সেভেন আপের ইতিহাস | 7up নাম কেন রাখা হলো?

সেভেন আপ (7up), বাংলাদেশসহ বিশ্বের প্রায় সকল দেশেই, কোমলপানীয়গুলোর মধ্যে সেভেনআপের জনপ্রিয়তা সবার শীর্ষে! এছাড়াও বিশ্বকাপ আসলেই সবার মাথায় চেপে বসে, গোল হলে ৭ টাই হতে হবে নাইত যে সেভেন আপ হবে না! কেউ যদি কোন টিমকে ৭ টি গোল দেয় তাহলে তাদেরকে মজা করে বলা হয় সেভেন আপ! তো এই যে এতদিকে শুধু সেভেন আপ সেভেন আপ, আসলে আমাদের মধ্যে কয়জনই বা জানে এই সেভেন আপের ইতিহাস সম্পর্কে? সেভেন আপ সম্পর্কে আজকে আমাদের এই আর্টিকেলে বিস্তারিত জানানো হবে এবং সেই সাথে জানাবো এর নাম সেভেন আপ কেন রাখা হলো? তাহলে চলুন জেনে নেই সেভেন আপের ইতিহাস!

চার্লস লিপার গ্রিগ

১৮৬৮ সালে মার্কিন যুক্তরাষ্ট্রের মিসৌরি অঙ্গরাজ্যে জন্ম তার। প্রাপ্ত বয়স্ক হলে সেন্ট লুইসে (Sent Louis) চলে যান তিনি। এবং ঐখানে গিয়ে কাজ শুরু করেন এডভার্টাইজিং এবং সেলস সেক্টরে। সে সময় কোমল পানীয়র সাথে পরিচয় হয় গ্রিগের। 

১৯১৯ সালে Vess Soda company এর মালিকানাধীন এক ম্যানুফ্যাকচারিং কোম্পানিতে চাকরি করছিলেন গ্রিগ! সেখানে থাকাকালীন Jenkinson এর এক ফার্মের জন্য গ্রিগ উদ্ভাবন করেন অরেঞ্জ ফ্লেভারের এক কোমল পানীয়! আর তার নাম রাখা হয়েছিলো হুইসেল (Whistle). বাজারযাতও করা হয় সেটা কিন্তু পরবর্তীতে মেনেজমেন্টের কোন এক ঝামেলার কারণে সেখান থেকে চলে আসেন গ্রিগ আর রেখে আসেন তার বানানো হুইসেল (Whistle).

এরপর তিনি যোগ দেন Warner Jenkinson Company তে সেখানেও কোমলপানীয়র ফ্লেভার নিয়ে কাজ করতে থাকেন। সেখানে কাজ করার সময়ই গ্রিগের হাত ধরে আসে দ্বিতীয় কোমলপানীয় হাউডি (Howdy) পরবর্তীতে যখন গ্রিগ Warner Jinkinson থেকে চলে আসেন তখন আর আগের ভুলটা করেনি, তিনি এবারে তার বানানো হাউডির সকল ধরনের সত্ত নিয়ে আসেন। 

ততদিনে গ্রিগ বুঝতে পারছিলেন তার মাধ্যমে কোমল্পানীয় ইন্ডাস্ট্রিতে খুব বড় কিছু করা সম্ভব! এবং এই চিন্তা মাথায় আসার পর গ্রিগ একজন অর্থলগ্নিকারী খুজে নিলেন। যার নাম ছিলো এডমুন্ড জি. রিজওয়ে। ততদিনে তিনি ২ টা অরেঞ্জ ফ্লেভারের কোমলপানীয় নিয়ে মার্কেটে থাকা ততকালীন কোমল পানীয় জায়ান্ট Crush Orange বা অরেঞ্জ ক্রাশের সামনে ঠিক কুলে উঠতে পারছিলেন না। তাই তিনি এদিকে আর মন না দিয়ে মাতলেন লেমন লাইম সোডা নিয়ে। 

১৯২৯ সালের অক্টোবর মাসে অবশেষে সফলতার মুখ দেখলেন গ্রিগ। উদ্ভাবন করলেন এক নতুন কোমলপানীয়র ফর্মুলা, যার না দিলেন Bib-Label Lithiated Lemon-Lime Soda! অল্প কিছুদিন পরেই এর নাম পালটে ওটা হয়ে গেলো Seven Up Lithiated Lemon Soda. অবশেষে ১৯৩৬ সাল থেকে এটা হলো কেবলই সেভেন আপ (7up).

সেভেন আপের (7up) একেবারে মূলফর্মুলার একটি উপাদান ছিলো লিথিয়াম সাইট্রিক। সে সময় ডিপ্রেশনের চিকিৎসায় ব্যাবহৃত হত এটি। পরবর্তীতে ১৯৩৯ সালে মার্কিন সরকারের সংশ্লিষ্ট বিভাগ থেকে কোমলপানীয়তে এই উপাদানের ব্যাবহারে নিষেধাজ্ঞা ঝারী হয়। ফলে আলাদা হয়ে যায় সেভেন আপ ও লিথিয়াম সাইট্রেকের চলার পথ। Calsium, Disodium, UDTA  এর উপাদানের তালিকা থেকে সরিয়ে নেইয়া হয় ২০০৬ সালে। ঐদিকে সোডিয়ামের পরিমাণ কমাতে সোডিয়াম সাইট্রিকের বদলে যোগ করা হয় Potassium Citrate.

এখন প্রশ্ন হলো

সেভেন আপ নাম কেন দেওয়া হলো?

