From a379ef40d14bb2ee002f76994dd8ca3ec9a2026b Mon Sep 17 00:00:00 2001
From: Ujjayanta <aprajit09041996@gmail.com>
Date: Sun, 19 Mar 2023 00:20:26 +0100
Subject: [PATCH 01/48] Update README.md

---
 README.md | 20 ++++++++++----------
 1 file changed, 10 insertions(+), 10 deletions(-)

diff --git a/README.md b/README.md
index 7b2de03..118630b 100644
--- a/README.md
+++ b/README.md
@@ -1,26 +1,26 @@
-# 30 Days Of Streamlit 🎈
+# ৩০ দিনে স্ট্রিমলিট্   🎈
 
 <img src='3AF34648-C61D-47CE-9E56-C496C5A7C240.jpeg' height=250>
 
-This is the official repo of `#30DaysOfStreamlit` — a 30-day social challenge for you to learn, build and deploy [Streamlit](https://streamlit.io) apps.
+এটি হল #30DaysOfStreamlit-এর প্রধান রেপো — আপনার জন্য স্ট্রিমলিট্ অ্যাপগুলি শিখতে, তৈরি করতে এবং স্থাপন করার জন্য একটি 30-দিনের সামাজিক চ্যালেঞ্জ৷
 
-## How to participate
+## কিভাবে অংশগ্রহণ করবেন
 
-All you need to participate is a computer, a basic understanding of Python, and your curiosity. 🧠
+অংশগ্রহণ করার জন্য আপনার যা দরকার তা হল একটি কম্পিউটার, পাইথন সম্পর্কে একটি প্রাথমিক ধারণা এবং আপনার কৌতূহল। 🧠
 
-A new challenge is released daily via Streamlit's [Twitter](https://twitter.com/streamlit) and [LinkedIn](https://www.linkedin.com/company/streamlit/posts/?feedView=all) accounts as well as the [`#30DaysOfStreamlit` app](https://share.streamlit.io/streamlit/30days/).
+স্ট্রিমলিটের [টুইটার](https://twitter.com/streamlit) এবং [লিঙ্কডইন](https://www.linkedin.com/company/streamlit/posts/?feedView=all) অ্যাকাউন্টের পাশাপাশি [`#30DaysOfStreamlit` app](https://share.streamlit.io/streamlit/30days/) মাধ্যমে প্রতিদিন একটি নতুন চ্যালেঞ্জ প্রকাশিত হয়।
 
 [![Streamlit App](https://static.streamlit.io/badges/streamlit_badge_black_white.svg)](https://share.streamlit.io/streamlit/30days/)
 
-Complete the daily challenges, share your solutions with us on Twitter or LinkedIn, and get rewarded with cool Streamlit swag! 😎
+প্রতিদিনের চ্যালেঞ্জগুলি সম্পূর্ণ করুন, টুইটার বা লিঙ্কডইনে আমাদের সাথে আপনার সমাধানগুলি ভাগ করুন এবং স্ট্রিমলিট দ্বারা পুরস্কৃত হোন! 😎
 
-## What are the daily challenges?
+## দৈনন্দিন চ্যালেঞ্জ কি?
 
-Find out more about the specific challenges by participating! The 30-day challenges are divided by 3 levels of difficulty to appeal to participants of all skill levels:
+অংশগ্রহণ করে নির্দিষ্ট চ্যালেঞ্জ সম্পর্কে আরও জানুন! ৩০-দিনের চ্যালেঞ্জগুলি সমস্ত দক্ষতা স্তরের অংশগ্রহণকারীদের কাছে আবেদন করার জন্য ৩ স্তর দ্বারা বিভক্ত:
 
-| Beginner (Days 1-7) | Intermediate (Days 8-23) | Advanced (Days 24-30) |
+| প্রাথমিক (দিন ১-৭) | মধ্যবর্তী (দিন ৮-২৩) | উন্নত (দিন ২৪-৩০) |
 | :---        |    :----   |          :--- |
-| Set up your local and cloud coding environments, install Streamlit, and build your first Streamlit app.| Learn about a new [Streamlit command](https://docs.streamlit.io/library/api-reference) each day and use it to create and deploy a simple Streamlit app. | Learn about important topics such as session state, efficient data and memory management via caching, complex layouts, and much more.
+| আপনার স্থানীয় এবং ক্লাউড কোডিং পরিবেশ সেট আপ করুন, স্ট্রিমলিট্ ইনস্টল করুন এবং আপনার প্রথম স্ট্রিমলিট্ অ্যাপ তৈরি করুন। | প্রতিদিন একটি নতুন [স্ট্রিমলিট্](https://docs.streamlit.io/library/api-reference) কমান্ড সম্পর্কে জানুন এবং একটি সাধারণ স্ট্রিমলিট্ অ্যাপ তৈরি এবং স্থাপন করতে এটি ব্যবহার করুন। | সেশন স্টেট, দক্ষ ডেটা এবং ক্যাশিং, জটিল নকশা এবং আরও অনেক কিছুর মাধ্যমে মেমরি ব্যবস্থাপনার মতো গুরুত্বপূর্ণ বিষয় সম্পর্কে জানুন।
 
 ## Prizes
 

From c54b77f50d87210048e199e309d4619eaf3d962c Mon Sep 17 00:00:00 2001
From: Ujjayanta <aprajit09041996@gmail.com>
Date: Sun, 19 Mar 2023 00:39:25 +0100
Subject: [PATCH 02/48] Update README.md

---
 README.md | 40 ++++++++++++++++++++--------------------
 1 file changed, 20 insertions(+), 20 deletions(-)

diff --git a/README.md b/README.md
index 118630b..b606377 100644
--- a/README.md
+++ b/README.md
@@ -22,29 +22,29 @@
 | :---        |    :----   |          :--- |
 | আপনার স্থানীয় এবং ক্লাউড কোডিং পরিবেশ সেট আপ করুন, স্ট্রিমলিট্ ইনস্টল করুন এবং আপনার প্রথম স্ট্রিমলিট্ অ্যাপ তৈরি করুন। | প্রতিদিন একটি নতুন [স্ট্রিমলিট্](https://docs.streamlit.io/library/api-reference) কমান্ড সম্পর্কে জানুন এবং একটি সাধারণ স্ট্রিমলিট্ অ্যাপ তৈরি এবং স্থাপন করতে এটি ব্যবহার করুন। | সেশন স্টেট, দক্ষ ডেটা এবং ক্যাশিং, জটিল নকশা এবং আরও অনেক কিছুর মাধ্যমে মেমরি ব্যবস্থাপনার মতো গুরুত্বপূর্ণ বিষয় সম্পর্কে জানুন।
 
-## Prizes
+## পুরস্কার
 
-If getting up to speed with the fastest and easiest way to build data apps isn't already the best summer gift, you can also win Streamlit goodies!
+ডেটা অ্যাপ তৈরির দ্রুততম এবং সহজতম উপায়ে দ্রুত গতিতে উঠা যদি ইতিমধ্যেই সেরা গ্রীষ্মকালীন উপহার না হয়, তাহলে আপনি স্ট্রিমলিট গুডিও জিততে পারেন!
 
-Complete the daily challenges, share your solutions with us on [Twitter](https://twitter.com/streamlit) or [LinkedIn](https://www.linkedin.com/company/streamlit/posts/?feedView=all), and get rewarded with cool Streamlit swag! 🎁
+প্রতিদিনের চ্যালেঞ্জগুলি সম্পূর্ণ করুন, [টুইটার](https://twitter.com/streamlit) বা [লিঙ্কডইন](https://www.linkedin.com/company/streamlit/posts/?feedView=all) আমাদের সাথে আপনার সমাধানগুলি ভাগ করুন এবং দুর্দান্ত স্ট্রিমলিট সোয়াগ দিয়ে পুরস্কৃত হোন!
 
-## Resources
+## সম্পদ
 
-- The official [`#30DaysOfStreamlit` app](https://share.streamlit.io/streamlit/30days/) where daily challenges are posted
-- Our [Twitter](https://twitter.com/streamlit) and [LinkedIn](https://www.linkedin.com/company/streamlit/posts/?feedView=all) feeds for daily updates
-- Streamlit [documentation](https://docs.streamlit.io/) and [cheat sheet](https://docs.streamlit.io/library/cheatsheet) for a thorough reference of Streamlit commands
-- Our awesome [Gallery](https://streamlit.io/gallery) for inspiration, templates, and community apps
-- Our [blog](https://blog.streamlit.io/how-to-master-streamlit-for-data-science/) for tips and the latest Streamlit info
+- অফিসিয়াল [`#30DaysOfStreamlit` app](https://share.streamlit.io/streamlit/30days/) অ্যাপ যেখানে প্রতিদিনের চ্যালেঞ্জ পোস্ট করা হয়
+- প্রতিদিনের আপডেটের জন্য আমাদের [টুইটার](https://twitter.com/streamlit) এবং [লিঙ্কডইন](https://www.linkedin.com/company/streamlit/posts/?feedView=all) ফিড
+- স্ট্রিমলিট্ কমান্ডের পুঙ্খানুপুঙ্খ রেফারেন্সের জন্য স্ট্রিমলিট্ [ডকুমেন্টেশন](https://docs.streamlit.io/) এবং [চিট শীট](https://docs.streamlit.io/library/cheatsheet)
+- অনুপ্রেরণা, টেমপ্লেট এবং সম্প্রদায়ের অ্যাপের জন্য আমাদের দুর্দান্ত [গ্যালারি](https://streamlit.io/gallery)
+- টিপস এবং সর্বশেষ স্ট্রিমলিট্ তথ্যের জন্য আমাদের [ব্লগ](https://blog.streamlit.io/how-to-master-streamlit-for-data-science/)
+ 
+## অনুবাদ
 
-## Translations
+#30DaysOfStreamlit এর নাগাল প্রসারিত করতে আমাদের সাহায্য করতে চান এবং ইংরেজি আপনার প্রাথমিক ভাষা নয়? চ্যালেঞ্জগুলিকে আপনার পছন্দের ভাষায় অনুবাদ করুন এবং নীচে তাদের লিঙ্ক করুন!
 
-Want to help us expand the reach of `#30DaysOfStreamlit` and English isn't your primary language? Translate the challenges into your preferred language and link to them below!
-
-- [English](https://github.com/streamlit/30days) (Official): [![30 Days of Streamlit](https://static.streamlit.io/badges/streamlit_badge_black_white.svg)](https://30days.streamlit.app)
-- [Chinese](https://github.com/TeddyHuang-00/30days-Chinese) (by [Nan Huang](https://github.com/TeddyHuang-00)): [![30 天学 Streamlit](https://static.streamlit.io/badges/streamlit_badge_black_white.svg)](https://30days-chinese.streamlit.app)
-- [Español](https://github.com/streamlit/30days-spanish/) (by [Emiliano Rosso](https://github.com/arraydude)): [![30 Dias de Streamlit](https://static.streamlit.io/badges/streamlit_badge_black_white.svg)](https://30days-in-spanish.streamlit.app/)
-- [French](https://github.com/streamlit/30days-French) (by [Charly Wargnier](https://github.com/charlyWargnier/)): [![30 Days of Streamlit en Français!](https://static.streamlit.io/badges/streamlit_badge_black_white.svg)](https://30days-in-french.streamlit.app/)
-- [Polish](https://github.com/streamlit/30days-polish) (by [Michał Nowotka](https://github.com/sfc-gh-mnowotka)): [![Streamlit w 30 dni po Polsku](https://static.streamlit.io/badges/streamlit_badge_black_white.svg)](https://w30dni.streamlit.app/)
-- [Portuguese](https://github.com/franciscoed/30days) (by [Francisco Edilton](https://github.com/franciscoed)): [![30 Dias de Streamlit](https://static.streamlit.io/badges/streamlit_badge_black_white.svg)](https://30dias.streamlit.app/)
-- [Russian](https://github.com/kseniaanske/30days) (by [Ksenia Anske](https://github.com/kseniaanske)): [![30 Дней Streamlit](https://static.streamlit.io/badges/streamlit_badge_black_white.svg)](https://30days-in-russian.streamlit.app/)
-- [Hindi](https://github.com/streamlit/30days-Hindi): [![Streamlit के 30 दिन](https://static.streamlit.io/badges/streamlit_badge_black_white.svg)](https://30days-in-hindi.streamlit.app/)
+- [ইংরেজি](https://github.com/streamlit/30days) (আধিকারিক): [![30 Days of Streamlit](https://static.streamlit.io/badges/streamlit_badge_black_white.svg)](https://30days.streamlit.app)
+- [চাইনিজ](https://github.com/TeddyHuang-00/30days-Chinese) ([Nan Huang](https://github.com/TeddyHuang-00)) দ্বারা: [![30 天学 Streamlit](https://static.streamlit.io/badges/streamlit_badge_black_white.svg)](https://30days-chinese.streamlit.app)
+- [স্প্যানিশ](https://github.com/streamlit/30days-spanish/) ([Emiliano Rosso](https://github.com/arraydude)) দ্বারা: [![30 Dias de Streamlit](https://static.streamlit.io/badges/streamlit_badge_black_white.svg)](https://30days-in-spanish.streamlit.app/)
+- [ফরাসি](https://github.com/streamlit/30days-French) ([Charly Wargnier](https://github.com/charlyWargnier/)) দ্বারা: [![30 Days of Streamlit en Français!](https://static.streamlit.io/badges/streamlit_badge_black_white.svg)](https://30days-in-french.streamlit.app/)
+- [পোলিশ](https://github.com/streamlit/30days-polish) ([Michał Nowotka](https://github.com/sfc-gh-mnowotka)) দ্বারা: [![Streamlit w 30 dni po Polsku](https://static.streamlit.io/badges/streamlit_badge_black_white.svg)](https://w30dni.streamlit.app/)
+- [পর্তুগীজ](https://github.com/franciscoed/30days) ([Francisco Edilton](https://github.com/franciscoed)) দ্বারা: [![30 Dias de Streamlit](https://static.streamlit.io/badges/streamlit_badge_black_white.svg)](https://30dias.streamlit.app/)
+- [রাশিয়ান](https://github.com/kseniaanske/30days) ([Ksenia Anske](https://github.com/kseniaanske)) দ্বারা: [![30 Дней Streamlit](https://static.streamlit.io/badges/streamlit_badge_black_white.svg)](https://30days-in-russian.streamlit.app/)
+- [হিন্দি](https://github.com/streamlit/30days-Hindi): [![Streamlit के 30 दिन](https://static.streamlit.io/badges/streamlit_badge_black_white.svg)](https://30days-in-hindi.streamlit.app/)

From b6156f7bdc8648959844352f784c6e011ffb06d4 Mon Sep 17 00:00:00 2001
From: Ujjayanta <aprajit09041996@gmail.com>
Date: Sun, 19 Mar 2023 01:00:18 +0100
Subject: [PATCH 03/48] Update README.md

---
 README.md | 12 ++++++------
 1 file changed, 6 insertions(+), 6 deletions(-)

diff --git a/README.md b/README.md
index b606377..3060dcd 100644
--- a/README.md
+++ b/README.md
@@ -41,10 +41,10 @@
 #30DaysOfStreamlit এর নাগাল প্রসারিত করতে আমাদের সাহায্য করতে চান এবং ইংরেজি আপনার প্রাথমিক ভাষা নয়? চ্যালেঞ্জগুলিকে আপনার পছন্দের ভাষায় অনুবাদ করুন এবং নীচে তাদের লিঙ্ক করুন!
 
 - [ইংরেজি](https://github.com/streamlit/30days) (আধিকারিক): [![30 Days of Streamlit](https://static.streamlit.io/badges/streamlit_badge_black_white.svg)](https://30days.streamlit.app)
-- [চাইনিজ](https://github.com/TeddyHuang-00/30days-Chinese) ([Nan Huang](https://github.com/TeddyHuang-00)) দ্বারা: [![30 天学 Streamlit](https://static.streamlit.io/badges/streamlit_badge_black_white.svg)](https://30days-chinese.streamlit.app)
-- [স্প্যানিশ](https://github.com/streamlit/30days-spanish/) ([Emiliano Rosso](https://github.com/arraydude)) দ্বারা: [![30 Dias de Streamlit](https://static.streamlit.io/badges/streamlit_badge_black_white.svg)](https://30days-in-spanish.streamlit.app/)
-- [ফরাসি](https://github.com/streamlit/30days-French) ([Charly Wargnier](https://github.com/charlyWargnier/)) দ্বারা: [![30 Days of Streamlit en Français!](https://static.streamlit.io/badges/streamlit_badge_black_white.svg)](https://30days-in-french.streamlit.app/)
-- [পোলিশ](https://github.com/streamlit/30days-polish) ([Michał Nowotka](https://github.com/sfc-gh-mnowotka)) দ্বারা: [![Streamlit w 30 dni po Polsku](https://static.streamlit.io/badges/streamlit_badge_black_white.svg)](https://w30dni.streamlit.app/)
-- [পর্তুগীজ](https://github.com/franciscoed/30days) ([Francisco Edilton](https://github.com/franciscoed)) দ্বারা: [![30 Dias de Streamlit](https://static.streamlit.io/badges/streamlit_badge_black_white.svg)](https://30dias.streamlit.app/)
-- [রাশিয়ান](https://github.com/kseniaanske/30days) ([Ksenia Anske](https://github.com/kseniaanske)) দ্বারা: [![30 Дней Streamlit](https://static.streamlit.io/badges/streamlit_badge_black_white.svg)](https://30days-in-russian.streamlit.app/)
+- [চাইনিজ](https://github.com/TeddyHuang-00/30days-Chinese) ([নান হুয়াং](https://github.com/TeddyHuang-00)) দ্বারা: [![30 天学 Streamlit](https://static.streamlit.io/badges/streamlit_badge_black_white.svg)](https://30days-chinese.streamlit.app)
+- [স্প্যানিশ](https://github.com/streamlit/30days-spanish/) ([এমিলিয়ানো রোসো](https://github.com/arraydude)) দ্বারা: [![30 Dias de Streamlit](https://static.streamlit.io/badges/streamlit_badge_black_white.svg)](https://30days-in-spanish.streamlit.app/)
+- [ফরাসি](https://github.com/streamlit/30days-French) ([চার্লি ওয়ার্গিনার](https://github.com/charlyWargnier/)) দ্বারা: [![30 Days of Streamlit en Français!](https://static.streamlit.io/badges/streamlit_badge_black_white.svg)](https://30days-in-french.streamlit.app/)
+- [পোলিশ](https://github.com/streamlit/30days-polish) ([মাইকেল নোবটকা](https://github.com/sfc-gh-mnowotka)) দ্বারা: [![Streamlit w 30 dni po Polsku](https://static.streamlit.io/badges/streamlit_badge_black_white.svg)](https://w30dni.streamlit.app/)
+- [পর্তুগীজ](https://github.com/franciscoed/30days) ([ফ্রান্সিস্কো এডিল্টন](https://github.com/franciscoed)) দ্বারা: [![30 Dias de Streamlit](https://static.streamlit.io/badges/streamlit_badge_black_white.svg)](https://30dias.streamlit.app/)
+- [রাশিয়ান](https://github.com/kseniaanske/30days) ([কেসিনিয়া আনসকে](https://github.com/kseniaanske)) দ্বারা: [![30 Дней Streamlit](https://static.streamlit.io/badges/streamlit_badge_black_white.svg)](https://30days-in-russian.streamlit.app/)
 - [হিন্দি](https://github.com/streamlit/30days-Hindi): [![Streamlit के 30 दिन](https://static.streamlit.io/badges/streamlit_badge_black_white.svg)](https://30days-in-hindi.streamlit.app/)

From 9d9bfdfd2af782654bb4331eee96ef13d8bc5698 Mon Sep 17 00:00:00 2001
From: Ujjayanta <aprajit09041996@gmail.com>
Date: Sun, 19 Mar 2023 01:11:47 +0100
Subject: [PATCH 04/48] Update streamlit_app.py

---
 streamlit_app.py | 26 +++++++++++++-------------
 1 file changed, 13 insertions(+), 13 deletions(-)

diff --git a/streamlit_app.py b/streamlit_app.py
index e18e771..80e22b3 100644
--- a/streamlit_app.py
+++ b/streamlit_app.py
@@ -20,7 +20,7 @@ def update_params():
 col1, col2, col3 = st.columns((1, 4, 1))
 with col2:
     st.image(Image.open("streamlit-logo-secondary-colormark-darktext.png"))
-st.markdown("# 30 Days of Streamlit")
+st.markdown("# ৩০ দিনে স্ট্রিমলিট্ ")
 
 days_list = [f"Day {x}" for x in md_files]
 
@@ -36,37 +36,37 @@ def update_params():
     "Start the Challenge 👇", days_list, key="day", on_change=update_params
 )
 
-with st.expander("About the #30DaysOfStreamlit"):
+with st.expander("#30DaysOfStreamlit সম্পর্কিত"):
     st.markdown(
         """
-    The **#30DaysOfStreamlit** is a coding challenge designed to help you get started in building Streamlit apps.
+    **#30DaysOfStreamlit** হল একটি কোডিং চ্যালেঞ্জ যা আপনাকে Streamlit অ্যাপ তৈরি শুরু করতে সাহায্য করার জন্য ডিজাইন করা হয়েছে।
     
-    Particularly, you'll be able to:
-    - Set up a coding environment for building Streamlit apps
-    - Build your first Streamlit app
-    - Learn about all the awesome input/output widgets to use for your Streamlit app
+    বিশেষ করে, আপনি সক্ষম হবেন:
+    - স্ট্রিমলিট্ অ্যাপস তৈরি করার জন্য একটি কোডিং পরিবেশ সেট আপ করুন
+    - আপনার প্রথম স্ট্রিমলিট্ অ্যাপ তৈরি করুন
+    - আপনার স্ট্রিমলিট্ অ্যাপের জন্য ব্যবহার করার জন্য সমস্ত দুর্দান্ত ইনপুট/আউটপুট উইজেট সম্পর্কে জানুন
     """
     )
 
 # Sidebar
 st.sidebar.header("About")
 st.sidebar.markdown(
-    "[Streamlit](https://streamlit.io) is a Python library that allows the creation of interactive, data-driven web applications in Python."
+    "[স্ট্রিমলিট্](https://streamlit.io) হল একটি পাইথন লাইব্রেরি যা পাইথনে ইন্টারেক্টিভ, ডেটা-চালিত ওয়েব অ্যাপ্লিকেশন তৈরি করতে দেয়"
 )
 
 st.sidebar.header("Resources")
 st.sidebar.markdown(
     """
-- [Streamlit Documentation](https://docs.streamlit.io/)
-- [Cheat sheet](https://docs.streamlit.io/library/cheatsheet)
-- [Book](https://www.amazon.com/dp/180056550X) (Getting Started with Streamlit for Data Science)
-- [Blog](https://blog.streamlit.io/how-to-master-streamlit-for-data-science/) (How to master Streamlit for data science)
+- [স্ট্রিমলিট্ ডকুমেন্টেশন](https://docs.streamlit.io/)
+- [চিট শীট](https://docs.streamlit.io/library/cheatsheet)
+- [বই](https://www.amazon.com/dp/180056550X) (ডেটা সায়েন্সের জন্য স্ট্রিমলিট্ দিয়ে শুরু করা)
+- [ব্লগ](https://blog.streamlit.io/how-to-master-streamlit-for-data-science/) (ডেটা সায়েন্সের জন্য কীভাবে স্ট্রিমলিট্ আয়ত্ত করবেন)
 """
 )
 
 st.sidebar.header("Deploy")
 st.sidebar.markdown(
-    "You can quickly deploy Streamlit apps using [Streamlit Community Cloud](https://streamlit.io/cloud) in just a few clicks."
+    "আপনি মাত্র কয়েকটি ক্লিকে [স্ট্রিমলিট্ কমিউনিটি ক্লাউড](https://streamlit.io/cloud) ব্যবহার করে দ্রুত স্ট্রিমলিট্ অ্যাপ স্থাপন করতে পারেন।"
 )
 
 # Display content

From 09f4c7fb63c440ae81ce37767f5d754c29037fd6 Mon Sep 17 00:00:00 2001
From: Ujjayanta <aprajit09041996@gmail.com>
Date: Sun, 19 Mar 2023 16:47:36 +0100
Subject: [PATCH 05/48] Update Day1.md

---
 content/Day1.md | 33 +++++++++++++++++----------------
 1 file changed, 17 insertions(+), 16 deletions(-)

diff --git a/content/Day1.md b/content/Day1.md
index 1bd1d16..fff8bc5 100644
--- a/content/Day1.md
+++ b/content/Day1.md
@@ -1,40 +1,41 @@
-# Setting up a local development environment
+# একটি লোকাল ডেভেলপমেন্ট পরিবেশ স্থাপন
 
-Before we can actually start building Streamlit apps, we will first have to setup a development environment.
+আসলে স্ট্রিমলিট অ্যাপ তৈরি করা শুরু করার আগে, আমাদের প্রথমে ডেভেলপমেন্টের জন্য পরিবেশ সেটআপ করতে হবে।
 
-Let's start by installing and setting up a conda environment.
+আসুন একটি কনডা পরিবেশ ইনস্টল এবং সেট আপ করে শুরু করি।
 
