Kompletny przewodnik po typach danych

Różne rodzaje danych odgrywają kluczową rolę w nauce o danych, statystyce i badaniach rynku. Nawet w językach programowania typy danych definiują różne funkcje, które mają być wykonywane podczas kodowania. W tym blogu szczegółowo opisano wiele typów danych i różnice między nimi.

Rodzaje danych

Dane są ogólnie podzielone na dwie główne kategorie w oparciu o źródło zbierania: dane jakościowe i ilościowe.

Pozwól nam zrozumieć różnicę między tymi dwoma:

• Dane gromadzone w postaci liczb to dane liczbowe lub ilościowe. Z drugiej strony dane, których nie można wyrazić w liczbach, nazywane są danymi jakościowymi. Jest opisywany jako informacja lub opis przedmiotów lub osób.
• Podczas gdy dane ilościowe mogą być mierzone, jakościowe nie mogą być mierzone i mają opisowy język – na przykład kolory i emocje.
• Celem danych ilościowych jest policzenie ile. Wręcz przeciwnie, dane jakościowe mierzą jak i dlaczego.
• Badacze zbierają dane ilościowe poprzez liczenie lub mierzenie, podczas gdy obserwacje należy obserwować i notować, aby zebrać dane jakościowe.
• Dane ilościowe pozostają takie same w podobnych okolicznościach. Jednak dane jakościowe są subiektywne. To zależy od osoby i okoliczności.
• Dane ilościowe są gromadzone za pomocą narzędzi, kwestionariuszy, ankiet i narzędzi do analizy danych. Mogą to być informacje z drugiej ręki, ponieważ są one gromadzone z różnych źródeł. Z drugiej strony dane jakościowe są generalnie świeże lub z pierwszej ręki, ponieważ badacz gromadzi je dzięki swoim obserwacjom.

Dane jakościowe i ilościowe są dalej podzielone na dwie podkategorie. Dane jakościowe są podzielone na dane nominalne i porządkowe. Ilościowa jest dalej podzielona na dane ilorazowe i interwałowe.

1. Dane nominalne

Słowo „nominalny” pochodzi od nomenklatury, co oznacza nazwę. Dlatego dane nominalne to nazwa zbioru danych zmiennych podzielonych na różne grupy. W danych nominalnych elementy nie są uporządkowane, ale rozdzielone na podstawie cechy lub cechy. Etykiety lub nazwy grupy, pod którą przechowywane są dane zmienne, nazywane są danymi nominalnymi. Nie jest mierzony ani obliczany – elementy są po prostu dzielone na różne grupy. Dane nominalne są również nazywane danymi kategorialnymi.

Poniżej znajdują się przykłady danych nominalnych:

• Kolory (szary, czarny i biały)
• Odzież (spódnica, dżinsy i sukienki)

2. Dane porządkowe

Nazwa porządkowa pochodzi od terminu porządek. Dlatego możemy zrozumieć, że dane porządkowe odnoszą się do informacji, które są umieszczane w zamówieniu. W danych porządkowych istnieje hierarchiczny wzorzec.

Oto kilka przykładów danych porządkowych:

• Odpowiedź na temat zadowolenia klienta (dobra, bardzo dobra, średnia, zła i bardzo zła).
• Oceny egzaminacyjne (A, B, C, D, E)

Różnica między danymi nominalnymi a porządkowymi:

• Dane porządkowe są uporządkowane według schematu hierarchicznego, podczas gdy dane nominalne są zorganizowane w oparciu o konkretną cechę lub cechę.

• Dane nominalne są zbierane poprzez zadawanie pytań otwartych lub pytań wielokrotnego wyboru. Z drugiej strony dane porządkowe zbierane są za pomocą skal ocen.

