমন নিদর্শনগুলি ব্যবহার করতে পারে যা তারা ডেটাতে সনাক্ত করে, ভবিষ্যদ্বাণী করতে পারে বা অন্তর্দৃষ্টি অর্জন করতে পারে এবং অভিজ্ঞতার মাধ্যমে সেই অন্তর্দৃষ্টিগুলি উন্নত করে - লোকেরা কীভাবে এটি করবেন তা নির্দিষ্ট করে না জানিয়ে। যেহেতু সংস্থাগুলি আরও ডেটাতে অ্যাক্সেস পেয়েছে, মেশিন লার্নিং তাদের ডেটার স্কেল বুঝতে সহায়তা করতে পারে। গ্রানুলারিটি পৃথক ব্যবহারকারীর মিথস্ক্রিয়া থেকে শুরু করে বৈশ্বিক প্রবণতা এবং গ্রহে তার প্রভাবগুলির মধ্যে রয়েছে। এই জ্ঞানের ব্যবহার পিক্সেল স্তরের ব্যবহারকারীর অভিজ্ঞতা অভিযোজিত থেকে শুরু করে বর্তমানে বিদ্যমান নয় এমন নতুন পণ্য ও ব্যবসায়ের সুযোগ তৈরির মধ্যেও হতে পারে। নোট করুন যে এমএল অভ্যন্তরীণ ডেটা ব্যবহার করে অনেক বেশি যেতে পারে। পূর্বে সম্ভব ছিল না এমন নতুন অন্তর্দৃষ্টি অর্জনের জন্য অভ্যন্তরীণ এবং বাহ্যিক ডেটার সমন্বয় করে প্রায়শই এমএল এর কার্যকারিতা বাড়ানো যেতে পারে।

এ 16 জেডের ফ্র্যাঙ্ক চেনের কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার সম্ভাব্য অ্যাপ্লিকেশনগুলির একটি দুর্দান্ত ভূমিকা রয়েছে, যার মধ্যে অনেকগুলি মেশিন লার্নিংয়ের প্রয়োজন বা প্রয়োজন হবে। এর মধ্যে কয়েকটি অ্যাপ্লিকেশন ভবিষ্যত-ভিত্তিক এবং এখনও বিদ্যমান প্রযুক্তি দিয়ে বাস্তবায়ন করা যায় না, তবে সম্ভাবনার একটি ভাল ধারণা দেয়।

ভোক্তা সংস্থাগুলি ৮ থেকে ১০ বছর আগে যেমন মোবাইল ডিভাইসে বিনিয়োগের কথা ভেবেছিল, এখন এমপিএলকে এমন প্রযুক্তি হিসাবে অন্বেষণ করার সময় এসেছে যেগুলি ব্যবসায়ের ফলাফলকে চালিত করতে সহায়তা করতে পারে। বিদ্যমান এমএল প্রযুক্তি ব্যবহারে মনোযোগী সংস্থাগুলির জন্য, আপনার দেওয়া এমএল ফাংশনগুলির জন্য কয়েকটি মূল বিষয় রয়েছে। এগুলি সম্পূর্ণ বা পারস্পরিক একচেটিয়া নয়, তবে আপনার সংস্থায় সম্ভাব্য প্রভাবগুলির জন্য বিভিন্ন দৃষ্টিভঙ্গি উপস্থাপন করে:

