データの種類に関する究極のガイド

さまざまな種類のデータが、データサイエンス、統計、市場調査で重要な役割を果たします。 プログラミング言語でも、データ型はコーディング中に実行されるさまざまな機能を定義します。 このブログでは、複数のデータ型とそれらの違いについて詳しく説明しています。

データの種類

データは、収集元に基づいて、定性的データと定量的データの2つの主要なカテゴリに大きく分けられます。

2つの違いを理解しましょう。

• 数値の形で収集されたデータは、数値または定量的なデータです。 一方、数値で表現できないデータは定性データと呼ばれます。 アイテムや人に関する情報や説明として記述されます。
• 定量的なデータは測定できますが、定性的なデータは測定できず、色や感情などの説明的な言葉があります。
• 定量的データの目的は、その数を数えることです。 それどころか、定性的データはその方法と理由を測定します。
• 研究者は、カウントまたは測定によって定量的データを収集しますが、定性的データを収集するには、観察して観察結果を書き留める必要があります。
• 定量的データは、同様の状況でも同じままです。 ただし、定性的なデータは主観的なものです。 それは人によって、そして状況によって異なります。
• 定量的データは、ツール、アンケート、調査、およびデータ分析ツールを通じて収集されます。 さまざまなソースから収集されているため、中古の情報である可能性があります。 一方、定性的データは、研究者が観察を通じて収集するため、一般的に新鮮または直接的なものです。

定性的データと定量的データはさらに、それぞれ2つのサブカテゴリに分けられます。 定性的データは、名目データと順序データに細分されます。 定量的データは、比率と間隔のデータにさらに分類されます。

1.名目データ

「名詞」という単語は、名前を意味する命名法に由来します。 したがって、名目データは、さまざまなグループに分割された変数データのコレクションの名前です。 名目上のデータでは、要素は整然と配置されていませんが、特性または特性に基づいて分離されています。 変数データが​​格納されているグループのラベルまたは名前は、名義データと呼ばれます。 測定も計算もされません–要素は単純にさまざまなグループに分けられます。 名目データは、カテゴリデータとも呼ばれます。

名目データの例を次に示します。

• 色（グレー、黒、白）
• 衣類（スカート、ジーンズ、ドレス）

2.順序データ

ordinalという名前は、orderという用語に由来しています。 したがって、順序データとは、順序付けられた情報を指していることがわかります。 順序データには階層パターンがあります。

順序データの例を次に示します。

• 顧客満足度の応答（良い、非常に良い、平均、悪い、および非常に悪い）。
• 試験の成績（A、B、C、D、E）

名目データと順序データの違い：

• 順序データは階層パターンで配置されますが、名目データは特定の特性または特性に基づいて編成されます。

• 名目上のデータは、自由形式の質問または多肢選択式の質問をすることによって収集されます。 一方、順序データは評価尺度を通じて収集されます。

3.間隔データ

整数データとも呼ばれる間隔データは、スケールで測定または配置できる数値などの情報で構成されます。 名前が示すように、間隔データの要素は一定の間隔で配置されます。 間隔データの任意の2つの要素間のスペースは、常に均一です。 間隔データ値を加算または減算できます。 ただし、値を乗算または除算することはできません。 間隔データには開始点またはゼロ点はありません。 均一性があるため、市場調査で広く使用されています。

• 組織は、間隔データでSWOT分析を使用して、長所と短所を見つけます。

• 間隔データは、特定の間隔にわたる市場の洞察を調査するための傾向分析で使用されます。

4.比率データ

間隔データと比率データの間には多くの類似点があります。 比率データの要素も、2つの値の間の距離が均一なスケールで配置されます。 ただし、比率データの違いは、2つの値が比例していることです。 2つの値の間には比率があります。 消費者の売上や顧客の行動を予測するために使用されます。

間隔データと比率データの違い：

• 間隔データにはゼロ点がないため、スケールに負の値が存在する可能性があります。 ただし、比率データにはゼロ値があります。 したがって、比率データに負の値を含めることはできません。
• 区間データでは算術平均が計算され、比率データでは幾何平均が計算されます。

C言語のデータの種類

Cプログラミング言語の変数には、さまざまなデータ型があります。 それらは次のカテゴリに分類されます。

1.基本

これらは、浮動データと整数データを含む基本的なデータ型です。 基本データはさらに4つのカテゴリに分類されます。

• Char：-このデータ型は、1バイトのメモリに1文字を格納します。
• Int：整数、正または負の値の整数を格納しますが、小数を妥協しません。
• Float： -C言語のFloatデータ型は、浮動小数点数または指数値を表します。
• Double： -floatに似ていますが、floatデータ型のメモリサイズは4バイトですが、doubleの場合はメモリサイズは8バイトです。

