জিম্যাট: ডেটা ইনসাইটস সেকশনের প্রস্তুতি পর্ব-৫

মুসাররাত আবির
প্রকাশ : ০৯ অক্টোবর ২০২৪, ০৮: ০৬

আগের পর্বগুলোতে আমরা জিম্যাটের কোয়ান্টিটিভ ও ভার্বাল রিজনিং সেকশন সম্পর্কে জেনেছি। আজ জানব জিম্যাটের শেষ সেকশন, ডেটা ইনসাইটস সম্পর্কে।

ডেটা ইনসাইটস কী
২০২৪ সালের জিম্যাটের নতুন সংযোজন এই ডেটা ইনসাইটস সেকশন। এর মাধ্যমে পরীক্ষার্থীদের ডেটা বিশ্লেষণ ও সিদ্ধান্ত গ্রহণের দক্ষতা এবং বাস্তবজীবনের পরিস্থিতিতে তথ্যকে কীভাবে ব্যবহার করা যায়, তা যাচাই করা হয়। কারণ, ব্যবসায়িক জগতে আজকাল সিদ্ধান্ত নিতে গেলে বিভিন্ন সূত্র থেকে পাওয়া তথ্য বিশ্লেষণ করতে হয়। এ সেকশনটি পরীক্ষার্থীরা এমন পরিস্থিতির জন্য কেমন প্রস্তুত, তা নির্ণয় করতে সাহায্য করে।

ডেটা ইনসাইটসে মূলত পাঁচ ধরনের প্রশ্ন অন্তর্ভুক্ত থাকে: ডেটা সাফিসিয়েন্সি, মাল্টি-সোর্স রিজনিং, টেবিল অ্যানালাইসিস, গ্রাফিকস ইন্টারপ্রিটেশন এবং টু-পার্ট অ্যানালাইসিস।

প্রশ্নের ধরন
এই সেকশনে ২০ নম্বরের প্রশ্ন থাকবে, যা সমাধান করতে ৪৫ মিনিট সময় পাবেন।

ডেটা সাফিসিয়েন্সি: এখানে আপনাকে প্রশ্নের সমাধান করতে হবে না, বরং সমস্যার সমাধানের জন্য পর্যাপ্ত তথ্য আছে কি না, তা যাচাই করতে হবে। এখানে একটি গাণিতিক সমস্যা এবং দুটি পৃথক বিবৃতি দেওয়া থাকবে। প্রশ্ন পড়ে বুঝতে হবে এই প্রশ্ন সমাধানের উপায় এখানে দেওয়া আছে কি না। কোনো কোনো প্রশ্নের সমাধান বের করার জন্য একাধিক তথ্যের দরকার হতে পারে, তাই প্রশ্ন খুব মনোযোগ দিয়ে পড়া জরুরি। এর মাধ্যমে বোঝা যাবে যে আপনি ‘যথেষ্ট’ ও ‘অপ্রতুল’ ডেটার ধারণা বুঝতে পারেন কি না।

মাল্টি-সোর্স রিজনিং: এখানে বিভিন্ন সূত্র থেকে প্রাপ্ত তথ্য বিশ্লেষণ করে সঠিক সিদ্ধান্ত নিতে হবে। প্রশ্নগুলো টেক্সট, টেবিল, গ্রাফ, ডায়াগ্রাম ইত্যাদি রূপে আসতে পারে। উত্তর প্রশ্নের মধ্যে পেয়ে যাবেন। আপনার কাজ হলো, এসব তথ্য একত্র করে যুক্তিসংগত সিদ্ধান্তে পৌঁছানো। কখনো কখনো তথ্যগুলোর মধ্যে বৈপরীত্য থাকতে পারে, তাই ভালোভাবে বিশ্লেষণ করতে হবে।

টেবিল অ্যানালাইসিস: এই অংশে একটি টেবিল থেকে তথ্য বিশ্লেষণ করে আপনাকে সঠিক উত্তর খুঁজতে হবে। প্রতিটি উত্তর বিচার করতে হবে শর্ত অনুযায়ী, যেমন ‘হ্যাঁ’ অথবা ‘না’, ‘সত্য’ বা ‘মিথ্যা’ ইত্যাদি। যেসব শর্ত দেওয়া থাকবে, সেগুলোর ভিত্তিতে প্রতিটি সম্ভাব্য উত্তর যাচাই করতে হবে। এখানে টেবিল ছাড়াও গ্রাফ বা চার্টের মাধ্যমে তথ্য দেওয়া হতে পারে। আপনাকে প্রথমে ভালোভাবে স্কেল, একক এবং লেবেলগুলো পড়ে এরপর বিশ্লেষণ করতে হবে। গ্রাফের সঙ্গে সংযুক্ত লেখাতেও গুরুত্বপূর্ণ তথ্য থাকতে পারে, তাই দুটো মিলিয়েই বুঝে নিতে হবে।