  • পরিবেশের ব্যাপক অভিযোজন, অভিজ্ঞতা এবং ব্যবহারকারীর সিস্টেমের প্রতিক্রিয়া। কল্পনা করুন যে কোনও ব্যক্তি যা দেখে বা যা কিছু করে সেগুলি তাদের জন্য উপযুক্ত হতে পারে এবং এমনকি তাদের প্রয়োজন এবং আচরণগুলি সম্পর্কেও অনুমান করতে পারে। এতে তাদের প্রাসঙ্গিকতা অনুসারে অর্ডার করা পণ্য বা পরিষেবাদির জন্য সুপারিশ অন্তর্ভুক্ত রয়েছে। টেলরড ব্যবহারকারীর অভিজ্ঞতা বা প্রবাহিত আপনার ব্যবহারকারীর জ্ঞান, তাদের আচরণ, তাঁর মতো অন্যান্য ব্যক্তি বা বহিরাগত ডেটা সহ তারা পরবর্তী কাজটি কী করতে চান ইত্যাদি ভবিষ্যদ্বাণী করা ইত্যাদি আরও ছোট স্কেল এ, অভিজ্ঞতাটিকে বিভাগগুলির সাথে অভিযোজিত করতে পারে ব্যক্তিদের পরিবর্তে ব্যবহারকারীদের নেতৃত্ব দিন।
  • দৃষ্টিভঙ্গিগুলিকে চাক্ষুষরূপে সনাক্ত করতে এবং সেই অনুযায়ী অভিজ্ঞতাগুলি স্বয়ংক্রিয় বা অভিযোজিত করার ক্ষমতা। আজকের প্রযুক্তি এমনকি কোনও লাইভ ক্যামেরায় ফটো এবং ভিডিওতে বস্তুগুলি সনাক্ত করতে পারে। এইভাবে, পিন্টারেস্ট ব্যবহারকারীরা যা দেখছেন এমন একটি ফটোতে তাদের অনুরূপ / পরিপূরক অবজেক্টগুলির পরামর্শ দেয়। ফেসবুক ফেসবুকে স্বীকৃতি প্রযুক্তি ব্যবহার করে বন্ধুদের পরামর্শ দেয় যে তাদের কোনও ফটো ট্যাগ করা উচিত। অ্যামাজন ইত্যাদির ভিজ্যুয়াল সনাক্তকরণের ভিত্তিতে একটি স্বয়ংক্রিয় চেকআউট তৈরি করে etc.
  • স্বয়ংক্রিয় পুনরুদ্ধার, সামগ্রী তৈরি বা প্রক্রিয়াজাতকরণ। এমএল বিশ্বের বিশাল পরিমাণে সামগ্রীর দ্রুত প্রক্রিয়াকরণ সক্ষম করে। সাধারণ ব্যবহারগুলি নথি পুনরুদ্ধার, উদাঃ আইনী মামলার সাথে প্রাসঙ্গিক সমস্ত দস্তাবেজগুলি সন্ধান করুন (নোট করুন যে এটি কীওয়ার্ডের অতিক্রম করে), বিষয় এবং কীওয়ার্ড অনুসারে নথিগুলি শ্রেণীবদ্ধ করুন, স্বয়ংক্রিয়ভাবে সামগ্রীর সংক্ষিপ্তসার করুন, প্রচুর পরিমাণে সামগ্রী থেকে প্রাসঙ্গিক তথ্য বের করুন - উদাঃ বিক্রয় চুক্তি ইত্যাদিতে নির্দিষ্ট পদগুলির সন্ধান করুন for "সামগ্রী" এখানে কেবল পাঠ্য নয়, সমস্ত ধরণের মিডিয়া বোঝায়।
  • পূর্বাভাস, অনুমান এবং একটি স্কেল প্রবণতা। এমএল এমন পূর্বাভাস সক্ষম করে যা খুব ব্যয়বহুল বা অন্যথায় করা শক্ত। এমএল বিশেষত ভবিষ্যদ্বাণীগুলি করার জন্য দরকারী যা অন্যথায় উচ্চ স্তরের দক্ষতার প্রয়োজন হবে, যেমন। উদাহরণস্বরূপ, কোনও বাড়ির দাম, বা সামাজিক সামগ্রীতে কোন সামগ্রীটি ভালভাবে নির্ধারণ করে তা নির্ধারণ করাও অসম্ভব। যন্ত্রগুলি মানুষের কাছে দৃশ্যমান হওয়ার আগে ডেটাগুলির ট্রেন্ডগুলিও সনাক্ত করতে পারে।
  • অস্বাভাবিক ক্রিয়াকলাপ বা সিস্টেম ত্রুটি সনাক্তকরণ। প্রতিটি সিস্টেমে ত্রুটি এবং সমস্যা রয়েছে। এমএল দিয়ে তবে আপনি কেবল সমস্যাগুলি ঘটছে কিনা তা নির্ধারণ করতে পারবেন না, তবে তা অস্বাভাবিক এবং উদ্বেগজনক কিনা তাও নির্ধারণ করতে পারবেন না। এটি বিভিন্ন নজরদারি এবং সুরক্ষা ব্যবস্থায় বিশেষভাবে কার্যকর।

কৌশলগত দৃষ্টিকোণ থেকে, এমএল বিভিন্ন ধরণের ব্যবসায়ের ফলাফল অর্জন করতে পারে:

