5 Things to learn to become data scientist Infographic
If you are looking for a High Paying Quality job profile in IT
Industry . Data Scientist comes up in your wish list . When I started
searching about How to become a data Scientist. I got so many
informative article over internet. These article were full of
information but quite massive and distributed.
So ,In this article I have mentioned best way to learn data science
in very compact and serial way .If you follow all these tips , You will
be a Data scientist in very less efforts. Actually, Data science is
combination of so many interrelated fields like Machine Learning, Data
visualization and Programming. It also includes Mathematics and
Statistics principles. This combination and its complexity create
massiveness and confusion in reader’s mind.
There are so many varieties in sub skills under Data Science like Programming language (python vs r), Machine learning algorithms
(Supervised Machine Learning Vs Unsupervised Machine learning). Which
skill should get higher priority for learning is the major pain area for
data science learner. If you are experiencing the the same, this is the
right place for solving all your problem. We have created a straight
road map to assist you in your confusion of How to become a data
scientist.
How to become a data scientist image
How to become a data scientist – Complete Guide
As per the data scientist job description available across the
industry, we can divide the skill set in five major classes. I have
arranged these five skills in the order of priority. We have also
created a road map in the form of info graphics for your better
understanding. These five steps are best way to learn data science.
1.Brush up your Basic Mathematics and Statistics for Data Science –
Probability and statistics are fundamental tool required for every
predictive analytics. It is badly used in every corner of data science.
Especially Machine Learning Data Mining is the field where you cannot
take any step without having dirty hand in Mathematics and Statistics.
You may find Free eBook on statistics for data science by just
clicking the below link. Probability and statistics interview question
for data science is must covered topic in this section as well for
better performance in your job interview. Every Data Scientist job
description contains separate column of Probability understanding as
required skill.
2. Learn r Programming | python for data science-
You have to opt one programming language in every data science project. The possible combination for learning are –
Learn r Programming
python for data science
java for data science.
This is the second step in the series of best way to learn data
science. If you are doing any data science project, you need data. Data
Analyst can use or produce data by external file source like excel or
you have to fetch via some API call using some programming language.
Finally , You have to use at least any programming language to
accomplish these task .I will recommend you to refer our article Why Python for Data Analysis . This article is focusing over python but after reading it you can relate it with other programming language.
If you want to make your hand dirty with python and you are looking for
3. Learn Applied Machine Learning Algorithms for Data Science
Machine Learning algorithms and Trained tool are essential for data
science. There are so many tools available where you can train your
machine learning model. This Model you be integrated in your existing
Data science project. Data science project. Lets understand it with a
example , Suppose we have to create a price prediction algorithms for
any financial firm and we have 10 year past data only. We will build the
model using some market logic for the prediction of next year . If we
some how able to make automatic feed back system in our existing system
to add the current real outcome as experience .So next time we will have
11 year training data . In the same way as the time passes our system
will be more precise in predictive analytics . This approach is called
machine learning where machine start learning it self with its past
experiences .
I will suggest you to take over view of Machine Learning Library . This will improve your understanding .
4. Learn Data visualization Tool for Data Science
Data Scientist mine the data and extract some meaningful result out
of it .These result could be any pattern , any indicator or something
else . To understand the hidden information out of the huge raw data ,
You have to use some data visualization tool. In fact , We have so many
data visualization toll available all around us . Companies from
different industries are using these tools very frequent . Some of them
are very popular and frequent like-
Qlik Sense and QlikView
D3.js
Tablea
5. Learn Big Data Technologies for Data science-
this comes last but quite effective.Specially If you want to become
full stack data scientist . There are so many big data tool and
technologies . Hadoop is open source framework for Big data . Spark
with java and Scala is also quite frequent use framework . There is a
complete list of required Big Data Tool in Data science .For Beginner , I
will suggest to learn Hadoop first .
Finally , If you learn all these technologies , You can start your
career as a Data Scientist .I mean these all skill are essentials for a
Data Scientist . Along with this , If you are dealing with text
analytics You may use Natural Language Processing . Natural language
Processing is NLP in short . NLP as a short and trendy word in field of
technology. All big and innovative companies are working on NLP .
Facebook and Google also come in these list .
Lets Zoom in Machine Learning Data Mining . Machine Leaning is
itself a branch of Artificial Intelligence .Programmers and application
Designer are using machine learning data mining , Data science , AI in
their existing Application .This Integration are migration their
Technology into new era.There are so many tools like Amazon Machine
Leaning , Azure ML Studio , Apache singa are in trend.