সেভেন আপ নাম কেন সেওয়া হলো? বিশস্ত কি এই নামের? দুর্ভাগ্যজনক হলেও সত্য যে গ্রিগ কোনোদিনি খোলাসা করেন নি এই ব্যাপারে। ফলে এই সংক্রান্ত বেশ কিছু তথ্য রয়েছে। 

যার মধ্যে সবাই বিশ্বাস করেন এবং বিশেষজ্ঞরাও দ্বারনা করেন সেভেন আপ তৈরি করা হয়েছিলো ৭ টি উপাদান দিয়ে, সে গুলো হলো চিনি, কার্বোনেটেড ওয়াটার, লেমন ও লাইম, অয়েলেএ নির্যাস, সাইট্রিক এসিড, সোডিয়াম এবং লিথিয়াম সাইট্রেট। আর এই পানীয়টির বাবল উপর দিকে উঠার কারণেই এর নাম রাখা হয় 7up! 

কিছু বিশেষজ্ঞরা আবার বলেন সেভেন আপ যখন প্রথম বাজারে আসে তখন এটা মোট সাটটি সাইজের বোতলে করে বাজারজাত করা হতো, তাই এর নাম করণ করা হয় সেভেন আপ। 

আবার অনেকেই বলে অত্যাধিক নেশার ফলে ৭ ধরনের জিনিস কাটাতে সাহায্যে করবে সেভেন আপ, এমনটাই একবার দাবী করেছিলেন গ্রিগ। তবে গ্রিগ কথাটি সিরিয়াসলি বলেন নি। 

এছাড়াও আরো অনেক ধরনের কথা শুনা যায় যেই কারনে এর নাম সেভেন আপ। আপনার মতে কি বলে? সেভেন আপ নাম কেন রাখা হয়েছে?

বিস্তারিত পড়ুন

সোশ্যাল মিডিয়ায় আসক্তি কতটা নিরাপদ? সামাজিক নেটওয়ার্কে আসক্তি

মানুষ সামাজিক প্রাণী এবং মানুষের নিজেদের ভেতর সবসময়েই একধরনের সামাজিক যোগাযোগ ছিল। কিন্তু ইদানীং সামাজিক যোগাযোগের কথা বলা হলে সেটি মানব সভ্যতার সেই চিরন্তন সামাজিক যোগাযোগ বা সামাজিক নেটওয়ার্কের কথা না বুঝিয়ে ইন্টারনেট-নির্ভর সম্পুর্ন ভিন্ন এক ধরনের নেটওয়ার্কের কথা বোঝানো হয়। 

ফেসবুক, টুইটার, ইনস্ট্রাগ্রাম, লিংকডইন, টিকটক, লাইকি এ ধরনের অনেক সামাজিক যোগাযোগ সাইট বা সোশ্যাল মিডিয়া রয়েছে যেগুলোতে মানুষ নিজেদের পরিচিতদের সাথে যোগাযোগ রাখতে পারে। এক সময় এই সাইটগুলো ছিল কম বয়সী তরুন-তরুণীদের জন্যে, এখন সব বয়সী মানুষই সেটি ব্যাবহার করে। শুধু যে একে অন্যের সাথে যোগাযোগের জন্য এটি ব্যাবহার করে তা নয়, একটা বিশেষ আদর্শ বা মতবাদকে প্রতিষ্ঠিত করার জন্যেও এটি ব্যাবহার করা হয়। যে উদ্দেশ্যে এটি শুরু হয়েছিল যদি এটি সেই উদ্দেশ্যে মাঝে সীমাবদ্ধ থাকত তাহলে এটি কোনো সমস্যার জন্ম দিত না। কিন্তু দুর্ভাগ্যজনক হলেও সত্যি সামাজিম যোগাযোগ সাইটে আসক্তি ধীরে ধীরে সারা পৃথিবীর জন্যেই একটা বড় সমস্যা হয়ে দাঁড়িয়ে যেতে শুরু করছে।

মনোবিজ্ঞানীরা এটা নিয়ে গবেষণা শুরু করেছেন এবং এখন এটি মোটামুটিভাবে নিশ্চিত বলা যায় এই সাইটগুলোর সাফল্য নির্ভর করে, সেগুলো কত দক্ষতার সাথে ব্যাবহারকারীদের আসক্ত করতে পারে। পুরো কর্মপদ্ধতির মাঝেই যে বিষয়টি রয়েছে সেটি হচ্ছে কত বেশিবার এবং কত বেশি সময় একজনকে এই সাইটগুলতে টেনে আনা যায় এবং তাদেরকে দিয়ে কোনো একটা কিছু করানো যায়। যে যত বেশিবার এই সাইট ব্যাবহার করবে সেই সাইটটি তত বেশি সফল হিসেবে বিবেচিত হবে এবং অবশ্যই সেটি তত বেশি টাকা উপার্জন করবে। কাজেই কেউ যদি অত্যান্ত সতর্ক না থাকে তাহলে তার এই সাইটগুলোতে পুরোপুরি আসক্ত হয়ে যাবার খুব বড় আশঙ্কা রয়েছে। 

মনোবিজ্ঞানীরা এই সাইটগুলো বিশ্লেষণ করে আরো একটি কৌতূহলোদ্দীপক বিষয় আবিষ্কার করেছেন। সব মানুষের ভেতরেই নিজেকে প্রকাশ করার একটা ব্যাপার রয়েছে কিংবা নিজেকে নিয়ে মুগ্ধ থাকার এক ধরনের সুপ্ত আকাঙ্ক্ষা থাকে, সেটাকে মনোবিজ্ঞানের ভাষায় Narcissism বলে। সামাজিক যোগাযোগের সাইটগুলোতে মানুষের এই সুপ্ত বাসনাকে জাগ্রত করে দেয়। 

