# ডাটা কি

প্রতি মুহূর্তে দুনিয়াতে যা ঘটছে সবই ডাটা বা তথ্য। সহজ না? ফেসবুক স্ট্যাটাস দিচ্ছেন, ইউটিউবে ভিডিও আপলোড করছেন, কোথাও রেজিস্ট্রেশন করছেন, কোন জরিপ করছেন, দৈনিক ঘটে যাওয়া কিছু ঘটনা রেকর্ড করে রাখছেন এসবই ডাটা। আবার গবেষকগণ তাদের গবেষণার বিভিন্ন ধাপে নানা রকম তথ্য পাচ্ছেন এবং সেগুলোর লগ রাখছেন, আবহাওয়া অধিদপ্তর প্রতিদিনকার তথ্য কোথাও জমা করছে, দুর্গম কোন এলাকায় ডেপলয় করা কোন সেন্সর বা রোবট ডাটা সেন্স করে রেকর্ড করে যাচ্ছে এসবও ডাটা। কোন সুপার শপে ঘটে যাওয়া সব ট্র্যাঞ্জেকশন, ব্যাংকে ঘটমান বিভিন্ন ক্রেতা বিক্রেতার ট্র্যাঞ্জেকশন, অনলাইনে ক্রেডিট কার্ড ইউজ করে কেনা কাটা এসবও ডাটা। আরও উদাহরণ লাগবে?

সিরিয়াস কথা হচ্ছে - datum ল্যাটিন শব্দ থেকেই Data শব্দের উৎপত্তি। datum কিন্তু সিঙ্গুলার ফর্ম। data হচ্ছে এর প্লুরাল ফর্ম। তো, datum মানে হচ্ছে সিঙ্গেল কোন এন্টিটি বা সিঙ্গেল কোন একটা ঘটনার অবস্থান(বিন্দু)। এজন্য datum কে data points বলা হয়। তার মানে, data দিয়ে আসলে অনেক গুলো data points কেই বোঝানো হয়। টেকনিক্যালি Data কে Dataset হিসেবেও লেখা হয়। তাই Dataset মানেও হচ্ছে কিছু Data Point এর কালেকশন। যাই হোক খুশির খবর হচ্ছে, বর্তমানে Data শব্দকে একবচন বা বহুবচন দুভাবেই প্রকাশ করা হয়। ঝামেলা কম।

আবার বলি, ডাটা হচ্ছে কালেকশন অফ ফ্যাক্টস যেমন নাম্বার, শব্দ, পরিমাণ, পর্যবেক্ষণ এমনকি কোন কিছুর বর্ণনা। দুরকম ডাটা আছে - কোয়ালিটেটিভ ও কোয়ান্টিটেটিভ। আমার অনেক টাকা আছে, ওর চুল অনেক লম্বা; এসব কোয়ালিটেটিভ ডাটার উদাহরণ। দ্বিতীয় প্রকারের ডাটা আবার দু রকম হয় - ডিসক্রিট এবং কন্টিনিউয়াস। আমার দুটো পা, তার কাছে ১০০ টাকা আছে এগুলো ডিসক্রিট এবং সে ৫৬৫ মিলিমিটার লম্বা, আজ ২৩ মিমি বৃষ্টি হয়েছে এসব কন্টিনিউয়াস ডাটার উদাহরণ।

**ডাটার ধরন**\
ডাটার কিছু বৈশিষ্ট্য আছে যেগুলো নিচের মত -

১) অনেক বিশাল পরিমাণে হতে পারে - আর তাই এসব অ্যানালাইসিসের জন্য ঠিক করা অ্যাল্গরিদমকে স্কেল্যাবল হতে হবে। নাহলে দেখা যাবে আপনার অ্যালগরিদম কম ডাটার উপর ঠিকি দ্রুত কাজ করতে পারে কিন্তু বেশি ডাটা নিয়ে হিসাব করতে গেলেই হ্যাং হয়ে বসে থাকে। (কমপ্লেক্সিটি অফ অ্যালগরিদম এর দরকার মনে পরে যাবে)

২) হাই ডাইমেনশনালিটি - ডাটা হতে পারে হাজার হাজার ডাইমেনশন সম্পন্ন। হুম হাজার হাজার।

৩) খুবি জটিল প্রকৃতির - যেমন সেন্সর ডাটা, বিভিন্ন ডাটা স্ট্রিম (সাউন্ড), টাইম সিরিজ ডাটা, টেম্পরাল ডাটা, সিকোয়েন্স ডাটা ইত্যাদি। মাল্টিমিডিয়া ডাটা, টেক্সট বা ওয়েব ডাটা। গ্রাফ ডাটা বা সোশাল নেটওয়ার্ক ডাটা ইত্যাদি ইত্যাদি।

> এতো ডাটা নিয়ে আমরা কি করিবো?

ভূমিকাতেই বলা আছে কি কি করা সম্ভব। আবার ধারনাতে নাই এমন কিছুও করা সম্ভব।


---

# Agent Instructions: Querying This Documentation

If you need additional information that is not directly available in this page, you can query the documentation dynamically by asking a question.

Perform an HTTP GET request on the current page URL with the `ask` query parameter:

```
GET https://ds.howtocode.dev/data.md?ask=<question>
```

The question should be specific, self-contained, and written in natural language.
The response will contain a direct answer to the question and relevant excerpts and sources from the documentation.

Use this mechanism when the answer is not explicitly present in the current page, you need clarification or additional context, or you want to retrieve related documentation sections.