এখনকার হট টপিক হলো
সাইবারসিকিউরিটি,
মেশিন লার্নিং,
বিগ ডেটা,
ক্লাউড কম্পিউটিং,
ডেটা মাইনিং ইত্যাদি।
Monday, October 28, 2013
- রিসার্চ ফান্ডিং আছে কোন কোন বিষয়ে -
- রিসার্চ ফান্ডিং আছে কোন কোন বিষয়ে -
( গতকাল এটা নিয়ে বেশ বড় একটা লেখা পুরা লিখে ফেলার পরে ব্রাউজার ক্রাশ করায় গায়েব হয়ে যায়। যতটুকু মনে আছে লিখছি)।
(এই লেখাটা মূলত কম্পিউটার সাইন্সে উচ্চশিক্ষার্থীদের জন্য। অন্যান্য বিষয়ে যেহেতু আমার ধারণা নাই, তাই সেইসব বিষয়ে কথা বললে আদার ব্যাপারির জাহাজের খবর নেয়ার মতো হবে।)
মার্কিন যুক্তরাষ্ট্রে কম্পিউটার সাইন্সের রিসার্চের ফান্ডিং এর প্রায় অধিকাংশই আসে সরকারী নানা সংস্থা থেকে। এর মধ্যে আছে ন্যাশনাল সাইন্স ফাউন্ডেশন, ডিপার্টমেন্ট অফ ডিফেন্স/হোমল্যান্ড সিকিউরিটি, আর্মি, নেভি, এয়ারফোর্স, কিংবা DARPA হতে। বেসরকারী ফান্ডিং নাই তা না, তবে খুব কম।
ইন এন আইডিয়াল ওয়ার্ল্ড, সব চমৎকার গবেষণার বিষয়েরই ফান্ডিং আসার কথা সমান তালে, কিন্তু এটা আইডিয়াল ওয়ার্ল্ড না, তাই কোনো টপিকে ফান্ডিং বেশি, কোথাও নাই বললেই চলে। যেমন থিওরেটিকাল কম্পিউটার সাইন্সের মতো চমৎকার কোর রিসার্চ টপিকে ফান্ডিং খুব বেশি নাই। ফলে এই সব সাবজেক্টের ছাত্রদের প্রায় পুরাটা সময়েই টিএ করে পিএইচডি চালাতে হয়, যা আসলে ডাবল কষ্ট।
তাই উচ্চশিক্ষায়, বিশেষ করে পিএইচডিতে যাবার সময়ে বিষয় নির্বাচনের ক্ষেত্রে ফান্ডিং সিচুয়েশনের ব্যাপারটা মাথায় রাখুন। নইলে প্রফেসরকে হাতে এনেও কাজ হবেনা, যদি তার ফান্ডিং না থাকে।
এখনকার হট টপিক হলো সাইবারসিকিউরিটি, মেশিন লার্নিং, বিগ ডেটা, ক্লাউড কম্পিউটিং, ডেটা মাইনিং ইত্যাদি। এসব বিষয়ে মিলিয়ন মিলিয়ন ডলারের ফান্ডিং নানা সোর্স থেকে আসছে সব সময়ে (আমার দুইটা প্রজেক্ট হোমল্যান্ড সিকিউরিটি আর নেভির) । কাজেই এসব বিষয়ের প্রজেক্টের জন্য অনেক প্রফেসরের কাছেই বস্তা বস্তা ফান্ডিং আছে। কাজেই এসব বিষয়ের প্রজেক্টের জন্য অনেক প্রফেসরের কাছেই বস্তা বস্তা ফান্ডিং আছে। কিন্তু এসব বিষয়ে না পড়ে আপনি যদি পড়তে চান এমন কোনো বিষয়ে যেটার ফান্ডিং নাই, তাহলে রিসার্চ এসিস্টেন্টশিপ পাওয়ার চান্স কমে যাবে। পক্ষান্তরে উপরের বিষয়গুলাতে আগ্রহ+অভিজ্ঞতা থাকলে রিসার্চ ফান্ডিং পাওয়ার চান্স অনেক বেশি।