সবার ভেতরেই তখন নিজেকে জনপ্রিয় করে তোলার এক ধরনের প্রতিযোগিতা শুরু হয়। জেনে হোক না জেনে হোক ব্যাবহারকারীরা নিজের সম্পর্কে অত্যান্ত তুচ্ছ খুঁটিনাটি তথ্য সবার সামনে উপস্থাপন করতে থাকে, কেউ সেটি দেখলে সে খুশি হয়, কেউ পছন্দ করলে আরো বেশি খুশি হয়। পুরো প্রক্রিয়াটি অনেকটা আসক্তির মতো কাজ করে এবং একজন ব্যাবহারকারী ঘন্টার পর ঘন্টা এই যোগাযোগের মাধ্যমে তাদের সময় অপচয় করতে থাকে। 

সামাইম যোগাযোগের এই আকাশচুম্বী জনপ্রিয়তার কারণে সারা পৃথিবীতে অনেক সময়ের অপচয় হচ্ছে।

বিস্তারিত পড়ুন

ম্যানুয়াল ডাটা প্রসেসিং এবং কম্পিউটার দিয়ে ডাটা প্রসেসিং এর মধ্যে পার্থক্য

কোন প্রকার অত্যাধুনিক যন্ত্রপাতি ছাড়া শুধুমাত্র হাতে কলমে ডাটা প্রসেসিং করাকে ম্যানুয়াল ডাটা প্রসেসিং বলে। ম্যানুয়াল পদ্ধতিতে ক্যালকুলেটরের বাটন চেপে হাতে কলমে লিখে যোগ, বিয়োগ, গুন, ভাগ ইত্যাদি করে ফলাফল তৈরি হয়। এতে সময় বেশি লাগে এবং ভূল হবার সম্ভবনা থাকে।

অন্যদিকে কম্পিউটারের কী বোর্ডের সাহায্যে অতিদ্রুত গতিতে সর্বাপেক্ষ কম সময়ে এবং নির্ভুলভাবে ডাটা প্রসেসিং করা যায়। 

আমাদের আজকের এই আর্টিকেলে ম্যানুয়াল ও কম্পিউটার দিয়ে করা ডাটা প্রসেসিং এর মধ্যে থাকা তুলনামূলক পার্থক্য জানাবো।

কজের গতি ও সময়

উপাত্ত সংগ্রহ থেকে শুরু করে ইনপুট প্রদান পর্যন্ত কাজগুলো মানুষকেই করতে হয়। খাতা কলমে লিপিবদ্ধ করে অথবা সরাসরি কম্পিউটারের কী বোর্ডের সাহায্যে টাইপ করে, অর্থাৎ এই অংশটুকু ম্যানুয়াল পদ্ধতিতেই করতে হয়। ফিল্ড ইনপুট হিসেবে পাওয়া উপাত্ত প্রক্রিয়াকরণের কাজ মানুষ হাতে কলমে করলে সে সময় লাগে, কম্পিউটারের সাহায্যে সেই কাজ তুলনামূলকভাবে নামমাত্র সময়ে সম্পন্ন করা যায়। উপাত্ত প্রক্রিয়াকরণের কাজ কম্পিউটার অত্যান্ত দ্রুত গতীতে করতে পারে। যা মানুষের পক্ষে সম্ভব নয়। ফলে কম্পিউটারের সাহায্যে উপাত্ত প্রক্রিয়াকরণে অনেক কম সময় লাগে।

উপাত্ত সংরক্ষণ

প্রক্রিয়াকরনের কাজ শুরু করার আগে সংগৃহীত উপাত্ত কাজগে লিপিবদ্ধ অবস্থায় সংরক্ষন করলে কাগজে অনেক বড় স্পতুপ তৈরি হতে পারে। এই বিপুল পরিমাণ কাগজ সুশৃঙ্খলভাবে সাজিয়ে রাখা এবং ব্যাবহার করা শ্রমসাধ্য এবং অত্যান্ত কঠিন কাজ। কিন্তু সকল উপাত্ত কম্পিউটারের মেমরিতে রাখলে সংরক্ষণের জন্য আর কোন কষ্ট করতে হয়না।  আবার কাগজপত্র ঝড় বৃষ্টিতে ভিজে নষ্ট হয়ে যাবার সম্ভবনাও থাকে। কিন্তু কম্পিউটারের উপাত্ত সংরক্ষন করলে বছরের পর বছর একই রকম থাকে। তবে ভালো মানের হার্ড ডিস্ক ও এসএসডি যত্ন সহকারে ব্যাবহার করা উচিত। 

ক্লামতিহীনতা

মেনুয়্যালি ডেটা প্রসেসিং করতে যেমন অনেক বেশি সময় লাগে তেমনি মানুষ অতি অল্প সময়ে ক্লান্ত হয়ে পড়ে। ফলে কাজের গতি মন্থর হয়ে যায়। কিন্তু কম্পিউটার ঘন্টার পর ঘন্টা ক্লান্তহীনভাবে ডাটা প্রসেসিংয়ের কাজ করে যেতে পারে।

কাজের পুনরাবৃত্তি

একই কাজ ম্যানুয়ালি বার বাবার করতে মানুষ যেমন ক্লান্ত ও বিরক্ত হয়ে যায়, তেমনি তাতে ভূল হবার সম্ভবনাও বাড়তে থাকে। অর্থাৎ ম্যানুয়াল কাজের পুনরাবৃত্তি একটা ঝামেলাপুর্ন বিরক্তিকর কাজ। কিন্তু কাজের পুনরাবৃত্তিতে কম্পিউটারের কোন অসুবিধা নেই। 

ভুল শনাক্তকরণ ও সংশোধন

যেকোম উপাত্তেই ভুল থাকতে পারে, মানুষ যেসব ভুল নিজ চোখে খুজে বের করে ব্যাবহারকারীর দেয়া নির্দেশ অনুযায়ী খুব সহজে ভুল শনাক্ত করতে পারে এবং তা সংশোধন করতে পারে।