Anyways , Lets conclude all. Data Scientist is some one who is good
at Maths , Programming and Analytics .These three are major branches in
their itself . Their combination creates a meaningful data .
Unstructured data is majorly available around us . Most Of the time we
create a unstructured data unknowingly.For Example the video of our
activity is a unstructured data in itself.To handle this a major pain
area in field of Data Science . So If you learn unstructured data
technologies with data science , You are future ready product.
End notes
I think , We have have done enough discussion over the topic How to
become a Data Scientist . If you want to explore more on Machine
Learning , You can refer our article What is Machine Learning ? .
Lawyering in the 21st century will have a lot to do with math and data analytics Files
As Zev Eigen explains it, the future of law will have a lot to do with math.
Eigen is a lawyer in Los Angeles with Littler Global, a worldwide
firm that focuses on management-side employment law. He’s also a data
scientist with a PhD from the Massachusetts Institute of Technology. He
has combined his expertise to become global director of data analytics
at the law firm.
So Eigen seems to know a thing or two about the kind of math that
sprawls across black boards in a fog of letters and symbols. This is
precisely the scary kind of math that a good number of lawyers fear.
But Eigen says that’s okay. The future of law won’t demand that
lawyers know how to build those equations themselves, he explains. The
future will be about knowing how to benefit from the information such
math can provide.
Eigen is an advocate for the use of data to discover things like
how people collaborate, to predict how a regulator might respond to a
case, or to streamline decision making so lawyers — or perhaps even
machines — can make snap decisions on certain matters.
Lawyers can benefit from this information without having to know how the math behind it works, he explains.
It’s like driving. A car may be a complicated machine, but you
don’t need to be an engineer to know how to drive a car. Eigen wants
lawyers to learn how to “drive” data analytics.
“I’m a big proponent and a big advocate of making sure we’re all good consumers of the information,” Eigen said.
Eigen was a keynote speaker at Lawyering in the 21st Century, a
forum hosted by LexisNexis and Ryerson University’s Legal Innovation
Zone. The event, which took place at Ryerson in Toronto on last week,
was based on the premise that change is coming quickly, and lawyers need
to be ready.
Postmedia Network
Lawyers have been comfortable with incremental change, but technology
is empowering consumers to disrupt the profession faster than lawyers
have been used to, said Chris Bentley, executive director of the Legal
Innovation Zone.
“Consumers want what they want, and the way they want it. And
they want it at the price they are prepared to pay,” Bentley said.
“Amazon and Google got big not by serving the richest, but by serving
the rest.”
Change will not come solely in the form of technology, the forum was told.
Ben Heineman, Jr., who was the top in-house lawyer at General
Electric Corp. for about 18 years until he retired in 2005, said a
corporate general counsel must do more than rubber-stamp a CEO’s actions
or a board’s decisions.
He said a GC must also be an outstanding expert, a wise
counsellor and an accountable leader — someone willing to make not just
legal decisions, but also moral judgments.
Heineman said the skill of the future will be knowing where to
land on the decision-making continuum. Some general counsel are
inveterate naysayers, and they risk being excluded from future decision
making, he said. Others are inveterate yeasayers, and they risk being
indicted, he added. “Somewhere between those two extremes is where we
have to operate.”
The forum involved more than sitting and listening. In a design
workshop, participants had to brainstorm ideas for a system or app that
might get people to actually read legal documents before agreeing to
them. In a “Lean Six Sigma” workshop, lawyers had to build a flow chart
of a typical legal task so they could pin point the root cause of a
specific problem or streamline ways to complete the task faster.
But a lot of the future involves math, and some Canadian firms are already diving in.
McMillan LLP, for example, is working with a data scientist to
analyze the firm’s dockets, personnel assignments, timing, and document
flow. The idea is to see if there are ways the firm can more accurately
determine its own costs and margins. “Most law firms have this
information. What they’re not doing is analyzing it systematically,”
says Tim Murphy, a partner with McMillan in Toronto.
Other firms are pursing other forms of innovation. The Toronto
office of Baker & McKenzie LLP has just been chosen to serve as the
firm’s global Innovation Lab for Multidisciplinary Collaboration.
For some, the math underpinning a lot of these developments is
complex, but Eigen insists that lawyers should never be afraid to admit
that they can’t understand it.
Eigen said that before hiring any data scientists, lawyers should
ask them to explain their methods and their math. This could well be an
efficient way to determine just how well they know their stuff.
“They should be able to explain it to you in the same way you are tasked with explaining things to clients,” Eigen said.
