পাইথন-এ ডেটা অ্যানালাইটিক্স

পাইথন নিয়ে চারপাশে অনেক কথা বার্তা – অনেকেই এই ল্যাঙ্গুয়েজটা শেখার চেষ্টা করছে – এটা একটা ভাল দিক । আমার নিজের প্রোগ্রামিং এর হাতেখড়ি সি ল্যাঙ্গুয়েজ দিয়ে – তাই নিজে যখন পাইথন এর বেসিক শেখা শুরু করলাম আশ্চর্যজনক ভাবে আবিষ্কার করলাম এর সাবলীলতা (Simplicity)  – অনেক কাজই ঠিক আমরা যেভাবে চিন্তা করি সেভাবে লিখে ফেলা যায় । শুধু বারবার খচখচ লাগছিল সেমিকোলন আর ট্যাব দিয়ে এলাইনমেন্ট এর ব্যাপারটা – যা অবশ্য দু একদিন পরই অভ্যাস হয়ে যায়।

পাইথন এর প্রাথমিক ব্যাপারগুলো নিয়ে কিছু বলার আর তেমন দরকার আছে বলে আমার মনে হয় না। কারো প্রয়োজন হলে বিস্তারিত দেখে নেয়া যাবে এখান থেকে –

১। পাইথন পরিচিতি   

২। প্রাথমিক ধারনা  

আমার এই লিখাটা মূলত তিনটি বা চারটি পর্বে ভাগ করার ইচ্ছে। এই পর্বে আলোচনা করব NumPy এর একেবারের শুরুর কিছু ব্যাপার। সামনের পর্ব গুলোতে  থাকবে NumPy আর Pandas নিয়ে বিস্তারিত কিছু যা মূলত ডাটা এনালাইটিকস এর কাজে ব্যাবহৃত হয়।

তার আগে কিন্তু আমাদের পাইথন এর বেসিক কিছু ডাটা স্ট্রাকচার নিয়ে হাতেকলমে কাজ করে আসতে হবে ,যেমন list, dict, tuples, sets, strings । আমি নিশ্চিত তোমরা এই জিনিসগুলো পড়েই ডাটা এনালাইটিক্স এর কাজে হাত দিবে –
চটপট একটা পুরনো পড়া পড়ে ফেলতে পারি আমরা –
List এ  append আর  extend এর পার্থক্য কি ?

NumPy (সচরাচর উচ্চারন “নামপাই”) একটি লাইব্রেরি এবং শব্দটা এসেছে Numerical Python থেকে । এই লাইব্রেরি এন-ডাইমেনশনাল Array , বিভিন্ন জটিল গাণিতিক ফাংশন এর কাজ ( যেমন  Fourier transforms )-সহ আরো অনেক ধরনের গাণিতিক কাজ করার ক্ষেত্রে ওস্তাদ ।

ঢাকায় এখন বিভিন্ন এপভিত্তিক পরিবহন খুব জনপ্রিয় – আমরা সবাই উবার, পাঠাও, মুভ বা স্যাম নামে এইসব সেবা ব্যাবহার করছি আর সেইরকম একটি সার্ভিস-এর তিনজন ব্যবহারকারীর কিছু ডেটা আছে, সেইরকম তিনটা ফাইল নিয়ে আমরা কাজ শুরু করতে পারি।
আমরা সেখান থেকে তিনটা জিনিস বের করতে চাইব :
১। অফিস থেকে কে কখন রাইড নিয়ে বের হয়ে গিয়েছে ?
২। তাদের ভাড়ার Standard Deviation দেখতে কেমন ?
আর
৩। চেষ্টা করব বের করতে এই তিনজনের মাঝে কোন বাইক ড্রাইভার কমন ছিলেন কিনা, সম্ভব হলে সেটা গ্রাফে দেখা (যদিও গ্রাফে দেখার ব্যাপারটা এর সাথে তেমন একটা সম্পর্কিত না – কিন্তু দেখতে সুন্দর লাগে)।

এখান থেকে ফাইলগুলো নামিয়ে নেয়া যাবে (আপাতত আমি একটা ফাইল রেখেছি …পরবর্তী পর্বে বাকীগুলো পাওয়া যাবে)। 

প্রথমেই RidersData1 ফাইলটি পড়ে নিয়ে পাইথন-এ এর ডাটা দেখে নেই – 

import csv
with open("C:\Users\Asus\Desktop\RidersData1.csv", 'r') as f:
riders_data = list(csv.reader(f, delimiter=","))
print(riders_data[:2])

দেখে নেই যাত্রীর ভাড়ার পরিমান কত ছিল তার ভ্রমণের দিনগুলোতে

fare = [item[10] for item in riders_data[1:]]
print(fare)

তার মোট পরিমান কত ছিল ?

fare = [int(item[10]) for item in riders_data[1:]]
print(sum(fare))

>> ৫১৮৫ টাকা

এবার আমরা Numpy ইন্সটল করে কাজটা শুরু করি-
( Numpy ইন্সটল করার ধাপগুলো সুন্দর করে বলে দেয়া আছে এখানে

import numpy as np
riders_data = np.genfromtxt("D:\RidersData1.csv", delimiter=",", skip_header=1)

 

fare = [int(item[10]) for item in riders_data[0:]]
print(sum(fare))

এখন যদি Numpy ব্যাবহার করে Array তৈরী করি যা আসলে Array এর Array তৈরী করবে ।

riders_data_array = np.array(riders_data[1:], dtype=np.int)

এখানে dtype=np.int  আসলে নিশ্চিত করবে যেন ডাটা গুলোকে  String থেকে int এ রুপান্তর(convert) করে নেয়।

এখন আমরা যদি Array টা দেখতে চাই?

ইনপুট
 print(riders_data_array)
আউটপুট
 [[4445115     143    3180   15536       5]
  [4341383     167    3067   15704       5]
  [4153972     163    2383   15692       5]
  [4052253     167    3055   15703       5]
  [3935184     191    1520   12760       5]
  [3896665     202    2251   13224       5]
  [3807622     141    2611   15722       5]
  [3723194     236    2063   16165       5]
  [3650954     233    2411   15695       5]
  [3592384     262    5845   15721       5]
  [3538266     204    4802   11583       5]
  [3496106     242    3462   15698       5]
  [3455465     235    2588   15695       5]
  [3361305     229    1883   15724       5]
  [3353856     230    2173   15574       5]
  [3342150     234    2483   15700       5]
  [3302407     217    2461   15716       5]
  [3263818     163    2393   15688       5]
  [3227817     163    2270   15691       5]
  [3189625     166    2976   15635       5]
  [3118401     244    3155   16076       5]
  [3056517     245    3161   12712       5]
  [2966371     191    1882   12546       5]
  [2904590     242    2844   16122       5]
  [2872271     135    2652   15900       5]]

আমরা এখন যেকোন রকমের Array তৈরি করতে পারি

ইনপুট
 any_array = np.ones((5,6))
 print(any_array)
আউটপুট
 [[ 1.  1.  1.  1.  1.  1.]
  [ 1.  1.  1.  1.  1.  1.]
  [ 1.  1.  1.  1.  1.  1.]
  [ 1.  1.  1.  1.  1.  1.]
  [ 1.  1.  1.  1.  1.  1.]]

এখানে np.ones((5,6)) তে 5 এবং 6  যথাক্রমে row আর column বুঝাচ্ছে ।ঠিক একই রকম ভাবে একটা array তৈরি করতে পারি যেটার সবগুলো ভ্যালু হবে zero।

ইনপুট
 any_array = np.zeros((5,6))
 print(any_array)
আউটপুট
 [[ 0.  0.  0.  0.  0.  0.]
  [ 0.  0.  0.  0.  0.  0.]
  [ 0.  0.  0.  0.  0.  0.]
  [ 0.  0.  0.  0.  0.  0.]
  [ 0.  0.  0.  0.  0.  0.]]

আর এখন যদি চিন্তা করি একটা array তৈরি করব যার ভ্যালুগুলো হবে যে কোন নাম্বার বা Random ।

ইনপুট
 any_array = np.random.rand(2,3)
 print(any_array)
আউটপুট
 [[ 0.58870582  0.75596673  0.48148491]
  [ 0.39392526  0.16046594  0.34446376]]

এই পর্যায়ে এসে আমি দুটো বাড়ির কাজ দিতে চাই – 

১। Random নাম্বারের একটা array তৈরি করতে হবে যেখানে সংখ্যাগুলো হবে পূর্ণমান বা integer
২। any_array = np.eye(4)  – এই কোডটি run করলে যেই আউটপুট আসল তার মানে কি ?

স্লাইসিং (Slicing) :

শব্দটা শুনেই বুঝা যাচ্ছে – যে কোন বড় কোন Array থেকে কিছু অংশ কেটে নেয়াই slicing । যেমন আমাদের মূল ডাটা এর array ( riders_data_array)  যা দেখতে এমন

[[4445115     143    3180   15536       5]
  [4341383     167    3067   15704       5]
  [4153972     163    2383   15692       5]
  [4052253     167    3055   15703       5]
  [3935184     191    1520   12760       5]
  [3896665     202    2251   13224       5]
  [3807622     141    2611   15722       5]
  [3723194     236    2063   16165       5]
  [3650954     233    2411   15695       5]
  [3592384     262    5845   15721       5]
  [3538266     204    4802   11583       5]
  [3496106     242    3462   15698       5]
  [3455465     235    2588   15695       5]
  [3361305     229    1883   15724       5]
  [3353856     230    2173   15574       5]
  [3342150     234    2483   15700       5]
  [3302407     217    2461   15716       5]
  [3263818     163    2393   15688       5]
  [3227817     163    2270   15691       5]
  [3189625     166    2976   15635       5]
  [3118401     244    3155   16076       5]
  [3056517     245    3161   12712       5]
  [2966371     191    1882   12546       5]
  [2904590     242    2844   16122       5]
  [2872271     135    2652   15900       5]]

আমি যদি এখন এখান থেকে ২য় কলাম এর প্রথম ৫ টা ডাটা দেখতে চাই –

ইনপুট
 print(riders_data_array[0:5,1])
আউটপুট
 [143  167   163   167   191]

এখানে [0:5,1] অংশ টা বুঝাচ্ছে – প্রথম ৫ টি row এর ডাটা এবং তা ২য় column এর। এখানে যদি 0 এর পরিবর্তে আমি 1 লিখি – তারমানে তখন প্রথম row বাদ দিয়ে চারটি ডাটা নিবে এবং আউটপুট হবে এরকম

[167   163    167     191]

NumPy নিয়ে পরবর্তী পর্বটি কিছুদিন পর প্রকাশিত হবে। ধন্যবাদ।

 

 

 

 

গড়, মধ্যক ও প্রচুরক

গড় শব্দটির সঙ্গে তোমরা যারা স্কুলে বিষয়টি পড়ে ফেলেছ, তারা যেমন পরিচিত, তেমনি যারা ক্রিকেট খেলা দেখো, তারাও পরিচিত। এই বইটি যখন লেখা হচ্ছে, তখন তামিম ইকবালের টেস্ট ক্রিকেটে ব্যাটিং গড় হচ্ছ 40.34 আর সাকিব আল হাসানের 40.93। এই গড় কিভাবে হিসেব করা হলো আর এর মানেই বা কী?

