Un guide ultime des types de données

Différents types de données jouent un rôle crucial dans la science des données, les statistiques et les études de marché. Même dans les langages de programmation, les types de données définissent les différentes fonctions à exécuter lors du codage. Ce blog décrit en détail plusieurs types de données et les différences entre eux.

Types de données

Les données sont globalement divisées en deux catégories principales en fonction de la source de collecte : les données qualitatives et quantitatives.

Comprenons la différence entre les deux :

• Les données recueillies sous forme de nombres sont des données numériques ou quantitatives. D'autre part, les données qui ne peuvent pas être exprimées en chiffres sont appelées données qualitatives. Il est décrit comme une information ou une description sur des objets ou des personnes.
• Alors que les données quantitatives peuvent être mesurées, les données qualitatives ne peuvent pas être mesurées et ont un langage descriptif, par exemple, les couleurs et les émotions.
• Le but des données quantitatives est de compter combien. Au contraire, les données qualitatives mesurent comment et pourquoi.
• Les chercheurs collectent des données quantitatives en comptant ou en mesurant, alors qu'il faut observer et noter les observations pour collecter des données qualitatives.
• Les données quantitatives restent les mêmes dans des circonstances similaires. Cependant, les données qualitatives sont subjectives. Cela varie d'une personne à l'autre et des circonstances.
• Les données quantitatives sont collectées au moyen d'outils, de questionnaires, d'enquêtes et d'outils d'analyse de données. Il peut s'agir d'informations de seconde main car elles sont collectées à partir de différentes sources. D'autre part, les données qualitatives sont généralement fraîches ou de première main parce que le chercheur les rassemble à travers ses observations.

Les données qualitatives et quantitatives sont ensuite divisées en deux sous-catégories chacune. Les données qualitatives sont subdivisées en données nominales et ordinales. Les données quantitatives sont en outre classées en données de ratio et d'intervalle.

1. Données nominales

Le mot «nominal» est dérivé de Nomenclature, qui signifie nom. Par conséquent, les données nominales sont le nom d'une collection de données variables divisées en différents groupes. Dans les données nominales, les éléments ne sont pas disposés de manière ordonnée mais séparés en fonction d'une caractéristique ou d'un trait. Les étiquettes ou les noms du groupe sous lequel les données variables sont stockées sont appelées données nominales. Il n'est ni mesuré ni calculé – les éléments sont simplement divisés en différents groupes. Les données nominales sont également appelées données catégorielles.

Voici les exemples de données nominales :

• Couleurs (gris, noir et blanc)
• Vêtements (jupe, jeans et robes)

2. Données ordinales

Le nom ordinal est dérivé du terme ordre. Par conséquent, nous pouvons comprendre que les données ordinales font référence aux informations placées dans une commande. Il existe un modèle hiérarchique dans les données ordinales.

Voici quelques exemples de données ordinales :

• Réponse de satisfaction client (bonne, très bonne, moyenne, mauvaise et très mauvaise.)
• Notes aux examens (A, B, C, D, E)

Différence entre les données nominales et ordinales :

• Les données ordinales sont organisées selon un modèle hiérarchique, tandis que les données nominales sont organisées en fonction d'une caractéristique ou d'un trait particulier.

• Les données nominatives sont recueillies en posant des questions ouvertes ou des questions à choix multiples. D'autre part, les données ordinales sont collectées au moyen d'échelles de notation.

3. Données d'intervalle

Également appelées données entières, les données d'intervalle comprennent des informations telles que des nombres qui peuvent être mesurés ou disposés sur une échelle. Comme son nom l'indique, les éléments des données d'intervalle sont disposés à intervalles réguliers. L'espace entre deux éléments quelconques dans les données d'intervalle est toujours uniforme. Nous pouvons ajouter ou soustraire des valeurs de données d'intervalle. Cependant, les valeurs ne peuvent pas être multipliées ou divisées. Il n'y a pas de point de départ ou zéro dans les données d'intervalle. Il est largement utilisé dans les études de marché en raison de son uniformité.

• Les organisations utilisent l'analyse SWOT dans les données d'intervalle pour découvrir leurs forces et leurs faiblesses.

• Les données d'intervalle sont utilisées dans l'analyse des tendances pour rechercher des informations sur le marché sur des intervalles spécifiques.

4. Données sur les ratios

Il existe de nombreuses similitudes entre les données d'intervalle et les données de ratio. Les éléments d'une donnée de rapport sont également disposés sur une échelle avec la distance uniforme entre deux valeurs. Cependant, la différence dans les données de ratio est que les deux valeurs sont en proportion. Il existe un rapport entre les deux valeurs. Il est utilisé pour prédire les ventes des consommateurs ou le comportement des clients.

Différences entre les données d'intervalle et de ratio :

• Il n'y a pas de point zéro dans les données d'intervalle, il peut donc y avoir une valeur négative sur l'échelle. Cependant, dans les données de ratio, il y a une valeur nulle. Par conséquent, il ne peut y avoir de valeur négative dans les données de ratio.
• Dans les données d'intervalle, la moyenne arithmétique est calculée, tandis que dans les données de rapport, la moyenne géométrique est calculée.