  • আপনার গ্রাহকদের জন্য উন্নত অভিজ্ঞতা এবং কার্যকারিতা। সর্বাধিক সাধারণ ব্যবহারের ক্ষেত্রে গণ কাস্টমাইজেশন: আপনার গ্রাহকদের সাথে প্রাসঙ্গিক হতে পারে এমন পণ্যগুলি দ্রুত এবং আরও দক্ষতার সাথে সন্ধান করুন, যেমন। ডেটিং সাইটগুলিতে তাদের সেরা মিলগুলি, সংগীত সাইটগুলিতে তারা পছন্দ করতে পারে এমন গান, তারা কিনতে চায় এমন পণ্য ইত্যাদি The অন্য ব্যবহারের ক্ষেত্রে হস্তক্ষেপ বা পরিস্থিতি সম্পর্কে তাদের জানাতে ভবিষ্যদ্বাণীগুলি ব্যবহার করা হয় যা তারা অন্যথায় না করে হবে। এটি সাধারণ হতে পারে - উদাঃ জিলোজ জেসিটিম কোনও বাড়ির সমান প্রশংসা করে, নির্বিশেষে কে এটি দেখায় বা এটি পৃথক গ্রাহকের জন্য কীভাবে উপযুক্ত। কোনও ব্যবহারকারী তার ফিল্মকে রেটিং দিয়ে রেটিং করে যা এর নির্দিষ্ট স্বাদের কারণে তিনি দেখেন নি।
  • অভ্যন্তরীণ ফাংশন, প্রক্রিয়া এবং ব্যবসায়িক যুক্তি। মেশিন লার্নিং আপনার সময় সাশ্রয় করে এবং ব্যবসায়িক প্রক্রিয়া এবং সিদ্ধান্তগুলিতে আপনার সংস্থান বিনিয়োগের কার্যকারিতা বাড়ায়। উদাহরণস্বরূপ: কোনও nderণদানকারী সম্ভাব্য ndণদাতাদের সাথে তাদের যোগাযোগকে অগ্রাধিকার দিতে চায়। এটি নির্ধারিত হওয়া দরকার যে কে কখন loanণ গ্রহণ করতে চায় যখন প্রস্তাব দেওয়া হয় আসলে তা আঁকতে পারে তবে সম্ভবত এটি পরিশোধ করতে সক্ষম হবে। সর্বাধিক creditণযোগ্য গ্রাহকদের অগ্রাধিকার দেওয়া উত্তরটি অগত্যা নয়, কারণ এই গ্রাহকদের সাধারণত অনেকগুলি বিকল্প থাকে এবং রূপান্তরিত হওয়ার সম্ভাবনা কম থাকে। অতএব, আরও জটিল মডেল প্রয়োজন।
  • নতুন শিল্প এবং নতুন পণ্য প্রসারিত। ডেটা আপনাকে সম্পূর্ণ নতুন ব্যবসায়ের সুযোগগুলি খুলতে সহায়তা করতে পারে - আপনার বিদ্যমান গ্রাহকদের জন্য ব্র্যান্ডের নতুন পণ্য তৈরি করতে, বা আপনি পূর্বে পরিবেশন না করা বিভাগ বা গ্রাহকদের পরিবেশন করতে পারেন। উদাহরণস্বরূপ, নেটফ্লিক্স স্টুডিওগুলি পরিবেশন করতে পারে যা প্রাথমিক শ্রোতা ছিল না তাদের ডেটা অন্তর্দৃষ্টি বিক্রি করে কোন বিষয় এবং স্টোরিলাইনগুলি দর্শকদের জন্য উপযুক্ত। জিলো রিয়েল এস্টেট বিকাশকারীদের বিনিয়োগের সর্বোচ্চ আয় অর্জন করতে কোন বিল্ডিং ফাংশনগুলি ব্যবহৃত হয় তা বুঝতে সহায়তা করতে পারে।

প্রথমে কোন অঞ্চলটি লক্ষ্যবস্তু করা উচিত তা সিদ্ধান্ত নেওয়া উচিত সম্ভাব্য ব্যবসায়িক প্রভাব, সমস্যার জটিলতা এবং সেই প্রভাব অর্জনের ব্যয়ের উপর।