Το
προτεινόμενο βιβλίο καλύπτει τα βασικά θέματα και αλγορίθμους Θεωρίας
Γραφημάτων, καθώς και ειδικότερα θέματα Τέλειων Γραφημάτων, με
παρουσίαση εφαρμογών και παραδειγμάτων. Συγκεκριμένα, παρουσιάζονται οι
θεμελιώδεις έννοιες της Θεωρίας Γραφημάτων και οι βασικές τεχνικές
Σχεδίασης και Ανάλυσης Αλγορίθμων, τα κύρια θέματα Θεωρίας Γραφημάτων
(δένδρα, συνεκτικότητα, αποστάσεις και διαδρομές, γραφήματα Euler και
Hamilton, επίπεδα γραφήματα, χρωματισμός), και θέματα και αλγόριθμοι
αναγνώρισης και βελτιστοποίησης καθώς και εφαρμογές σε σημαντικές
κατηγορίες Τέλειων Γραφημάτων (τριγωνικά, μεταβατικά, μεταθετικά,
γραφήματα διαστημάτων), χάρις στις ιδιότητες των οποίων πολλά δυσεπίλυτα
προβλήματα επιδέχονται αποδοτικούς αλγορίθμους.
Τα κεφάλαια
περιλαμβάνουν κατασκευαστικές αποδείξεις, ανάλυση της πολυπλοκότητας των
αλγορίθμων ώστε να υπάρχει κάποιο μέτρο της επίδοσης τους, παραδείγματα
που βοηθούν στην κατανόηση των εννοιών και των αλγορίθμων, εφαρμογές σε
τομείς όπως η επιχειρησιακή έρευνα, η αρχαιολογία, η γενετική κ.λπ.,
και ασκήσεις για την κατανόηση και αφομοίωση της ύλης. Οι αλγόριθμοι
είναι περιγεγραμμένοι με τρόπο ώστε να μπορούν εύκολα να αποδοθούν σε
οποιαδήποτε γλώσσα προγραμματισμού.
Η θεματολογία κάνει το
προτεινόμενο βιβλίο χρήσιμο διδακτικό εργαλείο σε μαθήματα θεωρίας
γραφημάτων, διακριτών μαθηματικών και αλγορίθμων. Το βιβλίο απευθύνεται
σε προπτυχιακούς και μεταπτυχιακούς φοιτητές Πληροφορικής και
Εφαρμοσμένων Μαθηματικών, ερευνητές σε αυτούς τους τομείς, αλλά και
επαγγελματίες που ενδιαφέρονται να κατανοήσουν αντίστοιχα θέματα.
Η μελέτη του βιβλίου παρέχει στον αναγνώστη το υπόβαθρο ώστε: • να κατανοεί θέματα και τεχνικές θεωρίας γραφημάτων και να μοντελοποιεί μεγάλο φάσμα εφαρμογών, • να εφαρμόζει αλγοριθμικές τεχνικές θεωρίας γραφημάτων σε πρακτικά προβλήματα, • να χρησιμοποιεί αλγόριθμους γραφημάτων για την επίλυση σύνθετων προβλημάτων, και • να αναπτύσσει αποτελεσματικούς αλγορίθμους, καθώς και μεθοδολογίες και τεχνικές επίλυσης προβλημάτων.
Το
σύγγραμμα προορίζεται για χρήση στη διδασκαλία της βασικής θεωρίας
πιθανοτήτων, και την ανάπτυξη κάποιων εκ των θεμελιωδών εφαρμογών τους
στην στατιστική και την πληροφορική. Απευθύνεται κυρίως σε πρωτοετείς
(αλλά όχι μόνο) φοιτητές, πρωτίστως σε τμήματα Πληροφορικής, Μαθηματικών
και Στατιστικής, αλλά λόγω του μεγάλου εύρους της ύλης που καλύπτει,
και σε τμήματα Πολυτεχνικών Σχολών.
Περιλαμβάνονται, μεταξύ
άλλων, κεφάλαια με αντικείμενο τις βασικές έννοιες των ενδεχομένων και
της τυχαιότητας, την αξιωματική θεμελίωση της πιθανότητας, τις κύριες
κατανομές και τις συνήθεις εφαρμογές τους (με έμφαση στην πληροφορική),
τις διακριτές και συνεχείς τυχαίες μεταβλητές, τον νόμο των μεγάλων
αριθμών και το κεντρικό οριακό θεώρημα.
Το βιβλίο είναι ιδανικό
για διδασκαλία σε τμήματα τα οποία περιλαμβάνουν μικρότερο αριθμό
μαθημάτων μαθηματικού υποβάθρου, και αφιερώνουν περίπου 1 μάθημα σε
Λογισμό Μίας Μεταβλητής και συναφή θέματα. Υπάρχουν δεκάδες τέτοια
τμήματα στην επικράτεια.
