Ein ultimativer Leitfaden für Datentypen

In Data Science, Statistik und Marktforschung spielen verschiedene Arten von Daten eine entscheidende Rolle. Auch in Programmiersprachen definieren Datentypen die verschiedenen Funktionen, die beim Codieren ausgeführt werden sollen. Dieser Blog beschreibt detailliert mehrere Datentypen und die Unterschiede zwischen ihnen.

Arten von Daten

Die Daten werden je nach Erhebungsquelle grob in zwei Hauptkategorien unterteilt: qualitative und quantitative Daten.

Lassen Sie uns den Unterschied zwischen den beiden verstehen:

• Bei den in Form von Zahlen erhobenen Daten handelt es sich um numerische oder quantitative Daten. Auf der anderen Seite werden die Daten, die nicht in Zahlen ausgedrückt werden können, als qualitative Daten bezeichnet. Es wird als Information oder Beschreibung über Gegenstände oder Personen beschrieben.
• Während quantitative Daten gemessen werden können, sind qualitative nicht messbar und haben eine beschreibende Sprache – zum Beispiel Farben und Emotionen.
• Der Zweck quantitativer Daten besteht darin, zu zählen, wie viele. Im Gegensatz dazu messen qualitative Daten das Wie und Warum.
• Forscher sammeln quantitative Daten durch Zählen oder Messen, während man die Beobachtungen beobachten und notieren muss, um qualitative Daten zu sammeln.
• Die quantitativen Daten bleiben unter ähnlichen Umständen dieselben. Qualitative Daten sind jedoch subjektiv. Es ist von Person zu Person und den Umständen unterschiedlich.
• Quantitative Daten werden durch Tools, Fragebögen, Umfragen und Datenanalysetools erhoben. Es kann sich um Informationen aus zweiter Hand handeln, da sie aus verschiedenen Quellen stammen. Andererseits sind qualitative Daten im Allgemeinen frisch oder aus erster Hand, weil der Forscher sie durch seine Beobachtungen sammelt.

Qualitative und quantitative Daten werden weiter in jeweils zwei Unterkategorien unterteilt. Qualitative Daten werden in nominale und ordinale Daten unterteilt. Quantitativ wird weiter in Verhältnis- und Intervalldaten kategorisiert.

1. Nenndaten

Das Wort „nominal“ leitet sich von Nomenklatur ab, was Name bedeutet. Nenndaten sind daher der Name einer Sammlung variabler Daten, die in verschiedene Gruppen unterteilt sind. In Nominaldaten werden die Elemente nicht geordnet angeordnet, sondern nach einem Merkmal oder Merkmal getrennt. Die Bezeichnungen oder Namen der Gruppe, unter der variable Daten gespeichert werden, werden Nenndaten genannt. Es wird nicht gemessen oder berechnet – Elemente werden einfach in verschiedene Gruppen eingeteilt. Nominaldaten werden auch als kategoriale Daten bezeichnet.

Nachfolgend einige Beispiele für Nenndaten:

• Farben (grau, schwarz und weiß)
• Kleidung (Rock, Jeans und Kleider)

2. Ordinale Daten

Der Name Ordnungszahl leitet sich vom Begriff Ordnung ab. Daher können wir verstehen, dass sich ordinale Daten auf Informationen beziehen, die in einer Bestellung aufgegeben werden. Ordinale Daten weisen ein hierarchisches Muster auf.

Hier sind einige Beispiele für ordinale Daten:

• Kundenzufriedenheitsantwort (gut, sehr gut, durchschnittlich, schlecht und sehr schlecht.)
• Prüfungsnoten (A, B, C, D, E)

Unterschied zwischen nominalen und ordinalen Daten:

• Ordinale Daten sind in einem hierarchischen Muster angeordnet, während nominale Daten basierend auf einem bestimmten Merkmal oder Merkmal organisiert sind.

• Nominaldaten werden erhoben, indem offene Fragen oder Multiple-Choice-Fragen gestellt werden. Andererseits werden ordinale Daten durch Bewertungsskalen erhoben.

