Una guía definitiva sobre los tipos de datos

Varios tipos de datos juegan un papel crucial en la ciencia de datos, las estadísticas y la investigación de mercado. Incluso en los lenguajes de programación, los tipos de datos definen las diferentes funciones que se realizarán durante la codificación. Este blog describe en detalle varios tipos de datos y las diferencias entre ellos.

Tipos de datos

Los datos se dividen en términos generales en dos categorías principales según la fuente de recopilación: datos cualitativos y cuantitativos.

Entendamos la diferencia entre los dos:

• Los datos recopilados en forma de números son datos numéricos o cuantitativos. Por otro lado, los datos que no se pueden expresar en números se denominan datos cualitativos. Se describe como información o descripción sobre artículos o personas.
• Si bien los datos cuantitativos se pueden medir, los cualitativos no se pueden medir y tienen un lenguaje descriptivo, por ejemplo, colores y emociones.
• El propósito de los datos cuantitativos es contar cuántos. Por el contrario, los datos cualitativos miden cómo y por qué.
• Los investigadores recopilan datos cuantitativos contando o midiendo, mientras que uno necesita observar y anotar las observaciones para recopilar datos cualitativos.
• Los datos cuantitativos siguen siendo los mismos en circunstancias similares. Sin embargo, los datos cualitativos son subjetivos. Varía de persona a persona y circunstancias.
• Los datos cuantitativos se recopilan a través de herramientas, cuestionarios, encuestas y herramientas de análisis de datos. Puede ser información de segunda mano, ya que se recopila de diferentes fuentes. Por otro lado, los datos cualitativos generalmente son frescos o de primera mano porque el investigador los recopila a través de sus observaciones.

Los datos cualitativos y cuantitativos se dividen en dos subcategorías cada uno. Los datos cualitativos se subdividen en datos nominales y ordinales. Los datos cuantitativos se clasifican además en datos de razón e intervalo.

1. Datos nominales

La palabra 'nominal' se deriva de Nomenclature, que significa nombre. Por lo tanto, datos nominales es el nombre de una colección de datos variables divididos en varios grupos. En los datos nominales, los elementos no están ordenados sino separados en función de una característica o rasgo. Las etiquetas o nombres del grupo bajo el cual se almacenan los datos variables se denominan datos nominales. No se mide ni se calcula: los elementos simplemente se dividen en varios grupos. Los datos nominales también se denominan datos categóricos.

Los siguientes son ejemplos de datos nominales:

• Colores (gris, negro y blanco)
• Ropa (falda, jeans y vestidos)

2. Datos ordinales

El nombre ordinal se deriva del término orden. Por lo tanto, podemos entender que los datos ordinales se refieren a la información que se coloca en un pedido. Hay un patrón jerárquico en los datos ordinales.

Estos son algunos ejemplos de datos ordinales:

• Respuesta de satisfacción del cliente (buena, muy buena, promedio, mala y muy mala).
• Calificaciones del examen (A, B, C, D, E)

Diferencia entre datos nominales y ordinales:

• Los datos ordinales se organizan en un patrón jerárquico, mientras que los datos nominales se organizan en función de una característica o rasgo particular.

• Los datos nominales se recopilan mediante preguntas abiertas o preguntas de opción múltiple. Por otro lado, los datos ordinales se recopilan a través de escalas de calificación.

3. Datos de intervalo

También llamados datos enteros, los datos de intervalo comprenden información como números que se pueden medir u organizar en una escala. Como sugiere el nombre, los elementos de los datos de intervalo se organizan a intervalos regulares. El espacio entre dos elementos cualesquiera en los datos del intervalo siempre es uniforme. Podemos sumar o restar valores de datos de intervalo. Sin embargo, los valores no se pueden multiplicar ni dividir. No hay un punto inicial o cero en los datos de intervalo. Es muy utilizado en estudios de mercado debido a su uniformidad.

• Las organizaciones utilizan el análisis DAFO en datos de intervalo para descubrir sus fortalezas y debilidades.

• Los datos de intervalo se utilizan en el análisis de tendencias para investigar información del mercado en intervalos específicos.

4. Datos de relación

Hay mucha similitud entre los datos de intervalo y los datos de razón. Los elementos en una relación de datos también se organizan en una escala con la distancia uniforme entre dos valores. Sin embargo, la diferencia en los datos de proporción es que los dos valores están en proporción. Hay una relación entre los dos valores. Se utiliza para predecir las ventas del consumidor o el comportamiento del cliente.

Diferencias entre los datos de intervalo y razón:

• No hay un punto cero en los datos de intervalo, por lo que puede haber un valor negativo en la escala. Sin embargo, en los datos de proporción, hay valor cero. Por lo tanto, no puede haber un valor negativo en los datos de relación.
• En los datos de intervalo, se calcula la media aritmética, mientras que en los datos de relación, se calcula la media geométrica.

Tipos de datos en lenguaje C

Las variables en el lenguaje de programación C tienen diferentes tipos de datos. Se clasifican en las siguientes categorías:

1. Básico

Estos son tipos de datos fundamentales que contienen datos enteros y flotantes. Los datos básicos se dividen además en cuatro categorías:

• Char: este tipo de datos almacena un solo carácter en una memoria de un solo byte.
• Int: Almacena números enteros, enteros con valores positivos o negativos pero no compromete decimales.
• Flotante: el tipo de datos flotante en lenguaje C representa números flotantes o valores exponenciales.
• Doble: es similar a flotante, pero el tamaño de la memoria en el tipo de datos flotante es de 4 bytes, mientras que en el doble, el tamaño de la memoria es de 8 bytes.