-## **Install conda**
-- Install `conda` by going to https://docs.conda.io/en/latest/miniconda.html and choose your operating system (Windows, Mac or Linux). 
-- Download and run the installer to install `conda`.
+## **কনডা ইনস্টল**
+- `conda` ইনস্টল এখানে https://docs.conda.io/en/latest/miniconda.html. আপনি অপারেটিং সিস্টেম বেছে নিন (উইন্ডোস, ম্যাক বা লিনাক্স). 
+- ইনস্টল করার জন্য ইনস্টলারটি ডাউনলোড করুন এবং `conda` চালান।
 
-## **Create a new conda environment**
-Now that you have conda installed, let's create a conda environment for managing all the Python library dependencies.
+## **একটি নতুন কনডা পরিবেশ তৈরি করুন**
 
-To create a new environment with Python 3.9, enter the following:
+এখন যেহেতু আপনি কনডা ইনস্টল করেছেন, আসুন পাইথন লাইব্রেরির সমস্ত নির্ভরতা পরিচালনা করার জন্য একটি কনডা পরিবেশ তৈরি করি।
+
+পাইথন ৩.৯ এর সাথে একটি নতুন পরিবেশ তৈরি করতে, নিম্নলিখিতটি প্রবেশ করান:
 ```bash
 conda create -n stenv python=3.9
 ```
 
-where `create -n stenv` will create a conda environment named `stenv` and `python=3.9` will setup the conda environment with Python version 3.9.
+যেখানে `create -n stenv` একটি কনডা পরিবেশ তৈরি করবে যার নাম `stenv` এবং `python=3.9` সেটআপ পরিবেশ তৈরী করবে যার সংস্করণ ৩.৯।
 
-## **Activate the conda environment**
+## **কনডা পরিবেশ সক্রিয় করুন**
 
-To use a conda environment that we had just created that is named `stenv`, enter the following into the command line:
+তৈরী করা কনডা পরিবেশ যার নাম `stenv`, কোমান্ড লাইনে টাইপ করুন:
 
 ```bash
 conda activate stenv
 ```
 
-## **Install the Streamlit library**
+## **স্ট্রিমলিট লাইব্রেরি ইনস্টল করুন**
 
-It's now time to install the `streamlit` library:
+এখনি `streamlit` লাইব্রেরি ইনস্টল করার সময়:
 ```bash
 pip install streamlit
 ```
 
-## **Launching the Streamlit demo app**
-To launch the Streamlit demo app (Figure 1) type:
+## **স্ট্রিমলিট ডেমো অ্যাপ চালু করা**
+অ্যাপ চালু করতে(Figure 1):
 ```bash
 streamlit hello
 ```

From 3470fbef754ae350e51581e90aeff5ecde52cd5c Mon Sep 17 00:00:00 2001
From: Ujjayanta <aprajit09041996@gmail.com>
Date: Sun, 19 Mar 2023 16:48:48 +0100
Subject: [PATCH 06/48] Update Day1.md

---
 content/Day1.md | 2 +-
 1 file changed, 1 insertion(+), 1 deletion(-)

diff --git a/content/Day1.md b/content/Day1.md
index fff8bc5..5264ddf 100644
--- a/content/Day1.md
+++ b/content/Day1.md
@@ -35,7 +35,7 @@ pip install streamlit
 ```
 
 ## **স্ট্রিমলিট ডেমো অ্যাপ চালু করা**
-অ্যাপ চালু করতে(Figure 1):
+অ্যাপ চালু করতে:
 ```bash
 streamlit hello
 ```

From 7d946b8ec28d8c1dbbc9a1e0d4d651a835da1ca7 Mon Sep 17 00:00:00 2001
From: Ujjayanta <aprajit09041996@gmail.com>
Date: Sun, 19 Mar 2023 16:49:53 +0100
Subject: [PATCH 07/48] Update readme.md

---
 content/images/readme.md | 2 +-
 1 file changed, 1 insertion(+), 1 deletion(-)

diff --git a/content/images/readme.md b/content/images/readme.md
index 4148b2f..59bfea4 100644
--- a/content/images/readme.md
+++ b/content/images/readme.md
@@ -1 +1 @@
-# images
+# ছবি

From e78a4a822b7b7535691f4214e92276e645b58e33 Mon Sep 17 00:00:00 2001
From: Ujjayanta <aprajit09041996@gmail.com>
Date: Sun, 19 Mar 2023 17:08:19 +0100
Subject: [PATCH 08/48] Update Day10.md

---
 content/Day10.md | 44 ++++++++++++++++++++++----------------------
 1 file changed, 22 insertions(+), 22 deletions(-)

diff --git a/content/Day10.md b/content/Day10.md
index 40fd3be..f2f4968 100644
--- a/content/Day10.md
+++ b/content/Day10.md
@@ -1,22 +1,22 @@
 # st.selectbox
 
-`st.selectbox` allows the display of a select widget.
+`st.selectbox` একটি নির্বাচিত উইজেট প্রদর্শনের অনুমতি দেয়।
 
-## What we're building?
+## কি তৈরী করছি আমরা?
 
-A simple app that asks the user what their favorite color is.
+একটি সাধারণ অ্যাপ যা ব্যবহারকারীকে জিজ্ঞাসা করে তাদের প্রিয় রঙ কী।
 
-Flow of the app:
-1. User selects a color
-2. App prints out the selected color
+অ্যাপের প্রবাহ:
+1. ব্যবহারকারী একটি রঙ নির্বাচন করে
+2. অ্যাপ নির্বাচিত রঙ প্রিন্ট করে
 
-## Demo app
-The deployed Streamlit app should look something like the one shown in the below link: 
+## ডেমো অ্যাপ
+স্থাপন করা স্ট্রিমলিট অ্যাপটি নীচের লিঙ্কে দেখানোর মতো দেখতে হবে:
 
 [![Streamlit App](https://static.streamlit.io/badges/streamlit_badge_black_white.svg)](https://share.streamlit.io/dataprofessor/st.selectbox/)
 
-## Code
-Here's the code to implement the above mentioned app:
+## কোড
+উপরে উল্লিখিত অ্যাপটি বাস্তবায়ন করার কোড এখানে:
 ```python
 import streamlit as st
 
@@ -29,35 +29,35 @@ option = st.selectbox(
 st.write('Your favorite color is ', option)
 ```
 
-## Line-by-line explanation
-The very first thing to do when creating a Streamlit app is to start by importing the `streamlit` library as `st` like so:
+## লাইন-বাই-লাইন ব্যাখ্যা 
+একটি স্ট্রিমলিট অ্যাপ তৈরি করার সময় প্রথম জিনিসটি হলো `streamlit` লাইব্রেরি `st` হিসেবে ব্যবহার করা:
 ```python
 import streamlit as st
 ```
 
-This is followed by creating a header text for the app:
+অ্যাপ হেডার তৈরী করার জন্য:
 ```python
 st.header('st.selectbox')
 ```
 
-Next, we will create a variable called `option` that will accept user input in the form of a **select** input widget via the `st.selectbox()` command.
+তারপর `option` নামের ভ্যারিয়েবল তৈরী করুন যেটা ব্যবহারকারী থেকে ইনপুট নেবে **select** ইনপুট উইজেট দ্বারা `st.selectbox()` কমান্ডের সাথে।
 
 ```python
 option = st.selectbox(
      'What is your favorite color?',
      ('Blue', 'Red', 'Green'))
 ```
-As we can see from the above code box, the `st.selectbox()` command accepts 2 input arguments:
-1. The text that goes above the select widget, i.e. `'What is your favorite color?'`
-2. The possible values to select from `('Blue', 'Red', 'Green')`
+আমরা দেখতে পাচ্ছি যে `st.selectbox()` কমান্ড ২টি আর্গুমেণ্ট নিচ্ছে:
+1. যে টেক্সটটি সিলেক্ট উইজেটের উপরে যায়, যা নাকি `'আপনার প্রিয় রং কি?'`
+2. এই অপ্শন গুলি বাছা যেতে পারে `('নীল', 'লাল', 'সবুজ')`
 
-Finally, we'll print out the selected color as follows:
+অবশেষে, আমরা নির্বাচিত রঙটি নিম্নরূপ প্রিন্ট আউট করব:
 ```python
 st.write('Your favorite color is ', option)
 ```
 
-## Next steps
-Now that you have created the Streamlit app locally, it's time to deploy it to [Streamlit Community Cloud](https://streamlit.io/cloud).
+## পরবর্তী পদক্ষেপ
+এখন আপনি স্থানীয়ভাবে স্ট্রিমলিট অ্যাপ তৈরি করেছেন, এটি এটি স্থাপন করার সময় [Streamlit Community Cloud](https://streamlit.io/cloud).
 
-## References 
-More about [`st.selectbox`](https://docs.streamlit.io/library/api-reference/widgets/st.selectbox)
+## তথ্যসূত্র
+আরো দেখুন [`st.selectbox`](https://docs.streamlit.io/library/api-reference/widgets/st.selectbox)

From 8aa750647cec27940941be374c27254e6386d3b3 Mon Sep 17 00:00:00 2001
From: Ujjayanta <aprajit09041996@gmail.com>
Date: Sun, 19 Mar 2023 17:18:37 +0100
Subject: [PATCH 09/48] Update Day11.md

---
 content/Day11.md | 20 ++++++++++----------
 1 file changed, 10 insertions(+), 10 deletions(-)

diff --git a/content/Day11.md b/content/Day11.md
index 86c5b63..8edecd4 100644
--- a/content/Day11.md
+++ b/content/Day11.md
@@ -1,13 +1,13 @@
 # st.multiselect
 
-`st.multiselect` displays a multiselect widget.
+`st.multiselect` একটি মাল্টিসিলেক্ট উইজেট প্রদর্শন করে।
 
-## Demo app
+## ডেমো অ্যাপ
 
 [![Streamlit App](https://static.streamlit.io/badges/streamlit_badge_black_white.svg)](https://share.streamlit.io/dataprofessor/st.multiselect/)
 
-## Code
-Here's how to use `st.multiselect`:
+## কোড
+চিন্তার কারণ নেই। এইভাবে ব্যবহার করুন `st.multiselect`:
 ```python
 import streamlit as st
 
@@ -21,18 +21,18 @@ options = st.multiselect(
 st.write('You selected:', options)
 ```
 
-## Line-by-line explanation
-The very first thing to do when creating a Streamlit app is to start by importing the `streamlit` library as `st` like so:
+## লাইন-বাই-লাইন ব্যাখ্যা
+স্ট্রিমলিট অ্যাপ তৈরী করার জন্য প্রথম জিনিসটি হলো `streamlit` লাইব্রেরি `st` হিসেবে ইম্পোর্ট করা:
 ```python
 import streamlit as st
 ```
 
-This is followed by creating a header text for the app:
+তারপর হেডার তৈরী করতে:
 ```python
 st.header('st.multiselect')
 ```
 
-Next, we're going to use the `st.multiselect` widget to accept input where users will be able to select one or more colors of there choice.
+তারপর `st.multiselect` উইজেট যা তিনটি অপ্শন দেখাবে, তার কোড এটি। ব্যবহারকারী তিনটির মধ্যে একটি রং বেছে নেবে।
 
 ```python
 options = st.multiselect(
@@ -41,10 +41,10 @@ options = st.multiselect(
      ['Yellow', 'Red'])
 ```
 
-Finally, we'll write out the selected colors:
+অবশেষে, আমরা নির্বাচিত রং লিখব:
 ```python
 st.write('You selected:', options)
 ```
 
-## Further reading
+## আরও পড়া
 - [`st.multiselect`](https://docs.streamlit.io/library/api-reference/widgets/st.multiselect)

From ed68879447b7a946d9bfb3466839ec54f075962b Mon Sep 17 00:00:00 2001
From: Ujjayanta <aprajit09041996@gmail.com>
Date: Sun, 19 Mar 2023 17:23:32 +0100
Subject: [PATCH 10/48] Update Day12.md

---
 content/Day12.md | 22 +++++++++++-----------
 1 file changed, 11 insertions(+), 11 deletions(-)

diff --git a/content/Day12.md b/content/Day12.md
index bf5962b..36dee3e 100644
--- a/content/Day12.md
+++ b/content/Day12.md
@@ -1,13 +1,13 @@
 # st.checkbox
 
-`st.checkbox` displays a checkbox widget.
+`st.checkbox` চেকবক্স উইজেট দেখায়।
 
-## Demo app
+## ডেমো অ্যাপ
 
 [![Streamlit App](https://static.streamlit.io/badges/streamlit_badge_black_white.svg)](https://share.streamlit.io/dataprofessor/st.checkbox/)
 
-## Code
-Here's how to use `st.checkbox`:
+## কোড
+`st.checkbox` ব্যবহার করার জন্য:
 ```python
 import streamlit as st
 
@@ -29,30 +29,30 @@ if cola:
      st.write("Here you go 🥤")
 ```
 
-## Line-by-line explanation
-The very first thing to do when creating a Streamlit app is to start by importing the `streamlit` library as `st` like so:
+## লাইন-বাই-লাইন ব্যাখ্যা
+স্ট্রিমলিট অ্যাপ তৈরী করার জন্য প্রথম জিনিসটি হলো `streamlit` লাইব্রেরি `st` হিসেবে ইম্পোর্ট করা:
 ```python
 import streamlit as st
 ```
 
-This is followed by creating a header text for the app:
+তারপর হেডার তৈরী করতে:
 ```python
 st.header('st.checkbox')
 ```
 
-Next, we're going to ask a question via `st.write':
+একটি প্রশ্ন জিজ্ঞাসা করুন `st.write' দ্বারা:
 ```python
 st.write ('What would you like to order?')
 ```
 
-We're then going to provide some menu items to tick on:
+আমরা তারপরে টিক দেওয়ার জন্য কিছু মেনু আইটেম সরবরাহ করতে যাচ্ছি:
 ```python
 icecream = st.checkbox('Ice cream')
 coffee = st.checkbox('Coffee')
 cola = st.checkbox('Cola')
 ```
 
-Finally, we're going to print custom text depending on which checkbox was ticked on:
+অবশেষে, কোন চেকবক্সে টিক দেওয়া হয়েছে তার উপর নির্ভর করে আমরা কাস্টম টেক্সট প্রিন্ট করতে যাচ্ছি:
 ```python
 if icecream:
      st.write("Great! Here's some more 🍦")
@@ -64,5 +64,5 @@ if cola:
      st.write("Here you go 🥤")
 ```  
 
-## Further reading
+## আরও পড়া
 - [`st.checkbox`](https://docs.streamlit.io/library/api-reference/widgets/st.checkbox)

From d10c1dbe54dc44ac3e8c29d0ff41575f9b108f68 Mon Sep 17 00:00:00 2001
From: Ujjayanta <aprajit09041996@gmail.com>
Date: Sun, 19 Mar 2023 17:38:32 +0100
Subject: [PATCH 11/48] Update Day13.md

---
 content/Day13.md | 13 ++++++++-----
 1 file changed, 8 insertions(+), 5 deletions(-)

diff --git a/content/Day13.md b/content/Day13.md
index 525b3bc..ca42c18 100644
--- a/content/Day13.md
+++ b/content/Day13.md
@@ -1,12 +1,15 @@
-# Spin up a cloud development environment
+# ক্লাউড ডেভেলপমেন্ট এনভায়রনমেন্ট বানান
 
 ### GitPod
-To spin up a development environment on the cloud, we can use [GitPod](https://www.gitpod.io/) and this can be done simply by clicking on the following link:
-- Try it 👉 https://gitpod.io/#/https://github.com/dataprofessor/streamlit101/
+এনভায়রনমেন্ট বানাতে ব্যবহার করুন [GitPod](https://www.gitpod.io/):
+- চেষ্টা করে দেখুন 👉 https://gitpod.io/#/https://github.com/dataprofessor/streamlit101/
 
-As you can see from the URL above, a GitHub repo URL is appended after `https://gitpod.io/#/` which essentially allow GitPod to spin up a development environment using instructions contained within the GitHub repo URL (namely in the `requirements.txt` file that specifically lists the Python libraries to install).
+আপনি নিশ্চই দেখতে পাচ্ছেন গিটহাব রেপো `https://gitpod.io/#/` লিঙ্কটির পর লাগানো আছে which essentially allow GitPod to spin up a development environment using instructions contained within the GitHub repo URL (namely in the `requirements.txt` file that specifically lists the Python libraries to install).
 
-> Note: There are other similar cloud development environment such as:
+
+আপনি নিশ্চই দেখতে পাচ্ছেন গিটহাব রেপো `https://gitpod.io/#/` লিঙ্কটির পর লাগানো আছে। তা করে GitPod একটি ডেভেলপমেন্ট এনভায়রনমেন্ট তৈরী করবে গিটহাব রেপো থেকে নির্দেশাবলী ব্যবহার করে। (`requirements.txt` ফাইলে কোন লাইব্রেরি গুলো ইনস্টল করতে হবে)।
+
+> দ্রষ্টব্য: অন্যান্য অনুরূপ ক্লাউড উন্নয়ন পরিবেশ রয়েছে যেমন:
 > - [GitHub Codespaces](https://docs.github.com/en/codespaces/setting-up-your-project-for-codespaces/setting-up-your-python-project-for-codespaces)
 > - [Replit](https://replit.com/)
 > - [Cloud9](https://aws.amazon.com/cloud9/)

From a953fd8873b07276a6ad0b3a9572a480aea7c6f0 Mon Sep 17 00:00:00 2001
From: Ujjayanta <aprajit09041996@gmail.com>
Date: Sun, 19 Mar 2023 17:38:53 +0100
Subject: [PATCH 12/48] Update Day13.md

---
 content/Day13.md | 2 --
 1 file changed, 2 deletions(-)

diff --git a/content/Day13.md b/content/Day13.md
index ca42c18..b814af6 100644
--- a/content/Day13.md
+++ b/content/Day13.md
@@ -4,8 +4,6 @@
 এনভায়রনমেন্ট বানাতে ব্যবহার করুন [GitPod](https://www.gitpod.io/):
 - চেষ্টা করে দেখুন 👉 https://gitpod.io/#/https://github.com/dataprofessor/streamlit101/
 
-আপনি নিশ্চই দেখতে পাচ্ছেন গিটহাব রেপো `https://gitpod.io/#/` লিঙ্কটির পর লাগানো আছে which essentially allow GitPod to spin up a development environment using instructions contained within the GitHub repo URL (namely in the `requirements.txt` file that specifically lists the Python libraries to install).
-
 
 আপনি নিশ্চই দেখতে পাচ্ছেন গিটহাব রেপো `https://gitpod.io/#/` লিঙ্কটির পর লাগানো আছে। তা করে GitPod একটি ডেভেলপমেন্ট এনভায়রনমেন্ট তৈরী করবে গিটহাব রেপো থেকে নির্দেশাবলী ব্যবহার করে। (`requirements.txt` ফাইলে কোন লাইব্রেরি গুলো ইনস্টল করতে হবে)।
 

From 01799c71d9e97cfcb0b8d3c93bd6185b3ffebb9e Mon Sep 17 00:00:00 2001
From: Ujjayanta <aprajit09041996@gmail.com>
Date: Sun, 19 Mar 2023 17:39:45 +0100
Subject: [PATCH 13/48] Update Day14.md

---
 content/Day14.md | 2 +-
 1 file changed, 1 insertion(+), 1 deletion(-)

diff --git a/content/Day14.md b/content/Day14.md
index e6a9128..7a3dba8 100644
--- a/content/Day14.md
+++ b/content/Day14.md
@@ -1,6 +1,6 @@
 # Streamlit Components
 
-Components are third-party Python modules that extend what's possible with Streamlit [[1](https://docs.streamlit.io/library/components)].
+উপাদানগুলি হল তৃতীয় পক্ষের পাইথন মডিউল যা স্ট্রিমলিটের সাথে যা সম্ভব তা প্রসারিত করে [[1](https://docs.streamlit.io/library/components)].
 
 ## What Streamlit components are available?
 

From b849d638ffad66cd73486807321c3c8a1c17228d Mon Sep 17 00:00:00 2001
From: Ujjayanta <aprajit09041996@gmail.com>
Date: Sun, 19 Mar 2023 17:52:17 +0100
Subject: [PATCH 14/48] Update Day14.md

---
 content/Day14.md | 40 ++++++++++++++++++++--------------------
 1 file changed, 20 insertions(+), 20 deletions(-)

diff --git a/content/Day14.md b/content/Day14.md
index 7a3dba8..93b9b37 100644
--- a/content/Day14.md
+++ b/content/Day14.md
@@ -1,31 +1,31 @@
 # Streamlit Components
 
-উপাদানগুলি হল তৃতীয় পক্ষের পাইথন মডিউল যা স্ট্রিমলিটের সাথে যা সম্ভব তা প্রসারিত করে [[1](https://docs.streamlit.io/library/components)].
+উপাদানগুলি হল তৃতীয় পক্ষের পাইথন মডিউল যা স্ট্রিমলিটের সাথে যা সম্ভব তা প্রসারিত করে [[1](https://docs.streamlit.io/library/components)]।
 
-## What Streamlit components are available?
+## কি স্ট্রিমলিট উপাদান পাওয়া যায়?
 
-There are several dozens of Streamlit components featured on Streamlit's website [[2](https://streamlit.io/components)].
+স্ট্রিমলিটের ওয়েবসাইটে বেশ কয়েক ডজন স্ট্রিমলিট উপাদান রয়েছে [[2](https://streamlit.io/components)].
 
-Fanilo (a Streamlit Creator) curated an amazing list of Streamlit components on a wiki post [[3](https://discuss.streamlit.io/t/streamlit-components-community-tracker/4634)] that lists about 85 Streamlit components as of April 2022.
+ফ্যানিলোর উইকি দেখতে পারেন যেখানে প্রায় ৮৫টি উপাদান আছে [[3](https://discuss.streamlit.io/t/streamlit-components-community-tracker/4634)]।  
 
-## How to use?
+## কিভাবে ব্যবহার করে?
 
-Streamlit components are just a pip-install away.
+স্ট্রিমলিট উপাদানগুলি কেবল একটি পিপ-ইনস্টল দূরে।
 
-In this tutorial, let's get you started in using the `streamlit_pandas_profiling` component [[4](https://share.streamlit.io/okld/streamlit-gallery/main?p=pandas-profiling)].
+এই টিউটোরিয়ালে `streamlit_pandas_profiling` উপাদান দেখতে পারেন [[4](https://share.streamlit.io/okld/streamlit-gallery/main?p=pandas-profiling)].
 
-#### Install the component 
+#### কম্পোনেন্ট ইনস্টল করুন
 
