পরিসংখ্যানের পেছনের সারির ছাত্রছাত্রীর জন্য চাই ব্যবহারিক জ্ঞানচর্চার আগ্রহ।

পরিসংখ্যান বিভাগে ভর্তি হওয়ার পর থেকে এই বিষয়টা সম্পর্কে নতুন ধারনা লাভ করতে থাকি। উচ্চ মাধ্যমিক পর্যায়ে সামান্য কিছু ধারণা ছিল যা ব্যবহারিক ক্ষেত্রে মোটেই উপযোগী না। ভর্তি হওয়ার পর ভাবলাম হয়তো সচরাচর গণিত থাকবে আর কিছু গাণিতিক সমস্যার সমাধান করতে হবে। কিন্তু ক্লাস শুরু করার ধারণা পাল্টে গেল। বিষয় ভিত্তিক ব্যবহারিক ধারণার তুলনায় এত বেশি থিওরেম পড়তে হয় যে নিয়মিত ক্লাস করার আগ্রহ হারিয়ে ফেলি। ফলশ্রুতিতে পেছনের সারিতে চলে যাই। আমার মত এমন অনেকেই আছে যারা চার-পাঁচ বছর পড়াশোনা করে তেমন কিছুই শেখে না। তাদের নিয়েই কিছু বলা। কিন্তু কথা হল চার-পাঁচ বছর পর শুধুমাত্র একটা সার্টিফিকেট নিয়ে বের হওয়া একজন নামধারী পরিসংখ্যানবিদ অল্প সময়ের মধ্যে নিজের ভিত্তিকে অন্যরকম উচ্চতায় নিয়ে যাওয়ার স্বপ্ন দেখতে পারে? আমার মতে পারে। তার জন্য আমার ব্যক্তিগত হিসাবমতে অ্যাপ্রোক্সিমেটলি ছয় থেকে সাত মাস সময় লাগার কথা। অনেকের কাছে অবাক লাগার কথা। কারণ যেখানে ক্লাসের টপাররা চার বছর পরিশ্রম করে এই পর্যায়ে এসেছে সেখানে একজন পেছনের সারির স্টুডেন্ট ছয়-সাত মাসে কি পারবে? তাহলে হিসাবে আসি!

আমরা চার বছরে টোটাল ১৪০ ক্রেডিট কোর্স কমপ্লিট করি। ১৪০ এর মধ্যে প্রায় ৭০ ক্রেডিট একজন সংখ্যাতত্ববিদের জন্য খুবই গুরুত্বপূর্ণ। স্ট্যাটিস্টিকাল ডেটা অ্যানাইলাইসের জন্য এই কোর্সগুলো সম্পর্কে জ্ঞান থাকা আবশ্যক। এই কোর্সগুলো মূলত Introduction to Statistics, Probability, Sampling Technique, Sampling Distribution & Order Statistics, Demography, Simulation, Test of Hypothesis, Regression Analysis, Categorial Data Analysis, Epidemiology, ANOVA, Multivariate Analysis, Robust Statistics, Design of Experiment & Analysis, Research Methodology, Microsoft Excel, R Programming Language, SPSS, STATA ইত্যাদি। এখানে R, SPSS, MS Excel বাদে বাকি বিষয়গুলোর আমরা থিওরি পড়ি। বলা বাহুল্য যে, ৪ বছরের বড় একটা অংশ আমাদের থিওরি পড়তেই চলে যায়। আর থিওরিতেই আমরা মন দেই বেশি কেননা ওখান থেকেই সিংহভাগ মার্কস আমরা পেয়ে থাকি। যার ফলে এই কোর্সগুলোর প্রাকটিক্যাল প্রয়োগ অধিকাংশ ছাত্রেরই অজানা থেকে যায়। তাই ৬/৭ মাসে শর্টকাট উপায়ে কিছু একটা করতে হলে আমাদের সব থিওরি অংশ বাদ দিতে হবে। শুধুমাত্র উপরোক্ত কোর্স সংশ্লিষ্ট যত টার্ম আছে তার সবগুলো ডেফিনিশন খুব ভালো করে বুঝতে হবে। ডেফিনিশন গুলো আসলে কী নির্দেশ করে, কাকে নির্দেশ করে, কীভাবে নির্দেশ করে তা যাচাই বাছাই করতে হবে। তার সাথে বেসিক কিছু বিষয়ে ধারণা রাখতে হবে। কারণ, কোন বিষয়ের ডেফিনিশনে তার সমস্ত পরিচয় লুকানো থাকে। আর বাদ বাকি যত থিওরেম আছে সব ঐ সময়টার জন্য বাদ। ডেডিকেশন নিয়ে চেষ্টা করলে এইসব টার্ম সম্পর্কে ধারণা নিতে ৩ মাসের বেশি সময় লাগার কথা না। তারপরে আসা যাক প্রাকটিক্যাল বিষয়ে। সেজন্যে R, SPSS, STATA, Excel, C++ এ ভাল দক্ষতা থাকতে হবে। R এবং C++ ভালভাবে রপ্ত করতে ২/৩ মাস সময় লাগবে, যদি সবকিছু বাদ দিয়ে লেগে থাকা যায়। আর SPSS, STATA এবং Excel আয়ত্ত করতে এক থেকে দেড় মাসের বেশি লাগার কথা না। তাহলে মোট ৬/৭ মাস ডেডিকেশন নিয়ে কাজ করলে একটা পর্যায়ে যাওয়া যাওয়া সম্ভব। এখানে প্রশ্ন থাকতে পারে ৪ বছরে যা হয়নি ৬/৭ মাসে কি হবে!? আসলে ৪ বছর আমরা সিজিপিএর পিছনে ছুটেছি তাই কিছু হয় নি। শেখার আগ্রহ নিয়ে এগোলে ছয় মাস যথেষ্ট পরিসংখ্যানের ব্যবহারিক ব্যাপারগুলোর সাথে ভালোভাবে পরিচিত হওয়ার জন্য।

বিঃদ্রঃ উপরোক্ত লেখাটা আমার ব্যক্তিগত চিন্তাভাবনার বহিঃপ্রকাশ। বাস্তবে এখনও প্রয়োগ করি নি। তাই ব্যক্তি-ভেদের বিবেচনায় আমি ভুল প্রমাণিত হলে ক্ষমা-সুন্দর দৃষ্টিতে দেখার অনুরোধ রইল।

কমেন্ট করুন
শিক্ষার্থী | পরিসংখ্যান বিভাগ, ঢাকা বিশ্ববিদ্যালয়

সেশনঃ ২০১৫ - ২০১৬

হাসান রাশেদ

সেশনঃ ২০১৫ - ২০১৬