যাচাইয়ের মাধ্যমে ভুল শনাক্তকরণ ও সংশোধন

মানুষ নিজের বুদ্ধি বিবেচনার দ্বারা অনেক নতুন তথ্য উদঘাটন করতে পারে, কিন্তু কম্পিউটার তাকে দিয়ে দেওয়া বুদ্ধি বাইরে কোন কিছু তৈরি করা লাভ করতে, ভুল করতে, কিংবা সংশোধন করতে পারেনা। অর্থাৎ বুদ্ধি ও নতুনত্ব সৃষ্টির ব্যাপারে ম্যানুয়াল কাজ করা কম্পিউটারে কাজের চেয়ে লাভজনক। কিন্তু দক্ষতার বিচারে কম্পিউটারে ম্যানুয়াল ডাটা প্রসেসিং এর চেয়ে অনেক এগিয়ে। 

 

বিস্তারিত পড়ুন

What is Data Science

টেক ইন্ডাজট্রিজ এর মধ্যে মেসিন লার্নিং এবং ডেটা সাইন্সের উপর অনেক বেশি টাকা পেমেন্ট করে থাকে। এবং এই চাকরির সব থেকে বেশি ডিমান্ড আইটি সেক্টরে। যার অন্যতম কারন এই সেক্টরে দক্ষ ডেভেলপার খুব কম পাওয়া যায়।  এর সাথে সাথে একটা রিসার্স এ জানা গেছে ২০২৫ পর্যন্ত বাংলাদেশে ডেটা সাইন্সের যেই সেক্টর আছে তা ৯ বিলিয়ন ডলারের থেকেও বেশি। 

আজকের এই পোস্টে আমি আলোচনা করবো ডেটা সাইন্স নিয়ে! ডেটা সাইন্স কি? কেন শিখবেন ডেটা সাইন্স এবং ডেটা সাইন্স কিভাবে কাজ করে এইটার রোড মেপ সহ আরো অনেক কিছু।

ডেটা সাইন্স কী?

উদাহরন

আমাদের মধ্যে প্রায় সকলেই ইউটুব ফেসবুকের মত সোসিয়াল সাইট গুলোর মত আরো অনেক ওয়েব এ্যপ্লিকেশন ব্যাবহার করেছি। এইসব প্লাটফোর্মে লক্ষ্য করলে দেখবেন আপনি কোন একটি ভিডিও অনেক্ষন ধরে দেখলে বা সার্স করলে এর পর থেকে অটোমেটিক তার নিচে বা সাইডে অই রিলেডেট ভিডিও শো করানো হয়। যেমন ধরুন আপনি একটু ভূতের ছবি দেখছেন ইউটুবে, এখন লক্ষা করলে দেখবেন এই ভিডিওর নিচের সকল ভিদিও ৯৯% ভূতের ছবি রিলেটেড। এ ছাড়াও আমরা যদি ইমেইল চেক করি তাহলে লখ্য করবেন মাঝে মাঝে Spam এই অপশনে কিছু ইমেল থাকে যা হয়তো কোন হেকিং রিলেটেড বা কন প্রোমশনাল ইমেল। আর এই ইমেল গুলো ইমেইস সার্ভার বা সিস্টেম অটোমেটিক ট্রাক করতে পারে।

ডেটা সাইন্স কী?

এই অটো সিস্টেম অটো কম্পিট এই সকল ফিচার গুলো ডেটা সাইন্স এর মাধ্যমেই কাজ করে। ডেটা সাইন্সের মানে হলো অনেক গুল ডেটা একসাথে করা এবং অইটাকে এনালাইসিস করা, এবং অই ডেটাকে প্রসেস করা অইটাতে প্যটার্ন খুজে বের করা ইত্যাদি। Artificial intelligence, Machine learning, Deep Learning এই সকল কিছু ডেটা সাইন্সের অংশ।

ডেটা সাইন্স ৩ ভাগে বিভক্ত

1. ডেটা কালেক্ট করা
2. ডেটাকে এনালাইস করা
3. ডেটা থেকে কিছু ইউজফুল তথ্য বের করা

আজকের তারিখে সোসিয়াল মিডিয়া অনেক বেশি, ইন্টারনেট ব্যাবহার কারীও অনেক বেশি। প্রতিদিন পৃথিবীতে প্রতি সেকেন্ডে কত ডেটা স্টোর হয় যা বলার বাহিরে। 

প্রথমে যখন ইন্টারনেট আবিষ্কার হয়, যখন মানুষ টেকনোলজি খুব একটা ব্যাবহার করতোনা। তখন ডেটা অনেক কম ছিলো। তখন ডেটা স্প্রেড ফোর্ম বা এক্সেল ফোর্মে লিখে রাখতো। তখন ২-৩ টা কোম্পানি থাকতো এই ডেটা গুলো নট করার জন্য ও এনালাইস করার জন্য। কিন্তু আজকের দিনে ডেটা এত্ত বেশি যে ডেটাকে এখন ডেটা বললে ভুল হবে ডেটাকে এখন বিগ ডেটাও বলা হয়। 

এত এত ডেটা প্রসেস, এনাইলাইস করা কোন স্বাধারন মানুষের পক্ষে কোন ভাবেই সম্ভব না । তাই বর্তমানে এরকম সফটওয়্যার আছে, এলগরিদম আছে তাছাড়া এরকম মেসিন আছে যা আমাদের হয়ে ডেটা এনালাইসিস করে দিবে। 

এইসকল জিনিস গুলো নিয়েই ডেটা সাইন্স এবং ডেটা সাইন্সের মধ্যে আরো অনেক ইন্টারেস্টিং কন্সেপ্ট আছে। 