আমাকে যদি দুটি সংখ্যা দিয়ে এদের গড় বের করতে বলা হয়, তখন আমি সংখ্যা দুটি যোগ করে দুই দিয়ে ভাগ করবো। যেমন : 5 ও 6, এই দুটি সংখ্যার গড় হচ্ছে (5 + 6) / 2 বা 11 / 2 বা 5.5। তিনটি সংখ্যা 6, 7, 8-এর গড় হচ্ছে (6 + 7 + 8) / 3 বা 21 / 3 বা 7। তাহলে আমাকে যদি n সংখ্যক সংখ্যা দেওয়া হয়, তাহলে তাদের গড় বের করতে হলে সবগুলো সংখ্যা যোগ করে n দিয়ে ভাগ করবো। তাহলেই হয়ে গেলো।

এখন আমরা পাইথন ব্যবহার করে একটি প্রোগ্রাম লিখবো, যার কাজ হচ্ছে অনেকগুলো সংখ্যার গড় বের করা।

def average(li):
   s = sum(li)
   n = len(li)
   return s / n

li = [1, 2, 3]
print("Average:", average(li))
li = [10, 20, 30, 40, 50, 60, 70, 80]
print("Average:", average(li))
li = [-1, 0, 1]
print("Average:", average(li))

প্রোগ্রামটি রান করলে আমরা আউটপুট পাবো এরকম :

Average: 2.0
Average: 45.0
Average: 0.0

ক্রিকেট খেলায় ব্যাটিং গড় কিভাবে বের করে? মোট রানকে ইনিংস দিয়ে ভাগ করতে হয়। তবে একটি মজার বিষয় হচ্ছে, কোনো ইনিংসে অপরাজিত থাকলে, অর্থাৎ, আউট না হলে, সেই ইনিংসকে ভাগ করার সময় গণনা করা হয় না। ধরা যাক, কোনো ব্যাটসম্যান প্রথম খেলায় করলো 50 রান, দ্বিতীয় খেলায় 100 রান (অপরাজিত), তৃতীয় খেলায় আবারো 50 রান করে আউট হলো। তাহলে তার ব্যাটিং গড় হবে, (50 + 100 + 50) / 2, বা 200 / 2 বা 100। এখানে 3 এর বদলে 2 দিয়ে ভাগ করার কারণ হচ্ছে, দ্বিতীয় খেলায় সে অপরাজিত ছিল।

এখন গড় আমাদের কী কাজে লাগে? ধরা যাক, আন্তর্জাতিক ক্রিকেট খেলায় নতুন একটি দেশের আগমন ঘটলো এবং বাংলাদেশের সঙ্গে ওই দলের খেলা। টসে হেরে ওই দল প্রথমে ব্যাটিং পেল। এখন ওদের যেই দুজন ব্যাটসম্যান ইনিংস ওপেন করতে এসেছে, ঘরোয়া লিগে একজনের ব্যাটিং গড় হচ্ছে 26 আরেকজনের হচ্ছে 41। এই তথ্য থেকে তুমি দুজন ব্যাটসম্যানের মধ্যে তুলনা করতে পারো যে, কে তুলনামূলক ভালো ব্যাটসম্যান। তবে আজকের ম্যাচে কে কত রান করবে, এটি কিন্তু ব্যাটিং গড়ের ওপর নির্ভর করে না। কারও ব্যাটিং গড় 26 মানে এই নয় যে, সে প্রতি ইনিংসে 26 রান করে। তাহলে গড় হচ্ছে কোনো কিছুর মান সম্পর্কে ধারনা করার জন্য একটি টুল মাত্র। ইংরেজিতে একে average বলে, তবে গণিতের ক্ষেত্রে mean শব্দটিই বেশি ব্যবহার করা হয়।

এখন আরেকটি উদাহরণ দেই। কোনো দেশের মানুষ কেমন ধনী বা গরিব, তা বোঝার জন্য অনেকসময় মাথাপিছু আয় ব্যবহার করা হয়। মাথাপিছু আয় মানে হচ্ছে গড় আয়। সেটি ব্যবহার করে সেই দেশের মানুষের অর্থনৈতিক অবস্থা সম্পর্কে ধারণা পাওয়া যায়। কিন্তু সেখানে যদি মানুষের আয়ের মধ্যে বৈষম্য অনেক বেশি হয়, তাহলে কিন্তু গড় ব্যবহার করে প্রকৃত ধারণা পাওয়া যাবে না। একটি উদহারণ দিয়ে বোঝাই। ধরা যাক, কোনো দেশে 10 জন মানুষ আছে। তাদের মধ্যে 2 জন প্রতি মাসে 10 হাজার টাকা আয় করে। 5 জন প্রতিমাসে 20 হাজার টাকা আয় করে। আর একজন আয় করে প্রতিমাসে 30 হাজার টাকা। বাকী দুইজন প্রতি মাসে 5 লক্ষ টাকা আয় করে। তাহলে প্রতিমাসে তাদের গড় আয় কত?

গড় আয় = (10000 + 10000 + 20000 + 20000 + 20000 + 20000 + 20000 + 30000 + 500000 + 500000) / 10 = 115000।
তার মানে গড় আয় এক লক্ষ পনের হাজার টাকা! তাহলে শুধু গড় আয় জানলে যেকেউ সেই দেশের মানুষকে ধনী ভাববে। তাই গড় ব্যবহার করে সবসময় প্রকৃত চিত্র পাওয়া যায় না। তবে এতে হতাশ হওয়ার কিছু নেই, কারণ আমাদের হাতে রয়েছে মধ্যক ও প্রচুরক।

মধ্যক

এখন ধরা যাক, তুমি কোনো ক্রিকেট দলের ম্যানেজার। তোমার দল তৈরির সময় দুই জন ব্যাটসম্যান – রবিন ও সমিত-এর মধ্যে একজনকে বেছে নিতে হবে। দুজনের মধ্যে যার ব্যাটিং গড় বেশি, তুমি তাকে দলে নিতে পারো। কিন্তু তুমি যদি আরেকটু সচেতন হও, তখন হয়ত তুমি জানতে চাইতে পারো যে, কে কতগুলো ম্যাচ খেলেছে। ধরা যাক, রবিন 50 টি ম্যাচ খেলেছে এবং তার ব্যাটিং গড় 30। আর সমিত খেলেছে 5টি ম্যাচ এবং তার ব্যাটিং গড় 38। তুমি কিন্তু বেশিরভাগ ক্ষেত্রেই রবিনকে দলে নেবে, যেহেতু সে সমিতের তুলনায় অনেক বেশি অভিজ্ঞ। কিন্তু দুইজন যদি সমান সংখ্যক ম্যাচ খেলে, তখন কি কেবল গড় হিসেব করবে? তুমি চাইলে তখন আরেক ধরনের টুল ব্যবহার করতে পারো, যার নাম মধ্যক (ইংরেজিতে বলে median)। ধরা যাক, রবিন ও সমিত – দুজনেই 10টি করে ম্যাচ খেলেছে। 10টি ম্যাচে রবিনের রান হচ্ছে 95, 88, 47, 0, 10, 1, 5, 12, 0, 3। আর সমিতের রান হচ্ছে 10, 40, 20, 37, 0, 1, 25, 35, 30, 33। রবিনের গড় রান সমিতের গড় রানের চেয়ে বেশি। তবে এখানে আমরা দেখতে পাচ্ছি, রবিন মাঝে-মধ্যে অনেক বেশি রান করে, তবে বেশিরভাগ সময়ই সে খুব একটা ভালো খেলে না। আর সমিত দুয়েকটা বাদের বাকি খেলাগুলোয় মোটামুটি রান করতে পারে। তাই শুধু গড়ের ওপর ভরসা করা আমাদের ঠিক হবে না। আমরা মধ্যক বের করবো। প্রথমে আমরা তাদের প্রতি ম্যাচের রান ছোট থেকে বড় ক্রমানুসারে সাজাবো। তাহলে রবিনের রান হবে 0, 0, 1, 3, 5, 10, 12, 47, 88, 95 আর সমিতের রান হবে 0, 1, 10, 20, 25, 30, 33, 35, 37, 40। মধ্যক বের করতে গেলে আমাদেরকে তালিকার মাঝামাঝি সংখ্যাটি নিতে হবে। মোট সংখ্যা যদি বিজোড় হয়, তাহলে মাঝামাঝি সংখ্যা হবে একটি। যেমন 11-এর ক্ষেত্রে 6 নম্বর সংখ্যাটি হচ্ছে মাঝামাঝি সংখ্যা। কারণ ওই সংখ্যার চেয়ে ছোট 5টি সংখ্যা আছে। আবার বড় সংখ্যাও আছে 5টি। কিন্তু জোড় সংখ্যার বেলায় একটি মাঝামাঝি সংখ্যা বের করা যায় না। যেমন 10টি সংখ্যার ক্ষেত্রে আমরা যদি 5 নম্বর সংখ্যাটিকে মাঝামাঝি সংখ্যা ধরি, তাহলে তার ছোটি 4টি আর তার বড় 5টি সংখ্যা থাকবে। আবার 6 নম্বর সংখ্যাকে মাঝামাঝি সংখ্যা ধরলে, তার ছোট 5টি আর বড় 4টি সংখ্যা থাকবে।