3. Intervalldaten

Auch ganzzahlige Daten genannt, umfassen Intervalldaten Informationen wie Zahlen, die gemessen oder auf einer Skala angeordnet werden können. Wie der Name schon sagt, sind die Elemente in Intervalldaten in regelmäßigen Abständen angeordnet. Der Abstand zwischen zwei beliebigen Elementen in den Intervalldaten ist immer einheitlich. Wir können Intervalldatenwerte addieren oder subtrahieren. Die Werte können jedoch nicht multipliziert oder dividiert werden. Bei Intervalldaten gibt es keinen Start- oder Nullpunkt. Aufgrund seiner Einheitlichkeit findet es in der Marktforschung breite Anwendung.

• Organisationen verwenden die SWOT-Analyse in Intervalldaten, um ihre Stärken und Schwächen herauszufinden.

• Intervalldaten werden in der Trendanalyse verwendet, um Markterkenntnisse über bestimmte Intervalle hinweg zu recherchieren.

4. Verhältnisdaten

Es gibt viele Ähnlichkeiten zwischen Intervalldaten und Verhältnisdaten. Die Elemente in Verhältnisdaten sind ebenfalls auf einer Skala mit dem einheitlichen Abstand zwischen zwei Werten angeordnet. Der Unterschied bei den Verhältnisdaten besteht jedoch darin, dass die beiden Werte proportional sind. Zwischen den beiden Werten besteht ein Verhältnis. Es wird verwendet, um Verbraucherverkäufe oder Kundenverhalten vorherzusagen.

Unterschiede zwischen Intervall- und Verhältnisdaten:

• Intervalldaten haben keinen Nullpunkt, daher kann die Skala einen negativen Wert aufweisen. In Verhältnisdaten gibt es jedoch einen Nullwert. Daher können Verhältnisdaten keinen negativen Wert enthalten.
• Bei Intervalldaten wird das arithmetische Mittel berechnet, während bei Verhältnisdaten das geometrische Mittel berechnet wird.

Datentypen in C-Sprache

Die Variablen in der Programmiersprache C haben unterschiedliche Datentypen. Sie werden in die folgenden Kategorien eingeteilt:

1. Grundlegend

Dies sind grundlegende Datentypen, die Floating- und Integer-Daten enthalten. Basisdaten werden weiter in vier Kategorien unterteilt:

• Char:- Dieser Datentyp speichert ein einzelnes Zeichen in einem Einzelbyte-Speicher.
• Int: Es speichert Ganzzahlen, ganze Zahlen mit positiven oder negativen Werten, beeinträchtigt aber nicht Dezimalzahlen.
• Float:- Float-Datentyp in C-Sprache repräsentiert Gleitkommazahlen oder Exponentialwerte.
• Double:- Es ist Float ähnlich, aber die Speichergröße im Float-Datentyp beträgt 4 Bytes, während die Speichergröße im Double 8 Bytes beträgt.

2. Aufgezählt

Der Aufzählungsdatentyp enthält ganzzahlige Konstanten. Die Benutzer verwenden das Schlüsselwort enum, um eine ganze Zahl zu definieren. Enum fungiert als Codesprache, die es den Benutzern erleichtert, sich die Werte zu merken. Die Benutzer haben die Möglichkeit, die Standardeinstellungen zu ändern.

3. Nichtig

Wie der Name schon sagt, ist void ein leerer Datentyp ohne Wert. Es wird verwendet, wenn die Programmierer keinen Rückgabewert setzen müssen.

4. Abgeleitet

Abgeleitete Datentypen sind solche, die nicht eingebaut sind, aber von eingebauten Datentypen abgeleitet sind. Abgeleitete Datentypen werden in folgende Kategorien unterteilt:

• Funktion:- Funktion ist ein bestimmtes Segment, das verwendet wird, um eine definierte Operation oder Aufgabe auszuführen. Es spart Zeit, da der Benutzer beim Codieren nicht mehrmals dieselbe Zeile wiederholen muss.

• Array:- Wenn mehrere Variablen, die sich an verschiedenen Orten befinden, zusammen gesammelt werden, wird dies als Array bezeichnet.

• Zeiger:- Wenn Adressen als Symbole dargestellt werden, werden sie Zeiger genannt. Beispielsweise wird ein Zeiger, der die Adresse einer Ganzzahl speichert, als Ganzzahlzeiger bezeichnet.

• Referenzen:- Der alternative Name einer bestehenden Variablen wird als Referenz bezeichnet. Es wird mit & deklariert.