Ο βασικός στόχος του βιβλίου είναι οι
φοιτητές να κατανοήσουν την βασική διαφορά -- ως τρόπο σκέψης -- της
θεωρίας πιθανοτήτων από τα άλλα μαθήματα μαθηματικών τα οποία
διδάσκονται. Κατά συνέπεια, να είναι σε θέση να αντιληφθούν τις έννοιες
του τυχαίου και της ποσοτικής πιθανότητας και στην αυστηρά μαθηματική
τους διάσταση, αλλά και στην ορθή τους χρήση σε βασικές εφαρμογές της
στατιστικής και τις πληροφορικής.
Το
αντικείμενο των Αλγορίθμων και Δομών Δεδομένων είναι εξαιρετικά πλούσιο
και έχουν γραφεί πολλά σχετικά και εξαιρετικά αξιόλογα βιβλία τόσο στη
διεθνή όσο και στην ελληνική βιβλιογραφία. Το παρόν σύγγραμμα είναι μία
προσπάθεια συλλογικής αποτύπωσης ενός υλικού και μίας εμπειρίας που
συγκεντρώθηκαν μετά από πολλά χρόνια έρευνας και διδασκαλίας
αντικειμένων σχετικών με Αλγορίθμους και Δομές Δεδομένων και Θεωρία
Γραφημάτων.
Σκοπός της συνθετικής αυτής προσπάθειας είναι η
ομογενοποιημένη καταγραφή μίας διδακτικής προσέγγισης που θέλει να
εστιάσει ιδιαιτέρως στο σκέλος της Ανάλυσης Αλγορίθμων, όπως αυτή
παρουσιάζεται στα αντίστοιχα κλασικά βιβλία και άρθρα, αλλά και σε
συνδυασμό με την ανάλυση κλασικών Δομών Δεδομένων (κάτι που δεν είναι
χρονικά εφικτό μέσα από ένα εξαμηνιαίο μάθημα Δομών Δεδομένων). Κοινός
δε παρονομαστής των εξεταζόμενων αντικειμένων είναι μία εν τέλει
μηχανιστική μεθοδολογία με σκοπό την επίλυση κάθε συγκεκριμένου
προβλήματος μέσω όσο το δυνατό περισσοτέρων εναλλακτικών τεχνικών, που
συγκρίνονται και αξιολογούνται.
Το σύγγραμμα αυτό θα αποτελεί
έναν αξιόλογο βοηθό για τον φοιτητή που προσπαθεί να κατανοήσει την
έννοια των Αλγορίθμων αφού θα δίνει μία διαφορετική ματιά σε αυτά τα
θέματα.
Εισαγωγή στον Προγραμματισμό με αρωγό τη γλώσσα Python
Συγγραφείς:
Μανής, Γεώργιος
Κριτικός Αναγνώστης:
Μπλέκας, Κωνσταντίνος
Σχολές/Τμήματα:
ΤΜΗΜΑ ΜΗΧΑΝΙΚΩΝ ΗΛΕΚΤΡΟΝΙΚΩΝ ΥΠΟΛΟΓΙΣΤΩΝ ΚΑΙ ΠΛΗΡΟΦΟΡΙΚΗΣ, ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΙΩΑΝΝΙΝΩΝ
Θέμα:
Γλώσσες προγραμματισμού
Λέξεις-κλειδιά:
ΠΡΟΓΡΑΜΜΑΤΙΣΜΟΣ ΥΠΟΛΟΓΙΣΤΩΝ
Περιγραφή
Περίληψη:
Σκοπός
του βιβλίου δεν είναι να διδάξει μία γλώσσα προγραμματισμού, αλλά να
απευθυνθεί στον πρωτοετή φοιτητή ή σε οποιονδήποτε αναγνώστη κάνει τα
πρώτα του βήματα στον προγραμματισμό, χωρίς να απαιτείται να έχει την
παραμικρή εμπειρία ή γνώση στο θέμα. Έτσι επιχειρεί να εισάγει τον
αναγνώστη στη φιλοσοφία του διαδικασιακού προγραμματισμού και να του
δείξει τον τρόπο με τον οποίο πρέπει να σκεφτεί ξεκινώντας από ένα
συγκεκριμένο πρόβλημα που έχει να λύσει μέχρι να το κάνει κώδικα που
μπορεί να μεταφραστεί και να εκτελεστεί από έναν υπολογιστή.