ডেটা সাইন্সের সুবিধা 

ডেটা সাইন্স অনেক পাওয়ারফুল একটি টেকনোলজি, যা দিয়ে বর্তমান সময়ে- বিজনেস সমস্যার সমাধান, রিয়াল লাইফ সমস্যার সমাধান, মজাদার প্রজেক্ট তৈরি করা। গুগল সার্স ইঞ্জিনের মত প্রযুক্তি ডেটা সাইন্স ও এলগরিদমের মত টেকনলজি অনুসরন করে। ফেসবুকে, ইউটুবে লখ্য করলেই দেখা যায় গুগলে যেই বিষয়টা নিয়ে বেশি সার্স করি ফেসবুক তা অটো মেটিক আমাদের সামনে উপস্থাপনা করে একিভাবে ইউটুবত আছেই। টেক ইন্ডাজট্রিজ ডেটা সাইন্স ছাড়া কিচ্ছু না। 

ডেটা সাইন্স কিভাবে শিখবো

ডেটা সাইন্স শেখার অনেক উপায় আছে আমি নিচে কিছু স্টেপ দিচ্ছি যা ফ্লো করে আপনি ডেটা সাইন্স শিখতে পারবেন।

1. Learning a programming language. ডেটা সাইন্স শেখার জন্য প্রোগ্রামিং সব থেকে গুরুত্বপুর্ন। বর্তমান সময়ে ২টা মোস্ট পপুলার ভাষা আছে ডেটা সাইন্সের মধ্যে যার মধ্যে #১ হচ্ছে Python এং #২ হচ্ছে R. ২টাই খুব জনপ্রিয় তবে Python সবাই বেশি ব্যাবহার করে কারন এটাতে লাইব্রেরি বেশি থাকে যা R Programming এর তুলনায় কম।
2. Learn Statistics বেসি স্ট্যাটিস্টিক তো আমরা ক্লাস ৯-১০ এই শিখেছি! কিভাবে কি শিখলে মনে থাকে এবং 11-12 এ থাকতে আমরা যেই ম্যাথ গুলো শিখেছি সেই গুলো মনে থাকলেই যথেষ্ট।
3. Data Visualisatione এখন ডেটাকেত আমরা দেখে নিলাম কিন্তু এক্সেল বা কোন স্প্রেড শীটে থাকা তথ্য গুলো পরা বা বুঝা অনেক গুরুত্বপুর্ন যা সহজে বোঝাও অনেক মুশকিল। এবং এর জন্যই আমরা ডেটা ভিজুলাইজ করতে পারি। এক্সেল বা অন্যান্য স্প্রেড সিস্টেমে গ্রাফ বানাতে পারি ইত্যাদি।

বিস্তারিত পড়ুন

ব্যাক-এন্ড ডেভেলপার হতে হলে কি কি শিখতে হবে? How to become back-end developer

ব্যাক-এন্ড ডেভেলপার (Back-End) ডেভেলপার। ওয়েব ইন্ডাস্ট্রিজে দিন দিন ব্যাক-এন্ড এর চাহিদা বেড়েই চলেছে। আমার দেখা মতে ফেসবুক, ইন্সটাগ্রাম ও বিভিন্ন সোসিয়াল সাইটে এই নিয়ে সকলেই কনফিউস যে ব্যাক-এন্ড ডেভেলপার হতে হলে কি কি শিখতে হবে? এবং তার দ্বারাবাহিকতায় আজকের এই পোস্টটি করা। 

একটি ওয়েবসাইট বানাতে হলে সর্বপ্রথম UI (User Interface) রেডি করা লাগে এবং এর পর ফ্রন্ট-এন্ড ডেভেলপার  UI দেখে ফ্রন্ট-এন্ড ডিজাইন করে। ফ্রন্ট-এন্ড ডিজাইন করা শেষ হলে ব্য্যাক-এন্ড সব থেকে গুরুত্বপূর্ন একটি অংশ। আপনি যদি জাস্ট ল্যান্ডিং পেইজ তৈরি করতে চান সেই ক্ষত্রে ব্যাক-এন্ড না হলেও চলে তবে একটি ডায়নামিক ও ইউজার এক্সপিরিয়েন্স সমৃদ্ধ ওয়েবসাইট বানাতে চান তাহলে অবশ্যই ব্যাক-এন্ড টেকনোলজি অবলম্বন করতে হবে।

ব্যাক-এন্ডের কাজ কি? Why use back-end? 

ফ্রন্ট-এন্ড শেষ হলে ব্যাক-এন্ড হচ্ছে সব  থেকে গুরুত্বপূর্ন। ব্যাক-এন্ড মূলত আপনার ওয়েবসাইটের কনটেন্ট গুলো ডাটাবেজের সাথে কানেক্ট করে। এবং এর জন্য বিভিন্ন স্ক্রিপ্টিং ল্যাংগুয়েজ ও API ব্যাবহার করা লাগে। ধরুন আপনার একটি ওয়েবসাইট আছে! যা HTML, CSS, JS এর মত কিছু ভাষা দিয়ে বানানো এখন অইখানে কিছু এমন জিনিস আছে যা আপনার জানা একান্তই গুরুত্বপূর্ন। যেমন একতি ফোর্ম আছে। আপনি চাচ্ছেন কোন ইউজার যখন ফোর্মটি ফিলয়াপ করবে তখন সাথে সাথে আপনার কাছে তার দেওয়া তথ্য গুলো আসবে। স্বাধারনত এইচটিএমএল সিএসএস দিয়ে যদিও ফোর্মটি বানানো তবে ব্যাক-এন্ড প্রোগ্রামিং ছাড়া তা কার্যকারী নয়।

মূলত এই কাজ গুলো ব্যাক-এন্ড প্রগ্রামিং বা API দিয়ে করা হয়। আবার ধরুন নির্দিষ্ট কোন ব্যাক্তি যখন এ্যকাউন্ট খুলবে তখন তার দেওয়া ডাটা গুলো আপনার ডাটাবেজে অটো সেভ হবে এবং সেই ব্যাক্তি চাইলেই তার ইউজার নাম আর পাসওয়ার্ড দিয়ে আবার অই তথ্য গুলো এ্যাক্সেস করতে পারবে। 

How to become backend developer?

