Una guida definitiva ai tipi di dati

Vari tipi di dati svolgono un ruolo cruciale nella scienza dei dati, nelle statistiche e nelle ricerche di mercato. Anche nei linguaggi di programmazione, i tipi di dati definiscono le diverse funzioni da eseguire durante la codifica. Questo blog descrive in dettaglio più tipi di dati e le differenze tra loro.

Tipi di dati

I dati sono sostanzialmente divisi in due categorie principali in base alla fonte di raccolta: dati qualitativi e quantitativi.

Cerchiamo di capire la differenza tra i due:

• I dati raccolti sotto forma di numeri sono dati numerici o quantitativi. D'altra parte, i dati che non possono essere espressi in numeri sono chiamati dati qualitativi. Viene descritto come informazione o descrizione di oggetti o persone.
• Mentre i dati quantitativi possono essere misurati, quelli qualitativi non possono essere misurati e hanno un linguaggio descrittivo, ad esempio colori ed emozioni.
• Lo scopo dei dati quantitativi è contare quanti. Al contrario, i dati qualitativi misurano come e perché.
• I ricercatori raccolgono dati quantitativi contando o misurando, mentre è necessario osservare e annotare le osservazioni per raccogliere dati qualitativi.
• I dati quantitativi rimangono gli stessi in circostanze simili. Tuttavia, i dati qualitativi sono soggettivi. Varia da persona a persona e dalle circostanze.
• I dati quantitativi vengono raccolti attraverso strumenti, questionari, sondaggi e strumenti di analisi dei dati. Potrebbero essere informazioni di seconda mano in quanto raccolte da diverse fonti. D'altra parte, i dati qualitativi sono generalmente freschi o di prima mano perché il ricercatore li raccoglie attraverso le sue osservazioni.

I dati qualitativi e quantitativi sono ulteriormente suddivisi in due sottocategorie ciascuna. I dati qualitativi sono suddivisi in dati nominali e ordinali. Il quantitativo è ulteriormente classificato in dati di rapporto e intervallo.

1. Dati nominali

La parola "nominale" deriva da nomenclatura, che significa nome. Pertanto, dati nominali è il nome di una raccolta di dati variabili suddivisi in vari gruppi. Nei dati nominali, gli elementi non sono disposti in modo ordinato ma separati in base a una caratteristica o tratto. Le etichette oi nomi del gruppo in cui sono memorizzati i dati variabili sono chiamati dati nominali. Non viene misurato o calcolato: gli elementi sono semplicemente divisi in vari gruppi. I dati nominali sono anche chiamati dati categoriali.

Di seguito sono riportati gli esempi di dati nominali:

• Colori (grigio, nero e bianco)
• Abbigliamento (gonna, jeans e vestiti)

2. Dati ordinali

Il nome ordinale deriva dal termine ordine. Pertanto, possiamo capire che i dati ordinali si riferiscono a informazioni che vengono inserite in un ordine. Esiste un modello gerarchico nei dati ordinali.

Ecco alcuni esempi di dati ordinali:

• Risposta della soddisfazione del cliente (buono, molto buono, medio, cattivo e molto cattivo.)
• Voti esami (A, B, C, D, E)

Differenza tra dati nominali e ordinali:

• I dati ordinali sono organizzati secondo uno schema gerarchico, mentre i dati nominali sono organizzati in base a una particolare caratteristica o tratto.

• I dati nominali vengono raccolti ponendo domande a risposta aperta o domande a scelta multipla. D'altra parte, i dati ordinali vengono raccolti attraverso scale di valutazione.

3. Dati di intervallo

Chiamati anche dati interi, i dati di intervallo comprendono informazioni come numeri che possono essere misurati o disposti su una scala. Come suggerisce il nome, gli elementi nei dati di intervallo sono disposti a intervalli regolari. Lo spazio tra due elementi qualsiasi nei dati dell'intervallo è sempre uniforme. Possiamo aggiungere o sottrarre valori di dati di intervallo. Tuttavia, i valori non possono essere moltiplicati o divisi. Non esiste un punto iniziale o zero nei dati dell'intervallo. È ampiamente utilizzato nelle ricerche di mercato per la sua uniformità.

• Le organizzazioni utilizzano l'analisi SWOT nei dati di intervallo per scoprire i loro punti di forza e di debolezza.

• I dati degli intervalli vengono utilizzati nell'analisi delle tendenze per ricercare approfondimenti di mercato in intervalli specifici.

4. Dati del rapporto

C'è molta somiglianza tra i dati di intervallo e i dati di rapporto. Gli elementi in un dato di rapporto sono anche disposti su una scala con la distanza uniforme tra due valori. Tuttavia, la differenza nei dati del rapporto è che i due valori sono in proporzione. C'è un rapporto tra i due valori. Viene utilizzato per prevedere le vendite dei consumatori o il comportamento dei clienti.

Differenze tra dati di intervallo e rapporto:

• Non esiste un punto zero nei dati dell'intervallo, quindi può esserci un valore negativo sulla scala. Tuttavia, nei dati del rapporto, c'è un valore zero. Pertanto, non può esserci alcun valore negativo nei dati del rapporto.
• Nei dati di intervallo viene calcolata la media aritmetica, mentre nei dati di rapporto viene calcolata la media geometrica.

