데이터 유형에 대한 궁극적인 가이드

다양한 유형의 데이터는 데이터 과학, 통계 및 시장 조사에서 중요한 역할을 합니다. 프로그래밍 언어에서도 데이터 유형은 코딩하는 동안 수행할 다양한 기능을 정의합니다. 이 블로그는 여러 데이터 유형과 이들 간의 차이점에 대해 자세히 설명합니다.

데이터 유형

데이터는 수집 출처에 따라 크게 질적 데이터와 양적 데이터의 두 가지 주요 범주로 나뉩니다.

이 둘의 차이점을 이해합시다.

• 숫자의 형태로 수집된 데이터는 수치 또는 양적 데이터입니다. 반면에 숫자로 표현할 수 없는 데이터를 정성적 데이터라고 합니다. 항목이나 사람에 대한 정보 또는 설명으로 설명됩니다.
• 정량적 데이터는 측정할 수 있지만 정성적 데이터는 측정할 수 없으며 색상 및 감정과 같은 설명 언어가 있습니다.
• 정량적 데이터의 목적은 얼마나 많은지를 계산하는 것입니다. 반대로 질적 데이터는 방법과 이유를 측정합니다.
• 연구자는 수를 세거나 측정하여 정량적 데이터를 수집하지만 정성적 데이터를 수집하려면 관찰한 내용을 관찰하고 기록해야 합니다.
• 정량적 데이터는 유사한 상황에서 동일하게 유지됩니다. 그러나 질적 데이터는 주관적입니다. 사람과 상황에 따라 다릅니다.
• 정량적 데이터는 도구, 설문지, 설문조사 및 데이터 분석 도구를 통해 수집됩니다. 다른 출처에서 수집한 정보이므로 간접적인 정보일 수 있습니다. 반면에 질적 데이터는 연구자가 관찰을 통해 수집하기 때문에 일반적으로 신선하거나 직접적입니다.

정성적 데이터와 정량적 데이터는 각각 두 개의 하위 범주로 더 나뉩니다. 질적 데이터는 명목 데이터와 순서 데이터로 나뉩니다. 정량적 데이터는 다시 비율 데이터와 간격 데이터로 분류됩니다.

1. 명목 데이터

'명목'이라는 단어는 이름을 의미하는 Nomenclature에서 파생됩니다. 따라서 명목 데이터는 다양한 그룹으로 분할된 변수 데이터 모음의 이름입니다. 명목 데이터에서 요소는 순서대로 배열되지 않고 특성이나 특성에 따라 분리됩니다. 변수 데이터가 저장되는 그룹의 레이블 또는 이름을 명목 데이터라고 합니다. 측정되거나 계산되지 않습니다. 요소는 단순히 다양한 그룹으로 나뉩니다. 명목 데이터는 범주형 데이터라고도 합니다.

다음은 명목 데이터의 예입니다.

• 색상(회색, 검정색 및 흰색)
• 의류(치마, 청바지, 드레스)

2. 서수 데이터

서수라는 이름은 순서라는 용어에서 파생됩니다. 따라서 서수 데이터는 순서대로 배치된 정보를 의미한다는 것을 이해할 수 있습니다. 서수 데이터에는 계층적 패턴이 있습니다.

다음은 서수 데이터의 몇 가지 예입니다.

• 고객 만족도 응답(좋음, 매우 좋음, 보통, 나쁨, 매우 나쁨)
• 시험 성적(A, B, C, D, E)

명목 데이터와 순서 데이터의 차이점:

• 서수 데이터는 계층적 패턴으로 정렬되는 반면 명목 데이터는 특정 특성이나 특성을 기반으로 구성됩니다.

• 명목상의 데이터는 개방형 질문이나 객관식 질문을 통해 수집됩니다. 반면에 서수 데이터는 등급 척도를 통해 수집됩니다.