গ্রাফিকস ইন্টারপ্রিটেশন: এখানে গ্রাফ (যেমন স্ক্যাটার প্লট, এক্স-ওয়াই গ্রাফ, বার গ্রাফ বা পাই চার্ট) বা ডায়াগ্রামে থাকা তথ্য বিশ্লেষণ করতে হবে। এর জন্য আপনাকে ধীরে ধীরে গ্রাফের স্কেল, অ্যাক্সিস এবং অন্যান্য লেবেলের সঙ্গে পরিচিত হতে হবে। এটি ভিজ্যুয়াল ডেটা থেকে প্রাসঙ্গিক তথ্য বের করা, সম্পর্ক ও প্যাটার্ন চিহ্নিত করা এবং সে অনুযায়ী উত্তর দেওয়ার দক্ষতা যাচাই করে।

টু-পার্ট অ্যানালাইসিস: এই প্রশ্নগুলোতে আপনাকে একটি সমস্যার দুটি সম্পর্কিত অংশ দেওয়া হয়। অর্থাৎ এখানে তথ্য বিশ্লেষণ করে আপনাকে দুটি অংশে সঠিক উত্তর খুঁজে নিতে হবে। আপনার কাজ হলো, প্রতিটি অংশের জন্য সঠিক উত্তর খুঁজে বের করা এবং মনে রাখতে হবে যে উত্তরগুলো একে অপরের সঙ্গে সম্পর্কযুক্ত। প্রশ্নগুলোর ফরম্যাট গাণিতিক বা মৌখিক হতে পারে, যেখানে লজিক্যাল রিজনিং, টেক্সট অ্যানালাইসিস বা কোয়ান্টিটিভ সমস্যা সমাধানের দক্ষতা প্রয়োজন।

ডেটা ইনসাইটস সেকশনের ২০-৩০ শতাংশ নম্বর গ্রাফিকস ইন্টারপ্রিটেশন এবং মাল্টি-সোর্স রিজনিং বহন করে। বাকি নম্বরের একটা বড় অংশ আসে ডেটা সাফিসিয়েন্সি থেকে। টু-পার্ট অ্যানালাইসিস থেকে মূলত খুব কম প্রশ্ন এসে থাকে।

এই সেকশনে ভালো করার কৌশল
প্রথমেই কিছু মক টেস্ট দিয়ে নিজের অবস্থান যাচাই করুন এবং নিজের স্কোরের পার্সেন্টাইল বুঝে নিন। এটি আপনার প্রাথমিক দক্ষতার ভিত্তি নির্ধারণ করবে। এরপর পড়ার রুটিন তৈরি করে নিন। শুরুতে পূর্ণ স্কোরের লক্ষ্য না নিয়ে ছোট ছোট টার্গেট নির্ধারণ করুন। আগে ৩০তম পার্সেন্টাইলের নিচে থাকা টপিকগুলো সমাধানের চেষ্টা করুন। টেবিল অ্যানালাইসিস এবং গ্রাফিকস ইন্টারপ্রিটেশন দিয়ে প্রস্তুতি নেওয়া শুরু করতে পারেন। তারপর টু-পার্ট অ্যানালাইসিস এবং মাল্টি-সোর্স রিজনিংয়ের দিকে অগ্রসর হোন।

প্রতিটি অংশ শেষ করার পর আপনার দক্ষতা দৃঢ় করার দিকে মনোযোগ দিন। যদি আপনার লক্ষ্য ৭০তম পার্সেন্টাইল হয়, তবে কঠিন প্রশ্নে ৫৫ শতাংশ নির্ভুলতা অর্জন করুন। ৯০তম পার্সেন্টাইলের লক্ষ্য থাকলে, ৭০ শতাংশ নির্ভুলতার জন্য চেষ্টা করুন।

প্রতিদিন মক টেস্ট দেওয়ার মাধ্যমে নিজের দুর্বল জায়গাগুলো খুঁজে বের করুন এবং রিভিউ করতে থাকুন। এই কৌশলগুলো জিম্যাটের ডেটা ইনসাইটস সেকশনে আপনার স্কোর বাড়াতে সহায়ক হবে।

সূত্র: জিম্যাট ক্লাব, ই-জিম্যাট

সর্বশেষ খবর পেতে Google News ফিড ফলো করুন

এলাকার খবর
খুঁজুন

সম্পর্কিত