কাজেই ভেবে চিন্তে, দেখে শুনে, খবর নিয়ে বিষয় নির্বাচন করুন।
( গতকাল এটা নিয়ে বেশ বড় একটা লেখা পুরা লিখে ফেলার পরে ব্রাউজার ক্রাশ করায় গায়েব হয়ে যায়। যতটুকু মনে আছে লিখছি)।
(এই লেখাটা মূলত কম্পিউটার সাইন্সে উচ্চশিক্ষার্থীদের জন্য। অন্যান্য বিষয়ে যেহেতু আমার ধারণা নাই, তাই সেইসব বিষয়ে কথা বললে আদার ব্যাপারির জাহাজের খবর নেয়ার মতো হবে।)
মার্কিন যুক্তরাষ্ট্রে কম্পিউটার সাইন্সের রিসার্চের ফান্ডিং এর প্রায় অধিকাংশই আসে সরকারী নানা সংস্থা থেকে। এর মধ্যে আছে ন্যাশনাল সাইন্স ফাউন্ডেশন, ডিপার্টমেন্ট অফ ডিফেন্স/হোমল্যান্ড সিকিউরিটি, আর্মি, নেভি, এয়ারফোর্স, কিংবা DARPA হতে। বেসরকারী ফান্ডিং নাই তা না, তবে খুব কম।
ইন এন আইডিয়াল ওয়ার্ল্ড, সব চমৎকার গবেষণার বিষয়েরই ফান্ডিং আসার কথা সমান তালে, কিন্তু এটা আইডিয়াল ওয়ার্ল্ড না, তাই কোনো টপিকে ফান্ডিং বেশি, কোথাও নাই বললেই চলে। যেমন থিওরেটিকাল কম্পিউটার সাইন্সের মতো চমৎকার কোর রিসার্চ টপিকে ফান্ডিং খুব বেশি নাই। ফলে এই সব সাবজেক্টের ছাত্রদের প্রায় পুরাটা সময়েই টিএ করে পিএইচডি চালাতে হয়, যা আসলে ডাবল কষ্ট।
তাই উচ্চশিক্ষায়, বিশেষ করে পিএইচডিতে যাবার সময়ে বিষয় নির্বাচনের ক্ষেত্রে ফান্ডিং সিচুয়েশনের ব্যাপারটা মাথায় রাখুন। নইলে প্রফেসরকে হাতে এনেও কাজ হবেনা, যদি তার ফান্ডিং না থাকে।
এখনকার হট টপিক হলো সাইবারসিকিউরিটি, মেশিন লার্নিং, বিগ ডেটা, ক্লাউড কম্পিউটিং, ডেটা মাইনিং ইত্যাদি। এসব বিষয়ে মিলিয়ন মিলিয়ন ডলারের ফান্ডিং নানা সোর্স থেকে আসছে সব সময়ে (আমার দুইটা প্রজেক্ট হোমল্যান্ড সিকিউরিটি আর নেভির) । কাজেই এসব বিষয়ের প্রজেক্টের জন্য অনেক প্রফেসরের কাছেই বস্তা বস্তা ফান্ডিং আছে। কাজেই এসব বিষয়ের প্রজেক্টের জন্য অনেক প্রফেসরের কাছেই বস্তা বস্তা ফান্ডিং আছে। কিন্তু এসব বিষয়ে না পড়ে আপনি যদি পড়তে চান এমন কোনো বিষয়ে যেটার ফান্ডিং নাই, তাহলে রিসার্চ এসিস্টেন্টশিপ পাওয়ার চান্স কমে যাবে। পক্ষান্তরে উপরের বিষয়গুলাতে আগ্রহ+অভিজ্ঞতা থাকলে রিসার্চ ফান্ডিং পাওয়ার চান্স অনেক বেশি।
কাজেই ভেবে চিন্তে, দেখে শুনে, খবর নিয়ে বিষয় নির্বাচন করুন।
Wednesday, October 23, 2013
রিসার্চ শুরু করবেন কীভাবে?