যেহেতু আমাদের 10 টি সংখ্যা, তাই আমরা 5 ও 6 নম্বর সংখ্যা দুটি নিয়ে তাদের গড় বের করবো, মানে সংখ্যা দুটি যোগ করে দুই দিয়ে ভাগ করবো। তাহলে রবিনের রানের মিডিয়ান হবে 7.5 আর সমিতের রানের মিডিয়ান হবে 27.5। এখানে আমরা মিডিয়ান ব্যবহার করে সিদ্ধান্ত নিতে পারি যে কাকে দলে নেব। কাজটি তোমরা খাতা কলমে করে ফেল, তবে আমি পাইথন ব্যবহার করে একটি প্রোগ্রাম লিখে দেখাবো।

def median(li):
   li.sort()
   count = len(li)
   if count == 0:
      return None
   if count % 2 == 1:
      mid = count // 2
      return li[mid]
   else:
      mid2 = count // 2
      mid1 = mid2 - 1
      return (li[mid1]+li[mid2])/2

robin_run = [95, 88, 47, 0, 10, 1, 5, 12, 0, 3]
shomit_run = [10, 40, 20, 37, 0, 1, 25, 35, 30, 33]

median_robin = median(robin_run)
median_shomit = median(shomit_run)

print("Median run for Robin", median_robin)
print("Median run for Shomit", median_shomit)

আমরা এখন আমাদের মাথাপিছু আয়ের হিসেবে ফেরত যাই। তোমরা যদি সেই উদাহরণ থেকে মধ্যক বের করো, তাহলে সেটি হবে 20000। তোমরা হাতে-কলমে কিংবা একটি প্রোগ্রাম লিখে সেটি বের করতে পারো। এখানে কিন্তু মধ্যক ব্যবহার করেই বাস্তব চিত্রের কাছাকাছি চিত্র পাওয়া যাচ্ছে।

প্রচুরক

কোনো একটি ওয়ানডে ম্যাচের আগে তোমার বন্ধুরা মিলে আলোচনা করছ, আজকের খেলায় মোস্তাফিজ কয়টি উইকেট পাবে। একেকজন একেক সংখ্যা বলছে। কিন্তু তুমি যদি গড় ও মধ্যক ঠিকভাবে বুঝে থাক, তাহলে তুমি মোস্তাফিজের সব খেলার তথ্য ইন্টারনেট থেকে যোগাড় করে গড় ও মধ্যক বের করে আজকে সে কয়টি উইকেট পাবে, তা অনুমান করে ফেলতে পারবে। যদিও সেই অনুমান সঠিক নাও হতে পারে। তবে আমি তোমাদেরকে এখন আরেকটি টুলের সঙ্গে পরিচয় করিয়ে দেব, যার নাম হচ্ছে প্রচুরক (ইংরেজিতে mode)।

একটি ওয়ানডে ম্যাচে একজন বোলারের পক্ষে সর্বোচ্চ ও সর্বনিম্ন কয়টি উইকেট পাওয়া সম্ভব? উত্তর হবে, যথাক্রমে 10টি ও 0টি। 0-এর চেয়ে কম কিংবা 10-এর চেয়ে বেশি উইকেট পাওয়া সম্ভব নয়। এখন ধরা যাক, মোস্তাফিজ এখন পর্যন্ত 20টি ওয়ানডে ম্যাচে বোলিং করেছে। সেই খেলাগুলোতে সে প্রতি খেলায় যতগুলো উইকেট পেয়েছে, তা হচ্ছে : 6, 5, 6, 4, 3, 1, 3, 2, 1, 0, 5, 3, 3, 2, 2, 1, 3, 4, 3, 3। এখন আমি একটি তালিকা তৈরি করবো, যে মোস্তাফিজ 0 উইকেট পেয়েছে কতবার, 1 উইকেট পেয়েছে কতবার … এরকম।

উইকেট ম্যাচের সংখ্যা
0 1
1 3
2 3
3 7
4 2
5 2
6 2
7 0
8 0
9 0
10 0

তাহলে আমরা দেখতে পাচ্ছি, মোস্তাফিজ সবচেয়ে বেশি পেয়েছে 3 উইকেট। 20টি খেলার মধ্যে 7 টি খেলাতেই সে 3 উইকেট করে পেয়েছে। তাহলে তুমি ধরে নিতে পারো যে, আজকের খেলাতে মোস্তাফিজের 3 উইকেট পাওয়ার সম্ভাবনাই সবচেয়ে বেশি। এখানে প্রচুরক হচ্ছে 3। কারণ উইকেটের লিস্টে 3 সবচেয়ে বেশি বার আছে। আমরা এখন ওপরের হিসেবটা একটি পাইথন প্রোগ্রাম লিখে করবো।

wkts_list = [6, 5, 6, 4, 3, 1, 3, 2, 1, 0, 5, 3, 3, 2, 2, 1, 3, 4, 3, 3]

for item in range(11):
   print("Wicket:", item, "Count:", wkts_list.count(item))

প্রোগ্রামটি রান করলে আউটপুট আসবে এরকম :

Wicket: 0 Count: 1
Wicket: 1 Count: 3
Wicket: 2 Count: 3
Wicket: 3 Count: 7
Wicket: 4 Count: 2
Wicket: 5 Count: 2
Wicket: 6 Count: 2
Wicket: 7 Count: 0
Wicket: 8 Count: 0
Wicket: 9 Count: 0
Wicket: 10 Count: 0

যে ঘটনাটি সবচেয়ে বেশি সংখ্যক বার ঘটে, সেটিই হচ্ছে প্রচুরক। বিভিন্ন রকম মতামত জরিপ করতে প্রচুরক ব্যবহার করা হয়। যেমন ধরো, তুমি একটি নতুন মোবাইল ফোন কিনতে চাও। কিন্তু কোন ব্র্যান্ডের ফোন ভালো সেটা বুঝতে পারছ না। তখন তুমি তোমার বন্ধুদের জিজ্ঞাসা করতে পারো এবং সবচেয়ে বেশি সংখ্যক বন্ধু যেই ব্র্যান্ডের মোবাইল ফোন ব্যবহার করে বা ভালো বলে, সেই ব্র্যান্ডের ফোন কিনতে পারো।

গড়, মধ্যক ও প্রচুরক হচ্ছে পরিসংখ্যানের একেবারে মৌলিক জিনিস। এগুলো ছাড়াও আরো অনেক ধরনের টুল আছে, যেগুলো ব্যবহার করে বিভিন্ন তথ্য-উপাত্ত বিশ্লেষণ করা যায়। এগুলো তোমরা ভবিষ্যতে পরিসংখ্যান পড়লে জানতে পারবে।

FAQ – পাইথন দিয়ে প্রোগ্রামিং শেখা

পাইথন দিয়ে প্রোগ্রামিং শেখা (লেখক তামিম শাহরিয়ার সুবিন) বই সম্পর্কে কিছু সচরাচর জিজ্ঞাসিত প্রশ্নের উত্তর –

১) কোন প্রকাশনী থেকে বইটি প্রকাশিত হয়েছে?

উত্তরঃ দ্বিমিক প্রকাশনী (ওয়েবসাইট http://dimik.pub )

২) বইয়ের দাম কত?

উত্তরঃ গায়ের দাম ২০০ টাকা (দোকানে একটু কম রাখার কথা)।

৩) বইতে পাইথন ২ নাকি পাইথন ৩ ব্যবহার করা হয়েছে?

উত্তরঃ পাইথন ৩।

৪) আমি (তামিম শাহরিয়ার সুবিন-এর) কম্পিউটার প্রোগ্রামিং ১ম ও ২য় খণ্ড বইটি পড়েছি, এখন কি পাইথন বইটি পড়ব?

উত্তরঃ পাইথন শেখার কোনো দরকার থাকলে পড়া যেতে পারে, নইলে পড়ার দরকার নাই।

৫) বইটা কাদের জন্য উপযোগি?

উত্তরঃ যারা প্রোগ্রামিংয়ে একেবারে নতুন, প্রোগ্রামিং শেখা শুরু করবে, তাদের জন্য উপযোগি। এছাড়া যারা আগে প্রোগ্রামিং শিখতে গিয়ে শিখতে পারে নাই, এখন আরেকবার চেষ্টা করবে, বইটি তাদেরও কাজে লাগতে পারে। যারা অভিজ্ঞ প্রোগ্রামার, বইটি তাদের জন্য নয়।

৬) “পাইথন পরিচিতি” ও “পাইথন দিয়ে প্রোগ্রামিং শেখা” বই দুটির মধ্য পার্থক্য কী?

পাইথন পরিচিতি বইতে পাইথন 2.x ব্যবহার করা হয়েছে, আর পাইথন দিয়ে প্রোগ্রামিং শেখা বইটিতে 3.x। পাইথন পরিচিতি বইটি অভিজ্ঞ প্রোগ্রামার যারা পাইথন শিখতে চায়, তাদের জন্য, আর পাইথন দিয়ে প্রোগ্রামিং শেখা বইটি যারা নতুন প্রোগ্রামিং শিখতে চায়, তাদের জন্য।

৭) বইটি কোথায় পাওয়া যাবে?

নীলক্ষেতের হক লাইব্রেরি, মানিক লাইব্রেরি ও রানা বুক পাবলিশার্স-এ (ফোন নাম্বার দ্বিমিকের ওয়েবসাইটে দেওয়া আছে)। এছাড়া ঘরে বসে অনলাইনে অর্ডার করা যাবে রকমারি ডট কম-এ।

৮) ঢাকার বাইরে থেকে কিভাবে কিনব?