Types de données en langage C

Les variables du langage de programmation C ont différents types de données. Ils sont classés dans les catégories suivantes :

1. Basique

Ce sont des types de données fondamentaux qui contiennent des données flottantes et entières. Les données de base sont ensuite divisées en quatre catégories :

• Char : - Ce type de données stocke un seul caractère dans une mémoire à un seul octet.
• Int : Il stocke des nombres entiers, des nombres entiers avec des valeurs positives ou négatives, mais ne compromet pas les décimales.
• Float : - Le type de données Float en langage C représente des nombres flottants ou des valeurs exponentielles.
• Double : - Il est similaire à float, mais la taille de la mémoire dans le type de données float est de 4 octets, alors qu'en double, la taille de la mémoire est de 8 octets.

2. Énuméré

Le type de données énuméré contient des constantes intégrales. Les utilisateurs utilisent le mot-clé enum pour définir un entier. Enum agit comme un langage de code qui permet aux utilisateurs de se souvenir plus facilement des valeurs. Les utilisateurs ont la possibilité de modifier les paramètres par défaut.

3. Vide

Comme son nom l'indique, le vide est un type de données vide sans valeur. Il est utilisé lorsque les programmeurs n'ont pas à mettre de valeur de retour.

4. Dérivé

Les types de données dérivés sont ceux qui ne sont pas intégrés mais qui sont dérivés de types de données intégrés. Les types de données dérivés sont répartis dans les catégories suivantes :

• Fonction : - La fonction est un segment spécifique utilisé pour effectuer une opération ou une tâche définie. Cela permet de gagner du temps car l'utilisateur n'a pas à répéter la même ligne plusieurs fois lors du codage.

• Tableau : - Lorsque plusieurs variables situées à différents endroits sont rassemblées, on parle de tableau.

• Pointeurs :- Lorsque les adresses sont représentées sous forme de symboles, elles sont appelées pointeurs. Par exemple, un pointeur enregistrant l'adresse d'un entier sera appelé un pointeur d'entier.

• Références : - Le nom alternatif d'une variable existante est appelé référence. Il est déclaré en utilisant &.

Types de données en Java

Un type de données en Java suggère comment le programmeur utilisera ces données. Il restreint d'autres fonctions sur ces données. Voici les différents types de données en Java :

1. Primitif :-

Les types de données prédéfinis dans le langage Java sont appelés les types de données primitifs. Ils sont de huit types :

• Carboniser
• Octet
• Court
• Int
• Long
• Flotter
• Double
• booléen

2. Non primitif

Contrairement aux types de données primitifs, les types non primitifs ne sont pas déjà définis par le langage Java mais sont conçus par les programmeurs.

Opportunités de carrière dans le domaine des données

Voici quelques-unes des opportunités de carrière les plus lucratives dans le secteur des données.

1. Scientifique des données

Si vous souhaitez poursuivre une carrière dans le secteur des données, un poste de data scientist pourrait être le meilleur pour vous. Selon Forbes , l'un des emplois les plus recherchés en Amérique est celui de data scientist. Le US News et le World Report ont également classé le scientifique des données comme le deuxième meilleur emploi technologique aux États-Unis. C'est également le sixième meilleur emploi dans les emplois STEM et se classe au 8e rang parmi tous les emplois du marché. Le salaire annuel moyen d'un data scientist aux États-Unis est de 96 565 $.

2. Architecte de données

Le rôle d'un architecte de données est de construire des cadres de données et de gérer des bases de données. Selon le Bureau of Labor Statistics , il y avait 168 000 emplois d'architecte de données aux États-Unis. D'ici la fin de cette décennie, les emplois d'architectes de données devraient augmenter de 8 %. Le salaire annuel moyen des architectes de données est de 133 840 $.

3. Analyste de données

Les analystes de données travaillent en étroite collaboration avec des scientifiques des données pour extraire des modèles cachés dans de grands ensembles de données et les transformer en informations prêtes à l'emploi. Selon Indeed , l'analyste de données est l'un des emplois les mieux rémunérés dans le domaine des données. Le salaire moyen d'un analyste de données aux États-Unis est de 75 225 $ par an.

4. Ingénieur Big Data

Un autre cheminement de carrière prometteur dans le secteur des données est l'ingénieur Big Data. Leur rôle comprend le développement, la personnalisation et la gestion de solutions de données. Le salaire moyen d'un ingénieur Big Data aux États-Unis est de 132 571 $ par an.

Comment apprendre les concepts de données ?

Si vous souhaitez en savoir plus sur divers types de données en détail et sur d'autres concepts cruciaux de la science des données, vous devez poursuivre un baccalauréat ou une maîtrise en informatique. Une autre option pour apprendre les concepts théoriques de la programmation de données et acquérir simultanément des compétences pratiques consiste à suivre un cours de certificat en science des données.

Vous pouvez consulter le programme de certificat avancé en science des données par upGrad. Le cours facilite l'apprentissage en temps réel par le biais de projets. Certains des projets incluent l'analyse de films IMDb et l'analyse de l'écart entre l'offre et la demande d'Uber. En plus de cela, upGrad propose également des sessions d'apprentissage et de mentorat entre pairs pour tous ses apprenants.

Conclusion

La science des données est sans aucun doute l'un des cheminements de carrière les plus excitants et les plus prometteurs d'aujourd'hui. Il a donné naissance à certains des rôles de carrière les plus lucratifs et les plus passionnants, tels que scientifique des données, ingénieur de données, architecte de données, analyste de données, ingénieur ML, développeur de big data, ingénieur IoT, etc. Si vous souhaitez emballer l'un de ces sept -figurez les rôles, vous devez commencer par les bases de la science des données et évoluer progressivement vers des concepts plus avancés. C'est pourquoi un cours professionnel de science des données est la voie à suivre.

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