3. Dane przedziału

Nazywane również danymi całkowitymi, dane przedziałowe zawierają informacje, takie jak liczby, które można zmierzyć lub rozmieścić na skali. Jak sama nazwa wskazuje, elementy w danych interwałowych są ułożone w regularnych odstępach. Odstęp między dowolnymi dwoma elementami w danych przedziału jest zawsze jednorodny. Możemy dodawać lub odejmować wartości danych przedziału. Jednak wartości nie można mnożyć ani dzielić. W danych przedziału nie ma punktu początkowego ani punktu zerowego. Jest szeroko stosowany w badaniach rynkowych ze względu na swoją jednorodność.

• Organizacje wykorzystują analizę SWOT w danych przedziałowych, aby znaleźć swoje mocne i słabe strony.

• Dane interwałowe są wykorzystywane w analizie trendów do badania spostrzeżeń rynkowych w określonych interwałach.

4. Dane współczynnika

Istnieje duże podobieństwo między danymi interwałowymi a danymi proporcjonalnymi. Elementy w danych proporcji są również ułożone na skali z jednolitą odległością między dwiema wartościami. Jednak różnica w danych dotyczących stosunku polega na tym, że obie wartości są proporcjonalne. Między tymi dwiema wartościami istnieje stosunek. Służy do przewidywania sprzedaży konsumenckiej lub zachowań klientów.

Różnice między danymi interwałowymi i wskaźnikowymi:

• W danych przedziału nie ma punktu zerowego, więc na skali może być wartość ujemna. Jednak w danych wskaźnikowych występuje wartość zerowa. Dlatego w danych wskaźnikowych nie może być wartości ujemnej.
• W danych przedziałowych obliczana jest średnia arytmetyczna, natomiast w danych ilorazowych obliczana jest średnia geometryczna.

Rodzaje danych w języku C

Zmienne w języku programowania C mają różne typy danych. Są one podzielone na następujące kategorie:

1. Podstawowe

Są to podstawowe typy danych, które zawierają dane zmiennoprzecinkowe i całkowite. Podstawowe dane są dalej podzielone na cztery kategorie:

• Char:- Ten typ danych przechowuje pojedynczy znak w pamięci jednobajtowej.
• Int: Przechowuje liczby całkowite, liczby całkowite z wartościami dodatnimi lub ujemnymi, ale nie narusza miejsc dziesiętnych.
• Float: — typ danych zmiennoprzecinkowych w języku C reprezentuje liczby zmiennoprzecinkowe lub wartości wykładnicze.
• Double:- Jest podobny do float, ale rozmiar pamięci w typie danych float wynosi 4 bajty, podczas gdy w double rozmiar pamięci wynosi 8 bajtów.

2. Wyliczone

Wyliczeniowy typ danych zawiera stałe integralne. Użytkownicy używają słowa kluczowego enum do zdefiniowania liczby całkowitej. Enum działa jak język kodu, który ułatwia użytkownikom zapamiętanie wartości. Użytkownicy mają możliwość zmiany ustawień domyślnych.

3. Pustka

Jak sama nazwa wskazuje, void to pusty typ danych bez wartości. Jest używany, gdy programiści nie muszą umieszczać wartości zwracanej.

4. Pochodzi

Pochodne typy danych to te, które nie są wbudowane, ale pochodzą z wbudowanych typów danych. Pochodne typy danych dzielą się na następujące kategorie:

• Funkcja:- Funkcja to określony segment, który jest używany do wykonania określonej operacji lub zadania. Oszczędza to czas, ponieważ użytkownik nie musi wielokrotnie powtarzać tej samej linii podczas kodowania.

• Tablica: – Kiedy wiele zmiennych znajdujących się w różnych miejscach jest zbieranych razem, nazywa się to tablicą.

• Wskaźniki: — Kiedy adresy są reprezentowane jako symbole, nazywane są wskaźnikami. Na przykład wskaźnik zapisujący adres liczby całkowitej będzie nazywany wskaźnikiem liczby całkowitej.

• Referencje: – Alternatywna nazwa istniejącej zmiennej jest określana jako referencja. Deklaruje się go za pomocą &.