"আমাদের আমাদের ডেটা দিয়ে কিছু করতে হবে" একটি কৌশল, ডেটা সায়েন্স নয়, একটি সমস্যা

অনেক সংস্থাগুলি ডেটা বিজ্ঞানীদের, যারা এমএল মডেলগুলি তৈরি করেন তাদের সন্ধান করে কারণ "আমাদের আমাদের ডেটা দিয়ে কিছু করা উচিত"। আমি শুনেছি যে বিশিষ্ট সংস্থাগুলির অনেক কর্মকর্তা বলেছিলেন, "আমরা আমাদের প্রতিযোগীদের ডেটা কিনে দেখি, তাই প্রতিযোগিতামূলক থাকার জন্য আমাদের এটি করতে হবে।" তারপরে আমরা কয়েকজন ডেটা বিজ্ঞানী নিয়োগ দিয়েছিলাম, এই আশায় যে তারা কিছু জাদু তৈরি করবে। এটি আমাকে এমএল সম্পর্কে একটি বড় ভুল ধারণা নিয়ে আসে।

এমএল আপনার সংস্থার জন্য কোনও যাদু ভান্ড নয়। এমএল-এ প্রথম চ্যালেঞ্জটি হ'ল প্রযুক্তিটি চালিত হওয়া ব্যবসায়ের প্রভাব চিহ্নিত করা। এমএল একটি সমাধান - আপনাকে প্রথমে সমস্যার সংজ্ঞা দিতে হবে: আপনি এমএল দিয়ে কোন ব্যবসায়িক ফলাফল অর্জন করতে চান? এমএল আপনার গ্রাহকদের জন্য কী সুবিধা নিয়ে আসতে পারে? এমএল একটি হাতুড়ি - তবে যদি আপনার পেরেক না থাকে তবে একটি হাতুড়ি বিশেষ কার্যকর নয়। ক্লিচকে আরও প্রসারিত করতে, এমএল হ্যামারগুলির একটি অত্যন্ত বহুমুখী সেট is পেরেকের ধরণটি নির্ধারণ করে যে আপনি কোন হাতুড়ি চয়ন করেন এবং আপনি এটি কীভাবে ব্যবহার করেন। আপনি যে সঠিক সমস্যাটি সমাধান করার চেষ্টা করছেন তা সবকিছু নির্ধারণ করে - ফলাফলটি কীভাবে ব্যবহৃত হয়, আপনার মডেলটি কী পূর্বাভাস দেয় এবং কীভাবে এটি ক্রমাঙ্কিত করা উচিত, আপনি কোন ডেটা সংগ্রহ করেন এবং প্রসেস করেন, কোন অ্যালগরিদমগুলি আপনি পরীক্ষা করেন এবং অন্যান্য অনেক প্রশ্ন।

এর মূল ভিত্তিতে, "আমরা কী সমস্যার সমাধান করব?" একটি ব্যবসায়িক প্রশ্ন, যার অর্থ এই সংজ্ঞাটি শেষ পর্যন্ত পণ্য পরিচালক এবং পরিচালকদের দায়িত্বে থাকে, তথ্য বিজ্ঞানীদের নয়। ডেটা বিজ্ঞানী এবং অন্যান্য স্টেকহোল্ডারদের অবশ্যই সংজ্ঞায় অন্তর্ভুক্ত করা উচিত - কেবল প্রশ্নটি তাদের দিকে ফেলে দেবেন না এবং তারা উত্তর নিয়ে ফিরে আসবেন বলে আশা করছেন না। আপনার যদি এমন ডেটা থাকে যার সাথে আপনি পরিচিত নন, গ্রাহকর সাক্ষাত্কার এবং অন্যান্য গ্রাহকদের সাথে আইডিয়াটি পরিচালনা করুন across ডেটা বিজ্ঞানীরা আপনাকে আপনার ডেটা, ধারণা এবং পুনরাবৃত্তিগুলি পরীক্ষা করতে সহায়তা করতে পারে। তবে সমস্যাগুলির ক্ষেত্রগুলি সম্পর্কে আপনার যদি বিস্তৃত জ্ঞান না থাকে তবে ব্যবসায়ের কেসটি নিজেই তৈরি করা আপনার পক্ষে কঠিন। সংস্থার জন্য এমএলটির মান সর্বাধিক করার জন্য, পণ্য পরিচালকদের এবং ডেটা বিজ্ঞানীদের মধ্যে অবিচ্ছিন্ন সহযোগিতা প্রয়োজন, যেখানে পণ্য পরিচালনাকারীরা এই সমস্যাটি সমাধানের জন্য কোম্পানির পক্ষে সবচেয়ে কার্যকর কিনা তা নিশ্চিত করার জন্য দায়বদ্ধ।