3. 인터벌 데이터

정수 데이터라고도 하는 간격 데이터는 척도에 측정하거나 배열할 수 있는 숫자와 같은 정보로 구성됩니다. 이름에서 알 수 있듯이 간격 데이터의 요소는 일정한 간격으로 정렬됩니다. 간격 데이터의 두 요소 사이의 공간은 항상 균일합니다. 간격 데이터 값을 더하거나 뺄 수 있습니다. 그러나 값은 곱하거나 나눌 수 없습니다. 간격 데이터에는 시작점이나 영점이 없습니다. 균일성으로 인해 시장 조사에 널리 사용됩니다.

• 조직은 간격 데이터에서 SWOT 분석을 사용하여 강점과 약점을 찾습니다.

• 간격 데이터는 추세 분석에서 특정 간격에 대한 시장 통찰력을 조사하는 데 사용됩니다.

4. 비율 데이터

구간 데이터와 비율 데이터 사이에는 많은 유사점이 있습니다. 비율 데이터의 요소도 두 값 사이의 일정한 거리를 가진 척도로 배열됩니다. 그러나 비율 데이터의 차이점은 두 값이 비례한다는 것입니다. 두 값 사이에는 비율이 있습니다. 소비자 판매 또는 고객 행동을 예측하는 데 사용됩니다.

간격 및 비율 데이터의 차이점:

• 간격 데이터에는 영점이 없으므로 눈금에 음수 값이 있을 수 있습니다. 그러나 비율 데이터에는 0 값이 있습니다. 따라서 비율 데이터에는 음수 값이 있을 수 없습니다.
• 구간 데이터에서는 산술 평균이 계산되고 비율 데이터에서는 기하 평균이 계산됩니다.

C 언어의 데이터 유형

C 프로그래밍 언어의 변수는 데이터 유형이 다릅니다. 다음 범주로 분류됩니다.

1. 기본

이들은 부동 및 정수 데이터를 포함하는 기본 데이터 유형입니다. 기본 데이터는 네 가지 범주로 더 나뉩니다.

• Char:- 이 데이터 유형은 단일 바이트 메모리에 단일 문자를 저장합니다.
• Int: 정수, 양수 또는 음수 값을 가진 정수를 저장하지만 소수를 손상시키지 않습니다.
• Float:- C 언어의 Float 데이터 유형은 부동 숫자 또는 지수 값을 나타냅니다.
• Double: - float와 비슷하지만 float 데이터 유형의 메모리 크기는 4바이트인 반면 double의 메모리 크기는 8바이트입니다.

2. 열거

열거된 데이터 형식에는 정수 상수가 포함되어 있습니다. 사용자는 enum 키워드를 사용하여 정수를 정의합니다. Enum은 사용자가 값을 더 쉽게 기억할 수 있도록 하는 코드 언어 역할을 합니다. 사용자는 기본 설정을 변경할 수 있습니다.

3. 보이드

이름에서 알 수 있듯이 void는 값이 없는 빈 데이터 유형입니다. 프로그래머가 반환 값을 입력할 필요가 없을 때 사용됩니다.

4. 파생

파생 데이터 유형은 내장 데이터 유형이 아니지만 내장 데이터 유형에서 파생된 데이터 유형입니다. 파생 데이터 유형은 다음 범주로 나뉩니다.

• 기능:- 기능은 정의된 작업이나 작업을 수행하는 데 사용되는 특정 세그먼트입니다. 사용자가 코딩하는 동안 같은 줄을 여러 번 반복하지 않아도 되므로 시간이 절약됩니다.

• 배열(Array): 서로 다른 위치에 있는 여러 변수가 함께 모여 있는 것을 배열이라고 합니다.

• 포인터:- 주소가 기호로 표시될 때 포인터라고 합니다. 예를 들어, 정수의 주소를 저장하는 포인터를 정수 포인터라고 합니다.

• 참조:- 기존 변수의 대체 이름을 참조라고 합니다. &를 사용하여 선언합니다.

Java의 데이터 유형

Java의 데이터 유형은 프로그래머가 해당 데이터를 사용하는 방법을 제안합니다. 해당 데이터에 대한 다른 기능을 제한합니다. 다음은 Java의 다양한 데이터 유형입니다.