 ```bash
 pip install streamlit_pandas_profiling
 ```
 
-## Demo app
+## ডেমো অ্যাপ
 
 [![Streamlit App](https://static.streamlit.io/badges/streamlit_badge_black_white.svg)](https://share.streamlit.io/dataprofessor/streamlit-components/)
 
-## Code
-Here's how to build a Streamlit app using a component:
+## কোড
+একটি উপাদান ব্যবহার করে একটি স্ট্রিমলিট অ্যাপ কীভাবে তৈরি করবেন তা এখানে:
 ```python
 import streamlit as st
 import pandas as pd
@@ -40,8 +40,8 @@ pr = df.profile_report()
 st_profile_report(pr)
 ```
 
-## Line-by-line explanation
-The very first thing to do when creating a Streamlit app is to start by importing the `streamlit` library as `st` as well as other libraries used in the app like so:
+## লাইন-বাই-লাইন ব্যাখ্যা
+স্ট্রিমলিট অ্যাপ তৈরী করার জন্য প্রথম জিনিসটি হলো `streamlit` লাইব্রেরি `st` হিসেবে ইম্পোর্ট করা এনং অন্নান্য লাইব্রেরি ইম্পোর্ট করা:
 ```python
 import streamlit as st
 import pandas as pd
@@ -49,35 +49,35 @@ import pandas_profiling
 from streamlit_pandas_profiling import st_profile_report
 ```
 
-This is followed by creating a header text for the app:
+তারপর হেডার টেক্সট বানান:
 ```python
 st.header('`streamlit_pandas_profiling`')
 ```
 
-Next, we load in the Penguins dataset using the `read_csv` command of `pandas`.
+হেডার বানানোর পর পেঙ্গুইনস ডাটাসেট লোড করুন `read_csv` ব্যবহার করে যা `pandas` লাইব্রেরিতে পাওয়া যায়। .
 ```python
 df = pd.read_csv('https://raw.githubusercontent.com/dataprofessor/data/master/penguins_cleaned.csv')
 ```
 
-Finally, the pandas profiling report is generated via the `profile_report()` command and displayed using `st_profile_report`:
+পান্ডার `profile_report()` কমান্ড দিয়ে প্রোফাইল রিপোর্ট তৈরী করুন এবং দেখানোর জন্য এই কমান্ডটি `st_profile_report`:
 ```python
 pr = df.profile_report()
 st_profile_report(pr)
 ```
 
-## Making your own Components
+## আপনার নিজস্ব উপাদান তৈরি
 
-If you're interested in making your own component, please check out the following resources:
+আপনি যদি নিজের উপাদান তৈরি করতে আগ্রহী হন, অনুগ্রহ করে নিম্নলিখিত সংস্থানগুলি দেখুন:
 - [Create a Component](https://docs.streamlit.io/library/components/create)
 - [Publish a Component](https://docs.streamlit.io/library/components/publish)
 - [Components API](https://docs.streamlit.io/library/components/components-api)
 - [Blog post on Components](https://blog.streamlit.io/introducing-streamlit-components/)
 
-Alternatively, if you prefer to learn using videos, our engineer Tim Conkling has put together some amazing tutorials:
+বিকল্পভাবে, আপনি যদি ভিডিও ব্যবহার করে শিখতে পছন্দ করেন, আমাদের প্রকৌশলী টিম কনক্লিং কিছু আশ্চর্যজনক টিউটোরিয়াল একত্র করেছেন:
 - [How to build a Streamlit component | Part 1: Setup and Architecture](https://youtu.be/BuD3gILJW-Q)
 - [How to build a Streamlit component | Part 2: Part 2: Make a Slider Widget](https://youtu.be/QjccJl_7Jco)
 
-## Further reading about Components
+## উপাদান সম্পর্কে আরও পড়া
 1. [Streamlit Components - API Documentation](https://docs.streamlit.io/library/components)
 2. [Featured Streamlit Components](https://streamlit.io/components)
 3. [Streamlit Components - Community Tracker](https://discuss.streamlit.io/t/streamlit-components-community-tracker/4634)

From cfbbd583b485f0d4801cf08590fc21151cede94e Mon Sep 17 00:00:00 2001
From: Ujjayanta <aprajit09041996@gmail.com>
Date: Sun, 19 Mar 2023 18:37:56 +0100
Subject: [PATCH 15/48] Update Day15.md

---
 content/Day15.md | 24 ++++++++++++------------
 1 file changed, 12 insertions(+), 12 deletions(-)

diff --git a/content/Day15.md b/content/Day15.md
index 62f3cd1..657bfcd 100644
--- a/content/Day15.md
+++ b/content/Day15.md
@@ -1,16 +1,16 @@
 # st.latex
 
-`st.latex` display mathematical expressions formatted as LaTeX.
+`st.latex` অংকের ফর্মুলা ল্যাটেক্স ব্যবহার করে দেখায়। 
 
-## What we're building?
+## কি বানাচ্ছি আমরা?
 
-A simple app that displays a mathematical equation using LaTeX syntax via the `st.latex` command.
+একটি সহজ অ্যাপ যা LaTeX সিনট্যাক্স ব্যবহার করে একটি গাণিতিক সমীকরণ প্রদর্শন করে `st.latex` কমান্ড ব্যবহার করে।.
 
-## Demo app
+## ডেমো অ্যাপ
 [![Streamlit App](https://static.streamlit.io/badges/streamlit_badge_black_white.svg)](https://share.streamlit.io/dataprofessor/st.latex/)
 
-## Code
-Here's how to use `st.latex`:
+## কোড
+কিভাবে ব্যবহার করতে হয় `st.latex`:
 ```python
 import streamlit as st
 
@@ -23,18 +23,18 @@ st.latex(r'''
      ''')
 ```
 
-## Line-by-line explanation
-The very first thing to do when creating a Streamlit app is to start by importing the `streamlit` library as `st` like so:
+## লাইন-বাই-লাইন ব্যাখ্যা
+স্ট্রিমলিট অ্যাপ তৈরী করার জন্য প্রথম জিনিসটি হলো `streamlit` লাইব্রেরি `st` হিসেবে ইম্পোর্ট করা:
 ```python
 import streamlit as st
 ```
 
-This is followed by creating a header text for the app:
+তারপর হেডার তৈরী করতে:
 ```python
 st.header('st.latex')
 ```
 
-Next, we're displaying the mathematical equation via `st.latex`:
+অংকের ফর্মুলা `st.latex` দিয়ে দেখান:
 ```python
 st.latex(r'''
      a + ar + a r^2 + a r^3 + \cdots + a r^{n-1} =
@@ -43,5 +43,5 @@ st.latex(r'''
      ''')
 ```
 
-## References
-- Read more about [`st.latex`](https://docs.streamlit.io/library/api-reference/text/st.latex) in the Streamlit API Documentation.
+## তথ্যসূত্র
+- আরো পড়ুন [`st.latex`](https://docs.streamlit.io/library/api-reference/text/st.latex) স্ট্রিমলিট API ডকুমেন্টেশনে।

From 3f958aa591d7b07ef676f26dfc58c06aa347bffa Mon Sep 17 00:00:00 2001
From: Ujjayanta <aprajit09041996@gmail.com>
Date: Sun, 19 Mar 2023 19:32:40 +0100
Subject: [PATCH 16/48] Update Day16.md

---
 content/Day16.md | 40 ++++++++++++++++++++--------------------
 1 file changed, 20 insertions(+), 20 deletions(-)

diff --git a/content/Day16.md b/content/Day16.md
index 1353f2a..ae70730 100644
--- a/content/Day16.md
+++ b/content/Day16.md
@@ -1,17 +1,17 @@
-# Customizing the theme of Streamlit apps
+# স্ট্রিমলিট অ্যাপের থিম কাস্টমাইজ করা
 
 We can customize the theme by adjusting parameters in `config.toml`, which is a configuration file stored in the same folder as the app in the `.streamlit` folder.
 
-## What we're building?
+## কি বানাচ্ছি আমরা?
 
-A simple app that shows the result of our theme customization. This is made possible by customizing the HTML HEX code inside the [`.streamlit/config.toml`](https://github.com/dataprofessor/streamlit-custom-theme/blob/master/.streamlit/config.toml) file.
+একটি সাধারণ অ্যাপ যা থিম কাস্টমাইজ করে। This is made possible by customizing the  code inside the [`.streamlit/config.toml`](https://github.com/dataprofessor/streamlit-custom-theme/blob/master/.streamlit/config.toml) এই ফাইলটির ভেতরে HTML HEX কোড পরিবর্তণ করে তা সম্ভব.
 
-## Demo app
+## ডেমো অ্যাপ
 
 [![Streamlit App](https://static.streamlit.io/badges/streamlit_badge_black_white.svg)](https://share.streamlit.io/dataprofessor/streamlit-custom-theme/)
 
-## Code
-Here's the code to the [`streamlit_app.py`](https://github.com/dataprofessor/streamlit-custom-theme/blob/master/streamlit_app.py) file:
+## কোড
+অ্যাপের কোড এইখানে [`streamlit_app.py`](https://github.com/dataprofessor/streamlit-custom-theme/blob/master/streamlit_app.py):
 ```python
 import streamlit as st
 
@@ -32,7 +32,7 @@ number = st.sidebar.slider('Select a number:', 0, 10, 5)
 st.write('Selected number from slider widget is:', number)
 ```
 
-Here's the code to the [`.streamlit/config.toml`](https://github.com/dataprofessor/streamlit-custom-theme/blob/master/.streamlit/config.toml) file:
+কনফিগারেশন ফাইলের কোড এইখানে [`.streamlit/config.toml`](https://github.com/dataprofessor/streamlit-custom-theme/blob/master/.streamlit/config.toml):
 ```python
 [theme]
 primaryColor="#F39C12"
@@ -42,18 +42,18 @@ textColor="#FFFFFF"
 font="monospace"
 ```
 
-## Line-by-line explanation
-The very first thing to do when creating a Streamlit app is to start by importing the `streamlit` library as `st` like so:
+## লাইন-বাই-লাইন ব্যাখ্যা
+স্ট্রিমলিট অ্যাপ তৈরী করার জন্য প্রথম জিনিসটি হলো `streamlit` লাইব্রেরি `st` হিসেবে ইম্পোর্ট করা:
 ```python
 import streamlit as st
 ```
 
-This is followed by creating a title text for the app:
+তারপর অ্যাপের জন্য টাইটেল টেক্সট বানান:
 ```python
 st.title('Theming with config.toml')
 ```
 
-Next, we're going to show the contents of the `.streamlit/config.toml` file which we'll first display a note of this via `st.write` followed by the actual code via `st.code`:
+কনফিগারেশন ফাইল `.streamlit/config.toml` তার বিষয়বস্তু `st.write` দিয়ে দেখান এবং আসল কোডের জন্য `st.code` ব্যবহার করুন:
 ```python
 st.write('Contents of the ./streamlit/config.toml file of this app')
 
@@ -67,20 +67,20 @@ font="monospace"
 """)
 ```
 
-Finally, we're creating a slider widget in the sidebar followed by displaying the selected number:
+অবশেষে, আমরা নির্বাচিত নম্বর প্রদর্শন করে সাইডবারে একটি স্লাইডার উইজেট তৈরি করছি:
 ```python
 number = st.sidebar.slider('Select a number:', 0, 10, 5)
 st.write('Selected number from slider widget is:', number)
 ```
 
-Let's now take a look at the custom colors that we've used in this app, which is specified in the `.streamlit/config.toml` file:
-- `primaryColor="#F39C12"` - This sets the primary color to orange. Notice the orange colors in the slider widget.
-- `backgroundColor="#2E86C1"` - This sets the background color to blue. Notice the main panel has a blue background color.
-- `secondaryBackgroundColor="#AED6F1"` - This sets the secondary background color to dark gray. Notice the gray background color of the sidebar and the background color of the code box in the main panel.
-- `textColor="#FFFFFF"` - The text color is set to white.
-- `font="monospace"` - This sets the font to monospace.
+আসুন এখন আমরা এই অ্যাপটিতে ব্যবহার করেছি এমন কাস্টম রঙগুলি দেখে নেওয়া যাক `.streamlit/config.toml` কনফিগারেশন ফাইলে:
+- `primaryColor="#F39C12"` - এটি প্রাথমিক রঙ কমলা সেট করে। স্লাইডার উইজেটে কমলা রঙগুলি লক্ষ্য করুন।
+- `backgroundColor="#2E86C1"` - এটি পটভূমির রঙকে নীলে সেট করে। লক্ষ্য করুন মূল প্যানেলে একটি নীল পটভূমির রঙ রয়েছে।
+- `secondaryBackgroundColor="#AED6F1"` - এটি সেকেন্ডারি পটভূমির রঙকে গাঢ় ধূসরে সেট করে। সাইডবারের ধূসর পটভূমির রঙ এবং প্রধান প্যানেলে কোড বক্সের পটভূমির রঙ লক্ষ্য করুন।
+- `textColor="#FFFFFF"` - পাঠ্যের রঙ সাদাতে সেট করা হয়েছে।
+- `font="monospace"` - এটি ফন্টটিকে মনোস্পেসে সেট করে।
 
 
-## Further reading
+## আরও পড়া
 - [Theming](https://docs.streamlit.io/library/advanced-features/theming)
-- [HTML Color Codes](https://htmlcolorcodes.com/) is a great tool for selecting colors of interest.
+- [HTML Color Codes](https://htmlcolorcodes.com/) আগ্রহের রং নির্বাচন করার জন্য একটি দুর্দান্ত হাতিয়ার।

From ecce01429d360129ea9ec1cc4ac54eabecf2bd7c Mon Sep 17 00:00:00 2001
From: Ujjayanta <aprajit09041996@gmail.com>
Date: Sun, 19 Mar 2023 19:46:32 +0100
Subject: [PATCH 17/48] Update Day17.md

---
 content/Day17.md | 26 +++++++++++++-------------
 1 file changed, 13 insertions(+), 13 deletions(-)

diff --git a/content/Day17.md b/content/Day17.md
index f5c2cc9..de91012 100644
--- a/content/Day17.md
+++ b/content/Day17.md
@@ -1,13 +1,13 @@
 # st.secrets
 
-`st.secrets` allows you to store confidential information such as API keys, database passwords or other credentials.
+`st.secrets` গোপনীয় তথ্য যেমন  API keys, database passwords বা অন্যান্য গুরুত্বপূর্ণ তথ্য।
 
-## Demo app
+## ডেমো অ্যাপ
 
 [![Streamlit App](https://static.streamlit.io/badges/streamlit_badge_black_white.svg)](https://share.streamlit.io/dataprofessor/st.secrets/)
 
-## Code
-Here's how to use `st.secrets`:
+## কোড
+এইভাবে ব্যবহার করুন `st.secrets`:
 ```python
 import streamlit as st
 
@@ -16,26 +16,26 @@ st.title('st.secrets')
 st.write(st.secrets['message'])
 ```
 
-## Line-by-line explanation
-The very first thing to do when creating a Streamlit app is to start by importing the `streamlit` library as `st` like so:
+## লাইন-বাই-লাইন ব্যাখ্যা
+স্ট্রিমলিট অ্যাপ তৈরী করার জন্য প্রথম জিনিসটি হলো `streamlit` লাইব্রেরি `st` হিসেবে ইম্পোর্ট করা:
 ```python
 import streamlit as st
 ```
 
-This is followed by creating a title text for the app:
+তারপর টাইটেল টেক্সট বানান:
 ```python
 st.title('st.secrets')
 ```
 
-Finally, we'll be displaying the stored secrets:
+অবশেষে, আমরা সঞ্চিত গোপনীয়তা প্রদর্শন করব:
 ```python
 st.write(st.secrets['message'])
 ```
 
-It should be noted that, secrets can be stored in Streamlit Community Cloud as shown in the screenshots shown below.
+এটি উল্লেখ করা উচিত যে, নীচে দেখানো স্ক্রিনশটগুলিতে দেখানো হিসাবে স্ট্রিমলিট কমিউনিটি ক্লাউডে গোপনীয়তাগুলি সংরক্ষণ করা যেতে পারে।
 
-If working locally, they can be stored in `.streamlit/secrets.toml`, but make sure to avoid uploading this to a GitHub repo when deploying the app.
+স্থানীয়ভাবে কাজ করলে তথ্যগুলো `.streamlit/secrets.toml` এইখানে রাখুন , কিন্তু মনে রাখবেন যে গিটহাব রেপোতে ডিপ্লয় করার সময় এই ফাইলটি আপলোড করবেন না। 
 
-## Further reading
-- [Add secrets to your Streamlit apps](https://blog.streamlit.io/secrets-in-sharing-apps/)
-- [Secrets management](https://docs.streamlit.io/streamlit-cloud/get-started/deploy-an-app/connect-to-data-sources/secrets-management)
+## আরও পড়া
+- [আপনার স্ট্রিমলিট অ্যাপে গোপনীয়তা যোগ করুন](https://blog.streamlit.io/secrets-in-sharing-apps/)
+- [গোপন ব্যবস্থাপনা](https://docs.streamlit.io/streamlit-cloud/get-started/deploy-an-app/connect-to-data-sources/secrets-management)

From 291e882a4de3d2997cc667022bef2f5b618e794e Mon Sep 17 00:00:00 2001
From: Ujjayanta <aprajit09041996@gmail.com>
Date: Sun, 19 Mar 2023 19:58:07 +0100
Subject: [PATCH 18/48] Update Day18.md

---
 content/Day18.md | 24 ++++++++++++------------
 1 file changed, 12 insertions(+), 12 deletions(-)

diff --git a/content/Day18.md b/content/Day18.md
index 0f86239..c4bf949 100644
--- a/content/Day18.md
+++ b/content/Day18.md
@@ -1,15 +1,15 @@
 # st.file_uploader
 
-`st.file_uploader` displays a file uploader widget [[1](https://docs.streamlit.io/library/api-reference/widgets/st.file_uploader)].
+`st.file_uploader` ফাইল দেখায় আপ্লোডার উইজেট দ্বারা। [[1](https://docs.streamlit.io/library/api-reference/widgets/st.file_uploader)].
 
-By default, uploaded files are limited to 200MB. You can configure this using the server.maxUploadSize config option. For more info on how to set config options, see [[2](https://docs.streamlit.io/library/advanced-features/configuration#set-configuration-options)].
+গতানুগতিক ভাবে আপলোড করা ফাইল ২০০ MB পর্যন্ত সীমাবদ্ধ। আপনি server.maxUploadSize কনফিগার অপশন ব্যবহার করে এটি কনফিগার করতে পারেন। কনফিগার বিকল্পগুলি কীভাবে সেট করবেন সে সম্পর্কে আরও তথ্যের জন্য, দেখুন। [[2](https://docs.streamlit.io/library/advanced-features/configuration#set-configuration-options)].
 
-## Demo app
+## ডেমো অ্যাপ
 
 [![Streamlit App](https://static.streamlit.io/badges/streamlit_badge_black_white.svg)](https://share.streamlit.io/dataprofessor/st.file_uploader/)
 
-## Code
-Here's how to use `st.file_uploader`:
+## কোড
+এইভাবে ব্যবহার করুন `st.file_uploader`:
 ```python
 import streamlit as st
 import pandas as pd
@@ -29,25 +29,25 @@ else:
   st.info('☝️ Upload a CSV file')
 ```
 
-## Line-by-line explanation
-The very first thing to do when creating a Streamlit app is to start by importing the `streamlit` library as `st` and other prerequisite library like so:
+## লাইন-বাই-লাইন ব্যাখ্যা
+স্ট্রিমলিট অ্যাপ তৈরী করার জন্য প্রথম জিনিসটি হলো `streamlit` লাইব্রেরি `st` হিসেবে ইম্পোর্ট করা এনং অন্নান্য লাইব্রেরি ইম্পোর্ট করা:
 ```python
 import streamlit as st
 import pandas as pd
 ```
 
-This is followed by creating a title text for the app:
+তারপর টাইটেল টেক্সট বানান:
 ```python
 st.title('st.file_uploader')
 ```
 
-Next, we'll use `st.file_uploader` to display a file uploader widget for accepting user input file:
+এখন আমরা ব্যবহার করবো `st.file_uploader` ফাইল আপলোডার উইজেট দেখানোর জন্য যা নাকি ইউসার ইনপুট ফাইল নেয়:
 ```python
 st.subheader('Input CSV')
 uploaded_file = st.file_uploader("Choose a file")
 ```
 
-Finally, we define conditional statements for initially displaying a welcome message inviting users to upload their file (as implemented in the `else` condition). Upon file upload, the `if` statements are activated and the CSV file is read by the `pandas` library and displayed via the `st.write` command.
+অবশেষে, আমরা ব্যবহারকারীদের তাদের ফাইল আপলোড করার জন্য আমন্ত্রণ জানিয়ে একটি স্বাগত বার্তা প্রদর্শনের জন্য শর্তসাপেক্ষ বিবৃতি সংজ্ঞায়িত করি (`else` কন্ডিশনে বলা আছে). ফাইল আপলোড করার পর `if` স্টেটমেন্টসগুলো চালু হয় এবং CSV ফাইল `pandas` লাইব্রেরি দিয়ে পড়ে `st.write` দিয়ে দেখানো হয়।
 ```python
 if uploaded_file is not None:
   df = pd.read_csv(uploaded_file)
@@ -59,6 +59,6 @@ else:
   st.info('☝️ Upload a CSV file')
 ```
 
-## Further reading
+## আরও পড়া
 1. [`st.file_uploader`](https://docs.streamlit.io/library/api-reference/widgets/st.file_uploader)
-2. [Set configuration options](https://docs.streamlit.io/library/advanced-features/configuration#set-configuration-options)
+2. [কনফিগারেশন বিকল্প সেট করুন](https://docs.streamlit.io/library/advanced-features/configuration#set-configuration-options)

From dedd5bd023b32c1a1ee6e6cdf1723ee671058014 Mon Sep 17 00:00:00 2001
From: Ujjayanta <aprajit09041996@gmail.com>
Date: Sun, 19 Mar 2023 20:32:49 +0100
Subject: [PATCH 19/48] Update Day19.md

---
 content/Day19.md | 35 ++++++++++++++++++-----------------
 1 file changed, 18 insertions(+), 17 deletions(-)

diff --git a/content/Day19.md b/content/Day19.md
index 4c045f2..b80a31f 100644
--- a/content/Day19.md
+++ b/content/Day19.md
@@ -1,17 +1,17 @@
-# How to layout your Streamlit app
+# কিভাবে আপনার স্ট্রিমলিট অ্যাপ পরিকল্পনা করবেন
 
-In this tutorial, we're going to use the following commands to layout our Streamlit app:
-- `st.set_page_config(layout="wide")` - Displays the contents of the app in wide mode (otherwise by default, the contents are encapsulated in a fixed width box.
-- `st.sidebar` - Places the widgets or text/image displays in the sidebar.
-- `st.expander` - Places text/image displays inside a collapsible container box.
-- `st.columns` - Creates a tabular space (or column) within which contents can be placed inside.
+এই টিউটোরিয়ালে, আমরা আমাদের স্ট্রিমলিট অ্যাপ লেআউট করতে নিম্নলিখিত কমান্ডগুলি ব্যবহার করতে যাচ্ছি:
+- `st.set_page_config(layout="wide")` - অ্যাপের বিষয়বস্তুগুলি প্রশস্ত মোডে প্রদর্শন করে (অন্যথায় গতানুগতিকভাবে বিষয়বস্তুগুলি একটি নির্দিষ্ট প্রস্থের বাক্সে এনক্যাপসুলেট করা হয়।)
+- `st.sidebar` - সাইডবারে উইজেট বা টেক্সট/ইমেজ ডিসপ্লে রাখে।
+- `st.expander` - একটি সংকোচনযোগ্য কন্টেইনার বাক্সের ভিতরে পাঠ্য/চিত্র প্রদর্শন করে।
+- `st.columns` - একটি টেবুলার স্থান (বা কলাম) তৈরি করে যার মধ্যে বিষয়বস্তু ভিতরে রাখা যেতে পারে।
 
-## Demo app
+## ডেমো অ্যাপ
 
 [![Streamlit App](https://static.streamlit.io/badges/streamlit_badge_black_white.svg)](https://share.streamlit.io/dataprofessor/streamlit-layout/)
 
 ## Code
-Here's how to customize the layout of your Streamlit app:
+আপনার স্ট্রিমলিট অ্যাপের লেআউটটি কীভাবে কাস্টমাইজ করবেন তা এখানে:
 ```python
 import streamlit as st
 
@@ -51,30 +51,30 @@ with col3:
     st.write('👈 Please choose your favorite **food**!')
 ```
 
-## Line-by-line explanation
-The very first thing to do when creating a Streamlit app is to start by importing the `streamlit` library as `st` like so:
+## লাইন-বাই-লাইন ব্যাখ্যা
+স্ট্রিমলিট অ্যাপ তৈরী করার জন্য প্রথম জিনিসটি হলো `streamlit` লাইব্রেরি `st` হিসেবে ইম্পোর্ট করা:
 ```python
 import streamlit as st
 ```
 
-We'll start by first defining the page layout to be displayed in the `wide` mode, which allows the page content to expand to the browser's width.
+আমরা প্রথমে পৃষ্ঠার বিন্যাসটি সংজ্ঞায়িত করে শুরু করব যা প্রদর্শিত হবে `wide` মোড ব্যবহার করে, যা পৃষ্ঠার বিষয়বস্তুকে ব্রাউজারের প্রস্থে প্রসারিত করতে দেয়।
 ```python
 st.set_page_config(layout="wide")
 ```
 
-Next, we'll give the Streamlit app a title.
+তারপর টাইটেল টেক্সট বানান:
 ```python
 st.title('How to layout your Streamlit app')
 ```
 
-An expandable box titled `About this app` is placed under the app title. Upon expansion, we'll see additional details inside.
+শিরোনাম একটি প্রসারিত বাক্স `About this app` আছে এবং এটি অ্যাপ শিরোনামের অধীনে রয়েছে। সম্প্রসারণের পরে, আমরা ভিতরে অতিরিক্ত বিবরণ দেখতে পাব।
 ```python
 with st.expander('About this app'):
   st.write('This app shows the various ways on how you can layout your Streamlit app.')
   st.image('https://streamlit.io/images/brand/streamlit-logo-secondary-colormark-darktext.png', width=250)
 ```
 
-Input widgets for accepting user input is placed in the sidebar as specified by using the `st.sidebar` command before the Streamlit commands `text_input` and `selectbox`. Input values entered or selected by the user are assigned and stored in the `user_name`, `user_emoji` and `user_food` variables.
+ব্যবহারকারীর ইনপুট গ্রহণ করার জন্য ইনপুট উইজেটগুলি সাইডবারে স্থাপন করা হয় `st.sidebar` কমান্ড ব্যবহার করে স্ট্রিমলিট কমান্ডস `text_input` and `selectbox` এগুলোর আগে। ব্যবহারকারীর দ্বারা প্রবেশ করা বা নির্বাচিত ইনপুট মানগুলি বরাদ্দ করা এবং সংরক্ষণ করা হয়৷ `user_name`, `user_emoji` এবং `user_food` ভেরিয়েবল দ্বারা।
 ```python
 st.sidebar.header('Input')
 user_name = st.sidebar.text_input('What is your name?')
@@ -82,7 +82,8 @@ user_emoji = st.sidebar.selectbox('Choose an emoji', ['', '😄', '😆', '😊'
 user_food = st.sidebar.selectbox('What is your favorite food?', ['', 'Tom Yum Kung', 'Burrito', 'Lasagna', 'Hamburger', 'Pizza'])
 ```
 
-Finally, we'll create 3 columns using the `st.columns` command which corresponds to `col1`, `col2` and `col3`. Then, we assign contents to each of the column by creating individual code blocks starting with the `with` statement. Underneath this, we create conditional statements that display 1 of 2 alternative text depending on whether the user had provided their input data (specified in the sidebar) or not. By default, the page displays text under the `else` statement. Upon providing user input, the corresponding information that the user gives to the app is displayed under the `Output` header text.
+অবশেষে, আমরা ব্যবহার করে ৩টি কলাম তৈরি করব `st.columns` ব্যবহার করে `col1`, `col2` এবং `col3`। তারপর, আমরা প্রতিটি কলামে বিষয়বস্তু বরাদ্দ করি আলাদা আলাদা কোড ব্লক তৈরি করে `with` বিবৃতি দিয়ে। এর নীচে, আমরা শর্তসাপেক্ষ বিবৃতি তৈরি করি যা ব্যবহারকারী তাদের ইনপুট ডেটা (সাইডবারে নির্দিষ্ট) প্রদান করেছে কি না তার উপর নির্ভর করে ২টি বিকল্প পাঠ্যের মধ্যে ১টি প্রদর্শন করে। ডিফল্টরূপে, পৃষ্ঠাটি `else` বিবৃতির অধীনে পাঠ্য প্রদর্শন করে। ব্যবহারকারীর ইনপুট প্রদান করার পরে, ব্যবহারকারী অ্যাপে যে সংশ্লিষ্ট তথ্য দেয় তা `Output` শিরোনামের পাঠ্যের অধীনে প্রদর্শিত হয়।
+
 ```python
 st.header('Output')
 