উত্তরঃ উপরে উল্লেখিত (নীলক্ষেতের) তিনটি বইয়ের দোকানে যোগাযোগ করতে হবে (ঠিকানা দ্বিমিকের ওয়েবসাইটে দেওয়া আছে)। এছাড়া rokomari.com বাংলাদেশের যেকোনো জায়গায় বই পৌঁছে দেয়।

৯) বাংলাদেশের বাইরে থেকে কিভাবে কিনব?

উত্তরঃ জানি না।

১০) বইতে কী কী বিষয় আলোচনা করা হয়েছে?

উত্তরঃ বইয়ের ওয়েবসাইটে বিস্তারিত আছে ঃ http://dimik.pub/book/155/

১১) পাইথন সম্পর্কিত কিছু প্রশ্ন ছিল, কোথায় জিজ্ঞাসা করবো?

উত্তরঃ পাইথন নিয়ে জিজ্ঞাসা থাকলে নিচের দুটি গ্রুপে কিংবা প্রোগ্রামাবাদে প্রশ্ন করতে হবে:

১২) আচ্ছা, পাইথন কী?

উত্তরঃ বিস্তারিত লিখেছি এই লেখায় : পাইথন কী?

প্রোগ্রামিং ল্যাঙ্গুয়েজ

কেউ কেউ মাঝে-মধ্যে আমাকে এরকম প্রশ্ন করে, ভাই আপনি কোন প্রোগ্রামিং ল্যাঙ্গুয়েজ ব্যবহার করেন? বা কোন কোন ল্যাঙ্গুয়েজে কাজ করেন? এরকম প্রশ্নের একটা উদ্দেশ্য হচ্ছে আমার কাছ থেকে গাইডলাইন পাওয়া যে কোন কোন প্রোগ্রামিং ল্যাঙ্গুয়েজ শেখা উচিত? তাই একটা বিস্তারিত উত্তর লিখছি।

আমি যখন কলেজে পড়তাম, তখন কিউ-বেসিক (Q Basic) নামে একটা প্রোগ্রামিং ল্যাঙ্গুয়েজ শেখার ব্যর্থ চেষ্টা করেছিলাম। কিউ-বেসিক ল্যাঙ্গুয়েজটা আমাদের সিলেবাসে ছিল আর কী। এইচএসসি পরীক্ষার পরে কম্পিউটার কিনি, তখন এইচটিএমএল (HTML) শিখলাম কিছুটা, যদিও এটা ঠিক প্রোগ্রামিং ল্যাঙ্গুয়েজ না। তারপরে ২০০১ সালের শুরু থেকে সি (C) শেখা শুরু করি। আমাদের ভার্সিটির ক্লাস শুরু হয় ২০০১ সালের মে মাসে, আর ততদিনে সি এর বেসিক কিছুটা শেখা হয়েছে। আমি আমার বাকী ভার্সিটি-জীবন এর সুবিধা ভোগ করি। আমার যদি ভার্সিটির সি কোর্সের ক্লাশ থেকে সি শেখা লাগতো, তাহলে একটু অসুবিধাই হতো হয়ত, যেটা আমার অনেক ক্লাসমেটকে দেখে বুঝতে পেরেছি। সি শেখার সময় প্রথম বছরে ৩-৪টা বই কিনেছিলাম, যদিও সবগুলো বই শুরু থেকে শেষ পর্যন্ত পড়ি নাই। এক বছর সি শেখার পরে আমি হার্বার্ট শিল্ডের টিচ ইয়োরসেল্ফ সি প্লাস প্লাস বইটা পড়ি। কিন্তু এরপরে আর আমার সি প্লাস প্লাস (C++) চর্চা করা হয় নাই।

ভার্সিটির ফার্স্ট ইয়ারে একটা ছোট প্রজেক্ট করতে হয়েছিল, যেখানে এইচটিএমএল-এর পাশাপাশি একটু জাভাস্ক্রিপ্টও (Javascript) ব্যবহার করতে হয়েছিল। সেই ২০০২ সালের শুরুর দিকের ঘটনা। অল্প একটু জাভাস্ক্রিপ্ট শিখেছিলাম। আমার ইচ্ছা ছিল আমার এক বন্ধুকে দিয়ে প্রজেক্টটা করিয়ে ফেলবো। তো ব্যাটা রাত ২টার দিকে ঘুমিয়ে গেল, আমি চারটা পর্যন্ত অপেক্ষা করলাম। কারণ ওইদিনই প্রজেক্ট জমা দিতে হবে। চারটার পরে আমি আর কোনো উপায় না দেখে নিজেই কাজ করতে বসে গেলাম এবং শেষ পর্যন্ত কাজটা করেও ফেললাম। এরপরেও মাঝে মাঝে জাভাস্ক্রিপ্ট ব্যবহার করতে হয়েছিল, কিন্তু তেমন ভালোভাবে শেখা হয় নাই। আর গত চার-পাঁচ বছরে জাভাস্ক্রিপ্টে কিছুই করি নাই।

ভার্সিটির সেকেন্ড ইয়ারে অবজেক্ট ওরিয়েন্টেড কোর্স ছিল। সেই কোর্সে জাভা (Java) শিখি। আর তারপরের সেমিস্টারে একটা প্রজেক্টও করি জাভা ব্যবহার করে। তারপরে ২০০৬-২০০৭ সালে কিছু টুকটাক কাজ করতে জাভা ব্যবহার করেছিলাম।

সম্ভবত ফোর্থ ইয়ারে আমাদের মাইক্রোপ্রসেস কোর্স ছিল, সেই কোর্সের ল্যাবের জন্য এসেম্বলি ল্যাঙ্গুয়েজ (Assembly Language) শিখতে হয়েছিল।

আমার প্রথম প্রফেশনাল চাকরি ছিল টাইগার আইটি-তে, ২০০৭ সালের মাঝামাঝি। সেখানে আমি যেই প্রজেক্টে জয়েন করলাম, সেই প্রজেক্টে পার্ল (Perl) প্রোগ্রামিং ল্যাঙ্গুয়েজ ব্যবহার করতে হয়। কিন্তু আমি আগে কখনও এই ল্যাঙ্গুয়েজের নাম শুনি নাই। তাই বলে আমার কিন্তু চাকরি পেতে সমস্যা হয় নাই। কারণ ভালো কোম্পানীগুলো বেশি গুরুত্ব দেয় প্রবলেম সলভিং স্কিলের ওপর, প্রোগ্রামিং ল্যাঙ্গুয়েজ শেখার ওপর নয়।

আমার দ্বিতীয় সফটওয়্যার ইঞ্জিনিয়ারিং চাকরি ছিল ট্রিপার্ট ল্যাবসে (যেটা পরে প্লেডম কিনে নেয়, আবার প্লেডমকে ডিজনী কিনে নেয়)। সেখানে ব্যাকএন্ডের কাজ হতো পিএইচপি (PHP) প্রোগ্রামিং ল্যাঙ্গুয়েজে। আর মাঝেমধ্যে অল্পস্বল্প জাভাস্ক্রিপ্ট। তো সেই চাকরির ইন্টারভিউতে আমাকে জিজ্ঞাসা করল যে পিএইচপি পারি কী না। আমি সোজা বলে দিলাম যে পারি না, কারণ এর আগে ২-৩ দিন পিএইচপি নিয়ে গুতাগুতি করলেও সেটা বলার মতো কিছু না। কিন্তু সেজন্য আমার চাকরি পাওয়া আটকায় নাই। সেখানে এক বছর কাজ করার পরে একটা নতুন প্রজেক্টে কাজ করতে হয়, আর সেই প্রজেক্ট হচ্ছে অ্যাকশন স্ক্রিপ্ট (Actionscript)-এ। তো সেটাও দুই-তিন দিন শিখে কাজ শুরু করে দেই।

তারপরে তিন বছর আমার নিজের কোম্পানী মুক্তসফট নিয়ে ব্যস্ত ছিলাম। সেখানে পিএইচপি, পার্ল, পাইথন (Python) – এসব ল্যাঙ্গুয়েজ ব্যবহার করেছি, যখন প্রোগ্রামিং করতে হয়েছে। জেকুয়েরি ব্যবহার করেও একটা প্রজেক্ট করেছিলাম। আসলে ক্লায়েন্ট যেই ল্যাঙ্গুয়েজ চাইতো, সেটাই ব্যবহার করতাম। আর ক্লায়েন্ট কিছু না বললে পাইথন। তারপরে দুই বছর একটা আমেরিকান কোম্পানীর কাজ করি, সেখানে আমি পাইথন ব্যবহার করার সিদ্ধান্ত নেই, কারণ পাইথনে কোড করতে ভালো লাগে এবং সময় কম লাগে।

২০১৫ সালের মাঝামাঝি আমি সিঙ্গাপুরের গ্র্যাব নামক কোম্পানীতে ইন্টারভিউ দেই। বেশ কয়েকটা ইন্টারভিউ হয় এবং সেখানে আমি সি ব্যবহার করি, প্রবলেম সলভ করার জন্য। ইন্টারভিউ শেষে অফার পেয়ে জয়েন করি। জয়েন করার পরে জানতে পারলাম যে এখানে গো (Go বা Golang) ব্যবহার করা হয়, তাই প্রথম কিছুদিন গো শিখি। লক্ষ্য করার বিষয় হচ্ছে এত বড় কোম্পানী এত বেতন দিয়ে অন্য দেশ থেকে ইঞ্জিনিয়ার হায়ার করছে, ওরা কিন্তু এই বিষয় নিয়ে মাথা ঘামায় নাই যে আমি গো পারি কী না। সুতরাং বোঝাই যাচ্ছে যে কয়টা প্রোগ্রামিং ল্যাঙ্গুয়েজ পারি, এটা আসলে বিবেচ্য বিষয় নয়। কম্পিউটার সায়েন্সের বেসিক জ্ঞান (ডাটা স্ট্রাকচার, অ্যালগরিদম, অপারেটিং সিস্টেম, ডাটাবেজ, অবজেক্ট ওরিয়েন্টেড প্রোগ্রামিং, নেটওয়ার্কিং ইত্যাদি) এবং প্রবলেম সলভিং স্কিল-ই একজন ভালো সফটওয়্যার ইঞ্জিনিয়ার হওয়ার পূর্বশর্ত। আর কাজ করতে করতে সফটওয়্যার ইঞ্জিনিয়ারিংটাও শেখা হয়ে যায়, তবে তার জন্য ভালো কোম্পানীতে কাজ করাটা জরুরী।