Για
να μπορέσει να χρησιμοποιήσει στην πράξη ο αναγνώστης αυτά που μαθαίνει
στη θεωρία, αλλά και για να μπορέσει να αποκτήσει εμπειρία και να
εξασκηθεί στον προγραμματισμό, χρησιμοποιείται η γλώσσα προγραμματισμού
Python σαν θεμέλιο πάνω στο οποίο κτίζουμε. Η Python είναι απλή και
κατανοητή γλώσσα προγραμματισμού μα με αυξημένη δυναμική και προσφέρεται
για κάτι τέτοιο. Περιγράφεται στο βιβλίο στο βαθμό που αυτό είναι
αναγκαίο ώστε να μπορέσει να γίνει μία γλώσσα έκφρασης για τον συγγραφέα
και στη συνέχεια και για τον αναγνώστη και να μπορέσει να του προσφέρει
ένα εργαλείο για την εξάσκησή του μέσα από το οποίο θα εμπεδώσει την
λογική του προγραμματισμού.
Η γλώσσα Python είναι σήμερα πολύ
δημοφιλής και κερδίζει καθημερινά νέους φίλους. Επιτρέπει την ανάπτυξη
προγραμμάτων γράφοντας πολύ λίγες γραμμές κώδικα. Χρησιμοποιείται για
την ανάπτυξη εφαρμογών τόσο για ερευνητικούς όσο και για εμπορικούς
σκοπούς, ενώ υποστηρίζεται από μεγάλο αριθμό πλούσιων βιβλιοθηκών.
Υποστηρίζει επίσης αντικειμενοστρεφή προγραμματισμό, κάτι που επιτρέπει
να αφιερώσει κανείς ένα εισαγωγικό κεφάλαιο σε αυτό το βιβλίο ώστε να
έχει ο αναγνώστης μία πρώτη επαφή και με τη φιλοσοφία αυτή.
Το
βιβλίο ξεκινάει από εύκολα προβλήματα και σιγά σιγά αυξάνεται η δυσκολία
τους. Έτσι, σε προχωρημένα κεφάλαια, ο αναγνώστης αντιμετωπίζει θέματα
αναζήτησης, ταξινόμησης, μαθηματικά προβλήματα ή ακόμα και κατασκευάζει
απλά παιχνίδια όπως η κρεμάλα και ο ναρκαλιευτής.
Μανής, Γ., 2015. Εισαγωγή στον Προγραμματισμό με αρωγό τη γλώσσα Python. [ηλεκτρ. βιβλ.] Αθήνα:Σύνδεσμος Ελληνικών Ακαδημαϊκών Βιβλιοθηκών. Διαθέσιμο στο: http://hdl.handle.net/11419/2745
Το
βιβλίο καλύπτει τα βασικά θέματα της περιοχής της Ανάκτησης Πληροφορίας
δίνοντας στον αναγνώστη τις απαραίτητες γνώσεις για να γνωρίσει την
περιοχή και να κατανοήσει τα βασικά εργαλεία. Αν και δεν απαιτούνται
εξειδικευμένες γνώσεις, καλό θα είναι ο αναγνώστης να κατέχει βασικές
γνώσεις Δομών Δεδομένων, Αλγορίθμων και Βάσεων Δεδομένων. Αρχικά
δίνονται τα βασικότερα μοντέλα Ανάκτησης τα οποία έχουν χρησιμοποιηθεί.
Στη συνέχεια, παρουσιάζονται δύο βασικοί μηχανισμοί καταλόγων: ο
αντεστραμμένος κατάλογος και ο κατάλογος υπογραφών. Οι κατάλογοι
χρησιμοποιούνται κυρίως για την αποδοτική απάντηση ερωτημάτων. Στη
συνέχεια, καλύπτεται η Ανάδραση Σχετικότητας που προσβλέπει στην αύξηση
της ακρίβειας των αποτελεσμάτων και παρακάτω καλύπτονται τα βασικότερα
θέματα της Ανάκτησης στον Παγκόσμιο Ιστό. Το επόμενο κεφάλαιο μελετά τη
Λανθάνουσα Σημασιολογική Ανάλυση, που αποτελεί βασική τεχνική
βελτίωσης της ποιτότητας των αποτελεσμάτων. Στο επόμενο κεφάλαιο,
μελετούμε θέματα που αφορούν σε Παράλληλη Ανάκτηση Πληροφορίας που έχει
σκοπό την αύξηση της επίδοσης των αλγορίθμων αναζήτησης χρησιμοποιώντας
πολλαπλούς πόρους. Τέλος, το βιβλίο ολοκληρώνεται με ένα κεφάλαιο που
περιέχει ειδικά θέματα.
Lawyers have been comfortable with incremental change, but technology