ব্যাক-এন্ড ডেভেলপার হতে হলে অবশ্যই টুকটাক এইচটিএমএল ও সিএসএস জানা লাগবে কারন ফ্রন্ট-এন্ড করা এইচটিএমএল স্ট্রাকচার ব্যাক-এন্ড সাথে নাও সেট হতে পারে সেই ক্ষেত্রে আপনাকে স্ট্রাকচার ঠিক করে তারপর ব্যাক-এন্ডের বিভিন্ন কোড ম্যাথড ইত্যাদি লিখা লাগবে। 

ব্যাক-এন্ডের জন্য অনেক প্রোগ্রামিং ল্যাংগুয়েজ আছে। যার মধ্যে বিগিনারদের জন্য PHP বেস্ট এবং সহজ ভাষা। ব্যাক-এন্ডের জন্য বর্তমানে অনেক প্রোগ্রামিং আছে , আমি নিচে কিছু প্রোগ্রামিং এর লিস্ট দিচ্ছি দেখে নিতে পারেন সেই সাথে ডাটাবেজ টেকনোলজিত মাস্ট। আর পাশা পাশি যা API ও JSON শিখা লাগবে।

1. JavaScript - জাভাস্ক্রিপ্ট
2. Python - পাইথন
3. PHP - পিএইচপি
4. Java - জাভা
5. Ruby - রুবি
6. Golang - গোল্যং 

Database

ইউজারের ডাটা সেভ ও আপনার কন্টেন্ট মেনেজমেন্ট সহ সকল কিছুই ডাটাবেজ থেকেই কন্ট্রল করা হয়। তবে প্রোগ্রামিং করে সব অটোমেটিক করা হয়। আপনাকে ডাটাবেজে হাত ও দিতে হবেনা। 

1. Oracle
2. My Sql
3. MS SQL server
4. PostgreSQL
5. MongoDB
6. IBM DB2
7. Redis
8. ElastricSearch
9. Cassandra
10. MariaDB
11. OrientDB
12. SQlite
13. DynamoDB
14. Neo4j
15. FirebirdSQL

সবাইকে ধন্যবাদ মাদের পোস্ট গুরুত্বসহকারে পরার জ্ন্য।

বিস্তারিত পড়ুন

About Tesla Company টেসলা কোম্পানি

টেসলা প্রায় ৮৮৯ বিলিয়ন ডলারের বিশ্ব মার্কেট কেপ নিয়ে বিশ্ব্যের অটো মেকার কোম্পানির শীর্ষে অবস্থান করা একটি ইলেক্ট্রিক কার ম্যানুফেকচারিং কোম্পানি। ইলেক্ট্রিক কার ম্যানুফেকচারিং এর পাশাপাশা লিথিয়াম আইরন ব্যাটারি, এ্যানার্জি স্টোরেজ এবং সোলার প্যানেল নিয়েও কাজ করছে টেসলা Tesla. 

২০২১ সালে কোম্পানিটি সর্বমোট ৯ লক্ষ ৩৬ হাজার ২২২ টি ইলেক্ট্রিক কার ডেলিভারি করেছে। ২০২১ সালে কোম্পানিটির মোট রেভিনিউ ছিলো প্রায় ৫৩.৮২৩ বিলিয়ন মার্কিন ডলার।

টেসলা আদতে কিভাবে এত রেভিনিউ বা টাকা উপার্জন করছে? 

টেসলার ইতিহাস

২০০৩ সালে ক্যালিফোর্নিয়ার পলোআল্টোতে মার্ক টার্পেনিং ও মার্টিন ইবার হার্ড ইলেক্ট্রনিক্স কার কোম্পানির উদ্যশ্যে টেসলা মোটরস (Tesla Motors) প্রতিষ্ঠাতা করে। পরবর্তীতে ২০০৪ সালে Elon Musk এলন মাস্ক টেসলা A Founding Series বা প্রথম ফান্ডে ৬.৩৫ মিলিয়ন ডলার ইনভেস্ট করেন। যার প্রেক্ষিতে কোম্পানিটির সর্বোচ্ছ শেয়ার হোল্ডার হিসেবে Elon Musk এলন মাস্কে টেসলার চেয়ারম্যান হিসেবে নিযুক্ত করা হয়।

উত্থান

২০০৬ সালে কোম্পানিটি তাদের প্রথম গাড়ি টেসলা রোস্টারের প্রোটোটাইপ আনবিল্ড করে এবং প্রোডাকশন শুরু হয়। পরবর্তীতে ২০০৮ সালে কোম্পানিটির মেটাল টেকনোলজি এবং ইলেকট্রনিক পাওয়ার ব্যবহার করে রোস্টার গাড়িটি লঞ্চ করা হয়। যা কার ম্যানুফেকচারিং যগতে রেভুলোশন নিয়ে আসে। 

২০১০ সালের জুন মাসে টেসলা (Tesla) নিউ ওয়ার্ক স্টক এজেন্সিতে IQ লঞ্চের মাধ্যমে ২২৬ মিলিয়ন মার্কিন ডলার আয় করে। 

২০১২ সালে টেসলা (Tesla) সেভেন সিরিজের টেসলা প্রিমিয়ার ইলেকট্রনিক কার মডেল S লঞ্চ করে। মোডেল S এর সফলতার পর টেসলা (Tesla) Model X, Model 3, Model Y এর মত গাড়ি তৈরি করেন। এর পাশাপাশি কোম্পানিটি সাইবার ট্রাক ও টেসলা সিমিয়ার এর প্রোটোটাইপ আনবুল্ড করেছে। ২০২১ সালে টেসলা স্যাডান সিরিজের প্রিমিয়াম ইলেক্ট্রিক কার মডেল S Blade লঞ্চ করে। যা টেসলার হাইস্ট পার্মোরমেন্স কার হিসেবে প্ররিচিত। 

২০১২ সালে মাত্র ২৬০০ ইলেক্ট্রিক কার ডেলিভারি করলেও ২০২১ সালে কোম্পানিটির কার ডেলিভারি সংখ্যা ছিলো ৯ লক্ষেরও বেশি। অর্থাৎ কোম্পানিটির ডেলিভারির হার প্রতি বছর প্রায় ৮০%+ বৃদ্ধি পাচ্ছে!