বাইনারি সার্চ-এর কোড

আজকে সকালে গো (Go) প্রোগ্রামিং ল্যাঙ্গুয়েজে একটু কোডিং প্র্যাকটিস করার জন্য বাইনারি সার্চ ফাংশন লিখলাম, তারপরে ইউনিট টেস্ট লিখলাম (টেবল ড্রিভেন টেস্ট)। তো এমন সময় আমার মনে হলো লাইব্রেরি ফাংশনগুলো কিভাবে ইমপ্লিমেন্ট করা, সেটা দেখা দরকার। তো গো এর লাইব্রেরিতে যে বাইনারি সার্চ আছে, তার কোড (এবং ডকুমেন্টেশন) দেখে তো আমি মুগ্ধ!
এটা হচ্ছে গো-এর কোড:

func Search(n int, f func(int) bool) int {
    // Define f(-1) == false and f(n) == true.
    // Invariant: f(i-1) == false, f(j) == true.
    i, j := 0, n
    for i < j {
	h := i + (j-i)/2 // avoid overflow when computing h 
        if !f(h) { 
            i = h + 1 // preserves f(i-1) == false 
        } else { 
            j = h // preserves f(j) == true 
        } 
    } 
    return i
}

ওপরের কোডটুকু দেখলে আসলে পুরোপুরি বোঝা যাবে না কেন আমি এত মুগ্ধ। এই লিঙ্কে গেলে বিষয়টা আরো পরিষ্কার হবে: https://golang.org/src/sort/search.go। কোডের চেয়ে ডকুমেন্টেশন অনেক বেশি। আর এই বেশি ডকুমেন্টেশনসহ কোড হচ্ছে ১১৩ লাইন। কিন্তু বিষয় এখানেই শেষ নয়। আমার তারপরে চিন্তা আসল, আচ্ছা, এত সুন্দর কোড আর ডকুমেন্টেশন – এই কোডের টেস্ট কোড (ইউনিট টেস্ট) ওরা কিভাবে লিখল? তার জন্য চলে গেলাম এই লিঙ্কেঃ https://golang.org/src/sort/search_test.go। ১১৩ লাইনের search.go এর জন্য search_test.go তে আছে ১৬২ লাইন। এই দুইটা ফাইলের কোড এবং ডকুমেন্টেশন ঠিকমতো পড়লে শেখার আছে অনেক কিছুই।

তারপর চিন্তা করলাম, গো এর কোড এত সুন্দর, সি এর লাইব্রেরিতে এটা কিভাবে করা হয়েছে? গুগল সার্চ করে খুঁজে বের করলাম কোড।

void *
bsearch (register const void *key, const void *base0,
    size_t nmemb, register size_t size,
    register int (*compar)(const void *, const void *))
{
    register const char *base = (const char *) base0;
    register int lim, cmp;
    register const void *p;

    for (lim = nmemb; lim != 0; lim >>= 1) {
        p = base + (lim >> 1) * size;
        cmp = (*compar)(key, p);
        if (cmp == 0)
            return (void *)p;
        if (cmp > 0) {	/* key > p: move right */
            base = (const char *)p + size;
            lim--;
        } /* else move left */
    }
    return (NULL);
}

এই কোডটাও বেশ সুন্দর, গুছানো। ডকুমেন্টেশনও ভালো। আর পয়েন্টার দেখে ভয় পাওয়ার কারণ নাই (পয়েন্টার নিয়ে আমি কম্পিউটার প্রোগ্রামিং ২য় খণ্ড বইতে বিস্তারিত আলোচনা করেছি অনেক উদাহরণসহ)। তবে এখানে গিয়ে পুরো ফাইলটা না দেখলে এর মর্ম বোঝা যাবে না : https://github.com/gcc-mirror/gcc/blob/master/libiberty/bsearch.c

গো আর সি-এর কোড যেহেতু দেখলাম, পাইথনের কোডটাও দেখা যাক। তাই সেটাও সার্চ করে বের করে ফেললাম :

def bisect_left(a, x, lo=0, hi=None):
    """Return the index where to insert item x in list a, assuming a is sorted.

    The return value i is such that all e in a[:i] have e < x, and all e in a[i:] have e >= x.  So if x already appears in the list, a.insert(x) will
    insert just before the leftmost x already there.

    Optional args lo (default 0) and hi (default len(a)) bound the
    slice of a to be searched.
    """

    if lo < 0:
        raise ValueError('lo must be non-negative')
    if hi is None:
        hi = len(a)
    while lo < hi:
        mid = (lo+hi)//2
        if a[mid] < x: lo = mid+1
        else: hi = mid
    return lo

গো আর সি এর তুলনায় বেশ সহজ! তবে ডকুমেন্টেশন সংক্ষিপ্ত হলেও ভালো। এখানে গিয়ে পুরো কোড দেখা যাবে : https://github.com/python-git/python/blob/master/Lib/bisect.py

তারপরে ভাবলাম, আমার ব্লগের পাঠকদেরকে বিষয়টা জানানো যাক। আশা করি, বিশ্বমানের প্রোগ্রামারদের কোডের সঙ্গে পাঠকদের কিছুটা হলেও পরিচয় করিয়ে দিতে পেরেছি। কোডিং সঠিক হোক, কোড সুন্দর হোক।

ইউনিট টেস্টিং

সফটওয়্যার ডেভেলাপমেন্টের একটি গুরুত্বপূর্ণ ধাপ হচ্ছে কোডিং। তো এই কোডিং করার আগে রিকোয়ারমেন্ট সংগ্রহ ও অ্যানালাইসিস করা হয়, আর্কিটেকচার ডিজাইন করা হয়, কোন প্ল্যাটফর্ম, টুলস্ ও প্রোগ্রামিং ল্যাঙ্গুয়েজ ব্যবহার করা হবে, সেই সিদ্ধান্ত নেওয়া হয়। তারপরে প্রজেক্ট যদি বড় হয়, তখন আরো কিছু ধাপ (যেমন ক্লাস ও ইন্টারঅ্যাকশন ডিজাইন) পার হয়ে কোডিং শুরু করা হয়। এখন কোড লেখার সময় একটি গুরুত্বপূর্ণ ব্যাপার হচ্ছে ইউনিট টেস্টিং যেখানে বিভিন্ন ইউনিট টেস্ট করা হয়। এখন ইউনিট মানে কী? ইংরেজি Unit শব্দের বাংলা অর্থ হচ্ছে একক। একটা মডিউলকে একক ধরা যায়, ইন্টারফেসকে একক ধরা যায়, ক্লাসকে একক ধরা যায়, আবার ফাংশনকেও একক ধরা যায়। আমি এখন কথা বলব ফাংশনকে একক ধরে টেস্ট কোড লেখার ব্যাপারে। আমরা যখন বড় প্রোগ্রাম লিখবো, তখন প্রতিটি আলাদা কাজকে আলাদা ফাংশনে লিখব এবং একটি ফাংশন কেবল একটি কাজই করবো। যদি কখনও দেখা যায় যে একটি ফাংশন একাধিক কাজ করছে, তখন বুঝতে হবে যে ফাংশনটি ভেঙ্গে ছোট ছোট ফাংশন লেখা প্রয়োজন। তো এই ফাংশন হচ্ছে ক্ষুদ্রতম ইউনিট এবং এই লেখার বাকি অংশে ইউনিট টেস্ট বলতে আমি এই ফাংশনগুলোর টেস্ট করাই বোঝাবো।

ইউনিট টেস্ট কিভাবে করে? ফাংশন লেখার পরে ওই ফাংশনের জন্য আলাদা একটি ফাইলে আরেকটি ফাংশন লিখতে হবে যেটি বিভিন্ন ইনপুট প্যারামিটারের মাধ্যমে ওই ফাংশনকে কল করবে। তারপরে আউটপুট মিলিয়ে দেখতে হবে যে আমরা যেই আউটপুট আশা করছি আর ফাংশনটি যেই আউটপুট দিচ্ছে – দুটি সমান কী না। ব্যাস, আমাদের ইউনিট টেস্ট হয়ে গেল। ইন্ডাস্ট্রিতে প্রচলিত সব প্রোগ্রামিং ল্যাঙ্গুয়েজেই ইউনিট টেস্ট সহজ করার জন্য বিভিন্ন প্যাকেজ তৈরি করা থাকে। যদিও এসব প্যাকেজ ব্যবহার না করেও ইউনিট টেস্ট করা যায়, যেহেতু প্যাকেজ তৈরি করে দেওয়া আছে, তাই প্যাকেজ ব্যবহার না করার কোনো কারণ নেই। আমরা এখন পাইথনে একটি সহজ উদাহরণ দেখবো।

পাইথনে unittest নামে একটি বিল্ট-ইন মডিউল রয়েছে যেটি ব্যবহার করে ইউনিট টেস্ট করা যায়। কিন্তু আমরা ব্যবহার করবো pytest কারণ এটি ব্যবহার করা অনেক বেশি সহজ। তবে এটি আলাদাভাবে ইনস্টল করতে হয়। কীভাবে ইনস্টল করতে হয়, সেটি ওদের অফিশিয়াল ডকুমেন্টশন থেকে দেখে নিতে হবে, এই লেখা পড়ার জন্য পাইটেস্ট ইনস্টল করার দরকার নেই, পরে করলেও হবে (কারণ এই লেখার উদ্দেশ্য হচ্ছে ইউনিট টেস্টিং সম্পর্কে প্রাথমিক ধারণা দেওয়া)। আরেকটি জিনিস জানতে হবে, সেটি হচ্ছে assert স্টেটম্যান্ট। assert এর পরে কোনো কিছু লিখলে পাইথন সেটা চালিয়ে দেখে এবং ফলাফল হয় True না হয় False হয়। ফলাফল False হলে পাইথন AssertionError এক্সেপশন দেয়।

