الدليل النهائي لأنواع البيانات

تلعب أنواع مختلفة من البيانات دورًا مهمًا في علوم البيانات والإحصاءات وأبحاث السوق. حتى في لغات البرمجة ، تحدد أنواع البيانات الوظائف المختلفة التي يتعين القيام بها أثناء الترميز. تصف هذه المدونة بالتفصيل أنواع البيانات المتعددة والاختلافات بينها.

أنواع البيانات

تنقسم البيانات على نطاق واسع إلى فئتين رئيسيتين بناءً على مصدر التجميع: البيانات النوعية والكمية.

دعونا نفهم الفرق بين الاثنين:

• البيانات التي يتم جمعها في شكل أرقام هي بيانات عددية أو كمية. من ناحية أخرى ، فإن البيانات التي لا يمكن التعبير عنها بالأرقام تسمى البيانات النوعية. يتم وصفها على أنها معلومات أو وصف حول العناصر أو الأشخاص.
• بينما يمكن قياس البيانات الكمية ، لا يمكن قياس النوعية ولديها لغة وصفية - على سبيل المثال ، الألوان والعواطف.
• الغرض من البيانات الكمية هو حساب العدد. على العكس من ذلك ، تقيس البيانات النوعية كيف ولماذا.
• يجمع الباحثون البيانات الكمية عن طريق العد أو القياس ، بينما يحتاج المرء إلى مراقبة الملاحظات وتدوينها لجمع البيانات النوعية.
• تبقى البيانات الكمية كما هي في ظروف مماثلة. ومع ذلك ، فإن البيانات النوعية هي غير موضوعية. يختلف من شخص لآخر والظروف.
• يتم جمع البيانات الكمية من خلال الأدوات والاستبيانات والمسوحات وأدوات تحليل البيانات. قد تكون معلومات غير مباشرة حيث يتم جمعها من مصادر مختلفة. من ناحية أخرى ، تكون البيانات النوعية حديثة بشكل عام أو مباشرة لأن الباحث يجمعها من خلال ملاحظاتهم.

تنقسم البيانات النوعية والكمية إلى فئتين فرعيتين لكل منهما. تنقسم البيانات النوعية إلى بيانات اسمية وترتيبية. يتم تصنيف الكمي كذلك إلى بيانات النسبة والفاصل الزمني.

1. البيانات الاسمية

كلمة "الاسمية" مشتقة من التسمية ، والتي تعني الاسم. لذلك ، فإن البيانات الاسمية هي اسم مجموعة بيانات متغيرة مقسمة إلى مجموعات مختلفة. في البيانات الاسمية ، لا يتم ترتيب العناصر بشكل منظم ولكن يتم فصلها بناءً على خاصية أو سمة. تسميات أو أسماء المجموعة التي يتم تخزين البيانات المتغيرة تحتها تسمى البيانات الاسمية. لا يتم قياسه أو حسابه - يتم تقسيم العناصر ببساطة إلى مجموعات مختلفة. البيانات الاسمية تسمى أيضًا البيانات الفئوية.

فيما يلي أمثلة البيانات الاسمية:

• الألوان (الرمادي والأسود والأبيض)
• الملابس (التنورة والجينز والفساتين)

2. البيانات الترتيبية

الاسم ترتيبي مشتق من ترتيب المصطلح. لذلك ، يمكننا أن نفهم أن البيانات الترتيبية تشير إلى المعلومات التي يتم وضعها في الطلب. يوجد نمط هرمي في البيانات الترتيبية.

فيما يلي بعض الأمثلة على البيانات الترتيبية:

• استجابة رضا العملاء (جيدة ، جيدة جدًا ، متوسطة ، سيئة ، وسيئة جدًا.)
• درجات الامتحان (أ ، ب ، ج ، د ، هـ)

الفرق بين البيانات الاسمية والترتيبية:

• يتم ترتيب البيانات الترتيبية في نمط هرمي ، بينما يتم تنظيم البيانات الاسمية بناءً على خاصية أو سمة معينة.

• يتم جمع البيانات الاسمية عن طريق طرح أسئلة مفتوحة أو أسئلة متعددة الخيارات. من ناحية أخرى ، يتم جمع البيانات الترتيبية من خلال مقاييس التصنيف.