(শুরুতেই বলে রাখি, এই লেখাটার লক্ষ্য হলো স্নাতক পর্যায়ের বা মাস্টার্সের শিক্ষার্থীরা, যারা গবেষণা সংক্রান্ত ব্যাপারে কাজ শুরু করতে চাচ্ছে, কিন্তু কীভাবে শুরু করতে হবে তা বুঝতে পারছেনা। অভিজ্ঞ গবেষকরা এখানে বলা অনেক কিছুই জানেন, তাই তাদের জন্য এটা না)
গবেষণা বা রিসার্চের মূল উদ্দেশ্য হলো নতুন কিছু বের করা, নতুন কোন কিছু উদ্ভাবন, বিশ্লেষণ, কিংবা সমাধান বের করা। তার মানে কিন্তু এই না যে, এই নতুন বের করা জিনিষটা যুগান্তকারী নোবেলজয়ী কিছু হতে হবে। বরং ছোট্ট কিছু দিয়েই শুরু করা যায়।
চীনা দার্শনিক লাও ঝে বলেছিলেন, A journey of a thousand miles begins with a single step, অর্থাৎ হাজার মাইলের যাত্রাও শুরু করতে হয় একটি পা ফেলেই। কাজেই গবেষণাকে মাউন্ট এভারেস্ট মনে না করে বরং মনে করুন ছোট্ট একটি ঢিবিতে চড়া, সেখান থেকে যাওয়া যাবে অন্য আরো গভীর কিছুতে।
গবেষণার জন্য প্রথমেই জানতে হবে সমস্যাটা কী। শুরুতে পরিস্কার ধারণা থাকার দরকার নাই। মোটামুটি বিষয়বস্তু সম্পর্কে ধারণা থাকাই যথেষ্ট। যেমন ধরা যাক, আপনি চান cloud computing নিয়ে কাজ করতে। ঠিক কোন সমস্যাটির সমাধান করতে চান, সেটা ঠিক পরে করুন, তার আগে এই বিষয় সম্পর্কে আপনাকে কিছুটা ধারণা অর্জন করতে হবে।
সেই ধারণাটা কীভাবে অর্জন করা চলে? তার জন্য এই বিষয়ে ইতিমধ্যেই কী কী কাজ করা হয়েছে, তার সম্পর্কে জানতে হবে। Google Scholar কিংবা scopus বা pubmed এর মতো পাবলিকেশন সার্চ ইঞ্জিন ব্যবহার করে কোনো বিষয়ের গবেষণাপত্র খুঁজে বের করতে পারেন। নতুনদের জন্য কাজে লাগবে সার্ভে পেপার জাতীয় কিছু, যেখানে ঐ বিষয়ের রিসার্চের একটা ওভারভিউ দেয়া আছে। যেমন, ক্লাউড কম্পিউটিং এর উপরে ইউনিভার্সিটি অফ ক্যালিফোর্নিয়া এট বার্কলে থেকে ২০০৯ সালে একটা সার্ভে পেপার বের করা হয়েছিলো, যেখানে এই সংক্রান্ত নানা বিষয়ের প্রাথমিক ধারণা দেয়া ছিলো।
এরকম সরাসরি কিছু না পেলে কী করা যায়? সমস্যা নাই, কোনো একটা পেপার নিয়ে তার related work সেকশনে চলে যান। ছোট আকারে হলেও সেখানে অন্যান্য কিছু পেপারের সম্পর্কে আলোচনা থাকবে। এভাবে কিছু পেপার বা সার্ভে ঘেঁটে এসব এলাকা সম্পর্কে ধারণা করে নিন।
প্রাথমি ধারণা অর্জনের পরে কী কী জিনিষ এখনো সমাধান হয়নি, বা আরো ভালোভাবে করা যায়, তা নিয়ে চিন্তা করুন। অথবা কোনো একটা পেপার কিংবা প্রচলিত সিস্টেমের পার্ফর্মেন্স নিয়ে কাজ করুন। অনেক সাবজেক্টে এক্সপেরিমেন্ট করতে অনেক যন্ত্রপাতি লাগে, সেসব ক্ষেত্রে আসলে শুরু করাটা কঠিন। তবে অনেক বিষয়ে যেমন কম্পিউটার বিজ্ঞানে বেশি কিছু লাগেনা, একটা কম্পিউটার হলেই চলে। কাজেই পার্ফর্মেন্স এনালাইসিস করেন, অথবা নতুন সিস্টেমের উপরে কাজ করে সেটাকে ডেভেলপ করে দেখান।
