নতুন tab-এ খুলবে

Data Engineering · 90–120 min

এলোমেলো data pipeline গুছিয়ে ঠিক করুন

Cleaning, contract, repeatability আর data-quality investigation feel করুন।

কাজ শুরু করি

01 · প্রস্তুতি

যা দরকার

  • Basic Python বা SQL।

বেঁধে দেওয়া সময় শেষ হলে থামতে পারেন। অসম্পূর্ণ ফলও নিজের জন্য দরকারি evidence।

02 · কাজ

কাজের ধাপ

  1. 01

    Small public CSV নিয়ে missing/inconsistent value profile করুন।

  2. 02

    Explicit schema-সহ cleaned table বানান।

  3. 03

    Load idempotent করুন: দুইবার run-এ row duplicate হবে না।

  4. 04

    তিনটি quality check আর short data dictionary দিন।

03 · খেয়াল করুন

Output-এর পাশাপাশি নিজের প্রতিক্রিয়াও দেখুন

  • Wrong row chase করা tedious নাকি detective-like লেগেছে?
  • Clean মানে কী define করতে ভালো লেগেছে?

একটু অন্যভাবে ভাবুন

কঠিন লাগলেই ক্যারিয়ারটি আপনার নয়—এমন নয়। আসল প্রশ্ন: কঠিন হওয়ার পরও কৌতূহলটি কি ফিরে এসেছে?

04 · ভেবে দেখুন

নিজেকে তিনটি সৎ প্রশ্ন

01

এই ধরনের problem-এ নিজের ইচ্ছায় আরও পাঁচ ঘণ্টা দিতে চাইবে? কেন?

02

কোন অংশ energy দিয়েছে, আর কোনটা drain করেছে?

03

Salary video নয়—এই path বাছার আগে কী evidence জোগাড় করবে?

আপনার উত্তর এই site জমা রাখে না। চাইলে নিজের notebook-এ লিখে রাখুন।

05 · এরপর কোথায়

Experiment ভালো লাগুক বা খারাপ—দুই ফলই আপনাকে কিছু জানায়।