3. بيانات الفاصل

تُعرف أيضًا باسم بيانات الأعداد الصحيحة ، وتتألف من معلومات مثل الأرقام التي يمكن قياسها أو ترتيبها على مقياس. كما يوحي الاسم ، يتم ترتيب العناصر في البيانات الفاصلة على فترات منتظمة. دائمًا ما تكون المسافة بين أي عنصرين في بيانات الفاصل الزمني موحدة. يمكننا إضافة أو طرح قيم بيانات الفاصل الزمني. ومع ذلك ، لا يمكن ضرب القيم أو تقسيمها. لا توجد نقطة بداية أو نقطة الصفر في بيانات الفاصل الزمني. يستخدم على نطاق واسع في أبحاث السوق بسبب توحيده.

• تستخدم المنظمات تحليل SWOT في بيانات الفاصل الزمني لمعرفة نقاط القوة والضعف فيها.

• تُستخدم بيانات الفاصل الزمني في تحليل الاتجاه للبحث عن رؤى السوق عبر فترات زمنية محددة.

4. بيانات النسبة

يوجد الكثير من التشابه بين بيانات الفاصل الزمني وبيانات النسبة. يتم ترتيب العناصر في بيانات النسبة أيضًا على مقياس بمسافة منتظمة بين قيمتين. ومع ذلك ، فإن الاختلاف في بيانات النسبة هو أن القيمتين متناسبتان. هناك نسبة بين القيمتين. يتم استخدامه للتنبؤ بمبيعات المستهلك أو سلوك العميل.

الفروق بين بيانات الفاصل الزمني وبيانات النسبة:

• لا توجد نقطة صفر في بيانات الفاصل الزمني ، لذلك يمكن أن تكون هناك قيمة سالبة على المقياس. ومع ذلك ، في بيانات النسبة ، هناك قيمة صفرية. لذلك ، لا يمكن أن تكون هناك قيمة سالبة في بيانات النسبة.
• في بيانات الفاصل الزمني ، يتم حساب المتوسط ​​الحسابي ، بينما في بيانات النسبة ، يتم حساب المتوسط ​​الهندسي.

أنواع البيانات في لغة سي

المتغيرات في لغة البرمجة C لها أنواع بيانات مختلفة. يتم تصنيفها في الفئات التالية:

1. أساسي

هذه هي أنواع البيانات الأساسية التي تحتوي على بيانات عائمة وعدد صحيح. يتم تقسيم البيانات الأساسية كذلك إلى أربع فئات:

• Char: - يخزن نوع البيانات هذا حرفًا واحدًا في ذاكرة بايت واحدة.
• Int: يخزن الأعداد الصحيحة والأرقام الصحيحة بقيم موجبة أو سالبة ولكن لا يضر الكسور العشرية.
• Float: - يمثل نوع البيانات Float في لغة C الأرقام العائمة أو القيم الأسية.
• مزدوج: - يشبه الطفو ، لكن حجم الذاكرة في نوع البيانات العائمة هو 4 بايت ، بينما في حالة المضاعفة ، حجم الذاكرة 8 بايت.

2. عدت

نوع البيانات التي تم تعدادها يحتوي على ثوابت متكاملة. يستخدم المستخدمون الكلمة الأساسية للتعداد لتحديد عدد صحيح. تعمل Enum كلغة رمز تسهل على المستخدمين تذكر القيم. المستخدمين لديهم خيار تغيير الإعدادات الافتراضية.

3. باطل

كما يوحي الاسم ، فإن الفراغ هو نوع بيانات فارغ بدون قيمة. يتم استخدامه عندما لا يضطر المبرمجون إلى وضع قيمة مرتجعة.

4. مشتقة

أنواع البيانات المشتقة هي تلك الأنواع غير المضمنة ولكنها مشتقة من أنواع البيانات المضمنة. يتم تقسيم أنواع البيانات المشتقة إلى الفئات التالية:

• الوظيفة: - الوظيفة هي جزء محدد يتم استخدامه لتنفيذ عملية أو مهمة محددة. يوفر الوقت حيث لا يضطر المستخدم إلى تكرار نفس السطر عدة مرات أثناء الترميز.

• المصفوفة: - عندما يتم جمع متغيرات متعددة موجودة في أماكن مختلفة معًا ، فإنها تسمى مصفوفة.

• المؤشرات: - عندما يتم تمثيل العناوين كرموز ، فإنها تسمى المؤشرات. على سبيل المثال ، المؤشر الذي يحفظ عنوان عدد صحيح يسمى مؤشر عدد صحيح.

• المراجع: - يسمى الاسم البديل لمتغير موجود كمرجع. أعلن عن طريق استخدام &.