@@ -108,5 +109,5 @@ with col3:
 ```
 It is also worthy to note that `f` strings were used to combine pre-canned text together with the user provided values. 
 
-## Further reading
-- [Layouts and Containers](https://docs.streamlit.io/library/api-reference/layout)
+## আরও পড়া
+- [লেআউট এবং কন্টেইনার](https://docs.streamlit.io/library/api-reference/layout)

From e68bd5390f04c492b8cbf1beba73b424c5bbb874 Mon Sep 17 00:00:00 2001
From: Ujjayanta <aprajit09041996@gmail.com>
Date: Sun, 19 Mar 2023 20:34:26 +0100
Subject: [PATCH 20/48] Update Day20.md

---
 content/Day20.md | 6 +++---
 1 file changed, 3 insertions(+), 3 deletions(-)

diff --git a/content/Day20.md b/content/Day20.md
index 24921ac..0cac9cf 100644
--- a/content/Day20.md
+++ b/content/Day20.md
@@ -1,6 +1,6 @@
-# Tech Twitter Space on What is Streamlit? 
-## (Hosted by Francesco Ciulla)
+# টেক টুইটার স্পেস স্ট্রিমলিট কি? 
+## (ফ্রান্সেসকো সিউলা হোস্ট করেছেন)
 
-Join us for a discussion about Streamlit with our host [Francesco Ciulla](https://twitter.com/FrancescoCiull4).
+আমাদের হোস্টের সাথে স্ট্রিমলিট সম্পর্কে আলোচনার জন্য আমাদের সাথে যোগ দিন [ফ্রান্সেসকো সিউলা](https://twitter.com/FrancescoCiull4).
 
 👉 Link: https://twitter.com/i/spaces/1dRJZlbglXMKB 

From 91810fd59a4854ac9f27be61f02848b707e4d89b Mon Sep 17 00:00:00 2001
From: Ujjayanta <aprajit09041996@gmail.com>
Date: Sun, 19 Mar 2023 20:42:32 +0100
Subject: [PATCH 21/48] Update Day21.md

---
 content/Day21.md | 19 ++++++++++---------
 1 file changed, 10 insertions(+), 9 deletions(-)

diff --git a/content/Day21.md b/content/Day21.md
index 2ad6838..33b5f36 100644
--- a/content/Day21.md
+++ b/content/Day21.md
@@ -1,13 +1,13 @@
 # st.progress
 
-`st.progress` displays a progress bar that updates graphically as the iteration progresses.
+`st.progress` একটি অগ্রগতি বার প্রদর্শন করে যা পুনরাবৃত্তির অগ্রগতির সাথে সাথে গ্রাফিকভাবে আপডেট হয়।
 
-## Demo app
+## ডেমো অ্যাপ
 
 [![Streamlit App](https://static.streamlit.io/badges/streamlit_badge_black_white.svg)](https://share.streamlit.io/dataprofessor/st.progress/)
 
 ## Code
-Here's how to use `st.progress`:
+এইভাবে ব্যবহার করুন `st.progress`:
 ```python
 import streamlit as st
 import time
@@ -26,25 +26,26 @@ for percent_complete in range(100):
 st.balloons()
 ```
 
-## Line-by-line explanation
-The very first thing to do when creating a Streamlit app is to start by importing the `streamlit` library as `st` along with the `time` library like so:
+## লাইন-বাই-লাইন ব্যাখ্যা
+স্ট্রিমলিট অ্যাপ তৈরী করার জন্য প্রথম জিনিসটি হলো `streamlit লাইব্রেরি `st` হিসেবে ইম্পোর্ট করা। তার সাথে `time` লাইব্রেরি ইম্পোর্ট করা হয়েছে:
 ```python
 import streamlit as st
 import time
 ```
 
-Next, we create a title text for the app:
+এর পরে, আমরা অ্যাপটির জন্য একটি শিরোনাম পাঠ্য তৈরি করি:
 ```python
 st.title('st.progress')
 ```
 
-An **About box** is created using `st.expander` and description is displayed via `st.write`:
+একটি **সম্পর্কে বাক্স** তৈরি করা হয় `st.expander` ব্যবহার করে এবং বিবরণ `st.write` এর মাধ্যমে প্রদর্শিত হয়:
 ```python
 with st.expander('About this app'):
      st.write('You can now display the progress of your calculations in a Streamlit app with the `st.progress` command.')
 ```
 
-Finally, we define a progress bar and instantiate it with a starting value of `0`. Then, a `for` loop will iterate from `0` until `100` is reached. In each iteration, we use `time.sleep(0.05)` to allow the app to wait for `0.05` before adding a value of `1` to the `my_bar` progress bar and in doing so the graphical display of the bar increases with each iteration.
+অবশেষে, আমরা একটি অগ্রগতি বার সংজ্ঞায়িত করি এবং এটিকে `0` এর প্রারম্ভিক মান দিয়ে ইনস্ট্যান্টিয়েট করি। তারপর, একটি `for` লুপ `0` থেকে `100` এ পৌঁছানো পর্যন্ত পুনরাবৃত্তি করবে। প্রতিটি পুনরাবৃত্তিতে, আমরা `time.sleep(0.05)` ব্যবহার করি যাতে অ্যাপটিকে `my_bar` প্রগ্রেস বারে `1` এর মান যোগ করার আগে `0.05` এর জন্য অপেক্ষা করার অনুমতি দেওয়া হয় এবং এইভাবে বারের গ্রাফিকাল প্রদর্শন বৃদ্ধি পায় প্রতিটি পুনরাবৃত্তির সাথে।
+
 ```python
 my_bar = st.progress(0)
 
@@ -55,5 +56,5 @@ for percent_complete in range(100):
 st.balloons()
 ```
 
-## Further reading
+## আরও পড়া
 - [`st.progress`](https://docs.streamlit.io/library/api-reference/status/st.progress)

From c2f364e7f8795dcf8384a3eef9e771b4d6de898b Mon Sep 17 00:00:00 2001
From: Ujjayanta <aprajit09041996@gmail.com>
Date: Sun, 19 Mar 2023 20:59:43 +0100
Subject: [PATCH 22/48] Update Day22.md

---
 content/Day22.md | 45 +++++++++++++++++++++++----------------------
 1 file changed, 23 insertions(+), 22 deletions(-)

diff --git a/content/Day22.md b/content/Day22.md
index 045aafc..e0d86e8 100644
--- a/content/Day22.md
+++ b/content/Day22.md
@@ -1,26 +1,26 @@
 # st.form
 
-`st.form` creates a form that batches elements together with a "Submit" button.
+`st.form` একটি ফর্ম তৈরি করে যা একটি "Submit" বাটন দিয়ে উপাদানগুলিকে ব্যাচ করে।
 
-Typically, whenever a user interacts with a widget, the Streamlit app is rerun.
+সাধারণত, যখনই একজন ব্যবহারকারী একটি উইজেটের সাথে ইন্টারঅ্যাক্ট করে, স্ট্রিমলিট অ্যাপটি পুনরায় চালু হয়।
 
-A form is a container that visually groups other elements and widgets together, and contains a Submit button. Herein, a user can interacts with one or more widgets for as many times as they like without causing a rerun. Finally, when the form's Submit button is pressed, all widget values inside the form will be sent to Streamlit in a single batch.
+একটি ফর্ম হল একটি ধারক যা দৃশ্যত অন্যান্য উপাদান এবং উইজেটগুলিকে একত্রে গোষ্ঠীবদ্ধ করে এবং একটি জমা বোতাম ধারণ করে৷ এখানে, একজন ব্যবহারকারী পুনঃরান না ঘটিয়ে এক বা একাধিক উইজেটের সাথে যতবার খুশি ততবার ইন্টারঅ্যাক্ট করতে পারে। অবশেষে, যখন ফর্মের জমা দেওয়ার বোতামটি চাপা হয়, তখন ফর্মের ভিতরের সমস্ত উইজেট মান একক ব্যাচে স্ট্রিমলিটে পাঠানো হবে।
 
-To add elements to a form object, you can use the `with` notation (preferred) or you could use it as an object notation by just calling methods directly on the form (by first assigning it to a variable and subsequently applying Streamlit methods on it). See in the example app.
+একটি ফর্ম অবজেক্টে উপাদান যোগ করতে, আপনি `সহ` স্বরলিপি ব্যবহার করতে পারেন (পছন্দের) অথবা আপনি ফর্মে সরাসরি পদ্ধতিগুলি কল করে এটিকে অবজেক্ট নোটেশন হিসেবে ব্যবহার করতে পারেন (প্রথমে এটি একটি ভেরিয়েবলে বরাদ্দ করে এবং পরবর্তীতে স্ট্রিমলিট পদ্ধতি প্রয়োগ করে এটা)। উদাহরণ অ্যাপে দেখুন।
 
-Forms have a few constraints:
-- Every form must contain a `st.form_submit_button`.
-- `st.button` and `st.download_button` cannot be added to a form.
-- Forms can appear anywhere in your app (sidebar, columns, etc), but they cannot be embedded inside other forms.
+ফর্মের কিছু সীমাবদ্ধতা আছে:
+- প্রতিটি ফর্মে অবশ্যই একটি `st.form_submit_button` থাকতে হবে।
+- `st.button` এবং `st.download_button` কোনো ফর্মে যোগ করা যাবে না।
+- ফর্মগুলি আপনার অ্যাপের যে কোনও জায়গায় (সাইডবার, কলাম, ইত্যাদি) প্রদর্শিত হতে পারে তবে সেগুলি অন্য ফর্মগুলির মধ্যে এম্বেড করা যাবে না৷
 
-For more information about forms, check out our [blog post](https://blog.streamlit.io/introducing-submit-button-and-forms/).
+ফর্ম সম্পর্কে আরও তথ্যের জন্য দেখুন [ব্লগ পোস্ট](https://blog.streamlit.io/introducing-submit-button-and-forms/).
 
-## Demo app
+## ডেমো অ্যাপ
 
 [![Streamlit App](https://static.streamlit.io/badges/streamlit_badge_black_white.svg)](https://share.streamlit.io/dataprofessor/st.form/)
 
-## Code
-Here's how to use `st.form`:
+## কোড
+এখানে কিভাবে `st.form` ব্যবহার করবেন:
 ```python
 import streamlit as st
 
@@ -68,19 +68,19 @@ form.form_submit_button('Submit')
 st.write('Selected value: ', selected_val)
 ```
 
-## Line-by-line explanation
-The very first thing to do when creating a Streamlit app is to start by importing the `streamlit` library as `st` like so:
+## লাইন-বাই-লাইন ব্যাখ্যা
+স্ট্রিমলিট অ্যাপ তৈরী করার জন্য প্রথম জিনিসটি হলো `streamlit` লাইব্রেরি `st` হিসেবে ইম্পোর্ট করা:
 ```python
 import streamlit as st
 ```
 
-This is followed by creating a title text for the app:
+এটি অ্যাপের জন্য একটি টাইটেল পাঠ্য তৈরি করে অনুসরণ করা হয়:
 ```python
 st.title('st.form')
 ```
 
-### First example
-Let's start with the first example, here we'll apply the `st.form` command via the `with` notation. Inside the form, we'll start with writing a subheader `Order your coffee` then create several input widgets (`st.selectbox`, `st.select_slider` and `st.checkbox`) to collect information about the coffee order. Finally, a submit button is created via the `st.form_submit_button` command, which when clicked on will send all user input as a single batch of information to the app for processing.
+### প্রথম উদাহরণ
+প্রথম উদাহরণ দিয়ে শুরু করা যাক, এখানে আমরা `st.form` কমান্ডটি `with` নোটেশনের মাধ্যমে প্রয়োগ করব। ফর্মের ভিতরে, আমরা একটি উপশিরোনাম লিখতে শুরু করব `আপনার কফি অর্ডার করুন` তারপর কফির অর্ডার সম্পর্কে তথ্য সংগ্রহ করতে বেশ কিছু ইনপুট উইজেট (`st.selectbox`, `st.select_slider` এবং `st.checkbox`) তৈরি করব। অবশেষে, `st.form_submit_button` কমান্ডের মাধ্যমে একটি সাবমিট বোতাম তৈরি করা হয়, যেটিতে ক্লিক করা হলে তা প্রক্রিয়াকরণের জন্য অ্যাপে তথ্যের একক ব্যাচ হিসাবে সমস্ত ব্যবহারকারীর ইনপুট পাঠাবে।
 ```python
 # Full example of using the with notation
 st.header('1. Example of using `with` notation')
@@ -101,7 +101,8 @@ with st.form('my_form'):
     submitted = st.form_submit_button('Submit')
 ```
 
-Next, we'll add the logic of what happen's after the submit button is clicked on. By default, whenever the Streamlit app is loaded the `else` statement will be run and we see a message `☝️ Place your order!`. Whereas upon clicking on the submit button, all user provided input via the various widgets are stored in several variables (e.g. `coffee_bean_val`, `coffee_roast_val`, etc.) and printed out via the `st.markdown` command with the help of f-string.
+এরপরে, সাবমিট বোতামে ক্লিক করার পর কী ঘটবে তার যুক্তি যোগ করব। ডিফল্টরূপে, যখনই স্ট্রিমলিট অ্যাপটি লোড হবে তখনই `অন্য` বিবৃতিটি চালানো হবে এবং আমরা একটি বার্তা দেখতে পাব `☝️ আপনার অর্ডার দিন!`৷ যেখানে সাবমিট বোতামে ক্লিক করার পরে, বিভিন্ন উইজেটের মাধ্যমে সমস্ত ব্যবহারকারীর দেওয়া ইনপুট বিভিন্ন ভেরিয়েবলে সংরক্ষণ করা হয় (যেমন `coffee_bean_val`, `coffee_roast_val` ইত্যাদি) এবং f এর সাহায্যে `st.markdown` কমান্ডের মাধ্যমে প্রিন্ট আউট করা হয় f-string দিয়ে।
+
 ```python
 if submitted:
     st.markdown(f'''
@@ -118,8 +119,8 @@ else:
 ```
 
 
-### Second example
-Let's now proceed to the second example on using the `st.form` as an object notation. Here, the `st.form` command is assigned to the `form` variable. Subsequently, various Streamlit commands such as `slider` or `form_submit_button` is applied on the `form` variable.
+### দ্বিতীয় উদাহরণ
+এখন অবজেক্ট নোটেশন হিসেবে `st.form` ব্যবহার করার দ্বিতীয় উদাহরণে যাওয়া যাক। এখানে, `st.form` কমান্ডটি `form` ভেরিয়েবলে বরাদ্দ করা হয়েছে। পরবর্তীকালে, বিভিন্ন Streamlit কমান্ড যেমন `slider` বা `form_submit_button` `form` ভেরিয়েবলে প্রয়োগ করা হয়।
 ```python
 # Short example of using an object notation
 st.header('2. Example of object notation')
@@ -131,6 +132,6 @@ form.form_submit_button('Submit')
 st.write('Selected value: ', selected_val)
 ```
 
-## Further reading
+## আরও পড়া
 - [`st.form`](https://docs.streamlit.io/library/api-reference/control-flow/st.form)
-- [Introducing Submit button and Forms](https://blog.streamlit.io/introducing-submit-button-and-forms/)
+- [স্ট্রিমলিট বাটন এবং ফর্ম](https://blog.streamlit.io/introducing-submit-button-and-forms/)

From dbc48538eaf6b0b73a140c5de77437ad8ec15090 Mon Sep 17 00:00:00 2001
From: Ujjayanta <aprajit09041996@gmail.com>
Date: Sun, 19 Mar 2023 21:19:42 +0100
Subject: [PATCH 23/48] Update Day23.md

---
 content/Day23.md | 28 ++++++++++++++--------------
 1 file changed, 14 insertions(+), 14 deletions(-)

diff --git a/content/Day23.md b/content/Day23.md
index 75884af..fdcffdc 100644
--- a/content/Day23.md
+++ b/content/Day23.md
@@ -1,19 +1,19 @@
 # st.experimental_get_query_params
 
-`st.experimental_get_query_params` allows the retrieval of query parameters directly from the URL of the user's browser.
+`st.experimental_get_query_params` ব্যবহারকারীর ব্রাউজারের URL থেকে সরাসরি কোয়েরি প্যারামিটার পুনরুদ্ধারের অনুমতি দেয়।
 
-## Demo app
+## ডেমো অ্যাপ
 
-1. The following link loads the demo app with no query parameters (notice the error message):
+১. নিচের লিঙ্কটি কোন কোয়েরি প্যারামিটার ছাড়াই ডেমো অ্যাপ লোড করে (ত্রুটির বার্তাটি লক্ষ্য করুন):
 
 [![Streamlit App](https://static.streamlit.io/badges/streamlit_badge_black_white.svg)](https://share.streamlit.io/dataprofessor/st.experimental_get_query_params/)
 
-2. The following link loads the demo app with query parameters (no error message here):
+২. নিম্নলিখিত লিঙ্কটি ডেমো অ্যাপটিকে কোয়েরি প্যারামিটার সহ লোড করে (এখানে কোনও ত্রুটি বার্তা নেই):
 
 [![Streamlit App](https://static.streamlit.io/badges/streamlit_badge_black_white.svg)](http://share.streamlit.io/dataprofessor/st.experimental_get_query_params/?firstname=Jack&surname=Beanstalk)
 
-## Code
-Here's how to use `st.experimental_get_query_params`:
+## কোড
+এখানে কিভাবে ব্যবহার করতে হয় `st.experimental_get_query_params`:
 ```python
 import streamlit as st
 