Datentypen in Java

Ein Datentyp in Java schlägt vor, wie der Programmierer diese Daten verwenden wird. Es schränkt andere Funktionen für diese Daten ein. Im Folgenden sind die verschiedenen Datentypen in Java aufgeführt:

1. Primitiv:-

Die vordefinierten Datentypen in der Java-Sprache werden als primitive Datentypen bezeichnet. Es gibt acht Typen :

• Verkohlen
• Byte
• Kurz
• Int
• Lang
• Schweben
• Doppelt
• Boolesch

2. Nicht-primitiv

Im Gegensatz zu den primitiven Datentypen sind die nicht-primitiven nicht bereits durch die Java-Sprache definiert, sondern werden von den Programmierern entworfen.

Karrierechancen im Datenfeld

Hier sind einige der lukrativsten Karrieremöglichkeiten in der Datenbranche.

1. Datenwissenschaftler

Wenn Sie eine Karriere in der Datenbranche anstreben, ist ein Job als Data Scientist möglicherweise der beste für Sie. Laut Forbes ist einer der begehrtesten Jobs in Amerika der eines Datenwissenschaftlers. Die US News und der World Report haben Datenwissenschaftler auch als zweitbesten Technologiejob in den USA eingestuft. Es ist auch der sechstbeste Job bei den MINT-Berufen und belegt Platz 8 unter allen Jobs auf dem Markt. Das durchschnittliche Jahresgehalt eines Datenwissenschaftlers in den USA beträgt 96.565 $.

2. Datenarchitekt

Die Rolle eines Datenarchitekten besteht darin, Datenframeworks zu erstellen und Datenbanken zu verwalten. Laut dem Bureau of Labor Statistics gab es in den USA 168.000 Jobs für Datenarchitekten. Bis zum Ende dieses Jahrzehnts werden die Jobs für Datenarchitekten voraussichtlich um 8 % zunehmen. Das durchschnittliche Jahresgehalt von Datenarchitekten beträgt 133.840 $.

3. Datenanalyst

Datenanalysten arbeiten eng mit Datenwissenschaftlern zusammen, um verborgene Muster in großen Datensätzen zu extrahieren und sie in geschäftsreife Erkenntnisse umzuwandeln. Laut Indeed ist der Datenanalyst einer der bestbezahlten Jobs im Datenbereich. Das durchschnittliche Gehalt eines Datenanalysten in den USA beträgt 75.225 $ pro Jahr.

4. Big-Data-Ingenieur

Ein weiterer vielversprechender Karriereweg in der Datenbranche ist der Big Data Engineer. Ihre Rolle umfasst die Entwicklung, Anpassung und Verwaltung von Datenlösungen. Das durchschnittliche Gehalt eines Big-Data-Ingenieurs in den USA beträgt 132.571 $ pro Jahr.

Wie lernt man Datenkonzepte?

Wenn Sie verschiedene Datentypen im Detail und andere wichtige Data-Science-Konzepte kennenlernen möchten, müssen Sie einen Bachelor- oder Master-Abschluss in Informatik anstreben. Eine weitere Möglichkeit, die theoretischen Konzepte der Datenprogrammierung zu erlernen und gleichzeitig praktische Fähigkeiten zu erwerben, ist ein Zertifikatslehrgang in Data Science.

Sie können sich das Advanced Certificate Program in Data Science ansehen von upGrad. Der Kurs ermöglicht Echtzeit-Lernen durch Projekte. Einige der Projekte umfassen IMDb-Filmanalysen und die Analyse der Angebots-Nachfrage-Lücke von Uber. Darüber hinaus bietet upGrad auch Peer-to-Peer-Lernen und Mentoring-Sitzungen für alle seine Lernenden an.

Fazit

Data Science ist heute zweifellos einer der spannendsten und vielversprechendsten Karrierewege. Es hat einige der lukrativsten und aufregendsten Karrierepositionen hervorgebracht, wie Datenwissenschaftler, Dateningenieur, Datenarchitekt, Datenanalyst, ML-Ingenieur, Big-Data-Entwickler, IoT-Ingenieur usw. Wenn Sie eine dieser sieben einsacken möchten -Figurenrollen, müssen Sie mit den Grundlagen der Datenwissenschaft beginnen und schrittweise zu fortgeschritteneren Konzepten skalieren. Aus diesem Grund ist ein professioneller Data Science-Kurs der richtige Weg.

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