ধরা যাক, আমাকে একটি প্রোগ্রাম লিখতে বলা হলো, যেটি ইনপুট হিসেবে একটি বছর নেবে এবং বছরটি লিপ ইয়ার কী না, সেটি বলে দেবে। লিপ ইয়ার হলে True আর লিপ ইয়ার না হলে False রিটার্ণ করবে। আমি জানি যে, কোনো সালকে যদি 4 দিয়ে ভাগ করলে ভাগশেষ শূণ্য হয়, তাহলে সেটি লিপ ইয়ার। তো আমি ঝটপট পাইথনে সেটি লিখে ফেললাম :

def is_leap_year(year):
        """This functon returns True if year is a leap year, returns False otherwise"""
        if year % 4 == 0:
                return True
        return False

এখন এই ফাংশনের জন্য ইউনিট টেস্ট লিখব :

def test_is_leap_year():
        assert is_leap_year(2016) == True
        assert is_leap_year(2015) == False

আমি আমার প্রোগ্রাম leapyear.py নামে সেভ করলাম। এখন pytest রান করাবো।

 tamimshahriar$ pytest leapyear.py 

======= test session starts========

platform darwin -- Python 3.5.1, pytest-3.0.3, py-1.4.31, pluggy-0.4.0

rootdir: /Users/tamimshahriar/work/practice/pypractice, inifile: 

collected 1 items 

leapyear.py .

======= 1 passed in 0.01 seconds =====

ওপরে দেখতে পাচ্ছি যে আমার টেস্ট ঠিকঠাকভাবে পাশ করেছে, কোনো সমস্যা নেই। এখন আমি খোঁজখবর নিয়ে জানলাম যে 2100 সাল নাকি আসলে লিপইয়ার না, কারণ সালটা যদি 100 দিয়ে বিভাজ্য হয়, সেটা 400 দিয়েও বিভাজ্য হতে হবে। তাহলে আমি এই টেস্ট কেইসটি আমার টেস্টে যোগ করে আবার টেস্ট রান করবো। এখন আমার টেস্ট ফাংশনটি হবে এরকম :

def test_is_leap_year():
        assert is_leap_year(2016) == True
        assert is_leap_year(2015) == False
        assert is_leap_year(2100) == False

এখন আবার টেস্ট রান করি : pytest leapyear.py, আউটপুট আসবে এরকম :

========= FAILURES ===========
_______ test_is_leap_year __________

    def test_is_leap_year():
        assert is_leap_year(2016) == True
        assert is_leap_year(2015) == False
>       assert is_leap_year(2100) == False
E     assert True == False
E     +  where True = is_leap_year(2100)

leapyear.py:10: AssertionError

===== 1 failed in 0.03 seconds =====

কোন টেস্ট কেইস ফেইল করেছে সেটা একটা তীরচিহ্ন দিয়ে দেখানো হয়েছে। এখন আমি আমার অরিজিনাল ফাংশনের কোড ঠিক করলে টেস্ট কেস পাশ করবে (পাঠকদের সেটি করার পরামর্শ দেওয়া হলো)।

ইউনিট টেস্ট করার সময় বিভিন্ন ধরনের কেস টেস্ট করা উচিত। ইউনিট টেস্টের সুবিধা হচ্ছে :

  • যে কেউ কোড দেখার আগেই ইউনিট টেস্ট দেখে ধারণা করতে পারবে যে ফাংশনটা আসলে কিভাবে ব্যবহার করতে হয়।
  • ইউনিট টেস্টের কেসগুলো দেখলে বোঝা যায় যে কোনো বিশেষ কেস মিস হয়ে গেল কী না আর তখন সেই কেস যোগ করে টেস্ট রান করলে বোঝা যাবে সেই কেসের জন্য ফাংশনটি ঠিকভাবে আউটপুট দিচ্ছে কী না।
  • অন্যকেউ যদি ফাংশনে কোনো পরিবর্তন করে তাহলে অনেক সময় ফাংশনে অনাকাঙ্ক্ষিত বাগ চলে আসতে পারে। সেক্ষেত্রে যদি ফাংশনের ইউনিট টেস্ট ঠিকঠাক লেখা থাকে, তাহলে বাগ ঢুকে যাওয়ার সম্ভাবনা অনেক কমে যায়। কারণ বাগ ঢুকলে ইউনিট টেস্ট ফেইল করবে (যদি ওই কেসটি আগে থেকে ইউনিট টেস্টে লেখা থাকে)।

এই লেখায় ইউনিট টেস্টের একেবারে প্রাথমিক বিষয়গুলো লেখলাম। ইউনিট টেস্ট ঠিকভাবে লেখা শিখতে অনেক সময়, ধৈর্য্য ও পরিবেশের প্রয়োজন। আমি এখন এটি ভালোভাবে শেখার চেষ্টা করছি। ভবিষ্যতে এই বিষয়ে আরো লিখার ইচ্ছা রইল। আরেকটা শেষ কথা বলা প্রয়োজন যে, ইউনিট টেস্ট লেখা কিন্তু ডেভেলাপারের কাজ ও দায়িত্ব, সফটওয়্যার টেস্টিং কিংবা কোয়ালিটি অ্যাশিউরেন্স টিমের কারো নয়।

অ্যারোস্পেসে ক্যারিয়ার গড়তে হলে

বিশ্ব মহাকাশ সপ্তাহ (World Space Week) উপলক্ষে ন্যাশনাল ইউনিভার্সিটি অব সিঙ্গাপুরে চলছে বিভিন্ন অনুষ্ঠান। গতকাল (শুক্রবার) সেখানে যাই তানভীরুল ইসলামের একটা বক্তৃতা শোনার জন্য।

এমা লেম্যান
এমা লেম্যান

তানভীরের বক্তৃতার পরই “Building a Career in Aerospace” শিরোনামে আরেকটি বক্তৃতা শুনি। বক্তৃতা করেন এমা লেম্যান (Ms. Emma Lehman), যিনি বর্তমানে গুগলের একটি প্রতিষ্ঠান টেরাবেলা-তে ফ্লাইট অপারেশনস টিমের নেতৃত্ব দিচ্ছেন।

 

সেখানে কী কাজ হয়, জানা যাবে নিচের ভিডিও থেকে:

সেখানে তিনি অ্যারোস্পেস-এ ক্যারিয়ার গড়ার জন্য নয়টি পরামর্শ দেন এমা। যদিও এগুলো নিয়ে তিনি বিস্তারিত বলেন, আমি কেবল বিষয়গুলোর নাম উল্লেখ করছি।

Jpeg
building a career in aerospace

১) লিখতে জানতে হবে: বিজ্ঞানীদের বিভিন্ন রিসার্স পেপার, গ্র্যান্ট প্রপোজাল ইত্যাদি খুব ভালোভাবে লিখতে হয়। তাই লেখালেখি-তে দক্ষতা অর্জন করতে হবে।

২) লেগে থাকতে হবে: কোনো কিছুই সহজ নয়, লেগে থাকা চাই। শুরুতে কোনো কাজ ভালো নাও লাগতে পারে। কিন্তু পরিশ্রম করে যেতে হবে। তাতে একসময় কাজটা সহজ হয়ে যাবে।

৩) নিজের নেটওয়ার্ক ব্যবহার করতে হবে: কেউ যখন লেখাপড়া শেষ চাকরির জন্য তৈরি, তখন নিজের কানেকশন মানে পরিচিত মানুষদের কাজে লাগাতে হবে। চাকরির জন্য কারো কাছে সিভি পাঠানোতে লজ্জ্বার কিছু নেই।

৪) ঝুঁকি নিতে হবে: সবসময় নিরাপদ চাকরি বেছে নিলে সেটা ক্যারিয়ারের জন্য ভালো নাও হতে পারে।

৫) এমন একটি কাজ বা চাকরি খুঁজে নিতে হবে, যেটি তুমি উপভোগ করবে আর কাজ থেকে তুমি অনুপ্রেরণাও পাবে।

৬) সবসময় আরামের কাজ খুুঁজবে না। যেসব জিনিস তুমি জানো, সহজেই করতে পারো, এরকম কাজ বারবার করে কোনো লাভ নেই।

ওপরের পরার্মশগুলো কেবল অ্যারোস্পেস না, সবার জন্যই সমানভাবে প্রযোজ্য। নিচের তিনটি অ্যারোস্পেসে ক্যারিয়ার গড়তে আগ্রহীদের জন্য বিশেষভাবে বলা:

৭) অ্যারোস্পেস স্টার্টআপে কাজ নিলে কাজ করার সুযোগ অনেক বেশি পাওয়া যায়। তাই স্টার্টআপেই কাজ খুঁজে নেওয়া উচিত।

৮) অ্যারোস্পেসের জগতেই অনেক ধরণের কাজ আছে। আমি কেবল এরকম কাজ করবো, বা এরকম কোম্পানীতে কাজ করব, এরকম মানসিকতা না রেখে নতুন চ্যালেঞ্জ নেওয়ার ব্যাপারে ফ্লেক্সিবল থাকতে হবে।

৯) পাইথন প্রোগ্রামিং শিখতে হবে।

এই ছিল এমার উপদেশের হাইলাইটস্। শেষ লাইনটিতে আমি বেশ মজা পেয়েছি কারণ গত কয়েকবছর ধরে বাংলাদেশে পাইথন প্রোগ্রামিং ভাষাকে জনপ্রিয় করার চেষ্টা করছি। পাইথন কেবল যারা সফটওয়্যার বানাবে, তাদের জন্যই নয়, যারা গণিত ও বিজ্ঞানের নানান শাখায় কাজ করবে, তাদের জন্যও খুবই দরকারি একটি প্রোগ্রামিং ভাষা। নিচে আমার কাজের তিনটি লিঙ্ক দিলাম।

এক ঘণ্টার পাইথন কোডিং

পাইথন হচ্ছে একটি প্রোগ্রামিং ভাষা। বর্তমান তথ্যপ্রযুক্তির দুনিয়ায় এর ব্যবহার দিন দিন বাড়ছে। প্রফেশনাল কাজের পাশাপাশি প্রোগ্রামিং শেখার জন্যও পাইথন খুবই জনপ্রিয়। পাইথন নিয়ে বিস্তারিত জানা যাবে এই লেখায়: পাইথন কী?