Tipi di dati in linguaggio C

Le variabili nel linguaggio di programmazione C hanno tipi di dati diversi. Sono classificati nelle seguenti categorie:

1. Base

Questi sono tipi di dati fondamentali che contengono dati mobili e interi. I dati di base sono ulteriormente suddivisi in quattro categorie:

• Char:- Questo tipo di dati memorizza un singolo carattere in una memoria a byte singolo.
• Int: memorizza interi, numeri interi con valori positivi o negativi ma non compromette i decimali.
• Float: - Il tipo di dati float in linguaggio C rappresenta numeri mobili o valori esponenziali.
• Double: - È simile a float, ma la dimensione della memoria nel tipo di dati float è di 4 byte, mentre in double la dimensione della memoria è di 8 byte.

2. Enumerato

Il tipo di dati enumerato contiene costanti integrali. Gli utenti utilizzano la parola chiave enum per definire un numero intero. Enum agisce come un linguaggio di codice che rende più facile per gli utenti ricordare i valori. Gli utenti hanno la possibilità di modificare le impostazioni predefinite.

3. Vuoto

Come suggerisce il nome, il vuoto è un tipo di dati vuoto senza valore. Viene utilizzato quando i programmatori non devono inserire un valore di ritorno.

4. Derivato

I tipi di dati derivati ​​sono quelli che non sono integrati ma derivano da tipi di dati integrati. I tipi di dati derivati ​​sono suddivisi nelle seguenti categorie:

• Funzione: - La funzione è un segmento specifico che viene utilizzato per eseguire un'operazione o un'attività definita. Consente di risparmiare tempo poiché l'utente non deve ripetere la stessa riga più volte durante la codifica.

• Array: - Quando vengono raccolte più variabili ubicate in luoghi diversi, si parla di array.

• Puntatori:- Quando gli indirizzi sono rappresentati come simboli, vengono chiamati puntatori. Ad esempio, un puntatore che salva l'indirizzo di un intero sarà chiamato puntatore intero.

• Riferimenti:- Il nome alternativo di una variabile esistente viene definito come riferimento. Viene dichiarato utilizzando &.

Tipi di dati in Java

Un tipo di dati in Java suggerisce come il programmatore utilizzerà quei dati. Limita altre funzioni su quei dati. Di seguito sono riportati i diversi tipi di dati in Java:

1. Primitivo:-

I tipi di dati predefiniti nel linguaggio Java sono chiamati tipi di dati primitivi. Sono di otto tipi :

• Char
• Byte
• Corto
• int
• Lungo
• Galleggiante
• Doppio
• booleano

2. Non primitivo

Contrariamente ai tipi di dati primitivi, quelli non primitivi non sono già definiti dal linguaggio Java ma sono progettati dai programmatori.

Opportunità di carriera nel campo dei dati

Ecco alcune delle opportunità di carriera più redditizie nel settore dei dati.

1. Scienziato dei dati

Se vuoi intraprendere una carriera nel settore dei dati, un lavoro di data scientist potrebbe essere il migliore per te. Secondo Forbes , uno dei lavori più ricercati in America è quello di un data scientist. Anche US News and World Report ha classificato il data scientist come il secondo miglior lavoro tecnologico negli Stati Uniti. È anche il sesto miglior lavoro nei lavori STEM e si colloca all'ottavo posto tra tutti i lavori sul mercato. Lo stipendio medio annuo di un data scientist negli Stati Uniti è di $ 96.565.

2. Architetto dei dati

Il ruolo di un architetto di dati è creare framework di dati e gestire database. Secondo il Bureau of Labor Statistics , negli Stati Uniti c'erano 168.000 lavori di data architect. Entro la fine di questo decennio, si prevede che i posti di lavoro di data architect aumenteranno dell'8%. Lo stipendio medio annuo degli architetti di dati è di $ 133.840.

3. Analista dei dati

Gli analisti dei dati lavorano a stretto contatto con i data scientist per estrarre modelli nascosti all'interno di grandi set di dati e trasformarli in informazioni pronte per il business. Secondo Indeed , l'analista di dati è uno dei lavori più remunerativi nel campo dei dati. Lo stipendio medio di un analista di dati negli Stati Uniti è di $ 75.225 all'anno.

4. Ingegnere dei Big Data

Un altro promettente percorso professionale nel settore dei dati è il big data engineer. Il loro ruolo include lo sviluppo, la personalizzazione e la gestione di soluzioni dati. Lo stipendio medio di un ingegnere di big data negli Stati Uniti è di $ 132.571 all'anno.

Come apprendere i concetti di dati?

Se vuoi conoscere in dettaglio vari tipi di dati e altri concetti cruciali di scienza dei dati, devi conseguire una laurea o un master in informatica. Un'altra opzione per apprendere i concetti teorici della programmazione dei dati e acquisire abilità pratiche contemporaneamente è seguire un corso di certificazione in scienza dei dati.

Puoi dare un'occhiata al programma di certificazione avanzata in Data Science di upGrad. Il corso facilita l'apprendimento in tempo reale attraverso progetti. Alcuni dei progetti includono l'analisi del film IMDb e l'analisi del divario tra domanda e offerta di Uber. Oltre a questo, upGrad offre anche sessioni di apprendimento e tutoraggio peer-to-peer per tutti i suoi studenti.

Conclusione

La scienza dei dati è senza dubbio uno dei percorsi di carriera più entusiasmanti e promettenti di oggi. Ha dato vita ad alcuni dei ruoli di carriera più redditizi ed entusiasmanti, come data scientist, data engineer, data architect, data analyst, ML engineer, big data developer, IoT engineer, ecc. Se desideri aggiudicarti uno di questi sette -figure ruoli, devi iniziare con le basi della scienza dei dati e scalare gradualmente fino a concetti più avanzati. Ecco perché un corso professionale di data science è la strada da percorrere.

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