1. 원시:-

Java 언어에서 사전 정의된 데이터 유형을 기본 데이터 유형이라고 합니다. 8가지 유형이 있습니다 .

• 숯
• 바이트
• 짧은
• 정수
• 긴
• 뜨다
• 더블
• 부울

2. 비원시적

원시 데이터 유형과 달리 원시가 아닌 데이터 유형은 Java 언어로 이미 정의되지 않았지만 프로그래머가 설계했습니다.

데이터 분야에서의 취업 기회

다음은 데이터 부문에서 가장 수익성이 높은 직업 기회 중 일부입니다.

1. 데이터 과학자

데이터 분야에서 경력을 쌓고 싶다면 데이터 과학자 직업이 가장 적합할 수 있습니다. Forbes 에 따르면 미국에서 가장 인기 있는 직업 중 하나는 데이터 과학자입니다. US News and World Report 는 또한 데이터 과학자를 미국에서 두 번째로 좋은 기술 직업으로 선정했습니다. 그것은 또한 STEM 직업에서 6번째로 좋은 직업이며 시장의 모든 직업 중에서 8위를 차지합니다. 미국 데이터 과학자 의 평균 연봉 은 $96,565입니다.

2. 데이터 설계자

데이터 아키텍트의 역할은 데이터 프레임워크를 구축하고 데이터베이스를 관리하는 것입니다. 노동 통계국( Bureau of Labor Statistics ) 에 따르면 미국에는 168,000개의 데이터 아키텍트 일자리가 있었습니다. 2010년 말까지 데이터 설계자의 직업은 8% 증가할 것으로 예상됩니다. 데이터 설계자 의 평균 연봉 은 $133,840입니다.

3. 데이터 분석가

데이터 분석가는 데이터 과학자와 긴밀히 협력하여 대규모 데이터 세트 내에서 숨겨진 패턴을 추출하고 이를 비즈니스에 즉시 사용할 수 있는 통찰력으로 변환합니다. 인디드 에 따르면 데이터 분석가는 데이터 분야에서 가장 높은 급여를 받는 직업 중 하나입니다. 미국 데이터 분석가의 평균 급여는 연간 $75,225입니다.

4. 빅데이터 엔지니어

데이터 부문에서 또 다른 유망한 직업은 빅 데이터 엔지니어입니다. 그들의 역할에는 데이터 솔루션 개발, 사용자 지정 및 관리가 포함됩니다. 미국 빅데이터 엔지니어 의 평균 연봉 은 132,571달러입니다.

데이터 개념을 배우는 방법?

다양한 데이터 유형과 기타 중요한 데이터 과학 개념에 대해 자세히 알아보려면 컴퓨터 과학 학사 또는 석사 학위를 취득해야 합니다. 데이터 프로그래밍의 이론적인 개념을 배우고 실용적인 기술을 동시에 습득할 수 있는 또 다른 옵션은 데이터 사이언스 자격증 과정을 이수하는 것입니다.

데이터 과학 의 고급 인증 프로그램을 확인할 수 있습니다 upGrad에 의해. 과정은 프로젝트를 통해 실시간 학습을 제공합니다. 일부 프로젝트에는 IMDb 영화 분석 및 Uber 수급 격차 분석이 포함됩니다. 이 외에도 upGrad는 모든 학습자에게 피어 투 피어 학습 및 멘토링 세션을 제공합니다.

결론

데이터 과학은 의심할 여지 없이 오늘날 가장 흥미롭고 유망한 직업 중 하나입니다. 데이터 과학자, 데이터 엔지니어, 데이터 설계자, 데이터 분석가, ML 엔지니어, 빅 데이터 개발자, IoT 엔지니어 등과 같은 가장 수익성 있고 흥미로운 직업을 탄생시켰습니다. 이 7가지 중 하나를 선택하고 싶다면 - 역할을 수행하려면 데이터 과학의 기초부터 시작하여 점차 고급 개념으로 확장해야 합니다. 이것이 전문 데이터 과학 과정이 필요한 이유입니다.

따라서 미국 최고의 데이터 과학 과정을 확인하고 지금 등록하여 혜택을 누리십시오!