তো সামনে “কম্পিউটার বিজ্ঞান শিক্ষা সপ্তাহ” উদযাপনের একটি গুরুত্বপূর্ণ অংশ হচ্ছে “আওয়ার অব কোড“। সারা পৃথিবীর সাথে সাথে বাংলাদেশেও এটি বেশ ঘটা করে পালন করার উদ্যোগ নিয়েছে বিডিওএসএন, আর সাথে গত দুই বছরের মতো এবারেও আছে দ্বিমিক কম্পিউটিং। অনুষ্ঠানের বিস্তারিত জানা যাবে এই ওয়েবসাইটে : http://cseweek.bdosn.org

বেশিরভাগ মানুষই code.org ওয়েবসাইটে যেই গেমটি দেওয়া আছে, সেটি ব্যবহার করে ‘আওয়ার অব কোড’ পালন করবে। তবে সবার জন্য এটি উপভোগ্য কিংবা উপকারি না ও হতে পারে। বাংলাদেশের প্রেক্ষাপটে কেউ যদি ষষ্ঠ শ্রেণী বা তার ওপরের ক্লাসের শিক্ষার্থীদের নিয়ে এক ঘণ্টার কোডিং করতে চান, আমার পরামর্শ হবে পাইথন ভাষা ব্যবহার করে কয়েকটি প্রোগ্রাম লিখে দেখানোর।

প্রথমেই শিক্ষার্থীদের বলতে হবে, প্রোগ্রামিং কেন শিখবে। তাদের সাথে প্রোগ্রামিং ও প্রোগ্রামারদের নিয়ে গল্প করতে হবে। গল্প-স্বল্প বলা শেষ হলে শুরু করতে হবে এক ঘণ্টার পাইথন কোডিং

১) প্রথম কাজ হচ্ছে সবার কম্পিউটারে পাইথন সফটওয়্যার ইনস্টল করা। ইনস্টলার আগে থেকে ডাউনলোড করে রাখতে হবে (যদি উইন্ডোজ অপারেটিং সিস্টেম হয়, লিনাক্সে এটি এমনিতেই ইনস্টল করা থাকে)। সবাই নিজে নিজে কম্পিউটারে পাইথন ইনস্টল করবে।

২) দ্বিতীয় কাজ হচ্ছে “Hello World” প্রোগ্রাম লেখা। এটি যে প্রোগ্রামিং সংস্কৃতির একটি অংশ, সেটি শিক্ষার্থীদের জানাতে হবে।

৩) 1 থেকে 100 পর্যন্ত সমস্ত পূর্ণসংখ্যা প্রিন্ট করার প্রোগ্রাম দেখাতে হবে। প্রথমে কেবল while লুপ ব্যবহার করে। তারপর for লুপ এবং range() ফাংশন ব্যবহার করে। লুপের ধারণা দিতে হবে। ফাংশন নিয়েও কিছু কথা বলতে হবে। তবে বেশি কথা বলে শিক্ষার্থীদের বিরক্ত করা যাবে না।

৪) এবারে লুপ নিয়ে আরো খেলাধূলা করতে হবে। 1, 3, 5, …, 99 প্রিন্ট করা ও 2, 4, 6, …, 98, 100 প্রিন্ট করার প্রোগ্রাম দেখাতে হবে। তবে এর আগে শিক্ষার্থীদের ১০-১৫ মিনিট সময় দিলে ভালো হয় যেন তারা নিজেরা কাজটি করার চেষ্টা করে। তারপর সংখ্যাগুলোকে বড় থেকে ছোট ক্রমেও প্রিন্ট করার প্রোগ্রাম দেখাতে হবে। শুধু লুপ ব্যবহার করে একবার দেখাতে হবে, তারপর range() ফাংশন ব্যবহার করে।

৫) এবারে কন্ডিশনাল লজিকের ধারণা দিতে হবে। এর জন্য আবার 1 থেকে 100 পর্যন্ত জোড়সংখ্যা ও বিজোড় সংখ্যা প্রিন্ট করার প্রোগ্রাম দেখাতে হবে।

৬) 1 থেকে 1000 এর মধ্যে সমস্ত পূর্ণবর্গ সংখ্যা (1, 4, 9, 16 …) প্রিন্ট করার প্রোগ্রাম দেখাতে হবে। প্রোগ্রামটি একাধিকভাবে লিখে দেখাতে হবে।

৭) লিস্টের ব্যবহার দেখাতে হবে। এর জন্য নিচের তিনটি প্রোগ্রাম দেখালে ভালো হয়:

day = raw_input()
if day in ["Friday", "Saturday"]:
   print day, "is holiday"
else:
   print day, "is not a holiday"
name = raw_input()
if name in ["Rose", "Tulip", "Lily", "Daffodil"]:
   print name, "is a flower"
elif name in ["Mango", "Jackfruit", "Guava", "Papaya"]:
   print name, "is a fruit"
else:
   print "I don't know!"
while True:
   name = raw_input()
   if name == "Exit":
      break
   if name in ["Rose", "Tulip", "Lily", "Daffodil"]:
      print name, "is a flower"
   elif name in ["Mango", "Jackfruit", "Guava", "Papaya"]:
      print name, "is a fruit"
   else:
      print "I don't know!"

৮) সময় থাকলে ডিকশনারির ব্যবহারও দেখানো যায়। দেশের নাম ইনপুট দিলে রাজধানীর নাম আউটপুট দিবে, এমন একটি প্রোগ্রাম লিখতে হবে। তবে খেয়াল রাখতে হবে যে অনুষ্ঠানের কোডিংয়ের অংশ কোনোভাবেই এক ঘণ্টার বেশি করা যাবে না।

সবাইকে অংশগ্রহনের জন্য সার্টিফিকেট দিলে সবাই হয়ত উৎসাহ পাবে।

পাইথনের জন্য কিছু লিঙ্ক:
১) হুকুশ-পাকুশের প্রোগ্রামিং শিক্ষা : http://hukush-pakush.com
২) Hour of Python : https://hourofpython.com
৩) পাইথনের ওপর ফ্রি ভিডিও লেকচার: http://pyvideo.subeen.com
৪) পাইথনের ওপর বাংলায় লেখা বই : http://bit.ly/pybook (প্রোগ্রামিংয়ে একেবারে নতুনদের জন্য উপযোগি নয়)।

কোড ইট গার্লের প্রোগ্রামিং কর্মশালা

শেষ হল Code it, Girl-এর প্রথম ইভেন্ট – প্রোগ্রামিংয়ের ওপর দিনব্যাপী কর্মশালা। ২৩ টি স্কুল/ কলেজ থেকে মোট ৪৩ জন ছাত্রী কর্মশালায় অংশগ্রহণ করেছে।  ওয়ার্কশপটি ছিল আট ঘণ্টার এবং ওয়ার্কশপে শিক্ষার্থীরা কম্পিউটার ব্যবহার করে হাতে-কলমে প্রোগ্রামিং করে। কর্মশালার বেশিরভাগ সময়ই তারা কাটায় পাইথন প্রোগ্রামিং ল্যাঙ্গুয়েজ দিয়ে নানান রকমের প্রোগ্রামিং করে। এছাড়া সার্চ ইঞ্জিনের ব্যবহার ও লিনাক্সের ব্যবহার সম্পর্কে তারা ধারণা লাভ করে ও আওয়ার অব কোড-এ অংশ নেয়।

10931001_895620120470590_5378801531121384549_n10940492_10153018552575797_3949335118392846653_n

কর্মশালাটি পরিচালনা করেন দ্বিমিক কম্পিউটিং-এর তামিম শাহরিয়ার সুবিন এবং তাহমিদ রাফি। তাদের সাথে আরো ছিলেন সফটওয়্যার প্রকৌশলী আশিকুর রহমান মুশফিক এবং রাশিদুল হাসান সৈকত।

10580036_10153018552515797_7995244114120466878_n

ইভেন্টটি স্পন্সর করেছে হাফিযা খাতুন মেমোরিয়াল ট্রাস্ট। এই ইভেন্টের ভেন্যু পার্টনার হিসাবে ছিল ড্যাফোডিল ইন্টারন্যাশনাল বিশ্ববিদ্যালয়। ইন্সপিরেশন পার্টনার ছিল কিশোর আলো। পার্টনার হিসাবে সহায়তার হাত বাড়িয়েছে বাংলাদেশ ওপেন সোর্স নেটওয়ার্ক (বিডিওএসএন)। আর ওয়ার্কশপের পরিকল্পনা ও সকল প্রকার একাডেমিক সহযোগীতায় ছিল দ্বিমিক কম্পিউটিং।