Rodzaje danych w Javie

Typ danych w Javie sugeruje, w jaki sposób programista wykorzysta te dane. Ogranicza inne funkcje na tych danych. Oto różne typy danych w Javie:

1. Prymitywny:-

Predefiniowane typy danych w języku Java są nazywane pierwotnymi typami danych. Występują w ośmiu rodzajach :

• Zwęglać
• Bajt
• Krótki
• Int
• Długi
• Pływak
• Podwójnie
• Boole'a

2. Nieprymitywny

W przeciwieństwie do prymitywnych typów danych, te nieprymitywne nie są już zdefiniowane przez język Java, ale są projektowane przez programistów.

Możliwości kariery w polu danych

Oto niektóre z najbardziej lukratywnych możliwości kariery w sektorze danych.

1. Naukowiec ds. danych

Jeśli chcesz rozpocząć karierę w sektorze danych, praca naukowca danych może być dla Ciebie najlepsza. Według Forbesa , jednym z najbardziej poszukiwanych zawodów w Ameryce jest praca naukowca danych. US News i World Report również umieściły analityka danych na drugim miejscu w rankingu najlepszych technologii w USA. Jest to również szósta najlepsza praca w zawodach STEM i zajmuje ósme miejsce wśród wszystkich miejsc pracy na rynku. Średnia roczna pensja analityka danych w USA wynosi 96 565 USD.

2. Architekt danych

Rolą architekta danych jest budowanie ram danych i zarządzanie bazami danych. Według Bureau of Labor Statistics w USA było 168 000 miejsc pracy dla architektów danych. Oczekuje się, że do końca tej dekady liczba miejsc pracy architektów danych wzrośnie o 8%. Średnia roczna pensja architektów danych wynosi 133 840 USD.

3. Analityk danych

Analitycy danych ściśle współpracują z analitykami danych, aby wyodrębnić ukryte wzorce w dużych zestawach danych i przekształcić je w gotowe wnioski biznesowe. Według Indeed analityk danych jest jednym z najlepiej płatnych zawodów w dziedzinie danych. Średnia pensja analityka danych w USA wynosi 75 225 USD rocznie.

4. Inżynier Big Data

Kolejną obiecującą ścieżką kariery w sektorze danych jest inżynier big data. Ich rola obejmuje tworzenie, dostosowywanie i zarządzanie rozwiązaniami dotyczącymi danych. Średnia pensja inżyniera Big Data w USA wynosi 132 571 USD rocznie.

Jak uczyć się pojęć dotyczących danych?

Jeśli chcesz poznać szczegółowo różne typy danych i inne kluczowe koncepcje nauki o danych, musisz zdobyć tytuł licencjata lub magistra informatyki. Inną możliwością jednoczesnego poznania teoretycznych koncepcji programowania danych i zdobycia praktycznych umiejętności jest ukończenie kursu certyfikacyjnego z zakresu data science.

Możesz sprawdzić Advanced Certificate Program w Data Science przez uaktualnienie. Kurs umożliwia naukę w czasie rzeczywistym poprzez projekty. Niektóre z projektów obejmują analizę filmów IMDb i analizę luki podażowo-popytowej Ubera. Oprócz tego upGrad zapewnia również sesje uczenia się peer-to-peer i mentoring dla wszystkich swoich uczniów.

Wniosek

Data science to bez wątpienia jedna z najbardziej ekscytujących i obiecujących ścieżek kariery. Dała początek niektórym z najbardziej lukratywnych i ekscytujących ról zawodowych, takich jak naukowiec danych, inżynier danych, architekt danych, analityk danych, inżynier ML, programista dużych zbiorów danych, inżynier IoT itp. Jeśli chcesz zdobyć którąkolwiek z tych siedmiu W przypadku ról należy zacząć od podstaw nauki o danych i stopniowo zwiększać skalę do bardziej zaawansowanych koncepcji. Dlatego najlepszym rozwiązaniem jest profesjonalny kurs nauki o danych.

Sprawdź nasze najlepsze kursy nauki o danych w USA i zapisz się już dziś, aby czerpać z nich korzyści!