2.列挙

列挙型のデータ型には、整数定数が含まれています。 ユーザーはenumキーワードを使用して整数を定義します。 列挙型は、ユーザーが値を覚えやすくするためのコード言語として機能します。 ユーザーには、デフォルト設定を変更するオプションがあります。

3.ボイド

名前が示すように、voidは値のない空のデータ型です。 プログラマーが戻り値を入力する必要がない場合に使用されます。

4.派生

派生データ型は、組み込みではないが、組み込みデータ型から派生したデータ型です。 派生データ型は、次のカテゴリに分類されます。

• 機能：-機能は、定義された操作またはタスクを実行するために使用される特定のセグメントです。 ユーザーがコーディング中に同じ行を複数回繰り返す必要がないため、時間を節約できます。

• 配列：-異なる場所にある複数の変数が一緒に収集される場合、それは配列と呼ばれます。

• ポインタ：-アドレスがシンボルとして表される場合、それらはポインタと呼ばれます。 たとえば、整数のアドレスを保存するポインタは、整数ポインタと呼ばれます。

• 参照：-既存の変数の別名は参照と呼ばれます。 ＆を使用して宣言します。

Javaのデータの種類

Javaのデータ型は、プログラマーがそのデータをどのように使用するかを示します。 そのデータの他の機能を制限します。 Javaのさまざまなデータ型は次のとおりです。

1.プリミティブ：-

Java言語で事前定義されたデータ型は、プリミティブデータ型と呼ばれます。 それらは8つのタイプです：

• チャー
• バイト
• 短い
• Int
• 長さ
• 浮く
• ダブル
• ブール値

2.非プリミティブ

プリミティブデータ型とは異なり、非プリミティブデータ型はJava言語でまだ定義されていませんが、プログラマーによって設計されています。

データフィールドでのキャリアの機会

データセクターで最も収益性の高いキャリアの機会をいくつか紹介します。

1.データサイエンティスト

データセクターでのキャリアを追求したい場合は、データサイエンティストの仕事が最適かもしれません。 フォーブスによると、アメリカで最も人気のある仕事の1つは、データサイエンティストの仕事です。 US News and World Reportはまた、データサイエンティストを米国で2番目に優れたテクノロジーの仕事としてランク付けしています。 また、STEMの仕事の中で6番目に優れた仕事であり、市場のすべての仕事の中で8番目にランクされています。 米国のデータサイエンティストの平均年収は96,565ドルです。

2.データアーキテクト

データアーキテクトの役割は、データフレームワークを構築し、データベースを管理することです。 労働統計局によると、米国には168,000人のデータアーキテクトの仕事がありました。 この10年の終わりまでに、データアーキテクトの仕事は8％増加すると予想されています。 データアーキテクトの平均年収は133,840ドルです。

3.データアナリスト

データアナリストはデータサイエンティストと緊密に連携して、大規模なデータセット内の隠れたパターンを抽出し、ビジネスに対応した洞察に変換します。 確かに、データアナリストは、データ分野で最も高収入の仕事の1つです。 米国のデータアナリストの平均給与は年間75,225ドルです。

4.ビッグデータエンジニア

データセクターにおけるもう1つの有望なキャリアパスは、ビッグデータエンジニアです。 彼らの役割には、データソリューションの開発、カスタマイズ、および管理が含まれます。 米国のビッグデータエンジニアの平均給与は年間132,571ドルです。

データの概念を学ぶ方法は？

さまざまなデータ型やその他の重要なデータサイエンスの概念について詳しく知りたい場合は、コンピュータサイエンスの学士号または修士号を取得する必要があります。 データプログラミングの理論的概念を学び、同時に実践的なスキルを習得するためのもう1つのオプションは、データサイエンスの認定コースを受講することです。

データサイエンスの高度な証明書プログラムをチェックすることができます upGradによる。 このコースでは、プロジェクトを通じてリアルタイムで学習できます。 一部のプロジェクトには、IMDb映画の分析とUberの需給ギャップの分析が含まれます。 これに加えて、upGradは、すべての学習者にピアツーピアの学習およびメンターシップセッションも提供します。

結論

データサイエンスは間違いなく、今日最もエキサイティングで有望なキャリアパスの1つです。 データサイエンティスト、データエンジニア、データアーキテクト、データアナリスト、MLエンジニア、ビッグデータ開発者、IoTエンジニアなど、最も収益性が高くエキサイティングなキャリアの役割を生み出しました。 -図の役割。データサイエンスの基礎から始めて、徐々に高度な概念にスケールアップする必要があります。 これが、プロのデータサイエンスコースが進むべき道である理由です。

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