সন্ধ্যায় ওয়ার্কশপ-এর সমাপনী পর্ব অনুষ্ঠিত হয় ড্যাফোডিল বিশ্ববিদ্যালয়ের অডিটোরিয়ামে। সেখানে উপস্থিত ছিলেন বুয়েটের অধ্যাপক ডক্টর মোহাম্মদ কায়কোবাদ, বাংলাদেশ গণিত অলিম্পিয়াড কমিটির সাধারণ সম্পাদক জনাব মুনির হাসান, ড্যাফোডিল বিশ্ববিদ্যালয়ের সফটওয়্যার ইঞ্জিনিয়ারিং বিভাগের প্রধান তৌহিদ ভুঁইয়া, ভ্যানটেজ ল্যাবস এর ডেভেলপমেন্ট ম্যানেজার মোজাম্মেল হক, Code it, girl এর মেনটর এবং দ্বিমিক কম্পিউটিং এর সহপ্রতিষ্ঠাতা তামিম শাহরিয়ার সুবিন, স্পন্সর হাফিযা খাতুন মেমোরিয়াল ট্রাস্ট এর পক্ষ থেকে ফেরদৌস বাপ্পি এবং আরো অনেকে। আর Code it, girl আয়োজকদের পক্ষ থেকে কথা বলেন আফরীন হোসেন। শাহজালাল বিশ্ববিদ্যালয়ের অধ্যাপক জাফর ইকবাল স্যার অনুষ্ঠানে আসতে না পারলেও ফোন করে ছাত্রীদের উদ্দেশ্যে কথা বলেন এবং এই উদ্যোগ এর সাথে নিজের একাত্মতা প্রকাশ করেন। সমাপনী পর্বে আয়োজকরা দেশে ও বিদেশে বড় বড় সফটওয়্যার প্রতিষ্ঠানে কর্মরত সফল নারীদের নিয়ে একটি প্রেজেন্টেশান প্রদর্শন করেছেন যেটা অংশগ্রহণকারীদের প্রোগ্রামিং শিখতে আরও উৎসাহিত করেছে।

Code it, girl! একটি অলাভজনক ও স্বেচ্ছাসেবামূলক প্রতিষ্ঠান, এর উদ্যোক্তারা দেশে-বিদেশে বিভিন্ন সফটওয়্যার প্রতিষ্ঠানে কর্মরত। আয়োজকরা হলেন আফরীন হোসেন, মিরফাত শারমিন, রিজভী বিন ইসলাম, মোশ্তাক আহমেদ ম্যাক, তাপস পাল, আশিকুর রহমান মুশফিক, শুভ্র সরকার, রাশিদুল হাসান সৈকত, ওয়াজদা আখতার এবং নাদিয়া রাহমান বৃষ্টি। আয়োজকরা সবাই এক সময় ওয়ালট ডিজনির অংশ, প্লেডম বাংলাদেশ প্রাইভেট লিমিটেডে গেম ডেভেলপমেন্ট এর কাজ করতেন।

Code it, girl! এর চেষ্টা থাকবে অনলাইন গ্রুপ এর মাধ্যমে প্রতিনিয়ত বিভিন্ন টিউটোরিয়াল, ব্লগ, বই, তথ্য এবং প্রশ্নের উত্তর দিয়ে মেয়েদের কে নিজে নিজে প্রোগ্রামিং শিখতে সাহায্য করা। গ্রুপের সদস্যদের মধ্যে আছেন বেশ কিছু দক্ষ সফটওয়্যার ইঞ্জিনিয়ার যারা এই কাজে সাহায্য করবেন।  আর সুযোগ পেলে এরকম কিছু ওয়ার্কশপের আয়োজন করারও ইচ্ছা আছে এই প্রতিষ্ঠানের। উদ্যোক্তারা আশা করেন ধীরে ধীরে মেয়েরা কম্পিউটার সায়েন্সে পড়তে এবং প্রোগ্রামিং নিয়ে কাজ করতে আরও বেশি উৎসাহিত হবে তাদের এই প্রচেষ্টার মাধ্যমে।

ফেসবুক গ্রুপ এর লিঙ্কঃ https://www.facebook.com/groups/292738210923130/
পেইজের লিঙ্কঃ https://www.facebook.com/codeitgirl

– প্রেস বিজ্ঞপ্তি।

কোড ইট গার্লের উদ্যোগে পাইথন নিয়ে কর্মশালা

Code it, girl! একটি অনলাইন কমিউনিটি, যার যাত্রা শুরু হয়েছে মেয়েদেরকে প্রোগ্রামিং শিখতে উৎসাহিত করার লক্ষে। আমাদের দেশে খুব কম সংখ্যক মেয়ে কম্পিউটার সায়েন্সে পড়ে এবং তার মধ্যেও একটা খুব ছোট অংশ কাজ করতে আসে। এর একটা দীর্ঘমেয়াদি সমাধান হতে পারে মেয়েদেরকে ছোটবেলা থেকেই প্রোগ্রামিং শিখতে সাহায্য করা এবং উৎসাহিত করা, এবং এই দক্ষতার সাথে সম্পর্কিত বিভিন্ন পেশা সম্পর্কে সচেতনতা গড়ে তোলা।

এই উদ্দেশেই Code it, girl! এর প্রথম ইভেন্ট – নবম, দশম এবং একাদশ শ্রেণীর ছাত্রীদের জন্য দিনব্যাপী প্রোগ্রামিং ওয়ার্কশপ। এটি অনুষ্ঠিত হবে জানুয়ারি মাসের ১৭ তারিখ (শনিবার) ড্যাফোডিল বিশ্ববিদ্যালয়ের শুক্রাবাদ ক্যাম্পাসে। ওয়ার্কশপে পাইথন প্রোগ্রামিং ল্যাঙ্গুয়েজ ব্যবহার করে প্রোগ্রামিং জগতের সাথে মেয়েদের পরিচয় করিয়ে দেওয়া হবে। ওয়ার্কশপটি পরিচালনা করবেন ‘কম্পিউটার প্রোগ্রামিং’ বইয়ের লেখক তামিম শাহরিয়ার সুবিন ও দ্বিমিক কম্পিউটিংয়ের পরিচালক তাহমিদ রাফি। এই ইভেন্টে সকল প্রকার একাডেমিক সহায়তা প্রদান করবে তথ্যপ্রযুক্তি শেখার অনলাইন স্কুল – দ্বিমিক কম্পিউটিং। প্রথম ইভেন্টটি স্পন্সর করছে হাফিযা খাতুন মেমোরিয়াল ট্রাস্ট। এই ইভেন্টের ভেন্যু পার্টনার হিসাবে থাকছে ড্যাফোডিল ইন্টারন্যাশনাল বিশ্ববিদ্যালয়। ইন্সপিরেশন পার্টনার হচ্ছে কিশোর আলো। আর পার্টনার হিসাবে সহায়তার হাত বাড়িয়েছে বাংলাদেশ ওপেন সোর্স নেটওয়ার্ক (বিডিওএসএন)। ওয়ার্কশপ এর সমাপনী পর্বে উপস্থিত থাকবেন সাস্টের অধ্যাপক ড. মুহম্মদ জাফর ইকবাল, বুয়েটের অধ্যাপক ডক্টর মোহাম্মদ কায়কোবাদ, বাংলাদেশ গণিত অলিম্পিয়াড কমিটির সাধারণ সম্পাদক জনাব মুনির হাসান এবং নর্থ সাউথ বিশ্ববিদ্যালয়ের সহকারী অধ্যাপক নোভা আহমেদ। সমাপনী পর্বটি অনুষ্ঠিত হবে ড্যাফোডিল ইন্টারন্যাশনাল বিশ্ববিদ্যালয়ের অডিটোরিয়ামে, শুরু হবে সন্ধ্যা ৭ টায় এবং এটি সবার জন্য উন্মুক্ত। সমাপনী পর্বে আয়োজকরা দেশে ও বিদেশে বড় বড় সফটওয়্যার প্রতিষ্ঠানে কর্মরত সফল নারীদের নিয়ে একটি প্রেজেন্টেশান প্রদর্শন করবে যেটা অংশগ্রহণকারীদের প্রোগ্রামিং শিখতে আরও উৎসাহিত করবে।

Code it, girl! একটি অলাভজনক ও স্বেচ্ছাসেবামূলক প্রতিষ্ঠান, এর উদ্যোক্তারা দেশে-বিদেশে বিভিন্ন সফটওয়্যার প্রতিষ্ঠানে কর্মরত। আয়োজকরা হলেন আফরীন হোসেন, মিরফাত শারমিন, রিযভি বিন ইসলাম, মোশ্তাক আহমেদ ম্যাক, তাপস পাল, আশিকুর রহমান মুশফিক, শুভ্র সরকার, রাশিদুল হাসান সৈকত, ওয়াজদা আখতার এবং নাদিয়া রাহমান বৃষ্টি।

Code it, girl! এর চেষ্টা থাকবে অনলাইন গ্রুপ এর মাধ্যমে প্রতিনিয়ত বিভিন্ন টিউটোরিয়াল, ব্লগ, বই, তথ্য এবং প্রশ্নের উত্তর দিয়ে মেয়েদের কে নিজে নিজে প্রোগ্রামিং শিখতে সাহায্য করা। এমন কিছু বাংলা টিউটোরিয়াল এবং বই আছে যার মাধ্যমে খুব সহজে প্রোগ্রামিং এর বেসিক শেখা সম্ভব, অনেকের জন্যই ইংরেজি বই দিয়ে শুরু করা কঠিন হতে পারে। শুধু বাংলায় নয়, যেকোনো ভাল টিউটোরিয়াল পেলেই শেয়ার করে দেয়া হবে ফেইসবুক গ্রুপে। গ্রুপের মেম্বারদের মধ্যে আছেন বেশ কিছু দক্ষ সফটওয়্যার ইঞ্জিনিয়ার যারা এই কাজে সাহায্য করবেন।  আর সুযোগ পেলে এরকম কিছু ওয়ার্কশপের আয়োজন করার ও ইচ্ছা আছে এই প্রতিষ্ঠানের। উদ্যোক্তারা আশা করেন ধীরে ধীরে মেয়েরা কম্পিউটার সায়েন্সে পড়তে এবং প্রোগ্রামিং নিয়ে কাজ করতে আরও বেশি উৎসাহিত হবে তাদের এই প্রচেষ্টার মাধ্যমে।

ফেসবুক গ্রুপ এর লিঙ্কঃ https://www.facebook.com/groups/292738210923130/

পেইজের লিঙ্কঃ https://www.facebook.com/codeitgirl

– প্রেস বিজ্ঞপ্তি।