এভাবেই শুরু করে দিতে পারেন গবেষণা। আর আরেকটা পরামর্শ দেই, একটা ভালো দেখে বাঁধাই করা খাতা বা ডায়রি অবশ্যই কিনে নিবেন। আপনি কী কী করছেন, অবশ্যই সেখানে সেটা লিখে রাখবেন। আলাদা আলাদা খাতায় কিংবা ছুটা কাগজে কিছু লিখবেন না, অথবা নিজের স্মৃতির উপরে ভরসা করবেন না, সব কিছুই লিখে রাখবেন এক জায়গায়, এক খাতায়।
Comment 1 :
যারা গবেষণা সম্পর্কে আরো জানতে আগ্রহী, তারা The Craft of Research (Wayne C. Booth) বইটি পরে দেখতে পারেন।
যারা তাদের বয়স, লিঙ্গ বা অন্যান্য প্রতিবন্ধকতা নিয়ে চিন্তিত, তাদের জন্য একটি প্রবন্ধের কিছু অংশ নিচে তুলে ধরা হল:
Berrou says their work is proof that it is not always necessary to know about theoretical limits to be able to reach them. "To recall a famous joke, at least in France," he says, "the simpleton didn't know the task was impossible, so he did it." [http://spectrum.ieee.org/computing/software/closing-in-on-the-perfect-code]
যারা গবেষণা এবং লেখা প্রকাশ করা (even in undergrad) নিয়ে চিন্তা করছেন, তারা এই লিংকটি দেখতে পারেন:
http://urca.msu.edu/publishing
তবে এ কথা অবশ্যই সত্য যে আপনাকে আপনার "basic tricks of the trade" জানতে হবে অথবা গবেষণা করার সময়ে শিখে নিতে হবে।
Source
গবেষণা বা রিসার্চের মূল উদ্দেশ্য হলো নতুন কিছু বের করা, নতুন কোন কিছু উদ্ভাবন, বিশ্লেষণ, কিংবা সমাধান বের করা। তার মানে কিন্তু এই না যে, এই নতুন বের করা জিনিষটা যুগান্তকারী নোবেলজয়ী কিছু হতে হবে। বরং ছোট্ট কিছু দিয়েই শুরু করা যায়।
চীনা দার্শনিক লাও ঝে বলেছিলেন, A journey of a thousand miles begins with a single step, অর্থাৎ হাজার মাইলের যাত্রাও শুরু করতে হয় একটি পা ফেলেই। কাজেই গবেষণাকে মাউন্ট এভারেস্ট মনে না করে বরং মনে করুন ছোট্ট একটি ঢিবিতে চড়া, সেখান থেকে যাওয়া যাবে অন্য আরো গভীর কিছুতে।
গবেষণার জন্য প্রথমেই জানতে হবে সমস্যাটা কী। শুরুতে পরিস্কার ধারণা থাকার দরকার নাই। মোটামুটি বিষয়বস্তু সম্পর্কে ধারণা থাকাই যথেষ্ট। যেমন ধরা যাক, আপনি চান cloud computing নিয়ে কাজ করতে। ঠিক কোন সমস্যাটির সমাধান করতে চান, সেটা ঠিক পরে করুন, তার আগে এই বিষয় সম্পর্কে আপনাকে কিছুটা ধারণা অর্জন করতে হবে।