@@ -47,24 +47,24 @@ surname = st.experimental_get_query_params()['surname'][0]
 st.write(f'Hello **{firstname} {surname}**, how are you?')
 ```
 
-## Line-by-line explanation
-The very first thing to do when creating a Streamlit app is to start by importing the `streamlit` library as `st` like so:
+## লাইন-বাই-লাইন ব্যাখ্যা
+স্ট্রিমলিট অ্যাপ তৈরী করার জন্য প্রথম জিনিসটি হলো `streamlit` লাইব্রেরি `st` হিসেবে ইম্পোর্ট করা:
 ```python
 import streamlit as st
 ```
 
-Next, we'll give the app a title:
+এর পরে, আমরা অ্যাপটিকে একটি শিরোনাম দেব:
 ```python
 st.title('st.experimental_get_query_params')
 ```
 
-Let's also add an About drop-down box:
+এর একটি ড্রপ-ডাউন বক্সও যোগ করা যাক:
 ```python
 with st.expander('About this app'):
   st.write("`st.experimental_get_query_params` allows the retrieval of query parameters directly from the URL of the user's browser.")
 ```
 
-Then, we'll provide instructions to visitors of the app on how they can pass query parameters directly to the URL:
+তারপর, আমরা অ্যাপের দর্শকদের সরাসরি URL-এ কোয়েরি প্যারামিটারগুলি কীভাবে পাস করতে পারে সে সম্পর্কে নির্দেশনা প্রদান করব:
 ```python
 # 1. Instructions
 st.header('1. Instructions')
@@ -77,14 +77,14 @@ such that it becomes
 ''')
 ```
 
-Subsequently, we'll display the contents of the `st.experimental_get_query_params` command.
+পরবর্তীকালে, আমরা `st.experimental_get_query_params` কমান্ডের বিষয়বস্তু প্রদর্শন করব।
 ```python
 # 2. Contents of st.experimental_get_query_params
 st.header('2. Contents of st.experimental_get_query_params')
 st.write(st.experimental_get_query_params())
 ```
 
-Finally, we'll select and display selective information from the URL's query parameter:
+অবশেষে, আমরা URL এর ক্যোয়ারী প্যারামিটার থেকে নির্বাচনী তথ্য নির্বাচন করব এবং প্রদর্শন করব:
 ```python
 # 3. Retrieving and displaying information from the URL
 st.header('3. Retrieving and displaying information from the URL')
@@ -95,5 +95,5 @@ surname = st.experimental_get_query_params()['surname'][0]
 st.write(f'Hello **{firstname} {surname}**, how are you?')
 ```
 
-## Further reading
+## আরও পড়া
 - [`st.experimental_get_query_params`](https://docs.streamlit.io/library/api-reference/utilities/st.experimental_get_query_params)

From beb6fd30853b71b51c50c4710c0261100917a10a Mon Sep 17 00:00:00 2001
From: Ujjayanta <aprajit09041996@gmail.com>
Date: Sun, 19 Mar 2023 21:33:17 +0100
Subject: [PATCH 24/48] Update Day24.md

---
 content/Day24.md | 46 +++++++++++++++++++++++-----------------------
 1 file changed, 23 insertions(+), 23 deletions(-)

diff --git a/content/Day24.md b/content/Day24.md
index fc12a46..e29bac1 100644
--- a/content/Day24.md
+++ b/content/Day24.md
@@ -1,32 +1,32 @@
 # st.cache
 
-`st.cache` allows you to optimize the performance of your Streamlit app.
+`st.cache` আপনাকে আপনার Streamlit অ্যাপের কর্মক্ষমতা অপ্টিমাইজ করতে দেয়।
 
-Streamlit provides a caching mechanism that allows your app to stay performant even when loading data from the web, manipulating large datasets, or performing expensive computations. This is done with the `@st.cache` decorator.
+Streamlit একটি ক্যাশিং প্রক্রিয়া প্রদান করে যা ওয়েব থেকে ডেটা লোড করার সময়, বড় ডেটাসেটগুলিকে ম্যানিপুলেট করা বা ব্যয়বহুল গণনা করার সময়ও আপনার অ্যাপটিকে পারফরম্যান্ট থাকতে দেয়৷ এটি `@st.cache` ডেকোরেটর দিয়ে করা হয়।
 
-When you mark a function with the @st.cache decorator, it tells Streamlit that whenever the function is called it needs to check a few things:
+আপনি যখন `@st.cache` ডেকোরেটর দিয়ে একটি ফাংশন চিহ্নিত করেন, তখন এটি স্ট্রিমলিটকে বলে যে যখনই ফাংশনটি বলা হয় তখন এটি কয়েকটি জিনিস পরীক্ষা করতে হবে:
 
-1. The input parameters that you called the function with
-2. The value of any external variable used in the function
-3. The body of the function
-4. The body of any function used inside the cached function
+১. ইনপুট পরামিতি যা দিয়ে আপনি ফাংশন কল করেছেন
+২. ফাংশনে ব্যবহৃত যেকোনো বাহ্যিক চলকের মান
+৩. ফাংশনের মূল অংশ
+৪. ক্যাশড ফাংশনের ভিতরে ব্যবহৃত যেকোনো ফাংশনের বডি
 
-If this is the first time Streamlit has seen these four components with these exact values and in this exact combination and order, it runs the function and stores the result in a local cache. Then, next time the cached function is called, if none of these components changed, Streamlit will just skip executing the function altogether and, instead, return the output previously stored in the cache.
+যদি এই প্রথমবার স্ট্রিমলিট এই চারটি উপাদানকে এই সঠিক মানগুলির সাথে দেখে থাকে এবং এই সঠিক সংমিশ্রণ এবং ক্রমে, এটি ফাংশনটি চালায় এবং ফলাফলটিকে একটি স্থানীয় ক্যাশে সংরক্ষণ করে। তারপরে, পরের বার ক্যাশে করা ফাংশনটি কল করা হলে, যদি এই উপাদানগুলির কোনোটিই পরিবর্তিত না হয়, তবে স্ট্রিমলিট শুধুমাত্র ফাংশনটি সম্পূর্ণরূপে চালানো এড়িয়ে যাবে এবং পরিবর্তে, ক্যাশে পূর্বে সংরক্ষিত আউটপুটটি ফিরিয়ে দেবে।
 
-The way Streamlit keeps track of changes in these components is through hashing. Think of the cache as an in-memory key-value store, where the key is a hash of all of the above and the value is the actual output object passed by reference.
+স্ট্রিমলিট যেভাবে এই উপাদানগুলির পরিবর্তনগুলি ট্র্যাক রাখে তা হল হ্যাশিংয়ের মাধ্যমে৷ ক্যাশেটিকে একটি ইন-মেমরি কী-ভ্যালু স্টোর হিসাবে ভাবুন, যেখানে কীটি উপরের সমস্তটির একটি হ্যাশ এবং মানটি রেফারেন্স দ্বারা পাস করা প্রকৃত আউটপুট অবজেক্ট।
 
-Finally, `@st.cache` supports arguments to configure the cache's behavior. You can find more information on those in our API reference.
+অবশেষে, `@st.cache` ক্যাশের আচরণ কনফিগার করতে আর্গুমেন্ট সমর্থন করে। আপনি আমাদের API রেফারেন্সে সেগুলি সম্পর্কে আরও তথ্য পেতে পারেন।
 
-## How to use?
+## কিভাবে ব্যবহার করে?
 
-You can simply add `st.cache` decorator on the preceding line of a custom function that you define in your Streamlit app. See the example below.
+আপনি আপনার Streamlit অ্যাপে সংজ্ঞায়িত একটি কাস্টম ফাংশনের পূর্ববর্তী লাইনে সহজভাবে `st.cache` ডেকোরেটর যোগ করতে পারেন। নীচের উদাহরণ দেখুন। 
 
 ## Demo app
 
 [![Streamlit App](https://static.streamlit.io/badges/streamlit_badge_black_white.svg)](https://share.streamlit.io/dataprofessor/st.cache/)
 
-## Code
-Here's how to use `st.cache`:
+## কোড
+এখানে কিভাবে `st.cache` ব্যবহার করবেন:
 ```python
 import streamlit as st
 import numpy as np
@@ -68,8 +68,8 @@ b1 = time()
 st.info(b1-b0)
 ```
 
-## Line-by-line explanation
-The very first thing to do when creating a Streamlit app is to start by importing the `streamlit` library as `st` as well as other libraries used in the app like so:
+## লাইন-বাই-লাইন ব্যাখ্যা
+স্ট্রিমলিট অ্যাপ তৈরী করার জন্য প্রথম জিনিসটি হলো `streamlit` লাইব্রেরি `st` হিসেবে ইম্পোর্ট করা এনং অন্নান্য লাইব্রেরি ইম্পোর্ট করা:
 ```python
 import streamlit as st
 import numpy as np
@@ -77,12 +77,12 @@ import pandas as pd
 from time import time
 ```
 
-This is followed by creating a title text for the app:
+এটি অ্যাপের জন্য একটি শিরোনাম পাঠ্য তৈরি করে অনুসরণ করা হয়:
 ```python
 st.title('Streamlit Cache')
 ```
 
-Next, we'll define 2 custom functions for generating a large DataFrame where the first one makes use of the `st.cache` decorator while the second does not:
+এর পরে, আমরা একটি বড় ডেটাফ্রেম তৈরি করার জন্য 2টি কাস্টম ফাংশন সংজ্ঞায়িত করব যেখানে প্রথমটি `st.cache` ডেকোরেটর ব্যবহার করে যখন দ্বিতীয়টি করে না:
 ```python
 @st.cache(suppress_st_warning=True)
 def load_data_a():
@@ -100,7 +100,7 @@ def load_data_b():
   return df
 ```
 
-Finally, we run the custom function while also timing the run time using the `time()` command.
+অবশেষে, আমরা কাস্টম ফাংশন চালাই যখন `time()` কমান্ড ব্যবহার করে রান টাইম টাইমিং করি।
 ```python
 # Using cache
 a0 = time()
@@ -123,11 +123,11 @@ b1 = time()
 st.info(b1-b0)
 ```
 
-Notice how the first run may provide roughly similar run time. Reload the app and notice how the run time changes when using the `st.cache` decorator. Did you observe any speed increase?
+লক্ষ্য করুন কিভাবে প্রথম রান মোটামুটি অনুরূপ রান টাইম প্রদান করতে পারে। অ্যাপটি পুনরায় লোড করুন এবং `st.cache` ডেকোরেটর ব্যবহার করার সময় কীভাবে রান টাইম পরিবর্তিত হয় তা লক্ষ্য করুন। আপনি কি কোন গতি বৃদ্ধি পর্যবেক্ষণ করেছেন?
 
 ## Further reading
-- [`st.cache` API Documentation](https://docs.streamlit.io/library/api-reference/performance/st.cache)
-- [Optimize performance with `st.cache`](https://docs.streamlit.io/library/advanced-features/caching)
-- [Experimental cache primitives](https://docs.streamlit.io/library/advanced-features/experimental-cache-primitives)
+- [`st.cache` API ডকুমেন্টেশন](https://docs.streamlit.io/library/api-reference/performance/st.cache)
+- [সঙ্গে কর্মক্ষমতা অপ্টিমাইজ করুন `st.cache`দিয়ে](https://docs.streamlit.io/library/advanced-features/caching)
+- [পরীক্ষামূলক ক্যাশে](https://docs.streamlit.io/library/advanced-features/experimental-cache-primitives)
 - [`st.experimental_memo`](https://docs.streamlit.io/library/api-reference/performance/st.experimental_memo)
 - [`st.experimental_singleton`](https://docs.streamlit.io/library/api-reference/performance/st.experimental_singleton)

From bf7035e433b73a09f322565e04d4c4a4d3ffc6ed Mon Sep 17 00:00:00 2001
From: Ujjayanta <aprajit09041996@gmail.com>
Date: Sun, 19 Mar 2023 21:44:45 +0100
Subject: [PATCH 25/48] Update Day25.md

---
 content/Day25.md | 38 ++++++++++++++++++++------------------
 1 file changed, 20 insertions(+), 18 deletions(-)

diff --git a/content/Day25.md b/content/Day25.md
index 26efc1c..fbcb369 100644
--- a/content/Day25.md
+++ b/content/Day25.md
@@ -1,19 +1,19 @@
 # st.session_state
 
-We define access to a Streamlit app in a browser tab as a session. For each browser tab that connects to the Streamlit server, a new session is created. Streamlit reruns your script from top to bottom every time you interact with your app. Each reruns takes place in a blank slate: no variables are shared between runs.
+আমরা একটি অধিবেশন হিসাবে একটি ব্রাউজার ট্যাবে একটি স্ট্রিমলিট  অ্যাপ্লিকেশন অ্যাক্সেস করবো।  স্ট্রিমলিট সার্ভারের সাথে সংযোগকারী প্রতিটি ব্রাউজার ট্যাবের জন্য, একটি নতুন সেশন তৈরি করা হয়। আপনি যখনই আপনার অ্যাপের সাথে ইন্টারঅ্যাক্ট করেন তখনই স্ট্রিমলিট আপনার স্ক্রিপ্ট উপরে থেকে নীচে পুনরায় চালায়। প্রতিটি পুনঃরান একটি ফাঁকা স্লেটে সঞ্চালিত হয়: রানের মধ্যে কোন ভেরিয়েবল ভাগ করা হয় না।
 
-Session State is a way to share variables between reruns, for each user session. In addition to the ability to store and persist state, Streamlit also exposes the ability to manipulate state using Callbacks.
+সেশন স্টেট হল প্রতিটি ব্যবহারকারীর সেশনের জন্য রিরানগুলির মধ্যে ভেরিয়েবল শেয়ার করার একটি উপায়। স্টেট সঞ্চয় এবং স্থায়ী করার ক্ষমতা ছাড়াও, স্ট্রিমলিট কলব্যাক ব্যবহার করে স্টেট ম্যানিপুলেট করার ক্ষমতাও প্রকাশ করে।
 
-In this tutorial, we will illustrate the usage of Session State and Callbacks as we build a weight conversion app.
+এই টিউটোরিয়ালে, আমরা একটি ওজন রূপান্তর অ্যাপ তৈরি করার সময় সেশন স্টেট এবং কলব্যাকের ব্যবহার ব্যাখ্যা করব।
 
-`st.session_state` allows the implementation of session state in a Streamlit app.
+`st.session_state` একটি Streamlit অ্যাপে সেশন স্টেট বাস্তবায়নের অনুমতি দেয়।   
 
-## Demo app
+## ডেমো অ্যাপ
 
 [![Streamlit App](https://static.streamlit.io/badges/streamlit_badge_black_white.svg)](https://share.streamlit.io/dataprofessor/st.session_state/)
 
-## Code
-Here's how to use `st.session_state`:
+## কোড
+এইভাবে ব্যবহার করুন `st.session_state`:
 ```python
 import streamlit as st
 
@@ -35,18 +35,18 @@ st.header('Output')
 st.write("st.session_state object:", st.session_state)
 ```
 
-## Line-by-line explanation
-The very first thing to do when creating a Streamlit app is to start by importing the `streamlit` library as `st` like so:
+## লাইন-বাই-লাইন ব্যাখ্যা
+স্ট্রিমলিট অ্যাপ তৈরী করার জন্য প্রথম জিনিসটি হলো `streamlit` লাইব্রেরি `st` হিসেবে ইম্পোর্ট করা:
 ```python
 import streamlit as st
 ```
 
-Firstly, we'll start by creating the title of the app:
+প্রথমত, আমরা অ্যাপটির শিরোনাম তৈরি করে শুরু করব:
 ```python
 st.title('st.session_state')
 ```
 
-Next, we define custom functions for the weight conversion from lbs to kg and vice versa:
+এর পরে, আমরা পাউন্ড থেকে কেজি ওজন রূপান্তরের বা তার বিপরীত করার জন্য কাস্টম ফাংশন সংজ্ঞায়িত করি:
 ```python
 def lbs_to_kg():
   st.session_state.kg = st.session_state.lbs/2.2046
@@ -54,7 +54,7 @@ def kg_to_lbs():
   st.session_state.lbs = st.session_state.kg*2.2046
 ```
 
-Here, we use `st.number_input` to accept numerical inputs of the weight values:
+এখানে, আমরা ওজন মানের সংখ্যাসূচক ইনপুট গ্রহণ করতে `st.number_input` ব্যবহার করি:
 ```python
 st.header('Input')
 col1, spacer, col2 = st.columns([2,1,2])
@@ -63,16 +63,18 @@ with col1:
 with col2:
   kilogram = st.number_input("Kilograms:", key = "kg", on_change = kg_to_lbs)
 ```
-The above 2 custom functions will be called upon as soon as a numerical value is entered into the number box created using the `st.number_input` command. Notice how the `on_change` option specifies the 2 custom functions `lbs_to_kg` and `kg_to_lbs`). 
 
-In a nutshell, upon entering a number into the `st.number_input` box the number is converted by these custom functions.
+উপরের 2টি কাস্টম ফাংশনগুলিকে 'st.number_input` কমান্ড ব্যবহার করে তৈরি করা নম্বর বাক্সে একটি সংখ্যাসূচক মান প্রবেশ করানো হবে। লক্ষ্য করুন কিভাবে `on_change` বিকল্পটি 2টি কাস্টম ফাংশন `lbs_to_kg` এবং `kg_to_lbs` নির্দিষ্ট করে।
 
-Finally, the weight values in `kg` and `lbs` units as stored in the session state as `st.session_state.kg` and `st.session_state.lbs` will be printed out via `st.write`:
+সংক্ষেপে, `st.number_input` বাক্সে একটি সংখ্যা প্রবেশ করালে সংখ্যাটি এই কাস্টম ফাংশন দ্বারা রূপান্তরিত হয়।
+
+পরিশেষে, `kg` এবং `lbs` ইউনিটের ওজনের মানগুলি সেশন স্টেটে `st.session_state.kg` এবং `st.session_state.lbs` হিসাবে সংরক্ষিত এর মাধ্যমে প্রিন্ট করা হবে
+`st.write`:
 ```python
 st.header('Output')
 st.write("st.session_state object:", st.session_state)
 ```
 
-## Further reading
-- [Session State](https://docs.streamlit.io/library/api-reference/session-state)
-- [Add statefulness to apps](https://docs.streamlit.io/library/advanced-features/session-state)
+## আরও পড়া
+- [সেশন স্টেট](https://docs.streamlit.io/library/api-reference/session-state)
+- [অ্যাপ্লিকেশানগুলিতে স্টেট যুক্ত করুন](https://docs.streamlit.io/library/advanced-features/session-state)

From 1157495b271c4733a3075aa1ba3bbf37bb80efa9 Mon Sep 17 00:00:00 2001
From: Ujjayanta <aprajit09041996@gmail.com>
Date: Sun, 19 Mar 2023 21:49:30 +0100
Subject: [PATCH 26/48] Update Day14.md

---
 content/Day14.md | 2 +-
 1 file changed, 1 insertion(+), 1 deletion(-)

diff --git a/content/Day14.md b/content/Day14.md
index 93b9b37..fcf6f27 100644
--- a/content/Day14.md
+++ b/content/Day14.md
@@ -41,7 +41,7 @@ st_profile_report(pr)
 ```
 
 ## লাইন-বাই-লাইন ব্যাখ্যা
-স্ট্রিমলিট অ্যাপ তৈরী করার জন্য প্রথম জিনিসটি হলো `streamlit` লাইব্রেরি `st` হিসেবে ইম্পোর্ট করা এনং অন্নান্য লাইব্রেরি ইম্পোর্ট করা:
+স্ট্রিমলিট অ্যাপ তৈরী করার জন্য প্রথম জিনিসটি হলো `streamlit` লাইব্রেরি `st` হিসেবে ইম্পোর্ট করা এবং অন্নান্য লাইব্রেরি ইম্পোর্ট করা:
 ```python
 import streamlit as st
 import pandas as pd

From 9fed5d839602bd9181373668b346a473bf315928 Mon Sep 17 00:00:00 2001
From: Ujjayanta <aprajit09041996@gmail.com>
Date: Sun, 19 Mar 2023 21:52:37 +0100
Subject: [PATCH 27/48] Update Day26.md

---
 content/Day26.md | 36 +++++++++++++++++++-----------------
 1 file changed, 19 insertions(+), 17 deletions(-)

diff --git a/content/Day26.md b/content/Day26.md
index 46deee9..582d980 100644
--- a/content/Day26.md
+++ b/content/Day26.md
@@ -1,15 +1,15 @@
-# How to use API by building the Bored API app
+# বোর্ড এপিআই অ্যাপ তৈরি করে কীভাবে API ব্যবহার করবেন 
 
-The Bored API app suggests fun things for you to do when you are bored!
+বোর্ড API অ্যাপটি আপনার জন্য মজাদার জিনিসগুলি প্রস্তাব করে যখন আপনি বিরক্ত হন!
 
-Technically, it also demonstrates the usage of APIs from within a Streamlit app.
+টেকনিক্যালি, এটি একটি স্ট্রিমলিট অ্যাপের মধ্যে থেকে API-এর ব্যবহারও দেখায়।
 
-## Demo app
+## ডেমো অ্যাপ
 
-[![Streamlit App](https://static.streamlit.io/badges/streamlit_badge_black_white.svg)](https://share.streamlit.io/dataprofessor/bored-api-app/)
+[![স্ট্রিমলিট অ্যাপ](https://static.streamlit.io/badges/streamlit_badge_black_white.svg)](https://share.streamlit.io/dataprofessor/bored-api-app/)
 
-## Code
-Here's how to implement the Bored-API app:
+## কোড
+বোর্-API অ্যাপটি কীভাবে বাস্তবায়ন করবেন তা এখানে:
 ```python
 import streamlit as st
 import requests
@@ -43,32 +43,34 @@ with col3:
   st.metric(label='Price', value=suggested_activity['price'], delta='')
 ```
 
-## Line-by-line explanation
-The very first thing to do when creating a Streamlit app is to start by importing the `streamlit` library as `st` and the `requests` library like so:
+
+ 
+## লাইন-বাই-লাইন ব্যাখ্যা
+স্ট্রিমলিট অ্যাপ তৈরী করার জন্য প্রথম জিনিসটি হলো `streamlit` লাইব্রেরি `st` হিসেবে ইম্পোর্ট করা এবং `requests` লাইব্রেরি ইম্পোর্ট করা:
 ```python
 import streamlit as st
 import requests
 ```
 
-The app's title is displayed via `st.title`:
+অ্যাপের শিরোনামটি `st.title` এর মাধ্যমে প্রদর্শিত হয়:
 ```python
 st.title('🏀 Bored API app')
 ```
 
-Next, we'll accept user input on the **activity type** by means of the `st.selectbox` command:
+এরপর, আমরা `st.selectbox` কমান্ডের মাধ্যমে **অ্যাক্টিভিটি টাইপ**-এ ব্যবহারকারীর ইনপুট গ্রহণ করব:
 ```python
 st.sidebar.header('Input')
 selected_type = st.sidebar.selectbox('Select an activity type', ["education", "recreational", "social", "diy", "charity", "cooking", "relaxation", "music", "busywork"])
 ```
 
-The selected activity mentioned above is then appended to the URL via an f-string, which is then used to retrieve the resulting JSON data: 
+উপরে উল্লিখিত নির্বাচিত কার্যকলাপ তারপর একটি f-স্ট্রিং এর মাধ্যমে URL এ সংযুক্ত করা হয়, যা তারপর ফলাফল JSON ডেটা পুনরুদ্ধার করতে ব্যবহৃত হয়:
 ```python
 suggested_activity_url = f'http://www.boredapi.com/api/activity?type={selected_type}'
 json_data = requests.get(suggested_activity_url)
 suggested_activity = json_data.json()
 ```
 
-Here, we'll display information about the app and the JSON data via the `st.expander` command.
+এখানে, আমরা `st.expander` কমান্ডের মাধ্যমে অ্যাপ এবং JSON ডেটা সম্পর্কে তথ্য প্রদর্শন করব।
 ```python
 c1, c2 = st.columns(2)
 with c1:
@@ -79,13 +81,13 @@ with c2:
     st.write(suggested_activity)
 ```
 
-We'll then display a suggested activity like so:
+তারপরে আমরা একটি প্রস্তাবিত কার্যকলাপ প্রদর্শন করব যেমন:
 ```python
 st.header('Suggested activity')
 st.info(suggested_activity['activity'])
 ```
 
-Finally, we'll also display the accompanying information of the suggested activity such as the `Number of Participants`, `Type of Activity` and `Price`.
+অবশেষে, আমরা প্রস্তাবিত ক্রিয়াকলাপের সহগামী তথ্য যেমন `অংশগ্রহণকারীদের সংখ্যা`, `ক্রিয়াকলাপের প্রকার` এবং `মূল্য` প্রদর্শন করব।
 ```python
 col1, col2, col3 = st.columns(3)
 with col1:
@@ -96,5 +98,5 @@ with col3:
   st.metric(label='Price', value=suggested_activity['price'], delta='')
 ```
 
-## Further reading
-- [Bored API](http://www.boredapi.com/)
+## আরও পড়া
+- [বোর্ড API](http://www.boredapi.com/)

From 28faab86afe5e65b41c224594590665a332d0476 Mon Sep 17 00:00:00 2001
From: Ujjayanta <aprajit09041996@gmail.com>
Date: Sun, 19 Mar 2023 21:57:11 +0100
Subject: [PATCH 28/48] Update Day27.md

---
 content/Day27.md | 36 ++++++++++++++++++------------------
 1 file changed, 18 insertions(+), 18 deletions(-)

diff --git a/content/Day27.md b/content/Day27.md
index f9b791e..8fef128 100644
--- a/content/Day27.md
+++ b/content/Day27.md
@@ -1,38 +1,38 @@
-# Build a draggable and resizable dashboard with Streamlit Elements
+# স্ট্রিমলিট এলিমেন্টের সাথে একটি টেনে আনতে যোগ্য এবং পরিবর্তনযোগ্য ড্যাশবোর্ড তৈরি করুন
 
-Streamlit Elements is a third-party component made by [okld](https://github.com/okld) that gives you the tools to compose beautiful applications and dashboards with Material UI widgets, Monaco editor (Visual Studio Code), Nivo charts, and more.
+Streamlit Elements হল [okld](https://github.com/okld) দ্বারা তৈরি একটি তৃতীয়-পক্ষের উপাদান যা আপনাকে উপাদান UI উইজেট, মোনাকো সম্পাদক (ভিজ্যুয়াল স্টুডিও কোড), নিভো চার্ট সহ সুন্দর অ্যাপ্লিকেশন এবং ড্যাশবোর্ড রচনা করার সরঞ্জাম এবং আরো অনেক কিছু দেয়।
 
-## How to use?
+## কিভাবে ব্যবহার করে?
 
-### Installation
+### স্থাপন
 
-The first step is to install Streamlit Elements in your environment:
+প্রথম ধাপ হল আপনার পরিবেশে স্ট্রিমলিট  উপাদানগুলি ইনস্টল করা:
 
 ```bash
 pip install streamlit-elements==0.1.*
 ```
 
-It is recommended to pin the version to `0.1.*`, as future versions might introduce breaking API changes.
+ভার্সনটিকে `০.১ .*`-এ পিন করার পরামর্শ দেওয়া হচ্ছে, কারণ ভবিষ্যত ভার্সনগুলি ব্রেকিং API পরিবর্তন আনতে পারে।
 
-### Usage
+### ব্যবহার
 
-You can refer to [Streamlit Elements README](https://github.com/okld/streamlit-elements#getting-started) for an in-depth usage guide.
+আপনি গভীরভাবে ব্যবহারের নির্দেশিকাটির জন্য [স্ট্রিমলিট এলিমেন্টস রিডমি ](https://github.com/okld/streamlit-elements#getting-started) উল্লেখ করতে পারেন।
 
-## What are we building?
+## আমরা কি নির্মাণ করছি?
 
-The goal of today's challenge is to create a dashboard composed of three Material UI cards:
+আজকের চ্যালেঞ্জের লক্ষ্য হল তিনটি মেটেরিয়াল UI কার্ডের সমন্বয়ে একটি ড্যাশবোর্ড তৈরি করা:
 
-- A first card with a Monaco code editor to input some data ;
-- A second card to display that data in a Nivo Bump chart ;
-- A third card to show a YouTube video URL defined with a `st.text_input`.
+- কিছু ডেটা ইনপুট করার জন্য একটি মোনাকো কোড সম্পাদক সহ একটি প্রথম কার্ড;
+- একটি নিভো বাম্প চার্টে সেই ডেটা প্রদর্শনের জন্য একটি দ্বিতীয় কার্ড;
+- একটি 'st.text_input' দিয়ে সংজ্ঞায়িত একটি ইউটিউব  ভিডিও URL দেখানোর জন্য একটি তৃতীয় কার্ড৷
 
-You can use data generated from Nivo Bump demo there, in 'data' tab: https://nivo.rocks/bump/.
+আপনি সেখানে নিভো বাম্প ডেমো থেকে উৎপন্ন ডেটা ব্যবহার করতে পারেন, 'ডেটা' ট্যাবে: https://nivo.rocks/bump/।
 
-## Demo app
+## ডেমো অ্যাপ
 
 [![Streamlit App](https://static.streamlit.io/badges/streamlit_badge_black_white.svg)](https://share.streamlit.io/okld/streamlit-elements-demo/main)
 
-## Code with line-by-line explanation
+## লাইন-বাই-লাইন ব্যাখ্যা সহ কোড
 