এমএল কীভাবে আপনার ব্যবসায়ের অগ্রগতি করতে পারে তা আনপ্যাক করা

এমএল সহ সম্ভাবনাগুলি অবিরাম হলেও, প্রযুক্তিটি কীভাবে আপনার ব্যবসায়ের ক্ষেত্রে প্রয়োগ করা যেতে পারে তা জানতে নিজেকে জিজ্ঞাসা করতে পারেন এমন কয়েকটি প্রশ্ন রয়েছে। এখানে কয়েকটি উদাহরণ দেওয়া হল:

অভ্যন্তরীণ প্রক্রিয়াগুলি

  • আমার সংস্থার লোকেরা আজ কোথায় জ্ঞান ব্যবহার করে এমন সিদ্ধান্ত নেওয়ার জন্য যেখানে স্বয়ংক্রিয়ভাবে তৈরি করা যায় যাতে তাদের দক্ষতা অন্য কোথাও আরও ভালভাবে ব্যবহার করা যায়?
  • আমার কোম্পানির নির্দিষ্ট তথ্য স্টোর থেকে সাধারণত কোন ডেটা অনুসন্ধান করা হয়, সংগ্রহ করা হয় বা আহরণ করা হয় এবং কীভাবে এটি স্বয়ংক্রিয়ভাবে করা যায়?
  • আমার সংস্থার কর্মীরা কী সিদ্ধান্ত নেবে? কোনও মেশিন কি এই সিদ্ধান্ত নিতে পারে যদি এটি আমার কর্মীদের কাছে থাকা সমস্ত ডেটা জাদুকরভাবে ক্যাপচার করে?

বিদ্যমান গ্রাহকদের জন্য পণ্য এবং অভিজ্ঞতা

  • আমার গ্রাহকের মিথস্ক্রিয়াগুলির কোন অংশগুলি লোকেরা কাস্টমাইজ করেছে এবং সম্ভবত মেশিনগুলির দ্বারা মানিয়ে নেওয়া যায়?
  • আমার গ্রাহকদের পছন্দ, আচরণ এবং প্রয়োজনীয়তার উপর ভিত্তি করে কি আমার স্পষ্ট বিভাজন রয়েছে? আমার পণ্য / অভিজ্ঞতা প্রতিটি বিভাগে তৈরি?
  • আমি তাদের সম্পর্কে আমি কী জানি বা কীভাবে তারা আমার সাইট / অ্যাপ্লিকেশন / পণ্যটির সাথে ইন্টারঅ্যাক্ট করে তার ভিত্তিতে প্রতিটি গ্রাহকের জন্য অভিজ্ঞতাটি কাস্টমাইজ করতে পারি? আমি কীভাবে তাদের জন্য আরও ভাল, দ্রুত বা অন্যথায় উপভোগযোগ্য অভিজ্ঞতা তৈরি করতে পারি?
  • আমি আজ আমার গ্রাহকদের জিজ্ঞাসা করতে চাই এমন সিদ্ধান্ত এবং সিদ্ধান্তগুলি কী? এই সিদ্ধান্তগুলি আমার কাছে ইতিমধ্যে থাকা বা থাকতে পারে এমন জ্ঞানের ভিত্তিতে স্বয়ংক্রিয় করা যেতে পারে?
  • ভাল বা খারাপ গ্রাহকের অভিজ্ঞতাগুলি কীভাবে আমি আরও ভালভাবে চিহ্নিত করতে পারি? গ্রাহকদের অভিজ্ঞতা বা গ্রাহকের সন্তুষ্টি ঘটতে বা ছড়িয়ে পড়ার আগে তাদের সন্তুষ্টিকে প্রভাবিত করে এমন সমস্যাগুলি কী আমি সনাক্ত করতে পারি?