সেই ধারণাটা কীভাবে অর্জন করা চলে? তার জন্য এই বিষয়ে ইতিমধ্যেই কী কী কাজ করা হয়েছে, তার সম্পর্কে জানতে হবে। Google Scholar কিংবা scopus বা pubmed এর মতো পাবলিকেশন সার্চ ইঞ্জিন ব্যবহার করে কোনো বিষয়ের গবেষণাপত্র খুঁজে বের করতে পারেন। নতুনদের জন্য কাজে লাগবে সার্ভে পেপার জাতীয় কিছু, যেখানে ঐ বিষয়ের রিসার্চের একটা ওভারভিউ দেয়া আছে। যেমন, ক্লাউড কম্পিউটিং এর উপরে ইউনিভার্সিটি অফ ক্যালিফোর্নিয়া এট বার্কলে থেকে ২০০৯ সালে একটা সার্ভে পেপার বের করা হয়েছিলো, যেখানে এই সংক্রান্ত নানা বিষয়ের প্রাথমিক ধারণা দেয়া ছিলো।
এরকম সরাসরি কিছু না পেলে কী করা যায়? সমস্যা নাই, কোনো একটা পেপার নিয়ে তার related work সেকশনে চলে যান। ছোট আকারে হলেও সেখানে অন্যান্য কিছু পেপারের সম্পর্কে আলোচনা থাকবে। এভাবে কিছু পেপার বা সার্ভে ঘেঁটে এসব এলাকা সম্পর্কে ধারণা করে নিন।
প্রাথমি ধারণা অর্জনের পরে কী কী জিনিষ এখনো সমাধান হয়নি, বা আরো ভালোভাবে করা যায়, তা নিয়ে চিন্তা করুন। অথবা কোনো একটা পেপার কিংবা প্রচলিত সিস্টেমের পার্ফর্মেন্স নিয়ে কাজ করুন। অনেক সাবজেক্টে এক্সপেরিমেন্ট করতে অনেক যন্ত্রপাতি লাগে, সেসব ক্ষেত্রে আসলে শুরু করাটা কঠিন। তবে অনেক বিষয়ে যেমন কম্পিউটার বিজ্ঞানে বেশি কিছু লাগেনা, একটা কম্পিউটার হলেই চলে। কাজেই পার্ফর্মেন্স এনালাইসিস করেন, অথবা নতুন সিস্টেমের উপরে কাজ করে সেটাকে ডেভেলপ করে দেখান।
এভাবেই শুরু করে দিতে পারেন গবেষণা। আর আরেকটা পরামর্শ দেই, একটা ভালো দেখে বাঁধাই করা খাতা বা ডায়রি অবশ্যই কিনে নিবেন। আপনি কী কী করছেন, অবশ্যই সেখানে সেটা লিখে রাখবেন। আলাদা আলাদা খাতায় কিংবা ছুটা কাগজে কিছু লিখবেন না, অথবা নিজের স্মৃতির উপরে ভরসা করবেন না, সব কিছুই লিখে রাখবেন এক জায়গায়, এক খাতায়।
Comment 1 :
যারা গবেষণা সম্পর্কে আরো জানতে আগ্রহী, তারা The Craft of Research (Wayne C. Booth) বইটি পরে দেখতে পারেন।
যারা তাদের বয়স, লিঙ্গ বা অন্যান্য প্রতিবন্ধকতা নিয়ে চিন্তিত, তাদের জন্য একটি প্রবন্ধের কিছু অংশ নিচে তুলে ধরা হল:
Berrou says their work is proof that it is not always necessary to know about theoretical limits to be able to reach them. "To recall a famous joke, at least in France," he says, "the simpleton didn't know the task was impossible, so he did it." [http://spectrum.ieee.org/computing/software/closing-in-on-the-perfect-code]
যারা গবেষণা এবং লেখা প্রকাশ করা (even in undergrad) নিয়ে চিন্তা করছেন, তারা এই লিংকটি দেখতে পারেন:
http://urca.msu.edu/publishing
তবে এ কথা অবশ্যই সত্য যে আপনাকে আপনার "basic tricks of the trade" জানতে হবে অথবা গবেষণা করার সময়ে শিখে নিতে হবে।
Source
Tuesday, October 22, 2013
fun with G
www.google.com এ যান এবং টাইপ করুন অথবা এখান থেকে কপি পেষ্ট করুন do a barrel roll এবং সার্চ দিন। (use google crome/ mozilla)