 

বিস্তারিত পড়ুন

ইনফরমেশন সিস্টেম Information System

 অতি প্রাচীনকাল থেকেই সমাজ ব্যবস্থা পরিবর্তনের পাশাপাশি ব্যবসা-বাণিজ্যের ধরন এবং পদ্বতি স্তরে স্তরে পরিবর্তিত হয়ে আসছে।

কৃষি ভিত্তিক সমাজ ব্যবস্থা এবং শিল্পভিত্তিক সমাজ ব্যবস্থার সমান্তরাল অধুনা আমরা রক নতুন সমাজ ব্যবস্থায় পা দিয়েছি। আর এই সমাজ ব্যবস্থাকে বলা হচ্ছে তথ্যভিত্তিক সমাজ ব্যবস্থা যা Information age নামে বহুল পরিচিত। পৃথিবীতে ইনফরমেশন এখন সবচেয়ে গুরুত্বপূর্ণ এবং মূল্যবান বিষয়। যে দেশের তথ্য ভান্ডার যত বড় হবে এবং বুদ্ধিমত্তার সাথে সেই তথ্যকে কাজে লাগাতে পারবেন সে দেশই বিশ্ব অর্থনৈতিতে নেতৃত্ব দিবে। 

প্রকৃত পক্ষে ইনফরমেশন সিস্টেম নতুন কোন বিষয় নয়। প্রাচীনকাল থেকেই ইনফরমেশন সিস্টেম চালু ছিল তবে এর জটিলতা ও মেনুয়াল পদ্ধতির কারণে তখন জনপ্রিয় ছিল না। বর্তমানে কম্পিউটার ও যোগাযোগ প্রযুক্তির সাহায্যে অতি সহজে কম্পিউটার নির্ভর ইনফরমেশন সিস্টেম (Computer Based Information System) CBIS প্রতিষ্ঠা করা যায়। তবে এখনও কিছু মেনুয়াল ইনফরমেশন সিস্টেম Manual Information System চালু আছে।

ডেটা সংগ্রহ, এর সত্যতা ও বৈধতা যাচাই, সংরক্ষণ, প্রসেস, উপস্থাপনা ও আপডেট করে আউটপুট হিসেবে তথ্য সরবারহ করাই হল ইনফরমেশন সিস্টেম। ইনফরমেশন সিস্টেম ইনপুট হিসেবে ডেটা গ্রহণ করে এবং ডেটাকে প্রসেস করে আউটপুট হিসাবে ইনফরমেশন উতপন্ন করে।

বিভিন্ন লেখক বিভিন্নভাবে ইনফরমেশন সিস্টেমকে সংজ্ঞায়িত করেছেন। এই আর্টিকেলে আমি কিছু সংজ্ঞা উল্লেখ্য করছি।

ইনফরমেশন সিস্টেম হল এক সেট আন্তঃসম্পর্কিয় উপাদান যা সংঘটনের সিদ্বান্ত গ্রহণ ও নিয়ন্ত্রণে সহায়তা করার জন্য ডেটা সংগ্রহ বা উদ্ধার প্রসেস, সংরক্ষন, ও বন্টন করে থাকে। ম্যানেজার ও কর্মীদের সিদ্ধান্ত গ্রহণ, সমন্ময় এবং নিয়ন্ত্রণের পাশাপাশি ইনফরমেশন সিস্টেম সমস্যা বিশ্লেষণ, জটিল বিষয় অনুধাবন এবং নতুন পণ্য তৈরিতে সহযোগিতা করে।

Information system can be defined technically as a set of interrelated components that collect or retrieve process, store, and distribute information to support decision making and control in an organization. In addition to supporting decision making, coordination, and control, information systems may also help managers and workers analyze problems, visualize complex subjects, and create new products.

ইনফরমেশন সিস্টেম হল মানুষ, হার্ডওয়্যার, সফটওয়্যার, কমিউনিকেশন নেটওয়ার্ক,  এবং ডেটার একটি সুসংগঠিত জোট যা ডেটা সংগ্রহ ও রুপান্তর করে প্রতিষ্ঠানে সরবরাহ করে। 

An Information system can be any organized combination of people, hardware, software, communications networks, and data resources that collects, transforms, and disseminates information in an organization.

ইনফরমেশন সিস্টেম এমনই একটি কার্য পদ্ধতি যা ডটা সংগ্রহ, প্রেরণ, সংরক্ষণ, পুনররোদ্ধান, ম্যানুপুলেশন এবং প্রদর্শনের কাজের জন্য উৎসর্গকৃত এবং তা অন্যান্য কার্য পদ্ধতিকে সমর্থন করে। 

An information system is a working system whose business process is devoted to capturing, transmitting, storing, retrieving, manipulating and displaying information, thereby supporting work systems.

বিস্তারিত পড়ুন

বিটকয়েন প্রতিষ্ঠাতা কে?