নতুন শিল্প বা গ্রাহক

  • আমার কাছে কী এমন ডেটা রয়েছে যা শিল্পে বা সংশ্লিষ্ট শিল্পগুলিতে অন্যান্য স্টেকহোল্ডারদের পক্ষে কার্যকর হতে পারে? এই স্টেকহোল্ডাররা কী ধরনের সিদ্ধান্ত নিতে পারে?

উপরের সবকিছু

  • কোন মেট্রিকস বা প্রবণতাগুলি, যদি সঠিকভাবে পূর্বাভাস দেওয়া হয় তবে আমার গ্রাহকদের সেবা দেওয়ার বা শিল্পে প্রতিযোগিতা করার আমার ক্ষমতাকে প্রভাবিত করতে পারে, উদাঃ নির্দিষ্ট পণ্য বিভাগের জন্য পূর্বাভাস চাহিদা, দামের ওঠানামা ইত্যাদি?
  • আমি যে সমস্ত সত্তা সম্পর্কে তথ্য সংগ্রহ করি সেগুলি কী কী (লোক, সংস্থা, পণ্য ইত্যাদি)? আমি কি এই তথ্যগুলিকে বাইরের ডেটাগুলির সাথে (জনসাধারণ, উত্স, অংশীদার ইত্যাদি থেকে) লিঙ্ক করতে পারি যে আমাকে এই সত্তাগুলি সম্পর্কে নতুন বা দরকারী কিছু বলবে? কার জন্য এবং কিভাবে দরকারী? উদাহরণস্বরূপ: আপনার পণ্য সন্ধানকারী সম্ভাব্য গ্রাহকদের চিহ্নিত করুন, আপনার শিল্পে বাহ্যিক কারণগুলি কীভাবে চাহিদাকে প্রভাবিত করে তা বুঝতে এবং সে অনুযায়ী প্রতিক্রিয়া দেখা ইত্যাদি

আপনার দল এবং সংস্থার মূল স্টেকহোল্ডারদের সাথে একসাথে এই কয়েকটি প্রশ্ন (এবং অন্যদের) সম্পর্কে চিন্তা করুন। আপনি কোথায় শুরু করবেন তা নিশ্চিত না হলে কোথাও শুরু করুন। আপনি যদি কেবল কিছু ডেটা নিয়ে পরীক্ষা করেন তবে আপনি এবং আপনার দলটি সেখান থেকে কোথায় যাবেন তা নির্ধারণ করতে পারেন।

দ্বিতীয় খণ্ডে সমস্ত এমএল পদ সম্পর্কে আলোচনা করা হয়েছে যে প্রযুক্তি নির্বাচনের মাধ্যমে আপনার সমস্যার সংজ্ঞা কীভাবে প্রভাবিত হয় এবং আপনার ব্যবসায়ের উপর প্রভাব ফেলতে হবে এমন কয়েকটি মডেলিংয়ের সমস্যাগুলি কী তা বুঝতে হবে PM

আপনি যদি এই পোস্টটি আকর্ষণীয় মনে করেন তবে দয়া করে আমাকে এটি জানাতে বা এটি দরকারী মনে হতে পারে এমন কারও সাথে ভাগ করে নিতে নীচের সবুজ হৃদয়টি ক্লিক করুন। পুরো দিনটি আমার হবে!

আরো দেখুন

আপনি কীভাবে কোডিং জ্ঞান ছাড়াই একটি অ্যাপ তৈরি করতে পারেন? 30,000 দর্শক / মাসে আমি কোনও ব্লগ থেকে কত টাকা উপার্জন করতে পারি? কীভাবে অ্যান্ড্রয়েডে অ্যাপভালি পাবেনআমি নিজের ওয়েবসাইট তৈরি করতে চাই এবং পেশাদারের সাহায্য ছাড়াই এটিকে নিজেই তৈরি করার জন্য আমার যে সমস্ত প্রোগ্রাম শিখতে হবে তা জানতে চাই know এটি কোনও প্রোগ্রামার দ্বারা কীভাবে করা যেতে পারে?একজন প্রোগ্রামার প্রতি বছর নতুন ভাষা শেখার জন্য কতটা গুরুত্বপূর্ণ? 10 ডলার বিনিয়োগের সেরা উপায় কী? একটি বই ঘোস্ট রাইটিংয়ের জন্য আমার কত টাকা নেওয়া উচিত? কোনও ওয়েবসাইট ছাড়াই আমি কীভাবে এক মাসে 1k ডলার উপার্জন করতে পারি?