أنواع البيانات في Java

يقترح نوع البيانات في Java كيفية استخدام المبرمج لتلك البيانات. يقيد وظائف أخرى على تلك البيانات. فيما يلي أنواع البيانات المختلفة في Java:

1. بدائي: -

تسمى أنواع البيانات المحددة مسبقًا في لغة Java أنواع البيانات الأولية. هم من ثمانية أنواع :

• شار
• بايت
• قصيرة
• كثافة العمليات
• طويل
• يطفو
• مزدوج
• قيمة منطقية

2. غير بدائية

على عكس أنواع البيانات البدائية ، لم يتم تعريف الأنواع غير البدائية بالفعل بواسطة لغة Java ولكن تم تصميمها بواسطة المبرمجين.

الفرص الوظيفية في مجال البيانات

فيما يلي بعض من أكثر الفرص الوظيفية ربحًا في قطاع البيانات.

1. عالم البيانات

إذا كنت ترغب في ممارسة مهنة في قطاع البيانات ، فقد تكون وظيفة عالم البيانات هي الأفضل بالنسبة لك. وفقًا لمجلة Forbes ، فإن إحدى أكثر الوظائف المرغوبة في أمريكا هي وظيفة عالم البيانات. صنفت مجلة يو إس نيوز آند وورلد ريبورت أيضًا عالم البيانات في المرتبة الثانية كأفضل وظيفة تقنية في الولايات المتحدة. كما أنها سادس أفضل وظيفة في وظائف STEM وتحتل المرتبة الثامنة بين جميع الوظائف في السوق. متوسط ​​الراتب السنوي لعالم البيانات في الولايات المتحدة هو 96.565 دولارًا.

2. مهندس البيانات

دور مهندس البيانات هو بناء أطر البيانات وإدارة قواعد البيانات. وفقًا لمكتب إحصاءات العمل ، كان هناك 168000 وظيفة مهندس بيانات في الولايات المتحدة. بحلول نهاية هذا العقد ، من المتوقع أن تنمو وظائف مهندس البيانات بنسبة 8 ٪. متوسط ​​الراتب السنوي لمهندسي البيانات هو 133،840 دولارًا.

3. محلل بيانات

يعمل محللو البيانات بشكل وثيق مع علماء البيانات لاستخراج الأنماط المخفية داخل مجموعات البيانات الكبيرة وتحويلها إلى رؤى جاهزة للأعمال. وفقًا لـ إنديد ، محلل البيانات هو واحد من الوظائف الأعلى أجراً في مجال البيانات. متوسط ​​الراتب لمحلل البيانات في الولايات المتحدة هو 75،225 دولارًا سنويًا.

4. مهندس البيانات الضخمة

مسار وظيفي واعد آخر في قطاع البيانات هو مهندس البيانات الضخمة. يشمل دورهم تطوير حلول البيانات وتخصيصها وإدارتها. متوسط ​​الراتب لمهندس البيانات الضخمة في الولايات المتحدة هو 132،571 دولارًا في السنة.

كيف تتعلم مفاهيم البيانات؟

إذا كنت ترغب في التعرف على أنواع البيانات المختلفة بالتفصيل ومفاهيم علوم البيانات المهمة الأخرى ، فيجب عليك الحصول على درجة البكالوريوس أو درجة الماجستير في علوم الكمبيوتر. هناك خيار آخر لتعلم المفاهيم النظرية لبرمجة البيانات واكتساب المهارات العملية في وقت واحد وهو متابعة دورة شهادة في علوم البيانات.

يمكنك التحقق من برنامج الشهادة المتقدمة في علوم البيانات من upGrad. تسهل الدورة التعلم في الوقت الحقيقي من خلال المشاريع. تتضمن بعض المشاريع تحليل أفلام IMDb وتحليل فجوة العرض والطلب في أوبر. بالإضافة إلى ذلك ، توفر upGrad أيضًا جلسات تعليم وإرشاد من نظير إلى نظير لجميع المتعلمين.

خاتمة

علم البيانات هو بلا شك أحد أكثر المسارات الوظيفية إثارة واعدة اليوم. لقد أنجبت بعض الأدوار المهنية الأكثر ربحًا وإثارة ، مثل عالم البيانات ، ومهندس البيانات ، ومهندس البيانات ، ومحلل البيانات ، ومهندس ML ، ومطور البيانات الضخمة ، ومهندس إنترنت الأشياء ، وما إلى ذلك. إذا كنت ترغب في الحصول على أي من هؤلاء السبعة -تكوين الأدوار ، يجب أن تبدأ بأساسيات علم البيانات والارتقاء بمفاهيم أكثر تقدمًا تدريجيًا. هذا هو السبب في أن دورة علوم البيانات الاحترافية هي السبيل للذهاب.

لذا ، تحقق من أفضل دورات علوم البيانات لدينا في الولايات المتحدة وقم بالتسجيل اليوم لجني الفوائد!