 ```python
 # First, we will need the following imports for our application.
@@ -264,6 +264,6 @@ with elements("demo"):
 
 ```
 
-## Any question?
+## কোন প্রশ্ন?
 
-Feel free to ask any question regarding Streamlit Elements or this challenge there: [Streamlit Elements Topic](https://discuss.streamlit.io/t/streamlit-elements-build-draggable-and-resizable-dashboards-with-material-ui-nivo-charts-and-more/24616)
+স্ট্রিমলিট  এলিমেন্টস বা সেখানে এই চ্যালেঞ্জ সম্পর্কিত যেকোনো প্রশ্ন নির্দ্বিধায় করুন: [স্ট্রিমলিট এলিমেন্টস বিষয়](https://discuss.streamlit.io/t/streamlit-elements-build-draggable-and-resizable-dashboards-with-material- ui-nivo-charts-and-more/24616) 

From 3dc3cdfd7335687fb3201c298a91c9067f400932 Mon Sep 17 00:00:00 2001
From: Ujjayanta <aprajit09041996@gmail.com>
Date: Sun, 19 Mar 2023 22:12:25 +0100
Subject: [PATCH 29/48] Update Day28.md

---
 content/Day28.md | 40 +++++++++++++++++++++-------------------
 1 file changed, 21 insertions(+), 19 deletions(-)

diff --git a/content/Day28.md b/content/Day28.md
index 02d68d1..dc34737 100644
--- a/content/Day28.md
+++ b/content/Day28.md
@@ -1,24 +1,24 @@
 # streamlit-shap
 
-[`streamlit-shap`](https://github.com/snehankekre/streamlit-shap) is a Streamlit component that provides a wrapper to display [SHAP](https://github.com/slundberg/shap) plots in [Streamlit](https://streamlit.io/). 
+[`streamlit-shap`](https://github.com/snehankekre/streamlit-shap) একটি স্ট্রিমলিট উপাদান যা [SHAP](https://github.com/slundberg/shap) প্লটগুলি প্রদর্শনের জন্য একটি মোড়ক সরবরাহ করে [স্ট্রিমলিট](https://streamlit.io/)।
 
-The library is developed by our in-house staff [Snehan Kekre](https://github.com/snehankekre) who also maintains the [Streamlit Documentation](https://docs.streamlit.io/) website.
+লাইব্রেরিটি আমাদের ইন-হাউস স্টাফ [স্নেহান কেকরে](https://github.com/snehankekre) দ্বারা তৈরি করা হয়েছে, যিনি [স্ট্রিমলিট ডকুমেন্টেশন](https://docs.streamlit.io/) ওয়েবসাইটও রক্ষণাবেক্ষণ করেন।
 
-Firstly, install Streamlit (of course!) then pip install the `streamlit-shap` library:
+প্রথমে, স্ট্রিমলিট ইনস্টল করুন (অবশ্যই!) তারপর পিপ ইন্সটল করুন `streamlit-shap` লাইব্রেরি:
 ```bash
 pip install streamlit
 pip install streamlit-shap
 ```
 
-There are also other prerequisite libraries to install (e.g. `matplotlib`, `pandas`, `scikit-learn` and `xgboost`) if you haven't yet done so.
+এছাড়াও ইনস্টল করার জন্য অন্যান্য পূর্বশর্ত লাইব্রেরি রয়েছে (যেমন `matplotlib`, `pandas`, `scikit-learn` এবং `xgboost`) যদি আপনি এখনও তা না করে থাকেন।
 
 
-## Demo app
+## ডেমো অ্যাপ
 
-[![Streamlit App](https://static.streamlit.io/badges/streamlit_badge_black_white.svg)](https://share.streamlit.io/dataprofessor/streamlit-shap/)
+[![স্ট্রিমলিট অ্যাপ](https://static.streamlit.io/badges/streamlit_badge_black_white.svg)](https://share.streamlit.io/dataprofessor/streamlit-shap/)
 
-## Code
-Here's how to use `streamlit-shap`:
+## কোড
+এখানে কিভাবে `স্ট্রিমলিট-শেপ` ব্যবহার করবেন:
 ```python
 import streamlit as st
 from streamlit_shap import st_shap
@@ -104,19 +104,20 @@ import numpy as np
 import pandas as pd
 ```
 
-Next, we'll set the page layout to be wide such that contents in the Streamlit app can spread the full page width.
+এর পরে, আমরা পৃষ্ঠার বিন্যাসটিকে এমনভাবে প্রশস্ত করতে সেট করব যাতে স্ট্রিমলিট অ্যাপের বিষয়বস্তু পুরো পৃষ্ঠার প্রস্থকে ছড়িয়ে দিতে পারে।
 ```python
 st.set_page_config(layout="wide")
 ```
 
-Then, we'll load in a dataset from the `shap` library:
+তারপর, আমরা `shap` লাইব্রেরি থেকে একটি ডেটাসেটে লোড করব:
 ```python
 @st.experimental_memo
 def load_data():
     return shap.datasets.adult()
 ```
 
-Subsequently, we'll definite a function called `load_model` for taking in the `X, y` matrix pair as input, perform data splitting to train/test sets, constructing a `DMatrix` and build an XGBoost model.
+
+পরবর্তীকালে, আমরা ইনপুট হিসাবে `X, y` ম্যাট্রিক্স জোড়া নেওয়ার জন্য `load_model` নামক একটি ফাংশন নির্ধারণ করব, ট্রেন/পরীক্ষা সেটে ডেটা বিভাজন সম্পাদন করব, একটি `DMatrix` নির্মাণ করব এবং একটি XGBoost মডেল তৈরি করব।
 ```python
 @st.experimental_memo
 def load_model(X, y):
@@ -135,12 +136,12 @@ def load_model(X, y):
     return model
 ```
 
-The title of the Streamlit app is then displayed:
+স্ট্রিমলিট অ্যাপের শিরোনামটি তারপর প্রদর্শিত হয়:
 ```python
 st.title("`streamlit-shap` for displaying SHAP plots in a Streamlit app")
 ```
 
-An about expander box is implemented to provide details of the app:
+অ্যাপটির বিশদ বিবরণ দেওয়ার জন্য একটি সম্প্রসারণকারী বাক্স প্রয়োগ করা হয়েছে:
 ```python
 with st.expander('About the app'):
     st.markdown('''[`streamlit-shap`](https://github.com/snehankekre/streamlit-shap) is a Streamlit component that provides a wrapper to display [SHAP](https://github.com/slundberg/shap) plots in [Streamlit](https://streamlit.io/). 
@@ -148,7 +149,7 @@ with st.expander('About the app'):
                 ''')
 ```
 
-Here, we'll display the header text along with expander box of the `X` and `y` variables of the Input data:
+এখানে, আমরা ইনপুট ডেটার `X` এবং `y` ভেরিয়েবলের এক্সপেন্ডার বক্স সহ হেডার টেক্সট প্রদর্শন করব:
 ```python
 st.header('Input data')
 X,y = load_data()
@@ -162,12 +163,13 @@ with st.expander('y'):
     st.dataframe(y)
 ```
 
-Here, we'll display the header text for the forthcoming SHAP output:
+এখানে, আমরা আসন্ন SHAP আউটপুটের জন্য হেডার টেক্সট প্রদর্শন করব:
 ```python
 st.header('SHAP output')
 ```
 
-The XGBoost model is then built by using the `load_model` function that was just implemented above. Finally, 
+
+XGBoost মডেলটি 'load_model' ফাংশন ব্যবহার করে তৈরি করা হয়েছে যা উপরে প্রয়োগ করা হয়েছে। অবশেষে,
 ```python
 # train XGBoost model
 X,y = load_data()
@@ -176,7 +178,7 @@ X_display,y_display = shap.datasets.adult(display=True)
 model = load_model(X, y)
 ```
 
-Here, we'll compute the SHAP values, which are then used to create the Waterfall and Beeswarm plots.
+এখানে, আমরা SHAP মানগুলি গণনা করব, যা ওয়াটারফল এবং বিস্বার্ম প্লটস তৈরি করতে ব্যবহৃত হয়।
 ```python
 # compute SHAP values
 explainer = shap.Explainer(model, X)
@@ -188,7 +190,7 @@ with st.expander('Beeswarm plot'):
     st_shap(shap.plots.beeswarm(shap_values), height=300)
 ```
 
-Finally, the Tree SHAP algorithms is used to explain the output of ensemble tree models via the `shap.TreeExplainer` command and visualized via the `shap.force_plot` command:
+অবশেষে, Tree SHAP অ্যালগরিদমগুলি `shap.TreeExplainer` কমান্ডের মাধ্যমে এনসেম্বল ট্রি মডেলের আউটপুট ব্যাখ্যা করতে ব্যবহৃত হয় এবং `shap.force_plot` কমান্ডের মাধ্যমে ভিজ্যুয়ালাইজ করা হয়:
 ```python
 explainer = shap.TreeExplainer(model)
 shap_values = explainer.shap_values(X)
@@ -200,6 +202,6 @@ with st.expander('Force plot'):
     st_shap(shap.force_plot(explainer.expected_value, shap_values[:1000,:], X_display.iloc[:1000,:]), height=400, width=1000)
 ```
 
-## Further reading
+## আরও পড়া
 - [`streamlit-shap`](https://github.com/snehankekre/streamlit-shap)
 - [SHAP](https://github.com/slundberg/shap)

From c2b76726f4e516305291c25619231bf0548e9e41 Mon Sep 17 00:00:00 2001
From: Ujjayanta <aprajit09041996@gmail.com>
Date: Sun, 19 Mar 2023 22:15:14 +0100
Subject: [PATCH 30/48] Update Day29.md

---
 content/Day29.md | 36 ++++++++++++++++++------------------
 1 file changed, 18 insertions(+), 18 deletions(-)

diff --git a/content/Day29.md b/content/Day29.md
index 294c71a..cd11aa4 100644
--- a/content/Day29.md
+++ b/content/Day29.md
@@ -1,32 +1,32 @@
-# How to make a zero-shot learning text classifier using Hugging Face and Streamlit
+# হাগিংফেস এবং স্ট্রিমলিট ব্যবহার করে কীভাবে একটি জিরো-শট লার্নিং টেক্সট ক্লাসিফায়ার তৈরি করবেন
 
-In today's challenge, [Charly Wargnier](https://twitter.com/DataChaz) will walk us through the process of developing a zero-shot learning text classifier using Hugging Face and Streamlit.
+আজকের চ্যালেঞ্জে, [চার্লি ওয়ার্গনিয়ার](https://twitter.com/DataChaz) আমাদেরকে হাগিং ফেস এবং স্ট্রিমলিট ব্যবহার করে শূন্য-শট শেখার পাঠ্য শ্রেণিবিন্যাস তৈরির প্রক্রিয়ার মধ্য দিয়ে নিয়ে যাবে।
 
-## Introduction
+## ভূমিকা
 
-Hey Streamliters!
+স্ট্রিমলিটাররা!
 
-Today I'm excited to have the opportunity to contribute to the 30DaysofStreamlit challenge via this hands-on tutorial! 🎈
+আজ আমি এই হ্যান্ডস-অন টিউটোরিয়ালের মাধ্যমে 30DaysofStreamlit চ্যালেঞ্জে অবদান রাখার সুযোগ পেয়ে উত্তেজিত! 🎈
 
-## What are we building?
+## আমরা কি নির্মাণ করছি?
 
-We will create a zero-shot learning text classifier using Hugging Face's API inference and Distilbart!
+আমরা হাগিংফেস এর API অনুমান এবং ডিস্টিলবার্ট  ব্যবহার করে একটি জিরো-শট লার্নিং টেক্সট ক্লাসিফায়ার তৈরি করব!
 
-You will have the mighty power to classify keyphrases on-the-fly, fast, and without pre ML training!
+উড়ন্ত, দ্রুত, এবং প্রি-এমএল প্রশিক্ষণ ছাড়াই মূল বাক্যাংশগুলিকে শ্রেণীবদ্ধ করার প্রবল ক্ষমতা আপনার থাকবে!
 
-Create classifying labels, paste your keyphrases, and you're off!
+শ্রেণীবদ্ধ লেবেল তৈরি করুন, আপনার মূল বাক্যাংশ পেস্ট করুন, এবং আপনি বন্ধ!
 
-You can set these labels anything, e.g.:
+আপনি এই লেবেলগুলি যেকোনো কিছু সেট করতে পারেন, যেমন:
 
-- Positive, Negative and Neutral for sentiment analysis
-- Angry, Happy, Emotional for emotion analysis
-- Navigational, Transactional, Informational for intent classification purposes
-- Your product range  (bags, shoes, boots etc.)
+- অনুভূতি বিশ্লেষণের জন্য ইতিবাচক, নেতিবাচক এবং নিরপেক্ষ
+- আবেগ বিশ্লেষণের জন্য রাগান্বিত, খুশি, আবেগপ্রবণ
+- নেভিগেশনাল, লেনদেনমূলক, উদ্দেশ্য শ্রেণীবিভাগের উদ্দেশ্যে তথ্যগত
+- আপনার পণ্য পরিসীমা (ব্যাগ, জুতা, বুট ইত্যাদি)
 
-You decide! 
+তুমি ঠিক কর!
 
-Excited? Let's dive in! 
+উত্তেজিত? এর মধ্যে ডুব দেওয়া যাক!
 
-## Read the full blog
-👉 [Read the full blog](https://www.charlywargnier.com/post/how-to-create-a-zero-shot-learning-text-classifier-using-hugging-face-and-streamlit)
+## সম্পূর্ণ ব্লগ পড়ুন
+👉 [সম্পূর্ণ ব্লগ পড়ুন](https://www.charlywargnier.com/post/how-to-create-a-zero-shot-learning-text-classifier-using-hugging-face-and-streamlit)
 

From fb55a471fbd080a5425d2c2f5387b0869ba0a78a Mon Sep 17 00:00:00 2001
From: Ujjayanta <aprajit09041996@gmail.com>
Date: Sun, 19 Mar 2023 22:28:36 +0100
Subject: [PATCH 31/48] Update Day3.md

---
 content/Day3.md | 53 +++++++++++++++++++++++++------------------------
 1 file changed, 27 insertions(+), 26 deletions(-)

diff --git a/content/Day3.md b/content/Day3.md
index d24dcce..657b41a 100644
--- a/content/Day3.md
+++ b/content/Day3.md
@@ -1,25 +1,25 @@
 # st.button
 
-`st.button` allows the display of a button widget.
+`st.button` একটি বোতাম উইজেট প্রদর্শনের অনুমতি দেয়।
 
-## What we're building?
+## আমরা কি নির্মাণ করছি?
 
-A simple app that performs conditionally prints out alternative messages depending on whether the button was pressed or not.
+একটি সাধারণ অ্যাপ যা শর্তসাপেক্ষে সঞ্চালিত করে বিকল্প বার্তাগুলিকে প্রিন্ট আউট করে তা নির্ভর করে বোতামটি চাপানো হয়েছে কি না।
 
-Flow of the app:
+অ্যাপের প্রবাহ:
 
-1. By default, the app prints `Goodbye`
-2. Upon clicking on the button, the app displays the alternative message `Why hello there`
+1. ডিফল্টরূপে, অ্যাপটি `গুডবাই` প্রিন্ট করে
+2. বাটন ক্লিক করার পরে, অ্যাপটি 'কেন হ্যালো সেখানে' বিকল্প বার্তা প্রদর্শন করে
 
-## Demo app
+## ডেমো অ্যাপ
 
-The deployed Streamlit app should look something like the one shown in the below link:
+স্থাপন করা স্ট্রিমলিট অ্যাপটি নীচের লিঙ্কে দেখানোর মতো দেখতে হবে: 
 
-[![Streamlit App](https://static.streamlit.io/badges/streamlit_badge_black_white.svg)](https://share.streamlit.io/dataprofessor/st.button/)
+[![স্ট্রিমলিট অ্যাপ](https://static.streamlit.io/badges/streamlit_badge_black_white.svg)](https://share.streamlit.io/dataprofessor/st.button/)
 
-## Code
+## কোড
 
-Here's the code to implement the above mentioned app:
+উপরে উল্লিখিত অ্যাপটি বাস্তবায়ন করার কোড এখানে:
 
 ```python
 import streamlit as st
@@ -32,21 +32,21 @@ else:
      st.write('Goodbye')
 ```
 
-## Line-by-line explanation
+## লাইন-বাই-লাইন ব্যাখ্যা
 
-The very first thing to do when creating a Streamlit app is to start by importing the `streamlit` library as `st` like so:
+স্ট্রিমলিট অ্যাপ তৈরী করার জন্য প্রথম জিনিসটি হলো `streamlit` লাইব্রেরি `st` হিসেবে ইম্পোর্ট করা:
 
 ```python
 import streamlit as st
 ```
 
-This is followed by creating a header text for the app:
+এটি অ্যাপের জন্য একটি শিরোনাম পাঠ্য তৈরি করে অনুসরণ করা হয়:
 
 ```python
 st.header('st.button')
 ```
 
-Next, we will use conditional statements `if` and `else` for printing alternative messages.
+পরবর্তী, আমরা বিকল্প বার্তা প্রিন্ট করার জন্য শর্তসাপেক্ষ বিবৃতি ব্যবহার করব `if` এবং `else`।
 
 ```python
 if st.button('Say hello'):
@@ -55,33 +55,34 @@ else:
      st.write('Goodbye')
 ```
 
-As we can see from the above code box, the `st.button()` command accepts the `label` input argument of `Say hello`, which is the text that the button displays.
+আমরা উপরের কোড বক্স থেকে দেখতে পাচ্ছি, `st.button()` কমান্ডটি `সে হ্যালো` এর `লেবেল` ইনপুট আর্গুমেন্ট গ্রহণ করে, যা বোতামটি প্রদর্শন করে এমন পাঠ্য।
 
-The `st.write` command is used to print text messages of either `Why hello there` or `Goodbye` depending on whether the button was clicked or not, which is implemented via:
+`st.write` কমান্ডটি `কেন হ্যালো সেখানে` বা `গুডবাই` এর টেক্সট মেসেজ প্রিন্ট করতে ব্যবহার করা হয় বোতামটি ক্লিক করা হয়েছে কি না তার উপর নির্ভর করে, যা এর মাধ্যমে প্রয়োগ করা হয়:
 
 
 ```python
 st.write('Why hello there')
 ```
 
-and
+এবং
 
 ```python
 st.write('Goodbye')
 ```
 
-It is important to note that the above `st.write` statements are placed under the `if` and `else` conditions in order to perform the above mentioned process of alternative displaying of messages
+এটি লক্ষ করা গুরুত্বপূর্ণ যে উপরের `st.write` বিবৃতিগুলিকে `if` এবং `else` শর্তের অধীনে বার্তাগুলির বিকল্প প্রদর্শনের উপরে উল্লিখিত প্রক্রিয়া সম্পাদন করার জন্য স্থাপন করা হয়েছে
 
-## Next steps
+## পরবর্তী পদক্ষেপ
 
-Now that you have created the Streamlit app locally, it's time to deploy it to [Streamlit Community Cloud](https://streamlit.io/cloud) as will be explained soon in an upcoming challenge.
+এখন যেহেতু আপনি স্থানীয়ভাবে স্ট্রিমলিট অ্যাপ তৈরি করেছেন, এটিকে [স্ট্রিমলিট কমিউনিটি ক্লাউড](https://streamlit.io/cloud) এ স্থাপন করার সময় এসেছে যা একটি আসন্ন চ্যালেঞ্জে শীঘ্রই ব্যাখ্যা করা হবে।
 
-Because this is the first week of your challenge, we provide the full code (as shown in the code box above) and solution (the demo app) right inside this webpage.
+কারণ এটি আপনার চ্যালেঞ্জের প্রথম সপ্তাহ, আমরা এই ওয়েবপৃষ্ঠার ভিতরেই সম্পূর্ণ কোড (উপরের কোড বক্সে দেখানো হয়েছে) এবং সমাধান (ডেমো অ্যাপ) প্রদান করি।
 
-Moving forward in the next challenges, it is recommended that you first try implementing the Streamlit app yourself.
+পরবর্তী চ্যালেঞ্জগুলিতে এগিয়ে যাওয়ার জন্য, আপনাকে প্রথমে স্ট্রিমলিট অ্যাপটি প্রয়োগ করার চেষ্টা করার পরামর্শ দেওয়া হচ্ছে।
 
-Don't worry if you get stuck, you can always take a peek at the solution.
+আপনি আটকে গেলে চিন্তা করবেন না, আপনি সবসময় সমাধানটি উঁকি দিতে পারেন।
 
-## References
+## তথ্যসূত্র
+
+স্ট্রিমলিট API ডকুমেন্টেশনে [`st.button`](https://docs.streamlit.io/library/api-reference/widgets/st.button) সম্পর্কে পড়ুন।
 
-Read about [`st.button`](https://docs.streamlit.io/library/api-reference/widgets/st.button) in the Streamlit API Documentation.

From 5991d3c8447a81476d7fe900859a8064d35e8872 Mon Sep 17 00:00:00 2001
From: Ujjayanta <aprajit09041996@gmail.com>
Date: Sun, 19 Mar 2023 22:36:37 +0100
Subject: [PATCH 32/48] Update Day30.md

---
 content/Day30.md | 58 ++++++++++++++++++++++++------------------------
 1 file changed, 29 insertions(+), 29 deletions(-)

diff --git a/content/Day30.md b/content/Day30.md
index 3bc0dbe..e2ae2d6 100644
--- a/content/Day30.md
+++ b/content/Day30.md
@@ -1,35 +1,35 @@
-# The Art of Creating Streamlit Apps
+# স্ট্রিমলিট অ্যাপ তৈরির শিল্প
 
-Today's Day 30 of the *#30DaysOfStreamlit* challenge. Congratulations on making this far in the challenge.
+*#30DaysOfStreamlit* চ্যালেঞ্জের আজকের দিন ৩০। অভিনন্দন এই চ্যালেঞ্জে এতদূর গড়ার জন্য।
 
-In this tutorial, we're going to put our newfound knowledge from this learning challenge to create Streamlit apps to solve real-world problem.
+এই টিউটোরিয়ালে, আমরা বাস্তব-বিশ্বের সমস্যা সমাধানের জন্য স্ট্রিমলিট অ্যাপস তৈরি করার জন্য এই শেখার চ্যালেঞ্জ থেকে আমাদের নতুন জ্ঞান রাখতে যাচ্ছি।
 
-## Real-world problem
+## বাস্তব বিশ্বের সমস্যা
 
-As a content creator, having access to thumbnail images from YouTube videos are useful resources for social promotion and content creation.
+একটি বিষয়বস্তু নির্মাতা হিসাবে, ইউটিউব  ভিডিও থেকে থাম্বনেইল চিত্রগুলিতে অ্যাক্সেস থাকা সামাজিক প্রচার এবং সামগ্রী তৈরির জন্য দরকারী সংস্থান।
 
-Let's figure out how we're going to tackle this problem and build a Streamlit app.
+আসুন আমরা কীভাবে এই সমস্যাটি মোকাবেলা করতে যাচ্ছি এবং একটি স্ট্রিমলিট অ্যাপ তৈরি করব তা খুঁজে বের করা যাক।
 
-## Solution
+## সমাধান
 
-Today, we're going to build `yt-img-app`, which is a Streamlit app that can extract thumbnail images from YouTube videos.
+আজ, আমরা `yt-img-app` তৈরি করতে যাচ্ছি, যেটি একটি স্ট্রিমলিট অ্যাপ যা ইউটিউব  ভিডিও থেকে থাম্বনেইল ছবি বের করতে পারে।
 
-In a nutshell, here's the 3 simple steps that we want the Streamlit app to do:
+সংক্ষেপে, এখানে ৩টি সহজ পদক্ষেপ যা আমরা স্ট্রিমলিট অ্যাপটি করতে চাই:
 
-1. Accept a YouTube URL as input from users
-2. Perform text processing of the URL to extract the unique YouTube video ID
-3. Use the YouTube video ID as an input to a custom function that retrieves and displays the thumbnail image from YouTube videos
+১. ব্যবহারকারীদের কাছ থেকে ইনপুট হিসাবে একটি ইউটিউব URL গ্রহণ করুন৷
+২. ইউনিক ইউটিউব ভিডিও আইডি এক্সট্র্যাক্ট করতে URL-এর টেক্সট প্রসেসিং করুন
+৩. একটি কাস্টম ফাংশনে ইনপুট হিসাবে ইউটিউব ভিডিও আইডি ব্যবহার করুন যা ইউটিউব ভিডিওগুলি থেকে থাম্বনেইল চিত্র পুনরুদ্ধার করে এবং প্রদর্শন করে
 
-## Instructions
+## নির্দেশনা
 
-To get started in using the Streamlit app, copy and paste a YouTube URL into the input text box.
+স্ট্রিমলিট অ্যাপ ব্যবহার শুরু করতে, ইনপুট টেক্সট বক্সে একটি ইউটিউব URL কপি করে পেস্ট করুন।
 
-## Demo app
+## ডেমো অ্যাপ
 
-[![Streamlit App](https://static.streamlit.io/badges/streamlit_badge_black_white.svg)](https://share.streamlit.io/dataprofessor/yt-img-app/)
+[![স্ট্রিমলিট অ্যাপ](https://static.streamlit.io/badges/streamlit_badge_black_white.svg)](https://share.streamlit.io/dataprofessor/yt-img-app/)
 
-## Code
-Here's how to build the `yt-img-app` Streamlit app:
+## কোড
+এখানে কিভাবে `yt-img-app` Streamlit অ্যাপ তৈরি করবেন:
 ```python
 import streamlit as st
 