2. enumerados

El tipo de datos enumerado contiene constantes integrales. Los usuarios usan la palabra clave enum para definir un número entero. Enum actúa como un lenguaje de código que facilita a los usuarios recordar los valores. Los usuarios tienen la opción de cambiar la configuración predeterminada.

3. Vacío

Como sugiere el nombre, el vacío es un tipo de datos vacío sin valor. Se usa cuando los programadores no tienen que poner un valor de retorno.

4. Derivado

Los tipos de datos derivados son aquellos que no están incorporados pero se derivan de tipos de datos incorporados. Los tipos de datos derivados se dividen en las siguientes categorías:

• Función: - La función es un segmento específico que se utiliza para realizar una operación o tarea definida. Ahorra tiempo ya que el usuario no tiene que repetir la misma línea varias veces mientras codifica.

• Matriz: cuando se reúnen varias variables ubicadas en diferentes lugares, se denomina matriz.

• Punteros: cuando las direcciones se representan como símbolos, se denominan punteros. Por ejemplo, un puntero que guarda la dirección de un número entero se denominará puntero de número entero.

• Referencias: - El nombre alternativo de una variable existente se denomina referencia. Se declara mediante &.

Tipos de datos en Java

Un tipo de datos en Java sugiere cómo el programador usará esos datos. Restringe otras funciones en esos datos. Los siguientes son los diferentes tipos de datos en Java:

1. Primitivo:-

Los tipos de datos predefinidos en el lenguaje Java se denominan tipos de datos primitivos. Son de ocho tipos :

• Carbonizarse
• Byte
• Pequeño
• En t
• Largo
• Flotador
• Doble
• booleano

2. No primitivo

Al contrario de los tipos de datos primitivos, los no primitivos no están ya definidos por el lenguaje Java sino que son diseñados por los programadores.

Oportunidades de carrera en el campo de datos

Estas son algunas de las oportunidades profesionales más lucrativas en el sector de datos.

1. Científico de datos

Si desea seguir una carrera en el sector de datos, un trabajo de científico de datos podría ser el mejor para usted. Según Forbes , uno de los trabajos más buscados en Estados Unidos es el de científico de datos. El US News and World Report también clasificó al científico de datos como el segundo mejor trabajo tecnológico en los EE. UU. También es el sexto mejor trabajo en los trabajos STEM y ocupa el octavo lugar entre todos los trabajos en el mercado. El salario anual promedio de un científico de datos en los EE. UU. es de $ 96,565.

2. Arquitecto de datos

El papel de un arquitecto de datos es construir marcos de datos y administrar bases de datos. Según la Oficina de Estadísticas Laborales , había 168 000 trabajos de arquitectos de datos en los EE. UU. Para fines de esta década, se espera que los trabajos de arquitectos de datos crezcan un 8 %. El salario anual promedio de los arquitectos de datos es de $133,840.

3. Analista de datos

Los analistas de datos trabajan en estrecha colaboración con los científicos de datos para extraer patrones ocultos dentro de grandes conjuntos de datos y transformarlos en conocimientos listos para el negocio. Según Indeed , el analista de datos es uno de los trabajos mejor pagados en el campo de los datos. El salario promedio de un analista de datos en los EE. UU. es de $ 75,225 anuales.

4. Ingeniero de Big Data

Otra carrera profesional prometedora en el sector de los datos es la de ingeniero de big data. Su función incluye el desarrollo, la personalización y la gestión de soluciones de datos. El salario promedio de un ingeniero de big data en los EE. UU. es de $ 132,571 por año.

¿Cómo aprender conceptos de datos?

Si desea obtener información detallada sobre varios tipos de datos y otros conceptos cruciales de la ciencia de datos, debe obtener una licenciatura o una maestría en ciencias de la computación. Otra opción para aprender los conceptos teóricos de la programación de datos y adquirir habilidades prácticas simultáneamente es seguir un curso certificado en ciencia de datos.

Puedes consultar el Programa de Certificado Avanzado en Ciencia de Datos por UpGrad. El curso facilita el aprendizaje en tiempo real a través de proyectos. Algunos de los proyectos incluyen el análisis de películas de IMDb y el análisis de la brecha entre la oferta y la demanda de Uber. Además de esto, upGrad también ofrece sesiones de tutoría y aprendizaje entre pares para todos sus alumnos.

Conclusión

La ciencia de datos es, sin duda, una de las carreras profesionales más emocionantes y prometedoras de la actualidad. Ha dado lugar a algunos de los roles profesionales más lucrativos y emocionantes, como científico de datos, ingeniero de datos, arquitecto de datos, analista de datos, ingeniero de ML, desarrollador de big data, ingeniero de IoT, etc. Si desea obtener cualquiera de estos siete -figura roles, debe comenzar con los conceptos básicos de la ciencia de datos y escalar gradualmente a conceptos más avanzados. Es por eso que un curso profesional de ciencia de datos es el camino a seguir.

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