#গুগল দেশেও শীত নেমেছে! দেখতে চান ? তহলে let it snow লিখে সার্চ দিন গুগল.কম এ
# এবার tilt লিখে সার্চ দেন ! দেখুন তো গুগল বাকা না আপনি?
# এবার Google gravity লিখে সার্চ দিন এবং প্রথম সার্চ রেজাল্ট টিতে কিল্ক করে অপেক্ষা করুন আর দেখুন মজা !
#এবার Red search, Find chuck noris, Blur Search,Yellow Search লিখে I'm feeling lucky তে ক্লিক করুন!
#গেমস খেলতে চান? zerg rush লিখে search দিন।
নিচের গুলোতে লিংকে ক্লিক করলেই মজা পাবেন।
Google Sphere - http://bit.ly/uXfgyO
Epic Google - http://bit.ly/uGANwB
Google Gravity - http://bit.ly/nLGzd1
Google Loco - http://bit.ly/urU8vW
Google Pacman - http://bit.ly/s1nNin
Google Guitar - http://bit.ly/uiJKH1
Google Pirate - http://bit.ly/tNQmEa
#গুগল দেশেও শীত নেমেছে! দেখতে চান ? তহলে let it snow লিখে সার্চ দিন গুগল.কম এ
# এবার tilt লিখে সার্চ দেন ! দেখুন তো গুগল বাকা না আপনি?
# এবার Google gravity লিখে সার্চ দিন এবং প্রথম সার্চ রেজাল্ট টিতে কিল্ক করে অপেক্ষা করুন আর দেখুন মজা !
#এবার Red search, Find chuck noris, Blur Search,Yellow Search লিখে I'm feeling lucky তে ক্লিক করুন!
#গেমস খেলতে চান? zerg rush লিখে search দিন।
নিচের গুলোতে লিংকে ক্লিক করলেই মজা পাবেন।
Google Sphere - http://bit.ly/uXfgyO
Epic Google - http://bit.ly/uGANwB
Google Gravity - http://bit.ly/nLGzd1
Google Loco - http://bit.ly/urU8vW
Google Pacman - http://bit.ly/s1nNin
Google Guitar - http://bit.ly/uiJKH1
Google Pirate - http://bit.ly/tNQmEa
Tuesday, October 8, 2013
Online Programming Sites & Resources
Online Programming Sites & Resources
1.Programming judgment sites:
The following list of programming judgment sites help you to practice programming.By these site you can submit any problem from list of problemvolumes and these site judge your submitted problems & finally give you a massage accept or wrong ,also give a world ranking position of you.These site are really interesting for your better performance on programming.
- www.uva.onlinejudge.org
- www.spoj.pl
- www.lightoj.com
- www.codeforces.com
- www.codechef.com
- acm.tju.edu.cn/toj
- www.topcoder.com
- code.google.com/codejam
2.Programming Helpers sites:
The following site are more helpful for any kind of help during programming.They gives you a lot tricks & tips,hints, checking the sample output respect to the corresponding sample input to get positive answer.
3. Programming Resources site:
The following list of site will provides a lot of resources relating to various problems that you may face during solving a problem.
4.Online Compiler (mobile users can also use it)
Here is a list of some online compiler that helps you to compile a program code at any time & from any where.You can also use your mobile device to compile a program code with internet connection.
5.Others important Site:
Note:More interested things are waiting to publish..Stay connected to us..
Friday, October 4, 2013
Subscribe to:
Posts (Atom)