@@ -65,18 +65,18 @@ else:
   st.write('☝️ Enter URL to continue ...')
 ```
 
-## Line-by-line explanation
-The very first thing to do when creating a Streamlit app is to start by importing the `streamlit` library as `st` like so:
+## লাইন-বাই-লাইন ব্যাখ্যা
+একটি স্ট্রিমলিট অ্যাপ তৈরি করার সময় প্রথমেই যা করতে হবে তা হল `streamlit` লাইব্রেরিকে `st` এর মতো আমদানি করে শুরু করা:
 ```python
 import streamlit as st
 ```
 
-Next, we display the app's title and accompanying header:
+এর পরে, আমরা অ্যাপের শিরোনাম এবং সহকারী শিরোনাম প্রদর্শন করি:
 ```python
 st.title('🖼️ yt-img-app')
 st.header('YouTube Thumbnail Image Extractor App')
 ```
-While we're at it, we'll might as well throw in an About expandable box.
+আমরা এটিতে থাকাকালীন, আমরা একটি সম্প্রসারণযোগ্য বাক্স সম্পর্কেও নিক্ষেপ করতে পারি।
 ```python
 with st.expander('About this app'):
   st.write('This app retrieves the thumbnail image from a YouTube video.')
@@ -90,12 +90,12 @@ selected_img_quality = st.sidebar.selectbox('Select image quality', ['Max', 'Hig
 img_quality = img_dict[selected_img_quality]
 ```
 
-An input text box is displayed to accept user input on the YouTube video URL to use for extracting the image from.
+ইউটিউব ভিডিও URL-এ ব্যবহারকারীর ইনপুট গ্রহণ করার জন্য একটি ইনপুট টেক্সট বক্স প্রদর্শিত হয় যা থেকে ছবিটি বের করার জন্য ব্যবহার করা হয়।
 ```python
 yt_url = st.text_input('Paste YouTube URL', 'https://youtu.be/JwSS70SZdyM')
 ```
 
-A custom function for performing text processing of the input URL.
+ইনপুট URL-এর পাঠ্য প্রক্রিয়াকরণের জন্য একটি কাস্টম ফাংশন।
 ```python
 def get_ytid(input_url):
   if 'youtu.be' in input_url:
@@ -105,7 +105,7 @@ def get_ytid(input_url):
   return ytid
 ```
 
-Finally, we use flow control to determine whether to display a reminder to enter the URL (i.e. as in the `else` statement) or to display the YouTube thumbnail image (i.e. as in the `if` statement).
+অবশেষে, URL প্রবেশ করার জন্য একটি অনুস্মারক প্রদর্শন করা হবে কিনা তা নির্ধারণ করতে আমরা প্রবাহ নিয়ন্ত্রণ ব্যবহার করি (যেমন `else` বিবৃতিতে) অথবা ইউটিউব থাম্বনেইল চিত্র প্রদর্শন করতে (যেমন `if` বিবৃতিতে)।
 ```python
 # Display YouTube thumbnail image
 if yt_url != '':
@@ -118,10 +118,10 @@ else:
   st.write('☝️ Enter URL to continue ...')
 ```
 
-## Summary
+## সারসংক্ষেপ
 
-In summary, we have seen that in the creation of any Streamlit app, we normally start by first identifying and defining the problem. Next, we devise a solution to tackle the problem by breaking it down into the granular steps, which we implement in the Streamlit app. 
+সংক্ষেপে, আমরা দেখেছি যে কোনও স্ট্রিমলিট অ্যাপ তৈরি করার সময়, আমরা সাধারণত প্রথমে সমস্যাটি সনাক্ত এবং সংজ্ঞায়িত করে শুরু করি। এরপরে, আমরা স্ট্রিমলিট অ্যাপে প্রয়োগ করি এমন দানাদার ধাপে বিভক্ত করে সমস্যাটি মোকাবেলা করার জন্য একটি সমাধান তৈরি করি।
 
-Here, we also have to determine which data or information that we need as input from users, the approach and method to use in processing the user input in order to produce the final desired output.
+এখানে, আমাদের ব্যবহারকারীদের কাছ থেকে ইনপুট হিসাবে আমাদের কোন ডেটা বা তথ্য প্রয়োজন তা নির্ধারণ করতে হবে, চূড়ান্ত পছন্দসই আউটপুট তৈরি করার জন্য ব্যবহারকারীর ইনপুট প্রক্রিয়াকরণে ব্যবহার করার পদ্ধতি এবং পদ্ধতি।
 
-Hope you enjoyed this tutorial, Happy Streamlit-ing!
+আশা করি আপনি এই টিউটোরিয়ালটি উপভোগ করেছেন, হ্যাপি স্ট্রিমলিটিং! 

From a1056ea4b358c3af7704bd14dca8e0b0b5690bc8 Mon Sep 17 00:00:00 2001
From: Ujjayanta <aprajit09041996@gmail.com>
Date: Sun, 19 Mar 2023 22:39:05 +0100
Subject: [PATCH 33/48] Update Day4.md

---
 content/Day4.md | 8 ++++----
 1 file changed, 4 insertions(+), 4 deletions(-)

diff --git a/content/Day4.md b/content/Day4.md
index f9461e6..50adc63 100644
--- a/content/Day4.md
+++ b/content/Day4.md
@@ -1,7 +1,7 @@
-# Building Streamlit apps with Ken Jee
+# কেন জীর সাথে স্ট্রিমলিট অ্যাপ তৈরি করা
 
-## Watch Ken's video
+## কেনের ভিডিও দেখুন
 
-Let's follow along and watch how [Ken Jee](https://www.youtube.com/c/KenJee1) builds a Streamlit app in this video:
+আসুন অনুসরণ করি এবং এই ভিডিওতে কীভাবে [কেন জী](https://www.youtube.com/c/KenJee1) একটি স্ট্রিমলিট অ্যাপ তৈরি করে দেখুন:
 
-[![Data Science Portfolio Project from Scratch](https://img.youtube.com/vi/Yk-unX4KnV4/0.jpg)](<https://www.youtube.com/watch?v=Yk-unX4KnV4>)]
+[![ স্ক্র্যাচ থেকে ডেটা সায়েন্স পোর্টফোলিও প্রকল্প](https://img.youtube.com/vi/Yk-unX4KnV4/0.jpg)](<https://www.youtube.com/watch?v=Yk- unX4KnV4>)]

From 465a674dbd791ad9f4634fc5f6f6fcf9d31ec67a Mon Sep 17 00:00:00 2001
From: Ujjayanta <aprajit09041996@gmail.com>
Date: Sun, 19 Mar 2023 22:45:34 +0100
Subject: [PATCH 34/48] Update Day5.md

---
 content/Day5.md | 74 ++++++++++++++++++++++++-------------------------
 1 file changed, 37 insertions(+), 37 deletions(-)

diff --git a/content/Day5.md b/content/Day5.md
index d3356d0..26a06bd 100644
--- a/content/Day5.md
+++ b/content/Day5.md
@@ -1,29 +1,29 @@
 # st.write
 
-`st.write` allows writing text and arguments to the Streamlit app.
+`st.write` স্ট্রিমলিট অ্যাপে টেক্সট এবং আর্গুমেন্ট লেখার অনুমতি দেয়।
 
-In addition to being able to display text, the following can also be displayed via the `st.write()` command:
+পাঠ্য প্রদর্শন করতে সক্ষম হওয়ার পাশাপাশি, নিম্নলিখিতগুলি `st.write()` কমান্ডের মাধ্যমেও প্রদর্শিত হতে পারে:
 
 
-- Prints strings; works like `st.markdown()`
-- Displays a Python `dict`
-- Displays `pandas` DataFrame can be displayed as a table
-- Plots/graphs/figures from `matplotlib`, `plotly`, `altair`, `graphviz`, `bokeh`
-- And more (see [st.write on API docs](https://docs.streamlit.io/library/api-reference/write-magic/st.write))
+- প্রিন্ট স্ট্রিং; `st.markdown()` এর মতো কাজ করে
+- একটি পাইথন `dict` প্রদর্শন করে
+- প্রদর্শন করে `pandas` ডেটাফ্রেমকে টেবিল হিসেবে প্রদর্শন করা যেতে পারে
+- `matplotlib`, `plotly`, `altair`, `graphviz`, `bokeh` থেকে প্লট/গ্রাফ/চিত্র
+- এবং আরও (দেখুন [এপিআই ডক্সে st.write](https://docs.streamlit.io/library/api-reference/write-magic/st.write))
 
-## What we're building?
+## আমরা কি নির্মাণ করছি?
 
-A simple app showing the various ways on how to use the `st.write()` command for displaying text, numbers, DataFrames and plots.
+পাঠ্য, সংখ্যা, ডেটাফ্রেম এবং প্লট প্রদর্শনের জন্য `st.write()` কমান্ড কীভাবে ব্যবহার করতে হয় তার বিভিন্ন উপায় দেখানো একটি সাধারণ অ্যাপ।
 
-## Demo app
+## ডেমো অ্যাপ
 
-The deployed Streamlit app should look something like the one shown in the below link:
+স্থাপন করা স্ট্রিমলিট অ্যাপটি নীচের লিঙ্কে দেখানোর মতো দেখতে হবে:
 
-[![Streamlit App](https://static.streamlit.io/badges/streamlit_badge_black_white.svg)](https://share.streamlit.io/dataprofessor/st.write/)
+[![স্ট্রিমলিট অ্যাপ](https://static.streamlit.io/badges/streamlit_badge_black_white.svg)](https://share.streamlit.io/dataprofessor/st.write/)
 
-## Code
+## কোড
 
-Here's how to use st.write:
+এখানে কিভাবে st.write ব্যবহার করবেন:
 
 ```python
 import numpy as np
@@ -63,36 +63,36 @@ c = alt.Chart(df2).mark_circle().encode(
 st.write(c)
 ```
 
-## Line-by-line explanation
+## লাইন-বাই-লাইন ব্যাখ্যা
 
-The very first thing to do when creating a Streamlit app is to start by importing the `streamlit` library as `st` like so:
+একটি স্ট্রিমলিট অ্যাপ তৈরি করার সময় প্রথমেই যা করতে হবে তা হল `streamlit` লাইব্রেরিকে `st` এর মতো আমদানি করে শুরু করা:
 
 ```python
 import streamlit as st
 ```
 
-This is followed by creating a header text for the app:
+এটি অ্যাপের জন্য একটি শিরোনাম পাঠ্য তৈরি করে অনুসরণ করা হয়:
 
 ```python
 st.header('st.write')
 ```
 
-**Example 1**
-Its basic use case is to display text and Markdown-formatted text:
+**উদাহরণ 1**
+এর মৌলিক ব্যবহারের ক্ষেত্রে পাঠ্য এবং মার্কডাউন-ফরম্যাট করা পাঠ্য প্রদর্শন করা হয়:
 
 ```python
 st.write('Hello, *World!* :sunglasses:')
 ```
 
-**Example 2**
-As mentioned above, it can also be used to display other data formats such as numbers:
+**উদাহরণ 2**
+উপরে উল্লিখিত হিসাবে, এটি অন্যান্য ডেটা বিন্যাস যেমন সংখ্যা প্রদর্শন করতে ব্যবহার করা যেতে পারে:
 
 ```python
 st.write(1234)
 ```
 
-**Example 3**
-DataFrames can also be displayed as follows:
+**উদাহরণ ৩**
+ডাটাফ্রেম এছাড়াও নিম্নলিখিত হিসাবে প্রদর্শিত হতে পারে:
 
 ```python
 df = pd.DataFrame({
@@ -102,15 +102,15 @@ df = pd.DataFrame({
 st.write(df)
 ```
 
-**Example 4**
-You can pass in multiple arguments:
+**উদাহরণ ৪**
+আপনি একাধিক আর্গুমেন্ট পাস করতে পারেন:
 
 ```python
 st.write('Below is a DataFrame:', df, 'Above is a dataframe.')
 ```
 
-**Example 5**
-Finally, you can also display plots as well by passing it to a variable as follows:
+**উদাহরণ ৫**
+অবশেষে, আপনি নিম্নরূপ একটি ভেরিয়েবলে পাস করে প্লটগুলিও প্রদর্শন করতে পারেন:
 
 ```python
 df2 = pd.DataFrame(
@@ -121,25 +121,25 @@ c = alt.Chart(df2).mark_circle().encode(
 st.write(c)
 ```
 
-## Demo app
+## ডেমো অ্যাপ
 
-The deployed Streamlit app should look something like the one shown in the below link:
+স্থাপন করা স্ট্রিমলিট অ্যাপটি নীচের লিঙ্কে দেখানোর মতো দেখতে হবে:
 
-[![Streamlit App](https://static.streamlit.io/badges/streamlit_badge_black_white.svg)](https://share.streamlit.io/dataprofessor/st.write/)
+[![স্ট্রিমলিট অ্যাপ](https://static.streamlit.io/badges/streamlit_badge_black_white.svg)](https://share.streamlit.io/dataprofessor/st.write/)
 
-## Next steps
+## পরবর্তী পদক্ষেপ
 
-Now that you have created the Streamlit app locally, it's time to deploy it to [Streamlit Community Cloud](https://streamlit.io/cloud) as will be explained soon in an upcoming challenge.
+এখন যেহেতু আপনি স্থানীয়ভাবে স্ট্রিমলিট অ্যাপ তৈরি করেছেন, এটিকে [স্ট্রীমলিট কমিউনিটি ক্লাউড](https://streamlit.io/cloud) এ স্থাপন করার সময় এসেছে যা একটি আসন্ন চ্যালেঞ্জে শীঘ্রই ব্যাখ্যা করা হবে।
 
-Because this is the first week of your challenge, we provide the full code (as shown in the code box above) and solution (the demo app) right inside this webpage.
+কারণ এটি আপনার চ্যালেঞ্জের প্রথম সপ্তাহ, আমরা এই ওয়েবপৃষ্ঠার ভিতরেই সম্পূর্ণ কোড (উপরের কোড বক্সে দেখানো হয়েছে) এবং সমাধান (ডেমো অ্যাপ) প্রদান করি।
 
-Moving forward in the next challenges, it is recommended that you first try implementing the Streamlit app yourself.
+পরবর্তী চ্যালেঞ্জগুলিতে এগিয়ে যাওয়ার জন্য, আপনাকে প্রথমে Streamlit অ্যাপটি প্রয়োগ করার চেষ্টা করার পরামর্শ দেওয়া হচ্ছে।
 
-Don't worry if you get stuck, you can always take a peek at the solution.
+আপনি আটকে গেলে চিন্তা করবেন না, আপনি সবসময় সমাধানটি উঁকি দিতে পারেন।
 
-## Further reading
+## আরও পড়া
 
-In addition to [`st.write`](https://docs.streamlit.io/library/api-reference/write-magic/st.write), you can explore the other ways of displaying text:
+[`st.write`](https://docs.streamlit.io/library/api-reference/write-magic/st.write) ছাড়াও, আপনি পাঠ্য প্রদর্শনের অন্যান্য উপায়গুলি অন্বেষণ করতে পারেন:
 
 - [`st.markdown`](https://docs.streamlit.io/library/api-reference/text/st.markdown)
 - [`st.header`](https://docs.streamlit.io/library/api-reference/text/st.header)

From 64f0a786767d9c43ab01399ae2bcc428df63304b Mon Sep 17 00:00:00 2001
From: Ujjayanta <aprajit09041996@gmail.com>
Date: Sun, 19 Mar 2023 22:56:05 +0100
Subject: [PATCH 35/48] Update Day6.md

---
 content/Day6.md | 37 +++++++++++++++++++------------------
 1 file changed, 19 insertions(+), 18 deletions(-)

diff --git a/content/Day6.md b/content/Day6.md
index 818e779..f40c17b 100644
--- a/content/Day6.md
+++ b/content/Day6.md
@@ -1,34 +1,35 @@
-# Uploading your Streamlit app to GitHub
+# # গিটহাবে আপনার স্ট্রিমলিট অ্যাপ আপলোড 
 
-## GitHub
 
-Git is a software for keeping track of all changes made to code (i.e. version control). GitHub is a Git repository hosting service that makes data and code publicly available on the web, which allows team collaboration and allow others to contribute to the repo.
+## গিটহাব
 
-Housing your Streamlit app in a GitHub repository will allow apps to be deployed to the cloud (the next challenge).
+গিট হল একটি সফ্টওয়্যার যা কোডে করা সমস্ত পরিবর্তনের ট্র্যাক রাখার জন্য (যেমন সংস্করণ নিয়ন্ত্রণ)। গিটহাব হল একটি গিট রিপোজিটরি হোস্টিং পরিষেবা যা ওয়েবে সর্বজনীনভাবে ডেটা এবং কোড উপলব্ধ করে, যা টিম সহযোগিতার অনুমতি দেয় এবং অন্যদের রেপোতে অবদান রাখার অনুমতি দেয়।
 
-## Sign up for GitHub
+আপনার স্ট্রিমলিট অ্যাপটিকে একটি গিটহাব সংগ্রহস্থলে রাখা অ্যাপগুলিকে ক্লাউডে স্থাপন করার অনুমতি দেবে (পরবর্তী চ্যালেঞ্জ)।
 
-Firstly, sign up for a [GitHub](https://github.com/) account.
+## গিটহাব-এর জন্য সাইন আপ করুন
 
-## Create a GitHub repository
+প্রথমত, একটি [গিটহাব](https://github.com/) অ্যাকাউন্টের জন্য সাইন আপ করুন।
 
-Follow the following steps to create a GitHub repository:
-- In the top right hand corner, click on the **"+"** icon which should reveal a drop-down menu, then click on **"New repository"** (*Figure 1*).
+## একটি গিটহাব সংগ্রহস্থল তৈরি করুন
 
-- This should bring to a new webpage called **"Create a new repository"**. Under the **"Repository name"** field, enter a name for your repository, for example, `helloworld` (***Figure 2***).
+একটি গিটহাব সংগ্রহস্থল তৈরি করতে নিম্নলিখিত পদক্ষেপগুলি অনুসরণ করুন:
+- উপরের ডানদিকের কোণায়, **"+"** আইকনে ক্লিক করুন যা একটি ড্রপ-ডাউন মেনু প্রকাশ করবে, তারপরে **"নতুন সংগ্রহস্থল"** (*চিত্র 1*) এ ক্লিক করুন।
 
-- Under the **"Initialize this repository with:"** field, tick on **"Add a README file"**.
+- এটি **"একটি নতুন সংগ্রহস্থল তৈরি করুন"** নামে একটি নতুন ওয়েবপেজে আনতে হবে। **"রিপোজিটরি নাম"** ক্ষেত্রের অধীনে, আপনার সংগ্রহস্থলের জন্য একটি নাম লিখুন, উদাহরণস্বরূপ, `হ্যালোওয়ার্ল্ড` (***চিত্র 2***)।
 
-- Finally, click on **"Create repository"** (Figure 3).
+- **"এই রিপোজিটরিটি দিয়ে শুরু করুন:"** ফিল্ডের অধীনে, **"একটি রিডমি  ফাইল যোগ করুন"** এ টিক দিন।
 
-Your newly created repository will be available at `https://github.com/dataprofessor/helloworld` where `dataprofessor` is the username and `helloworld` is the repository name.
+- অবশেষে, **"রিপোজিটরি তৈরি করুন"** (চিত্র ৩) এ ক্লিক করুন।
 
-Below is the screenshot of the newly created repo (Figure 4):
+আপনার নতুন তৈরি করা সংগ্রহস্থল `https://github.com/dataprofessor/helloworld`-এ উপলব্ধ হবে যেখানে `dataprofessor` হল ব্যবহারকারীর নাম এবং `helloworld` হল সংগ্রহস্থলের নাম।
 
-## Upload files to the GitHub repo
+নীচে নতুন তৈরি রেপোর স্ক্রিনশট (চিত্র ৪):
 
-Slightly above the file table and adjacent to the green **Code** button, click on **Add file** > **Upload files** (Figure 5).
+## গিটহাব রেপোতে ফাইল আপলোড করুন
 
-This will bring you to a new webpage where the central box says ***Drag files here to add them to your repository*** and **choose your files**, which you can either drag-and-drop files into this box or click on the **choose your files** link to choose files from your local computer.
+ফাইল টেবিলের সামান্য উপরে এবং সবুজ **কোড** বোতামের পাশে, **ফাইল যোগ করুন** > **ফাইল আপলোড** (চিত্র 5) এ ক্লিক করুন।
 
-Click on **Commit changes** to proceed further (Figure 6).
+এটি আপনাকে একটি নতুন ওয়েবপেজে নিয়ে আসবে যেখানে কেন্দ্রীয় বাক্সে বলা হয়েছে ***Drag files here to add them to your repository*** এবং **আপনার ফাইলগুলি চয়ন করুন**, যেটি আপনি এই বাক্সে ফাইলগুলিকে টেনে-এন্ড-ড্রপ করতে পারেন অথবা আপনার স্থানীয় কম্পিউটার থেকে ফাইলগুলি চয়ন করতে **choose your files** লিঙ্কটিতে ক্লিক করুন৷
+
+আরও এগিয়ে যেতে **Commit changes**-এ ক্লিক করুন (চিত্র 6)।

From c7a36f4b8d594ded4eafea7807b469e76ba291ea Mon Sep 17 00:00:00 2001
From: Ujjayanta <aprajit09041996@gmail.com>
Date: Sun, 19 Mar 2023 23:02:29 +0100
Subject: [PATCH 36/48] Update Day7.md

---
 content/Day7.md | 23 ++++++++++++-----------
 1 file changed, 12 insertions(+), 11 deletions(-)

diff --git a/content/Day7.md b/content/Day7.md
index 8322582..fe18604 100644
--- a/content/Day7.md
+++ b/content/Day7.md
@@ -1,18 +1,19 @@
-# Deploying your Streamlit app with Streamlit Community Cloud
+# স্ট্রিমলিট কমিউনিটি ক্লাউডের সাথে আপনার স্ট্রিমলিট অ্যাপ স্থাপন করা হচ্ছে
 
-## Streamlit Community Cloud
+## স্ট্রিমলিট কমিউনিটি ক্লাউড
 
-[Streamlit Community Cloud](https://streamlit.io/cloud) is a hosting service for easily deploying Streamlit apps.
+[স্ট্রিমলিট কমিউনিটি ক্লাউড](https://streamlit.io/cloud) হল একটি হোস্টিং পরিষেবা যাতে সহজে স্ট্রিমলিট অ্যাপগুলি স্থাপন করা যায়।
 
-## Sign up for Streamlit Community Cloud
+## স্ট্রিমলিট কমিউনিটি ক্লাউডের জন্য সাইন আপ করুন
 
-You can easily sign up for [Streamlit Community Cloud](https://streamlit.io/cloud) by simply logging in with Google or GitHub account.
+আপনি গুগল বা গিটহাব অ্যাকাউন্ট দিয়ে লগ ইন করে সহজেই [স্ট্রিমলিট কমিউনিটি ক্লাউড](https://streamlit.io/cloud) এর জন্য সাইন আপ করতে পারেন।
 
-## Deploy a Streamlit app
+## একটি স্ট্রিমলিট অ্যাপ স্থাপন করুন
 
-To deploy a Streamlit app, do the following:
-1. Sign in with GitHub or Gmail credentials
-2. Pick a repo, branch and file
-3. Click Deploy
+একটি স্ট্রিমলিট অ্যাপ স্থাপন করতে, নিম্নলিখিতগুলি করুন:
+1. গিটহাব বা জিমেইল  শংসাপত্র দিয়ে সাইন ইন করুন৷
+2. একটি রেপো, শাখা এবং ফাইল চয়ন করুন
+3. ডিপ্লয় এ ক্লিক করুন
+
+তারপরে আপনি যখনই একটি গিট পুশ করবেন আপনার অ্যাপ অবিলম্বে আপডেট হবে।
 
-Then any time you do a git push your app will update immediately.

From a0de741399b4e51ca6f74086cdf3c64ec096c7b8 Mon Sep 17 00:00:00 2001
From: Ujjayanta <aprajit09041996@gmail.com>
Date: Sun, 19 Mar 2023 23:08:47 +0100
Subject: [PATCH 37/48] Update Day8.md

---
 content/Day8.md | 75 +++++++++++++++++++++++++------------------------
 1 file changed, 38 insertions(+), 37 deletions(-)

diff --git a/content/Day8.md b/content/Day8.md
index 2753c9b..5ba04de 100644
--- a/content/Day8.md
+++ b/content/Day8.md
@@ -1,24 +1,24 @@
 # st.slider
 
-`st.slider` allows the display of a slider input widget.
+`st.slider` একটি স্লাইডার ইনপুট উইজেট প্রদর্শনের অনুমতি দেয়।
 
-The following data types are supported: int, float, date, time, and datetime.
+নিম্নলিখিত ডেটা প্রকারগুলি সমর্থিত: int, float, date, time, এবং datetime.
 
-## What we're building?
+## আমরা কি নির্মাণ করছি?
 
-A simple app that shows the various ways on how to accept user input by adjusting the slider widget.
+একটি সাধারণ অ্যাপ যা স্লাইডার উইজেট সামঞ্জস্য করে ব্যবহারকারীর ইনপুট গ্রহণ করার বিভিন্ন উপায় দেখায়।
 
-Flow of the app:
-1. User selects value by adjusting the slider widget
-2. App prints out the selected value
+অ্যাপের প্রবাহ:
+1. ব্যবহারকারী স্লাইডার উইজেট সামঞ্জস্য করে মান নির্বাচন করে
+2. অ্যাপ নির্বাচিত মান প্রিন্ট করে
 
-## Demo app
+## ডেমো অ্যাপ
 
-[![Streamlit App](https://static.streamlit.io/badges/streamlit_badge_black_white.svg)](https://share.streamlit.io/dataprofessor/st.slider/)
+[![স্ট্রিমলিট অ্যাপ](https://static.streamlit.io/badges/streamlit_badge_black_white.svg)](https://share.streamlit.io/dataprofessor/st.slider/)
 
 
-## Code
-Here's how to use st.slider:
+## কোড
+এখানে কিভাবে st.slider ব্যবহার করবেন:
 
 ```python
 import streamlit as st
@@ -63,21 +63,21 @@ st.write("Start time:", start_time)
 
 ```
 
-## Line-by-line explanation
-The very first thing to do when creating a Streamlit app is to start by importing the `streamlit` library as `st` like so:
+## লাইন-বাই-লাইন ব্যাখ্যা
+একটি স্ট্রিমলিট অ্যাপ তৈরি করার সময় প্রথমেই যা করতে হবে তা হল `স্ট্রিমলিট` লাইব্রেরিকে `st` হিসেবে ইম্পোর্ট করা: 
 ```python
 import streamlit as st
 from datetime import time, datetime
 ```
 
-This is followed by creating a header text for the app:
+এটি অ্যাপের জন্য একটি শিরোনাম পাঠ্য তৈরি করে অনুসরণ করা হয়:
 ```python
 st.header('st.slider')
 ```
 
-**Example 1**
+**উদাহরণ 1**
 
-Slider:
+স্লাইডার:
 