বিটকয়েন প্রিথিবীর সর্বপ্রথম ক্রিপ্টকারেনসি যা মূলত ওপেন সোর্স ভিত্তিক ডিজিটাল কারেনসি। ২০০৮ সালের ১৮ এ আগস্ট bitcoin.org নামে রেজিস্টার করা হয় এবং সেই বছরেই আপিয়ার টু আপিয়ার ইলেক্ট্রনিক ক্যাডস সিস্টেম নামে একটি হোয়াইট পেপার পাবলিশ করা হয়।  হোয়াট পেপারটিতে বর্ননা করা ছিলো এপিয়ার  টু এপিয়ার নেটওয়ার্কটি কিভাবে কাজ করবে ও বিটকয়েন কী? সেই বিষয় বিস্তারিত লিখা ছিলো এবং এর পাবলিশারের নাম লিখা ছিলোঃ- শাতসি নাকামোটো

সেই থেকে বিটকয়েনের প্রতিষ্ঠাতা ও নির্মাতা হিসেবে শাতসি নাকামোটো সিকৃত! যদিও শাতসি নাকামোটোর পরিচয় নিয়ে রয়েছে এখনো রহস্য। নাকামোটো কি কোনো ব্যাক্টি বা কোন গষ্টি তা নিয়ে অনলাইনে বেষ বিতর্ক রয়েছে। ২০০৯ সালের ৩ এ জানুয়ারি ওপেন সোর্স প্রজেক্ট হিসেবে বিটকয়েনের প্রথম ভার্শন ডিরভালিস করা হয়। আর তখনি সাতশি গেনেসিস ব্লক নামে বিটকয়েন মাইনিং শুরু করেন। বিটকয়েনের প্রথম ট্রানজিশন হয় শাতসি নাকামোটো ও প্রোগ্রামার হাল ফিন্নির মধ্যে। হাল ফিন বিটকয়েন সফটওয়্যার যেইদিন প্রথম রিলিজ করা হয় অইদিনি ডাউনলোড করেন। এবং ১০ তারিখ নাকামতোর কাছ থেকে ১০ ইউনিট বিট কয়েন পান।

বিস্তারিত পড়ুন

ডেটা বিশ্লেষণ Data analysis

ডেটা বিশ্লেষণের বহু উপাদান ও পদ্বতি আছে। আজকের এই আর্টিকেলে আমরা ডেটা মাইনিং প্রযুক্তি দিয়ে কিভাবে ডেটা বিশ্লেষন করা হয় তা জানবো। এবং কিছু টুল সমপর্কে জানবো। ডেটা বিশ্লেষণ এতে বৈচিত্র্যপূর্ণ বিভিন্ন নামের বিভিন্ন প্রযুক্তি, বিভিন্ন ব্যাবসা, বিজ্ঞান এবং সমাজ বিজ্ঞান ইত্যাদি বিষয় অন্তর ভুক্ত থাকতে পারে।

ডেটা মাইনিং

ডেটা মাইনিং একটি বিশেষ ডেটা বিশ্লেষন প্রযুক্তি যা ডেটাবেজ থেকে বিশেষ জ্ঞান আবিষ্কারের দিকে দৃষ্টি প্রদান অরে। ব্যাবসায়িক বুদ্ধিমত্তা (Business intelligence) ডেটা বিশ্লেষণের সহায়তার উপর নির্ভরশীল যা প্রদানত ব্যাবসায়িক তথ্যেরর দিকে দৃষ্টি প্রদান করে। পরিসংখ্যানমুলক প্রয়োগের ক্ষেত্রে কিছু গবেষক ডেটা বিশ্লেষনকে তিন ভাগে বিভিক্ত করেছে। এরা হলোঃ-

1. বর্ণনামূলক পরিসংখ্যান Descriptive Statistics বর্ণনামূলক পরিসংখ্যানে সংগৃহীত ডেটা সমগ্রের পরিমানবাচক বিভিন্ন বিশ্লেষন করা হয়। যেমনঃ কেন্দ্রীয় প্রবণতা পরিমাপ (গড়, মধ্যমা, প্রচুরক) বিচ্যুতি (Dispersion) সংশ্লেষণ (Corelation) রিগ্রেষন (Regression) বিভিন্ন ধরনের গ্রাফ ও চার্ট ইত্যাদি।
2. অনুসন্ধান বা তদন্তমূলক ডেটা বিশ্লেষণ (Exploratory Data Analysis-EDA):- অনুসন্ধান বা তদন্তমূলক ডেটা বিশ্লেষণ ডেটার নতুন বৈশিষ্ট আবিষ্কার করার দিকে দৃষ্টি প্রদান করে।
3. নিশ্চিতকরণ বা ধনাত্মক ডেটা বিশ্লেষণ (Confirmatory Data Analysis-CDA) নিশ্চিতকরণ বা ধনাত্মক ডেটা বিশ্লেষণ বিদ্যামান কোন তত্ত্ব নিশ্চিতকরণের দিকে দৃষ্টি প্রদান করে।

তাছাড়া অনুমানমূলক বিশ্লেষন (Predictive Analysis) অনুমানমূলক পুর্বাভাষ বা শ্রেণীকরণ জন্য পরিসংখ্যানমূলক বা কাঠামোমূলক মডেলের প্রয়োগের উপরর দৃষ্টি প্রদান করে। অন্যদিকে, পাঠ সংক্রান্তমূলক উৎস ও অকাঠামোগত  ডেটারর শ্রেণি থেকে তথ্য বের করে আনতে এবং শ্রেণীকরণ করতে পাঠ সংক্রান্ত বিশ্লেষন (Text Analysis) পরিসংখ্যানমূলক, ভাষাতাত্বিক এবং কাঠামোওত প্রযুক্তি প্রয়োগ করে। এসব কিছুই ডেটা বিশ্লেষণের বৈচিত্র।

কম্পিউটার ডেটা বিশ্লেষণ টুল 

• মাইক্রোসফট এক্সেল (MS Excel)
• ওপেন অফিস ক্যালক (Calc)
• এসপিএসএস (SPSS)
• ইভিউস (eViews)

বিস্তারিত পড়ুন