 ```python
 st.subheader('Slider')
@@ -86,16 +86,16 @@ age = st.slider('How old are you?', 0, 130, 25)
 st.write("I'm ", age, 'years old')
 ```
 
-As we can see, the `st.slider()` command
-is used to collect user input about the age of users.
+আমরা দেখতে পাচ্ছি, `st.slider()` কমান্ড
+ব্যবহারকারীদের বয়স সম্পর্কে ব্যবহারকারীর ইনপুট সংগ্রহ করতে ব্যবহৃত হয়।
 
-The first input argument displays the text just above the **slider** widget asking `'How old are you?'`.
+প্রথম ইনপুট আর্গুমেন্টটি **স্লাইডার** উইজেটের ঠিক উপরে লেখাটি প্রদর্শন করে যা জিজ্ঞেস করে `'আপনার বয়স কত?'`।
 
-The following three integers `0, 130, 25` represents the minimum, maximum and default values, respectively.
+নিম্নলিখিত তিনটি পূর্ণসংখ্যা `০, ১৩০, ২৫` যথাক্রমে সর্বনিম্ন, সর্বোচ্চ এবং ডিফল্ট মানগুলিকে উপস্থাপন করে।
 
-**Example 2**
+**উদাহরণ ২**
 
-Range slider:
+রেঞ্জ স্লাইডার:
 
 ```python
 st.subheader('Range slider')
@@ -106,15 +106,15 @@ values = st.slider(
 st.write('Values:', values)
 ```
 
-The range slider allow selection of a lower and upper bound value pair.
+পরিসীমা স্লাইডার একটি নিম্ন এবং উপরের আবদ্ধ মান জোড়া নির্বাচন করার অনুমতি দেয়।
 
-The first input argument displays the text just above the **range slider** widget asking `'Select a range of values'`.
+প্রথম ইনপুট আর্গুমেন্টটি **রেঞ্জ স্লাইডার** উইজেটের ঠিক উপরে লেখাটি প্রদর্শন করে যা জিজ্ঞাসা করে `'মানগুলির একটি পরিসর নির্বাচন করুন'`।
 
-The following three arguments `0.0, 100.0, (25.0, 75.0)` represents the minimum and maximum values while the last tuple denotes the default values to use as the selected lower (25.0) and upper (75.0) bound values.
+নিম্নলিখিত তিনটি আর্গুমেন্ট `০.০ , ১০০.০ , (২৫.০ , ৭৫.০)` ন্যূনতম এবং সর্বাধিক মানগুলিকে উপস্থাপন করে যখন শেষ টিপলটি নির্বাচিত নিম্ন (25.0) এবং উপরের (75.0) আবদ্ধ মান হিসাবে ব্যবহার করার জন্য ডিফল্ট মানগুলিকে নির্দেশ করে৷
 
-**Example 3**
+**উদাহরণ ৩**
 
-Range time slider:
+পরিসীমা সময় স্লাইডার:
 
 ```python
 st.subheader('Range time slider')
@@ -125,15 +125,15 @@ appointment = st.slider(
 st.write("You're scheduled for:", appointment)
 ```
 
-The range time slider allows selection of a lower and upper bound value pair of datetime.
+রেঞ্জ টাইম স্লাইডার ডেটটাইমের একটি নিম্ন এবং উপরের আবদ্ধ মান জোড়া নির্বাচন করার অনুমতি দেয়।
 
-The first input argument displays the text just above the **range time slider** widget asking `'Schedule your appointment:`.
+প্রথম ইনপুট আর্গুমেন্ট **রেঞ্জ টাইম স্লাইডার** উইজেটের ঠিক উপরে টেক্সট প্রদর্শন করে যা জিজ্ঞেস করে `'আপনার অ্যাপয়েন্টমেন্টের সময় নির্ধারণ করুন:'।
 
-The default values for the lower and upper bound value pairs of datetime are set to 11:30 and 12:45, respectively.
+ডেটটাইমের নিম্ন এবং উপরের আবদ্ধ মান জোড়ার জন্য ডিফল্ট মান যথাক্রমে ১১:৩০ এবং ১২:৪৫ সেট করা হয়েছে।
 
-**Example 4**
+**উদাহরণ ৪**
 
-Datetime slider:
+তারিখ সময় স্লাইডার:
 
 ```python
 st.subheader('Datetime slider')
@@ -145,12 +145,13 @@ start_time = st.slider(
 st.write("Start time:", start_time)
 ```
 
-The datetime slider allows selection of a datetime.
+তারিখের সময় স্লাইডার একটি তারিখ সময় নির্বাচন করার অনুমতি দেয়।
 
-The first input argument displays the text just above the **datetime** slider widget asking `'When do you start?'`.
+প্রথম ইনপুট আর্গুমেন্ট **datetime** স্লাইডার উইজেটের ঠিক উপরে পাঠ্য প্রদর্শন করে যা জিজ্ঞাসা করে `'আপনি কখন শুরু করবেন?'`।
 
-The default value for the datetime was set using the `value` option to be January 1, 2020 at 9:30
+তারিখ সময়ের জন্য ডিফল্ট `মান` বিকল্প ব্যবহার করে ১ জানুয়ারী, ২০২০ ৯:৩০ এ সেট করা হয়েছিল
 
-## Further reading
-You can also explore the following related widget:
+## আরও পড়া
+এছাড়াও আপনি নিম্নলিখিত সম্পর্কিত উইজেট অন্বেষণ করতে পারেন:
 - [`st.select_slider`](https://docs.streamlit.io/library/api-reference/widgets/st.select_slider)
+

From d556bdcb3f197be774b39faa07479cb28e22fbd0 Mon Sep 17 00:00:00 2001
From: Ujjayanta <aprajit09041996@gmail.com>
Date: Sun, 19 Mar 2023 23:30:26 +0100
Subject: [PATCH 38/48] Update Day9.md

---
 content/Day9.md | 39 ++++++++++++++++++++-------------------
 1 file changed, 20 insertions(+), 19 deletions(-)

diff --git a/content/Day9.md b/content/Day9.md
index 931bb21..1c1be55 100644
--- a/content/Day9.md
+++ b/content/Day9.md
@@ -1,25 +1,25 @@
 # st.line_chart
 
-`st.line_chart` displays a line chart.
+`st.line_chart` একটি লাইন চার্ট প্রদর্শন করে।
 
-This is syntax-sugar around `st.altair_chart`. The main difference is this command uses the data's own column and indices to figure out the chart's spec. As a result this is easier to use for many "just plot this" scenarios, while being less customizable.
+এটি `st.altair_chart` এর চারপাশে বানানো। প্রধান পার্থক্য হল এই কমান্ডটি চার্টের বৈশিষ্ট্য বের করতে ডেটার নিজস্ব কলাম এবং সূচক ব্যবহার করে। ফলস্বরূপ এটি অনেক "শুধু এই প্লট" পরিস্থিতিতে ব্যবহার করা সহজ, যদিও কম কাস্টমাইজযোগ্য।
 
-If `st.line_chart` does not guess the data specification correctly, try specifying your desired chart using st.altair_chart.
+যদি `st.line_chart` ডেটা স্পেসিফিকেশন সঠিকভাবে অনুমান না করে, তাহলে st.altair_chart ব্যবহার করে আপনার কাঙ্খিত চার্ট নির্দিষ্ট করার চেষ্টা করুন।
 
-## What we're building?
+## আমরা কি নির্মাণ করছি?
 
-A simple app for displaying a line chart.
+একটি লাইন চার্ট প্রদর্শনের জন্য একটি সহজ অ্যাপ।
 
-Flow of the app:
-1. Create a `Pandas` DataFrame from numbers randomly generated via `NumPy`.
-2. Create and display the line chart via `st.line_chart()` command.
+অ্যাপের প্রবাহ:
+১. 'NumPy' এর মাধ্যমে এলোমেলোভাবে তৈরি হওয়া সংখ্যাগুলি থেকে একটি 'Pandas' ডেটাফ্রেম তৈরি করুন৷
+২. `st.line_chart()` কমান্ডের মাধ্যমে লাইন চার্ট তৈরি করুন এবং প্রদর্শন করুন।
 
-## Demo app
+## ডেমো অ্যাপ
 
-[![Streamlit App](https://static.streamlit.io/badges/streamlit_badge_black_white.svg)](https://share.streamlit.io/dataprofessor/st.line_chart/)
+[![স্ট্রিমলিট অ্যাপ](https://static.streamlit.io/badges/streamlit_badge_black_white.svg)](https://share.streamlit.io/dataprofessor/st.line_chart/)
 
-## Code
-Here's how to use [`st.line_chart`](https://docs.streamlit.io/library/api-reference/charts/st.line_chart):
+## কোড
+এখানে কিভাবে ব্যবহার করবেন [`st.line_chart`](https://docs.streamlit.io/library/api-reference/charts/st.line_chart):
 ```python
 import streamlit as st
 import pandas as pd
@@ -35,31 +35,32 @@ st.line_chart(chart_data)
 
 ```
 
-## Line-by-line explanation
-The very first thing to do when creating a Streamlit app is to start by importing the `streamlit` library as `st` as well as other libraries like so:
+## লাইন-বাই-লাইন ব্যাখ্যা
+একটি স্ট্রিমলিট অ্যাপ তৈরি করার সময় প্রথমেই যে কাজটি করতে হবে তা হল `স্ট্রিমলিট` লাইব্রেরিকে `st` হিসেবে ও অন্যান্য লাইব্রেরি ইম্পোর্ট করা:
 ```python
 import streamlit as st
 import pandas as pd
 import numpy as np
 ```
 
-Next, we create a header text for the app:
+এর পরে, আমরা অ্যাপের জন্য একটি শিরোনাম পাঠ্য তৈরি করি:
 ```python
 st.header('Line chart')
 ```
 
-Then, we create a DataFrame of randomly generated numbers that contains 3 columns.
+তারপর, আমরা এলোমেলোভাবে তৈরি করা সংখ্যাগুলির একটি ডেটাফ্রেম তৈরি করি যাতে ৩টি কলাম থাকে।
 ```python
 chart_data = pd.DataFrame(
      np.random.randn(20, 3),
      columns=['a', 'b', 'c'])
 ```
 
-Finally, a line chart is created by using `st.line_chart()` with the DataFrame stored in the `chart_data` variable as  the input data:
+
+অবশেষে, ইনপুট ডেটা হিসাবে `chart_data` ভেরিয়েবলে সংরক্ষিত ডেটাফ্রেমের সাথে `st.line_chart()` ব্যবহার করে একটি লাইন চার্ট তৈরি করা হয়:
 ```python
 st.line_chart(chart_data)
 ```
 
-## Further reading
-Read more about the following related Streamlit command from which [`st.line_chart`](https://docs.streamlit.io/library/api-reference/charts/st.line_chart) is based on:
+## আরও পড়া
+নিম্নলিখিত সম্পর্কিত স্ট্রিমলিট  কমান্ড সম্পর্কে আরও পড়ুন যেটি থেকে [`st.line_chart`](https://docs.streamlit.io/library/api-reference/charts/st.line_chart) এর উপর ভিত্তি করে:
 - [`st.altair_chart`](https://docs.streamlit.io/library/api-reference/charts/st.altair_chart)

From c364d308011c9b73388bcf003a3046bd32d98ea5 Mon Sep 17 00:00:00 2001
From: Ujjayanta <aprajit09041996@gmail.com>
Date: Sun, 19 Mar 2023 23:30:51 +0100
Subject: [PATCH 39/48] Update Day9.md

---
 content/Day9.md | 2 +-
 1 file changed, 1 insertion(+), 1 deletion(-)

diff --git a/content/Day9.md b/content/Day9.md
index 1c1be55..861cb77 100644
--- a/content/Day9.md
+++ b/content/Day9.md
@@ -48,7 +48,7 @@ import numpy as np
 st.header('Line chart')
 ```
 
-তারপর, আমরা এলোমেলোভাবে তৈরি করা সংখ্যাগুলির একটি ডেটাফ্রেম তৈরি করি যাতে ৩টি কলাম থাকে।
+তারপর আমরা এলোমেলোভাবে তৈরি করা সংখ্যাগুলির একটি ডেটাফ্রেম তৈরি করি যাতে ৩টি কলাম থাকে।
 ```python
 chart_data = pd.DataFrame(
      np.random.randn(20, 3),

From 7e7df6d4cbe1d7ee019186f3656436fdc73a9c48 Mon Sep 17 00:00:00 2001
From: Ujjayanta <aprajit09041996@gmail.com>
Date: Sun, 19 Mar 2023 23:33:51 +0100
Subject: [PATCH 40/48] Update Day18.md

---
 content/Day18.md | 2 +-
 1 file changed, 1 insertion(+), 1 deletion(-)

diff --git a/content/Day18.md b/content/Day18.md
index c4bf949..33d2336 100644
--- a/content/Day18.md
+++ b/content/Day18.md
@@ -30,7 +30,7 @@ else:
 ```
 
 ## লাইন-বাই-লাইন ব্যাখ্যা
-স্ট্রিমলিট অ্যাপ তৈরী করার জন্য প্রথম জিনিসটি হলো `streamlit` লাইব্রেরি `st` হিসেবে ইম্পোর্ট করা এনং অন্নান্য লাইব্রেরি ইম্পোর্ট করা:
+স্ট্রিমলিট অ্যাপ তৈরী করার জন্য প্রথম জিনিসটি হলো `streamlit` লাইব্রেরি `st` হিসেবে ইম্পোর্ট করা এবং অন্নান্য লাইব্রেরি ইম্পোর্ট করা:
 ```python
 import streamlit as st
 import pandas as pd

From dc64a2dd9773b810dd10bea54b9a2cdce2751111 Mon Sep 17 00:00:00 2001
From: Ujjayanta <aprajit09041996@gmail.com>
Date: Sun, 19 Mar 2023 23:35:01 +0100
Subject: [PATCH 41/48] Update Day21.md

---
 content/Day21.md | 2 +-
 1 file changed, 1 insertion(+), 1 deletion(-)

diff --git a/content/Day21.md b/content/Day21.md
index 33b5f36..ce93c1e 100644
--- a/content/Day21.md
+++ b/content/Day21.md
@@ -27,7 +27,7 @@ st.balloons()
 ```
 
 ## লাইন-বাই-লাইন ব্যাখ্যা
-স্ট্রিমলিট অ্যাপ তৈরী করার জন্য প্রথম জিনিসটি হলো `streamlit লাইব্রেরি `st` হিসেবে ইম্পোর্ট করা। তার সাথে `time` লাইব্রেরি ইম্পোর্ট করা হয়েছে:
+স্ট্রিমলিট অ্যাপ তৈরী করার জন্য প্রথম জিনিসটি হলো `streamlit` লাইব্রেরি `st` হিসেবে ইম্পোর্ট করা। তার সাথে `time` লাইব্রেরি ইম্পোর্ট করা হয়েছে:
 ```python
 import streamlit as st
 import time

From 1091257f741e0a6cab092375fa9aba8f193aa2c9 Mon Sep 17 00:00:00 2001
From: Ujjayanta <aprajit09041996@gmail.com>
Date: Sun, 19 Mar 2023 23:36:18 +0100
Subject: [PATCH 42/48] Update Day24.md

---
 content/Day24.md | 2 +-
 1 file changed, 1 insertion(+), 1 deletion(-)

diff --git a/content/Day24.md b/content/Day24.md
index e29bac1..a0c9853 100644
--- a/content/Day24.md
+++ b/content/Day24.md
@@ -69,7 +69,7 @@ st.info(b1-b0)
 ```
 
 ## লাইন-বাই-লাইন ব্যাখ্যা
-স্ট্রিমলিট অ্যাপ তৈরী করার জন্য প্রথম জিনিসটি হলো `streamlit` লাইব্রেরি `st` হিসেবে ইম্পোর্ট করা এনং অন্নান্য লাইব্রেরি ইম্পোর্ট করা:
+স্ট্রিমলিট অ্যাপ তৈরী করার জন্য প্রথম জিনিসটি হলো `streamlit` লাইব্রেরি `st` হিসেবে ইম্পোর্ট করা এবং অন্নান্য লাইব্রেরি ইম্পোর্ট করা:
 ```python
 import streamlit as st
 import numpy as np

From 1bab3da81dee7e0d96e6c7b26ffa1b4ce9a089c8 Mon Sep 17 00:00:00 2001
From: Ujjayanta <aprajit09041996@gmail.com>
Date: Sun, 19 Mar 2023 23:49:14 +0100
Subject: [PATCH 43/48] Update streamlit_app.py

---
 streamlit_app.py | 2 +-
 1 file changed, 1 insertion(+), 1 deletion(-)

diff --git a/streamlit_app.py b/streamlit_app.py
index 80e22b3..61e7bef 100644
--- a/streamlit_app.py
+++ b/streamlit_app.py
@@ -75,7 +75,7 @@ def update_params():
         st.markdown(f"# 🗓️ {i}")
         j = i.replace(" ", "")
         with open(f"content/{j}.md", "r") as f:
-            st.markdown(f.read())
+            st.markdown(f.read(), encoding="utf-8")
         if os.path.isfile(f"content/figures/{j}.csv") == True:
             st.markdown("---")
             st.markdown("### Figures")

From 2355b899fa7c830722ee03db13a58f75cc44a4e6 Mon Sep 17 00:00:00 2001
From: Ujjayanta <aprajit09041996@gmail.com>
Date: Sun, 19 Mar 2023 23:50:03 +0100
Subject: [PATCH 44/48] Update streamlit_app.py

---
 streamlit_app.py | 2 +-
 1 file changed, 1 insertion(+), 1 deletion(-)

diff --git a/streamlit_app.py b/streamlit_app.py
index 61e7bef..80e22b3 100644
--- a/streamlit_app.py
+++ b/streamlit_app.py
@@ -75,7 +75,7 @@ def update_params():
         st.markdown(f"# 🗓️ {i}")
         j = i.replace(" ", "")
         with open(f"content/{j}.md", "r") as f:
-            st.markdown(f.read(), encoding="utf-8")
+            st.markdown(f.read())
         if os.path.isfile(f"content/figures/{j}.csv") == True:
             st.markdown("---")
             st.markdown("### Figures")

From f7179fe4527a2903c0deb3a3d941a773d63c80f8 Mon Sep 17 00:00:00 2001
From: Ujjayanta <aprajit09041996@gmail.com>
Date: Fri, 24 Mar 2023 11:45:02 +0100
Subject: [PATCH 45/48] Update Day27.md

---
 content/Day27.md | 2 +-
 1 file changed, 1 insertion(+), 1 deletion(-)

diff --git a/content/Day27.md b/content/Day27.md
index 8fef128..75dbc65 100644
--- a/content/Day27.md
+++ b/content/Day27.md
@@ -266,4 +266,4 @@ with elements("demo"):
 
 ## কোন প্রশ্ন?
 
-স্ট্রিমলিট  এলিমেন্টস বা সেখানে এই চ্যালেঞ্জ সম্পর্কিত যেকোনো প্রশ্ন নির্দ্বিধায় করুন: [স্ট্রিমলিট এলিমেন্টস বিষয়](https://discuss.streamlit.io/t/streamlit-elements-build-draggable-and-resizable-dashboards-with-material- ui-nivo-charts-and-more/24616) 
+স্ট্রিমলিট এলিমেন্টস বা সেখানে এই চ্যালেঞ্জ সম্পর্কিত যেকোনো প্রশ্ন নির্দ্বিধায় করুন: [স্ট্রিমলিট এলিমেন্টস বিষয়](https://discuss.streamlit.io/t/streamlit-elements-build-draggable-and-resizable-dashboards-with-material- ui-nivo-charts-and-more/24616) 

From bc6e603e69e359b08bad6192dc0844d6e79da546 Mon Sep 17 00:00:00 2001
From: Ujjayanta <aprajit09041996@gmail.com>
Date: Fri, 24 Mar 2023 11:45:25 +0100
Subject: [PATCH 46/48] Update Day27.md

---
 content/Day27.md | 2 +-
 1 file changed, 1 insertion(+), 1 deletion(-)

diff --git a/content/Day27.md b/content/Day27.md
index 75dbc65..e8c618c 100644
--- a/content/Day27.md
+++ b/content/Day27.md
@@ -266,4 +266,4 @@ with elements("demo"):
 
 ## কোন প্রশ্ন?
 
-স্ট্রিমলিট এলিমেন্টস বা সেখানে এই চ্যালেঞ্জ সম্পর্কিত যেকোনো প্রশ্ন নির্দ্বিধায় করুন: [স্ট্রিমলিট এলিমেন্টস বিষয়](https://discuss.streamlit.io/t/streamlit-elements-build-draggable-and-resizable-dashboards-with-material- ui-nivo-charts-and-more/24616) 
+স্ট্রিমলিট এলিমেন্টস বা সেখানে এই চ্যালেঞ্জ সম্পর্কিত যেকোনো প্রশ্ন নির্দ্বিধায় করুন: [স্ট্রিমলিট এলিমেন্টস বিষয়](https://discuss.streamlit.io/t/streamlit-elements-build-draggable-and-resizable-dashboards-with-material-ui-nivo-charts-and-more/24616) 

From ff49a9b94f9da2e147a9f06d5335917864f6a422 Mon Sep 17 00:00:00 2001
From: Ujjayanta <aprajit09041996@gmail.com>
Date: Fri, 24 Mar 2023 11:55:30 +0100
Subject: [PATCH 47/48] Update Day2.md

---
 content/Day2.md | 23 ++++++++++++-----------
 1 file changed, 12 insertions(+), 11 deletions(-)

diff --git a/content/Day2.md b/content/Day2.md
index 4673080..2411622 100644
--- a/content/Day2.md
+++ b/content/Day2.md
@@ -1,14 +1,14 @@
-# Building your first Streamlit app
+# প্রথম স্ট্রিমলিট অ্যাপ বানানোর পদক্ষেপ
 
-## Fire up your IDE
+## আপনার আইডিই(IDE) বা ইন্টিগ্রেটেড ডেভেলপমেন্ট এনভায়রনমেন্ট চালু করুন 
 
-Fire up your IDE whether it be Atom, VS Code or even a cloud IDE such as GitPod or GitHub.dev.
+আপনার আইডিই চালু করুন এবং সেটা এটম, ভিএস কোড বা এমনকি ক্লাউড আইডিই যেমন গিট্পড বা গিটহাব.ডেভো হতে পারে। 
 
-Create a file called `streamlit_app.py`
+একটি ফাইল তৈরী করুন যার নাম `streamlit_app.py`
 
-## Entering your first lines of code
+## আপনার কোডের প্রথম লাইনগুলি প্রবেশ করানো হচ্ছে
 
-To the newly created file, enter the following lines of code:
+সদ্য তৈরি ফাইলটিতে, কোডের নিম্নলিখিত লাইনগুলি লিখুন:
 
 ```
 import streamlit as st
@@ -16,16 +16,17 @@ import streamlit as st
 st.write('Hello world!')
 ```
 
-Save the file.
+ফাইলটি সংরক্ষণ করুন।
 
-## Fire up the command line terminal
+## তারপর কম্যান্ড লাইন টার্মিনাল চালু করুন
 
-To the terminal, enter the following:
+টার্মিনালে নিম্নলিখিত লাইনগুলি লিখুন:
 
 ```
 streamlit run streamlit_app.py
 ```
 
-A browser window should pop-up showing the newly created Streamlit app.
+একটি ব্রাউজার উইন্ডো পপ-আপ হওয়া উচিত সদ্য নির্মিত স্ট্রিমলিট অ্যাপটি দেখায়।
+
+**অভিনন্দন!** আপনি এইমাত্র আপনার প্রথম স্ট্রিমলিট অ্যাপ তৈরি করেছেন!
 
-**Congratulations!** You have just created your first Streamlit app!

From 2b0ed95c7139cf06bf02c3469a30fc9e3b64bc4a Mon Sep 17 00:00:00 2001
From: Ujjayanta <aprajit09041996@gmail.com>
Date: Fri, 24 Mar 2023 12:10:11 +0100
Subject: [PATCH 48/48] Update streamlit_app.py

---
 streamlit_app.py | 2 +-
 1 file changed, 1 insertion(+), 1 deletion(-)

diff --git a/streamlit_app.py b/streamlit_app.py
index 80e22b3..a550c54 100644
--- a/streamlit_app.py
+++ b/streamlit_app.py
@@ -33,7 +33,7 @@ def update_params():
     st.session_state.day = days_list[0]
 
 selected_day = st.selectbox(
-    "Start the Challenge 👇", days_list, key="day", on_change=update_params
+    "চ্যালেঞ্জ শুরু করুন 👇", days_list, key="day", on_change=update_params
 )
 
 with st.expander("#30DaysOfStreamlit সম্পর্কিত"):